Узнайте, как создавать решения Agentic AI, которые являются фреймворк-агностиком, LLM-агностиком. Обратитесь к серии блогов ниже, чтобы узнать больше.

Архитектура ссылок

##Средние статьи

Подробнее о совместимости агентов ИИ читайте здесь: Medium.com

Предпосылки

1.Я использовал поиск Tavily для реализации инструмента веб-поиска, создайте здесь ключ API Tavily: 2.Я использовал Google SERP API для реализации инструмента поиска полета, создайте здесь ключ SERP API:

Настройка кодовой базы

1. Клонировать репо.

Примечание: рекомендуется менеджер пакетов UV.

1.Установите менеджер пакетов uv.

1 После установки менеджера пакетов uv создайте виртуальную среду и активируйте ее.

1.Установите зависимости от питона.

1. Экспортные переменные

Заполните значения Env

1.Запустите серверы mcp/acp. 1.Для запуска сервера mcp запустите:

1.Для запуска сервера acp в другом терминале выполняется:

1.Запускать тетради, Goto src/notebooks каталог и выполнять следующую команду:

AI Agents Interoperability Series

Learn how to architect Agentic AI solutions which are framework agnostic, LLM Agnostic. Refer to the Blog series below to learn more.

Reference Architecture

Medium articles

Read more about AI Agents Interoperability here: Medium.com

Pre-requirements

1. I have used Tavily search for the web search tool implementation, create a Tavily API Key here:
2. I have used Google SERP APIs for the flight search tool implementation, create a SERP API key here:

Setup codebase

1. Clone the repo.

   git clone https://github.com/manojjahgirdar/ai-agents-interoperability.git
   

   Note: UV Package manager is recommended.

2. Install the uv package manager.

   pip install pipx
   pipx install uv
   

3. Once the uv package manager is installed, create a virtual environment and activate it.

   uv venv
   source .venv/bin/activate
   

4. Install the python dependencies.

   uv sync
   

5. Export env variables

   cp env.example .env
   

   Fill the env values

6. Launch the mcp/acp servers.

   1. To launch the mcp server run:

      cd src/mcp/mcp-server
      uv run mcp_server.py
      

   2. To launch the acp server, in another terminal run:

      cd src/acp/acp-server
      export REMOTE_MCP_URL=http://127.0.0.1:8000/sse
      uv run acp_server.py
      

7. To run the notebooks, goto src/notebooks directory and run the following command:

   jupyter notebook