모든 플랫폼의 에이전트를 LiteLLM 게이트웨이로 가져와 한 곳에서 관리하세요. 이 연습에서는 A2A 프로토콜을 통해 Pydantic AI 에이전트를 등록하고, 가상 키로 활성화하고, config.yaml에서 두 번째 에이전트를 추가하고, 게이트웨이를 통해 에이전트를 호출하고, 로그에서 호출을 찾습니다. 다루는 내용 - A2A Standard를 사용하거나 LangGraph, Azure AI Foundry, Bedrock AgentCore 또는 Vertex AI와 같은 플랫폼에서 에이전트 추가 - 에이전트 URL, 자동 완성 에이전트 카드 필드 및 Discover - A2A 프로토콜 버전 및 LiteLLM이 업스트림 응답을 이에 변환하는 방법 - 기술, 쿼리당 또는 토큰당 비용, 에이전트를 조직에 공개 - 에이전트당 허용되는 모델, 하위 에이전트 및 MCP 서버 - 거버넌스: 세션 예산 에이전트 속도 제한, 세션 속도 제한 및 가드레일 - 새 에이전트에 설정 필요가 표시되는 이유 및 활성화하기 위해 가상 키 할당 - config.yaml에서 에이전트 선언 - 터미널에서 테스트 - 로그의 에이전트 호출 및 사용 Chapters 0:00 소개 0:19 A2A를 통해 새 에이전트 추가 0:37 Pydantic AI 에이전트 등록 1:05 에이전트 URL 및 자동 완성 카드 1:16 프로토콜 버전 1:34 기술, 비용 및 공용 에이전트 1:56 검색 2:06 허용된 모델, 하위 에이전트 및 MCP 서버 2:33 예산, 속도 제한 및 가드레일 2:47 팀 할당 및 에이전트 생성 2:59 설정 필요: 가상 키 할당 3:28 config.yaml에서 에이전트 추가 4:13 터미널에서 테스트 4:32 메시지 보내기 및 로그 확인 4:46 링크 요약 LiteLLM 에이전트 게이트웨이 문서: https://docs.litellm.ai/docs/a2a GitHub의 LiteLLM: https://github.com/BerriAI/litellm
