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Pydantic-AI+FastA2Aで楽々AIエージェントをホスト！(悲報有)

に公開
2025/07/12
Python
llm
PydanticAI
fasta2a
tech

FastMCPの記事に引き続きFastMCPを検証しました。

はじめに

AIエージェント、かっこよく作って動かしたいけど、なんだか思ったより複雑なコードが必要そう...
そんな風に感じていませんか？ご安心ください！
FastA2Aを使えば、AIエージェントの構築とホスティングが驚くほどシンプルになります。

ひとまずA2A試してみて！みたいな指示があったときなどに役立つかも...?

実装方法

雲行き怪しそうなので手抜き気味に...

エージェントサーバー

OPENAI_API_KEYなどの環境変数を.envに設定してください。

    from pydantic_ai import Agent
    from dotenv import load_dotenv

    load_dotenv(".env")

    agent = Agent('openai:gpt-4.1-mini',
        instructions='句点の代わりに♦,♠,♣,♥のどれかをつけてください')
    app = agent.to_a2a()

クライアント

タスク送信

コード

import asyncio
import json
from pprint import pprint
from fasta2a.client import A2AClient, Message
from fasta2a.schema import TextPart

client = A2AClient(base_url="http://localhost:8010")

message = Message(
    role="user",
    parts=[TextPart(
        type="text",text="簡潔に自己紹介してください。" # メッセージを入力してください。
        )])

response_submitted = await client.send_task(message=message)
pprint(response_submitted)

返値

{'id': '3f7f467d-8fd4-4dbe-991f-f92700094782',
 'jsonrpc': '2.0',
 'result': {'history': [{'parts': [{'text': '簡潔に自己紹介してください。', 'type': 'text'}],
                         'role': 'user'}],
            'id': '43f565a0-0dd2-4b02-af13-ec52993b7691',
            'session_id': 'dc9cca98-ae06-4f7e-8220-f5c20ca78d52',
            'status': {'state': 'submitted',
                       'timestamp': '***'}}}

タスク取得

未完了であればworkingstatusが返ってきます。
コード

response_completed = await client.get_task(response_submitted["result"]["id"])
pprint(response_completed)

返値

{'id': None,
 'jsonrpc': '2.0',
 'result': {'artifacts': [{'index': 0,
                           'name': 'result',
                           'parts': [{'text': 'こんにちは♦ 私はChatGPTです♠ '
                                              'OpenAIによって開発されたAI言語モデルです♣ '
                                              'さまざまな質問にお答えし、会話をサポートします♥',
                                      'type': 'text'}]}],
            'history': [{'parts': [{'text': '簡潔に自己紹介してください。', 'type': 'text'}],
                         'role': 'user'}],
            'id': '43f565a0-0dd2-4b02-af13-ec52993b7691',
            'session_id': 'dc9cca98-ae06-4f7e-8220-f5c20ca78d52',
            'status': {'state': 'completed',
                       'timestamp': '***'}}}

まとめ

非常にFastなコードでA2Aが試せました！
A2A公式の読み解きは結構難しかったので、抽象化度が高いPydantic-AIとFastA2Aは良いライブラリだと思います。

AIエージェントハッカソン用プロジェクトでもマルチエージェント構築にA2Aを使おうかと思っていましたが、結構ハマりポイントがあったので手を出さないで良かったです笑
まだまだ発展途上といった感じですが、ここまでシンプルになるラッパーは他になさそうなので、メンテナンス続けてほしい...

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