elkar 的安装和配置教程
2025-05-18 17:52:03作者:管翌锬
项目基础介绍
elkar 是一个开源的任务管理层,用于构建基于 Google 的 Agent2Agent 协议(A2A)的人工智能代理。它允许开发者轻松地发送、跟踪和协调跨 AI 代理的任务。elkar 提供了一个 Python SDK,以及其他语言的即将支持,以简化 A2A 协议的实现,并且还有一个应用和 API 来管理、监控和调试代理任务。
主要编程语言
elkar 项目主要使用 Python 编程语言。
项目使用的关键技术和框架
- A2A 协议:Google 开发的 Agent2Agent 协议,用于代理间的通信。
- 异步操作:使用 Python 的异步编程特性来处理任务。
- RESTful API:提供 API 以便其他应用或服务与之交互。
- Supabase 或其他后端存储:用于任务存储和管理。
准备工作
在开始安装 elkar 之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Python 3.8 或更高版本
- pip(Python 包管理器)
- Node.js 和 npm(用于运行调试器)
安装步骤
步骤 1:安装 Python SDK
首先,确保您的 Python 环境已经准备好。然后,使用 pip 安装 elkar SDK:
pip install elkar
步骤 2:创建任务处理器
在您的 Python 文件中,定义一个异步函数来处理任务。下面是一个基本的任务处理器示例:
from elkar.a2a_types import *
from elkar.server.server import A2AServer
from elkar.task_manager.task_manager_base import RequestContext
from elkar.task_manager.task_manager_with_task_modifier import TaskManagerWithModifier
from elkar.task_modifier.base import TaskModifierBase
async def task_handler(task: TaskModifierBase, request_context: RequestContext):
await task.set_status(
TaskStatus(
state=TaskState.WORKING,
message=Message(
role="agent",
parts=[TextPart(text="我理解了任务,正在处理中...")]
)
)
)
await task.upsert_artifacts([
Artifact(
parts=[
TextPart(text="任务完成,这是结果...")
],
index=0
)
])
await task.set_status(
TaskStatus(
state=TaskState.COMPLETED,
message=Message(
role="agent",
parts=[TextPart(text="任务已完成!")]
),
is_final=True
)
)
步骤 3:创建代理卡片
代理卡片是根据 A2A 协议的要求定义的。在您的 Python 文件中创建一个代理卡片:
agent_card = AgentCard(
name="测试代理",
description="测试代理描述",
url="https://example.com",
provider=AgentProvider(
organization="Elkar",
url="https://www.elkar.co"
),
documentationUrl="https://example.com/documentation",
version="1.0.0",
skills=[
AgentSkill(
id="1",
name="生成图像",
description="根据提示描述生成图像",
inputModes=["text"],
outputModes=["image"]
),
],
capabilities=AgentCapabilities(
streaming=True,
pushNotifications=True,
stateTransitionHistory=True
)
)
步骤 4:创建 A2A 服务器
实例化您的 A2A 服务器,使用托管服务作为任务存储:
api_key = "YOUR_ELKAR_API_KEY" # 替换为您的实际 Elkar API 密钥
store = ElkarClientStore(
base_url="https://api.elkar.co/api",
api_key=api_key
)
task_manager = TaskManagerWithModifier(
agent_card,
send_task_handler=task_handler,
store=store
)
server = A2AServer(
task_manager,
host="0.0.0.0",
port=5001,
endpoint="/"
)
server.start() # 注意:这在生产环境中应使用 ASGI 服务器如 Uvicorn
步骤 5:运行和调试
如果想要仅用于调试 A2A 服务器,可以运行调试器:
cd a2a-client
npm run a2adebugger
然后,在浏览器中打开 http://localhost:5173 进行调试。
以上步骤就是 elkar 的安装和配置的基本教程。在实际应用中,您可能需要根据自己的需求进行更多的配置和定制。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
381
456
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
679
暂无简介
Dart
803
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
353
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
146
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781