Agent2AgentProtocol_MCP_servers

正在构建一个旅行预订系统，用户可以预订航班、酒店或租车。 在这个项目中，我们模拟旅行 Agent 通过 MCP 服务（Web 和数据库服务）连接航空公司的场景。 它们通过消息进行通信、比较价格，并为客户找到最佳选项。

本示例展示了数据类、枚举、服务和 Agent 等不同部分如何在 Python 中协同工作。

🔥 涉及步骤

1. 定义通用数据结构 我们创建枚举（ServiceType、MCPType、AgentStatus），用于统一服务名称和状态。

数据类 AgentMessage 可帮助 Agent 轻松发送结构化信息（发送方、接收方、时间戳等）。

2. 设置 MCP 服务 MCPServer 的作用类似于后端服务。

它会根据自身类型（Web 或 Database），了解如何响应不同请求，例如获取价格。

如果服务处于离线状态，它会返回错误。

3. 创建 Agent 卡片 AgentCard 代表航空公司或服务提供商。

每个 Agent 都有：

一个 Web 服务

一个数据库服务

它支持的服务（例如航班、酒店）

自己的身份验证令牌。

Agent 可以生成消息，并验证其他 Agent 的响应。

4. 连接航空公司 Agent AirlineAgent 将 Agent 卡片与航空公司运营连接起来。

它确保预订 Agent 发出的请求会传递到正确的位置。

5. 设置预订 Agent BookingAgent 的作用类似于旅行搜索引擎。

它会联系多家航空公司，为航班或酒店找到最优惠的价格。

它生成请求 → 发送给航空公司 → 收集响应 → 按价格从低到高排序。

6. 查找最佳选项 使用 find_best_option() 方法：

预订 Agent 与航空公司通信，

收集价格，

选出最便宜的优惠，

向客户显示结果。

🛠️ 示例演示 在主程序中：

我们创建两家价格不同的航空公司（Emirates 和 Air India）。

我们创建一个预订 Agent（TravelMaster），让它连接两家航空公司。

当用户想预订航班时：

TravelMaster 会发送价格查询请求。

收集响应。

显示最便宜的航班。

👉 示例输出：

yaml Copy Edit Best flight options:

1. AirIndia: 250 USD
2. Emirates: 300 USD （酒店选项为空，因为 Air India 不提供酒店服务。）

📝 总结

部分 作用 ServiceType、MCPType、AgentStatus 用于定义标准术语 AgentMessage 用于构建通信消息 MCPServer 用于处理后端服务 AgentCard 代表服务提供商 AirlineAgent 连接航空公司与 Agent BookingAgent 查找最佳旅行选项 该系统的行为类似于一个迷你版的真实预订平台，但实现方式非常简单易懂。

🏁 结论 本项目展示了如何在 Python 中使用整洁的编码原则，模拟真实世界中的 Agent 通信，例如： ✅ 模块化类 ✅ 用于消息的数据类 ✅ 用于状态管理的枚举 ✅ 简便的 Agent 通信 ✅ 智能的服务处理

尽管这个设计很简单，但之后可以轻松扩展为功能完善的应用程序（例如添加实时预订、支付系统等），扩展能力很强。

🌟 这种设计的优势 关注点分离：每个类都负责自己的职责（服务、Agent、预订）。

可扩展：易于添加更多航空公司、酒店或租车服务。

错误处理：服务不可用时会返回错误消息。

结构化通信：消息传递清晰且一致。

模拟数据：无需真实 API 即可轻松测试。

贴近实际：模拟真实的 Web 服务通信流程。