LiteLLM エージェント ゲートウェイ: A2A エージェントごとに 1 つのゲートウェイ

原作者：LiteLLM AI Gateway

オリジナルソース：https://www.youtube.com/embed/0gU9V947NGY

エージェントを任意のプラットフォームから LiteLLM ゲートウェイに取り込み、1 か所で管理します。このチュートリアルでは、A2A プロトコル経由で Pydantic AI エージェントを登録し、仮想キーでアクティブ化し、config.yaml から 2 番目のエージェントを追加し、ゲートウェイ経由でエージェントを呼び出し、ログ内で呼び出しを見つけます。内容 - A2A Standard を使用したエージェントの追加、または LangGraph、Azure AI Foundry、Bedrock AgentCore、Vertex AI などのプラットフォームからのエージェントの追加 - エージェント URL、自動入力エージェント カード フィールド、Discover - A2A プロトコル バージョン、および LiteLLM によるアップストリーム応答の変換方法 - スキル、クエリごとまたはトークンごとのコスト、およびエージェントの組織への公開 - エージェントごとに許可されるモデル、サブエージェントおよび MCP サーバー - ガバナンス: セッション予算、エージェントレート制限、セッション レート制限、およびガードレール - 新しいエージェントに「セットアップが必要」と表示される理由、およびアクティブにするための仮想キーの割り当て - config.yaml でのエージェントの宣言 - 端末からのテスト - ログ内のエージェント呼び出しと使用状況 章 0:00 イントロ 0:19 A2A 経由で新しいエージェントを追加する 0:37 Pydantic AI エージェントの登録 1:05 エージェント URL と自動入力カード 1:16 プロトコル バージョン 1:34スキル、コスト、パブリック エージェント 1:56 検出 2:06 許可されたモデル、サブエージェント、MCP サーバー 2:33 予算、レート制限、ガードレール 2:47 チームの割り当てとエージェントの作成 2:59 セットアップが必要: 仮想キーの割り当て 3:28 config.yaml からエージェントを追加 4:13 端末からのテスト 4:32 メッセージの送信とログの確認 4:46 リンクの要約LiteLLM エージェント ゲートウェイのドキュメント: https://docs.litellm.ai/docs/a2a GitHub 上の LiteLLM: https://github.com/BerriAI/litellm