A2A Agent - Evo AI

Visão Geral

O A2A Agent permite integrar agentes externos que implementam o protocolo Agent-to-Agent (A2A) como agentes nativos dentro da plataforma Evo AI. Utilizando o base agent do ADK, esses agentes externos podem ser usados em qualquer parte do sistema como se fossem agentes locais. Esta funcionalidade é fundamental para criar ecossistemas híbridos, onde agentes desenvolvidos externamente ou hospedados em outros sistemas podem participar seamlessly de workflows complexos junto com agentes nativos da plataforma.

Baseado no Protocolo A2A: Implementação seguindo o protocolo Agent-to-Agent desenvolvido pelo Google para interoperabilidade entre agentes.

Características Principais

Integração Transparente

Agentes externos funcionam como nativos em workflows e sub-agentes

Protocolo Padrão

Usa protocolo A2A para comunicação padronizada e interoperável

Base Agent ADK

Implementado sobre o base agent do ADK para máxima compatibilidade

Flexibilidade Total

Agentes podem estar em qualquer infraestrutura ou tecnologia

Quando Usar A2A Agent

Cenários Ideais

✅ Use A2A Agent quando:

Agentes externos: Integrar agentes desenvolvidos fora da plataforma
Sistemas legados: Conectar sistemas existentes via protocolo A2A
Especialização externa: Usar agentes especializados de terceiros
Infraestrutura distribuída: Agentes em diferentes clouds ou datacenters
Tecnologias específicas: Agentes em Python, Node.js, ou outras linguagens

Exemplos práticos:

Agente de análise de dados em Python hospedado externamente
Sistema de recomendação legado exposto via A2A
Agente especializado em processamento de imagens
Serviço de tradução de terceiros
Agente de validação de documentos em infraestrutura específica

Quando NÃO usar

❌ Evite A2A Agent quando:

Agentes simples: Funcionalidade pode ser implementada nativamente
Latência crítica: Comunicação de rede adiciona overhead
Dados sensíveis: Requer processamento local por segurança
Controle total: Precisa de controle completo sobre execução
Desenvolvimento inicial: Melhor começar com agentes nativos

Criando um A2A Agent

Passo a Passo na Plataforma

1. Iniciar criação

Na tela principal do Evo AI, clique em “New Agent”
No campo “Type”, selecione “A2A Agent”
Você verá campos específicos para configuração A2A

2. Configurar informações básicas

Name: Nome do agente A2A na plataforma

Exemplo: analisador_dados_python

Description: Resumo das capacidades do agente externo

Exemplo: Agente especializado em análise de dados complexos 
usando bibliotecas Python avançadas, hospedado externamente

Goal: Objetivo e responsabilidades do agente

Exemplo: Realizar análises estatísticas avançadas e machine learning 
em datasets grandes, fornecendo insights e visualizações

3. Configurar conexão A2A

Endpoint URL: URL do agente externo que implementa A2A

Exemplo: https://data-analyzer.mycompany.com/api/v1/a2a

Agent ID: Identificador do agente no sistema externo

Exemplo: data-analyzer-v2

Authentication: Método de autenticação

Opções:
- API Key (x-api-key header)
- Bearer Token (Authorization header)
- Basic Auth (username/password)
- Custom Headers

API Key/Token: Credenciais para autenticação

Exemplo: sk-1234567890abcdef...

4. Definir interface do agente

Instructions: Como usar o agente A2A no contexto da plataforma

# Analisador de Dados Python Externo

Este agente realiza análises avançadas de dados usando Python.

## Capacidades:
- Análise estatística descritiva e inferencial
- Machine learning (classificação, regressão, clustering)
- Visualizações interativas e relatórios
- Processamento de datasets grandes (>1GB)

## Como usar:
Envie dados em formato JSON ou CSV junto com instruções específicas:
- Tipo de análise desejada
- Parâmetros específicos
- Formato de saída preferido

## Exemplo de input:
{
  "data": "base64_encoded_csv_data",
  "analysis_type": "regression",
  "target_column": "sales",
  "features": ["price", "marketing_spend", "season"]
}

## Limitações:
- Timeout máximo: 10 minutos
- Tamanho máximo de dados: 100MB
- Formatos suportados: CSV, JSON, Parquet

5. Configurações avançadas

Timeout: Tempo limite para chamadas ao agente externo

Recomendado: 300-600 segundos (dependendo da complexidade)

Retry Policy: Política de tentativas em caso de falha

Opções:
- No Retry (para operações críticas)
- Retry Once (padrão)
- Retry with Backoff (para falhas temporárias)

Health Check: Verificação de saúde do agente externo

- Health Check URL: /health
- Check Interval: 60 segundos
- Failure Threshold: 3 falhas consecutivas

Circuit Breaker: Proteção contra falhas em cascata

- Failure Rate Threshold: 50%
- Recovery Time: 30 segundos
- Half-Open Requests: 3

Exemplos Práticos

1. Agente de Análise de Dados Python

Configuração do Agente

Cenário: Integrar sistema de análise de dados Python externoConfiguração na plataforma:Basic Information:

Name: python_data_analyzer
Description: Agente Python para análise avançada de dados e ML
Goal: Fornecer insights através de análise estatística e machine learning

A2A Connection:

Endpoint: https://analytics.company.com/api/v1/a2a/data-analyzer
Agent ID: data-analyzer-prod
Auth Method: API Key
API Key: da_prod_key_abc123...

Advanced Settings:

Timeout: 600 segundos (análises podem ser demoradas)
Retry Policy: Retry with Backoff
Health Check: Enabled (/health endpoint)

Usage Instructions:

# Analisador de Dados Python

Envie dados e especificações de análise:

## Input Format:
{
  "dataset": "base64_csv_data",
  "analysis": {
    "type": "regression|classification|clustering|descriptive",
    "target": "column_name",
    "features": ["col1", "col2", "col3"],
    "parameters": {...}
  }
}

## Output Format:
{
  "results": {...},
  "visualizations": ["base64_plot1", "base64_plot2"],
  "insights": ["insight1", "insight2"],
  "model_metrics": {...}
}

2. Sistema de Recomendação Legado

Configuração do Agente

Cenário: Integrar sistema de recomendação existente via A2AConfiguração na plataforma:Basic Information:

Name: legacy_recommender
Description: Sistema de recomendação legado integrado via A2A
Goal: Fornecer recomendações personalizadas baseadas em histórico

A2A Connection:

Endpoint: https://recommender.legacy-system.com/a2a
Agent ID: recommender-v1
Auth Method: Bearer Token
Token: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIs...

Usage Instructions:

# Sistema de Recomendação Legado

## Input:
{
  "user_id": "12345",
  "context": {
    "category": "electronics",
    "price_range": [100, 500],
    "previous_purchases": [...]
  },
  "num_recommendations": 10
}

## Output:
{
  "recommendations": [
    {
      "item_id": "item123",
      "score": 0.95,
      "reason": "Based on similar purchases"
    }
  ]
}

3. Agente de Processamento de Imagens

Configuração do Agente

Cenário: Integrar serviço especializado de processamento de imagensConfiguração na plataforma:Basic Information:

Name: image_processor
Description: Agente especializado em análise e processamento de imagens
Goal: Extrair informações, detectar objetos e processar imagens

A2A Connection:

Endpoint: https://vision-api.imageservice.com/a2a
Agent ID: vision-processor
Auth Method: Custom Headers
Headers: X-API-Key: img_key_xyz789...

Usage Instructions:

# Processador de Imagens

## Capabilities:
- Object detection
- Text extraction (OCR)
- Image classification
- Face recognition
- Image enhancement

## Input:
{
  "image": "base64_encoded_image",
  "operations": ["detect_objects", "extract_text"],
  "options": {
    "confidence_threshold": 0.8,
    "max_objects": 10
  }
}

## Output:
{
  "objects": [...],
  "text": "extracted text",
  "metadata": {...}
}

Integração em Workflows

Usando A2A Agents em Sub-Agents

Em Sequential Agents

Exemplo: Pipeline de Análise de Produto

Pipeline com A2A Agent:

1. **Coletor de Dados** (Nativo)
   - Coleta informações do produto

2. **Analisador de Imagens** (A2A Agent)
   - Processa imagens do produto
   - Extrai características visuais

3. **Analisador de Sentimento** (Nativo)
   - Analisa reviews e comentários

4. **Gerador de Relatório** (Nativo)
   - Combina todas as análises

Em Parallel Agents

Exemplo: Análise Completa de Usuário

Análises paralelas:

- **Verificador de Email** (Nativo)
- **Analisador de Crédito** (A2A Agent externo)
- **Verificador de Documentos** (A2A Agent especializado)
- **Checker de Antecedentes** (Nativo)

Todos executam simultaneamente e resultados são agregados.

Em Loop Agents

Exemplo: Otimização de Campanha

Loop iterativo:

1. **Gerador de Parâmetros** (Nativo)
2. **Simulador de Performance** (A2A Agent Python)
3. **Analisador de Resultados** (Nativo)
4. **Decisor de Convergência** (Nativo)

O A2A Agent Python usa bibliotecas especializadas para simulação.

Monitoramento e Debugging

Acompanhando Agentes A2A

Dashboard de Monitoramento

Métricas específicas para A2A Agents:

Latência de rede: Tempo de comunicação com agente externo
Taxa de sucesso: Percentual de chamadas bem-sucedidas
Health status: Status de saúde do agente externo
Circuit breaker: Estado do circuit breaker
Retry attempts: Número de tentativas por chamada

Visualização em tempo real:

A2A Agent: python_data_analyzer

Status: 🟢 Healthy
Endpoint: https://analytics.company.com/...

Last 24h Metrics:
├── Success Rate: 98.5%
├── Avg Latency: 2.3s
├── Total Calls: 1,247
├── Failed Calls: 19
└── Circuit Breaker: CLOSED

Recent Activity:
├── 14:32 - Analysis completed (3.2s)
├── 14:30 - Analysis started
├── 14:28 - Health check OK
└── 14:25 - Analysis completed (1.8s)

Debugging de Problemas

Problemas comuns com A2A Agents:1. Timeout de Conexão

Sintoma: Chamadas frequentemente excedem tempo limite
Causa: Agente externo lento ou rede instável
Solução: Aumentar timeout ou otimizar agente externo

2. Falhas de Autenticação

Sintoma: Erro 401/403 nas chamadas
Causa: Credenciais inválidas ou expiradas
Solução: Verificar e atualizar API keys/tokens

3. Circuit Breaker Ativo

Sintoma: Chamadas rejeitadas automaticamente
Causa: Taxa de falha alta ativou circuit breaker
Solução: Verificar saúde do agente externo

4. Formato de Dados Incompatível

Sintoma: Agente externo retorna erro de formato
Causa: Dados enviados não seguem protocolo A2A
Solução: Validar formato de entrada/saída

Configurações Avançadas

Otimização de Performance

Redução de Latência

Estratégias para otimizar performance:Connection Pooling:

- Reutilize conexões HTTP
- Configure keep-alive apropriado
- Limite número de conexões simultâneas

Caching Inteligente:

- Cache resultados determinísticos
- Use TTL baseado na natureza dos dados
- Invalide cache quando necessário

Compression:

- Habilite compressão gzip/deflate
- Comprima payloads grandes
- Use formatos binários quando apropriado

Resiliência e Confiabilidade

Configurações para máxima robustez:Circuit Breaker Settings:

- Failure Threshold: 50% (ajustar conforme SLA)
- Recovery Time: 30s (tempo para tentar novamente)
- Half-Open Requests: 3 (testes durante recuperação)

Retry Configuration:

- Max Retries: 3
- Backoff Strategy: Exponential
- Initial Delay: 1s
- Max Delay: 30s

Health Check:

- Check Interval: 60s
- Timeout: 10s
- Failure Threshold: 3 consecutive failures

Segurança

Configurações de segurança:Authentication:

- Use HTTPS sempre
- Rotacione API keys regularmente
- Implemente rate limiting

Data Protection:

- Criptografe dados sensíveis
- Use TLS 1.3 ou superior
- Valide certificados SSL

Access Control:

- Whitelist IPs quando possível
- Use tokens com escopo limitado
- Monitore tentativas de acesso

Output Key - Compartilhamento de Estado

Campo Output Key na interface:O Output Key permite que o A2A Agent salve a resposta do agente externo em uma variável específica no estado compartilhado, tornando-a disponível para outros agentes ou processos subsequentes.Como funciona:

Configure o campo Output Key com um nome descritivo
A resposta do agente externo será salva automaticamente nessa variável
Outros agentes podem acessar usando placeholders {{output_key_name}}
Funciona em workflows, loops e sistemas multi-agente

Exemplos de configuração:

Output Key: "analise_externa"
→ Salva resposta em state.analise_externa

Output Key: "dados_processados_ia"
→ Salva resposta em state.dados_processados_ia

Output Key: "resultado_validacao"
→ Salva resposta em state.resultado_validacao

Uso em outros agentes:

# Nas instruções de agentes subsequentes:
"Analise o pedido: {{user_input}} e baseie-se na análise externa: {{analise_externa}}"
"Use os dados processados: {{dados_processados_ia}}"
"Considere a validação: {{resultado_validacao}}"

Tratamento de dados A2A:

# O A2A Agent automaticamente:
- Extrai o resultado do protocolo JSON-RPC 2.0
- Converte para formato utilizável
- Salva no estado com a chave especificada
- Trata erros e timeouts apropriadamente

Boas práticas:

Use snake_case: resposta_sistema_externo, dados_validados
Seja específico: analise_sentimento_api em vez de analise
Documente formato esperado da resposta externa
Considere tratamento de erros no estado
Use nomes que identifiquem a origem externa

Melhores Práticas

Design de Integração

Princípios para integração eficaz:

Idempotência: Operações devem ser seguras para retry
Timeouts apropriados: Balance entre performance e confiabilidade
Error handling: Trate falhas graciosamente
Monitoring: Monitore saúde e performance constantemente
Documentation: Documente interface e limitações claramente

Protocolo A2A

Implementação correta do protocolo:

JSON-RPC 2.0: Siga especificação rigorosamente
Message IDs: Use UUIDs únicos para rastreamento
Error codes: Implemente códigos de erro padronizados
Streaming: Suporte SSE para operações longas
Context: Mantenha contexto entre chamadas quando necessário

Operação e Manutenção

Garantindo operação estável:

Health checks: Implemente endpoints de saúde
Logging: Registre todas as interações
Metrics: Colete métricas de performance
Alerting: Configure alertas para problemas
Versioning: Gerencie versões da API cuidadosamente

Casos de Uso Comuns

Sistemas Legados

Modernização Gradual:

Integração de sistemas existentes
Migração incremental para nova arquitetura
Preservação de investimentos anteriores

Especialização Externa

Agentes Especializados:

Análise de dados avançada
Processamento de imagens/vídeo
Machine learning especializado

Infraestrutura Distribuída

Multi-Cloud/Híbrido:

Agentes em diferentes clouds
Edge computing
Compliance e residência de dados

Terceiros

Serviços de Terceiros:

APIs de parceiros
Serviços SaaS especializados
Integrações com fornecedores

Próximos Passos

Protocolo A2A

Entenda o protocolo Agent-to-Agent em detalhes

Agente LLM

Aprenda sobre agentes nativos inteligentes

Configurações

Explore configurações avançadas de agentes

Workflow Agents

Use A2A Agents em workflows complexos

O A2A Agent é essencial para criar ecossistemas híbridos e integrar agentes externos. Use-o para aproveitar sistemas existentes e especialização externa mantendo a flexibilidade da plataforma Evo AI.

Get Started

​Visão Geral

​Características Principais

Integração Transparente

Protocolo Padrão

Base Agent ADK

Flexibilidade Total

​Quando Usar A2A Agent

​Criando um A2A Agent

​Passo a Passo na Plataforma

​Exemplos Práticos

​1. Agente de Análise de Dados Python

​2. Sistema de Recomendação Legado

​3. Agente de Processamento de Imagens

​Integração em Workflows

​Usando A2A Agents em Sub-Agents

​Monitoramento e Debugging

​Acompanhando Agentes A2A

​Configurações Avançadas

​Otimização de Performance

​Melhores Práticas

​Casos de Uso Comuns

Sistemas Legados

Especialização Externa

Infraestrutura Distribuída

Terceiros

​Próximos Passos

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Quando Usar A2A Agent

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2. Sistema de Recomendação Legado

3. Agente de Processamento de Imagens

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