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
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0218
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0139
uni-appA cross-platform framework using Vue.jsJavaScript09
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
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
471
465
deepin linux kernel
C
32
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
2.09 K
218
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
700
1.4 K
暂无描述
Dockerfile
780
5.08 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
758
968
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
271
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
880
2.03 K
MindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.
Python
183
111
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.11 K
682