你可以创建一个由专业 AI Agents 组成的网络，它们协同合作解决复杂问题 —— 而你无需写一行代码。这正是 python-a2a 的可视化构建器所实现的目标。
只需两个命令即可开始使用：
pip install python-a2aa2a ui
就是这样！可视化构建器会在浏览器中打开，你就可以开始构建强大的 Agent 网络，而无需编码。
可视化 Agent 构建的强大之处
完整的网络架构，包含四个集成的 Agents
上图展示了一个完全通过拖放构建的完整 Agent 网络。该网络会根据消息内容路由至相应的国家专家 Agent —— 这在传统开发中通常需要数百行代码和高级技术知识。
使用 python-a2a 的可视化构建器，你只需：
•从侧边栏拖动组件•用直观的方式连接它们•通过简单的表单进行配置•使用真实输入进行测试
无需编码。无需技术门槛。只关注结果。
通过简单步骤构建复杂网络
1. 在可视化画布上设计你的网络
空白画布用于开始构建 Agent 网络
构建器为你提供了一个干净的画布，你可以在上面设计任何复杂度的 Agent 网络。在这个例子中，我们构建了一个网络，它：
•使用专业提取器分析传入消息•根据内容将查询路由到对应的国家专家•提供一致、专业的响应
任何人 —— 无论技术背景如何 —— 都可以理解并构建这种类型的网络。
2. 通过简单表单配置 Agents
Agent 配置界面
配置一个 AI Agent 现在就像填写表单一样简单：
•命名你的 Agent•输入你的 API key•选择使用的 AI 模型•通过简单的提示语定义行为
过去需要深厚技术背景才能完成的任务，现在只需几次点击。
3. 无需编码实现智能路由
基于关键词的路由机制
或许最强大的功能就是：你可以无需代码创建智能路由规则。只需：
•定义匹配的关键词或模式（如 “India” 或 “Japan”）•选择哪个 Agent 处理匹配的消息
系统会自动将传入的查询路由到正确的专家 Agent。
这将传统上复杂的条件逻辑转化为任何人都能完成的简单表单。
4. 使用真实输入进行测试，立即查看结果
提供输入给完整构建的 Agent 网络
测试你的网络非常直观：
•输入测试消息，例如 “Hi, I am from Bangalore”•一键运行你的网络•查看消息在系统中的流动过程•验证是否由正确的 Agent 进行响应
结果会立即显示，展现该 Agent 的完整响应。例如，India Agent 会回应一句上下文相关的问候语：“Namaste! How can I assist you with information or questions about India today?”
为真实用户带来真实价值
对于业务用户：
•无需依赖 IT 团队即可创建定制化 AI 解决方案•构建真正理解你业务领域的 Agent•几分钟内测试新想法，而非几周•随着需求增长逐步扩展
对于开发者：
•跳过模板和基础架构代码•专注于真正的业务价值而非底层实现•与非技术利益相关者直接协作•自动标准化 Agent 交互方式
你现在就能构建的用例
以下是你可以立即构建的一些示例：
•客户支持系统
根据主题、语言或客户类型将问题路由至专业支持 Agent —— 全部通过可视化规则完成。•多语言助手
创建一个检测语言并路由至母语专家的网络，实现全球无缝支持。•研究助手
构建一个系统，让不同的 Agent 负责研究、摘要、事实核查与信息展示。•教育工具
设计一个学习系统，包含专注于不同学科或教学方法的 Agent。
快速开始
1.安装 python-a2a：
pip install python-a2aa2a ui就是这么简单，无需编程！
总结
python-a2a 的可视化构建器消除了技术门槛，让强大的 AI Agent 网络触手可及。无论你是没有编程经验的业务用户，还是希望更高效工作的开发者，它都能通过简单的可视化方式带来即时价值。
今天就构建你的第一个 Agent 网络 —— 体验 AI 协作的强大力量，而无需面对复杂性。
GitHub 项目：https://github.com/themanojdesai/python-a2a
（文：PyTorch研习社）