a2aproject / a2aproject/a2a-samples

Add Langflow Sample Agent implementation to Python Sample Agents.

Đang mở
#115 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
1.8k
Fork
751
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

### Is your feature request related to a problem? Please describe.

The current A2A samples repository lacks an example using [Langflow](https://www.langflow.org/), a popular low-code AI builder. Is there any further plans on adding support to the same. If not then I would like to contribute.

### Describe the solution you'd like

Add a Langflow-based sample agent that demonstrates:
- A2A protocol integration with visual flow-based agents
- Agent Card implementation for discovery

### Describe alternatives you've considered

While existing Python samples demonstrate traditional coding approaches, but I haven't come across any visual or low-code alternatives comparable to LangFlow that offer a similar level of functionality or ease of use.

### Additional context

Langflow's visual interface and Python extensibility make it ideal for demonstrating A2A protocol versatility. This would complement existing samples and provide an accessible entry point for developers preferring visual development tools.

### Technical Requirements
- Langflow flow configuration file
- A2A protocol compliance
- Integration with Langflow's tool system
- Clear documentation and setup instructions

### Additional
- Other than the CLA is there any other documentations that I need to take into account before contributing.

### Code of Conduct

- [x] I agree to follow this project's Code of Conduct

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Hướng nghiên cứu

Look at existing Python sample agents in the repository to understand the A2A protocol integration and Agent Card pattern. The new agent will need a Langflow flow configuration file and must integrate with Langflow's tool system. Review the repository's documentation for contribution guidelines and setup instructions. Success means a working sample that demonstrates visual flow-based agents and is compliant with the A2A protocol.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
ai-infra-agents, tooling
Loại issue
Tính năng
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
50/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.