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title: "AG2"
description: "AG2 マルチエージェントを TwexAPI に接続 — ツイート検索、プロフィール、タイムライン、委譲リサーチ。"
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[AG2](https://github.com/ag2ai/ag2) はマルチエージェント向けオープンソース Python フレームワークです。TwexAPI はネイティブ AG2 検索ツールキットをまだ提供していません。`MCPToolkit` で [TwexAPI MCP サーバー](/mcp/overview) に接続し、`explore` と `twexapi_request` を呼び出しながら API 認証情報をインフラ内に保持できます。API が返す tweet ID、user ID、カーソルを保持してください。

Preserve every tweet ID, user ID, and cursor the API returns.

## AG2 と TwexAPI を組み合わせる理由

AG2 はツール公開、委譲、ミドルウェアを明示制御。すべての REST ルートをハードコードせずマルチエージェントリサーチしたいとき TwexAPI MCP と組み合わせ。

| 境界 | AG2 制御 | メリット |
| ----------------- | ------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| ツール構築 | `MCPToolkit(...)` | `explore` と `twexapi_request` に制限、またはさらにフィルタ |
| モデル入力 | MCP tool schemas | モデルは発見エンドポイントからのみルート選択 |
| ランタイムスコープ | `Variable` | 実行時にユーザー/テナントごとヘッダー解決 |
| 委譲 | `Agent.as_tool()` | 検索者の tool 履歴をコーディネーターコンテキスト外に |
| トランスポート | `MCPServerConfig` | `x-api-key` で `https://api.twexapi.io/mcp` を指定 |

リサーチ、監視、レポートエージェント向け。モデル判断不要の決定的ジョブは [Python SDK](/sdks/python) または [Prefect collection](/guides/prefect)。

## 前提条件

* Python 3.10 or later
* A [TwexAPI API key](https://twexapi.io/dashboard)
* An LLM provider key supported by AG2

公開 X 読み取りに X Developer 認証情報は不要。TwexAPI で認証します。

## インストール AG2

```bash
python -m pip install "ag2>=1.0.0" python-dotenv
```

モデルプロバイダー extra もインストール。

```bash
python -m pip install "ag2[anthropic]>=1.0.0"
```

秘密情報はソース管理外に保存してください。

```bash
export TWEXAPI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_ANTHROPIC_KEY"
```

## TwexAPI MCP に接続 with MCPToolkit

認証情報をインフラ内に置く必要があるときクライアント側 `MCPToolkit`。TwexAPI MCP は `explore` と `twexapi_request` を公開。

```python
import asyncio
import os

from ag2 import Agent
from ag2.config import AnthropicConfig
from ag2.tools import MCPToolkit, MCPServerConfig
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
config = AnthropicConfig(model="claude-sonnet-4-20250514")

twexapi_mcp = MCPToolkit(
    MCPServerConfig(
        server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
        server_label="twexapi",
        headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
        allowed_tools=["explore", "twexapi_request"],
    )
)

agent = Agent(
    "x-researcher",
    prompt=(
        "Search X for evidence before answering. "
        "Always call explore before twexapi_request. "
        "Quote tweet text verbatim and keep every tweet ID you receive. "
        "Ask for confirmation before read_only: false actions."
    ),
    config=config,
    tools=[twexapi_mcp],
)


async def main() -> None:
    reply = await agent.ask(
        "What are developers saying about AI agents on X this week? "
        "Return tweet IDs, authors, and a 5-bullet summary."
    )
    print(reply.body)


asyncio.run(main())
```

`x-api-key` 付き `headers` が必要。`https://api.twexapi.io/mcp` への未認証リクエストは `401`。

## Restrict tools by agent role

探索専用エージェントには `explore` のみ。実行エージェントには両ツール。

```python
catalog_agent_tools = [
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
            headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
            allowed_tools=["explore"],
            server_label="twexapi-catalog",
        )
    )
]

execution_agent_tools = [
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://api.twexapi.io/mcp",
            headers={"x-api-key": os.environ["TWEXAPI_API_KEY"]},
            allowed_tools=["explore", "twexapi_request"],
            server_label="twexapi-execute",
        )
    )
]
```

## マルチエージェントチームで検索を委譲

`Agent.as_tool()` はエージェントを別エージェントのツールとして公開。コーディネーターは委譲先の最終回答のみ受け取り、内部ツール履歴は受け取らない。

```python
searcher = Agent(
    "searcher",
    prompt=(
        "Use TwexAPI MCP to search public X posts. "
        "Call explore first. Return tweet text with IDs. Do not summarise away IDs."
    ),
    config=config,
    tools=[twexapi_mcp],
)

analyst = Agent(
    "analyst",
    prompt="Turn tweet records into a factual brief. Keep every tweet ID.",
    config=config,
)

coordinator = Agent(
    "coordinator",
    prompt="Delegate the search, then pass the tweets to the analyst.",
    config=config,
    tools=[
        searcher.as_tool(description="Search public X posts and return raw tweet records."),
        analyst.as_tool(description="Analyse tweet records. Pass them in the context parameter."),
    ],
)

reply = await coordinator.ask("Brief me on this week's discussion of AI agents on X.")
print(reply.body)
```

## ハンドオフチェックリスト

後続ワークフローがチャット履歴に依存しないよう MCP レスポンスから耐久フィールドを保存。

| Data type | Store |
| --- | --- |
| Tweets | `tweet_id`, `text`, `author_username`, `created_at`, `has_more`, `next_cursor`, original query |
| Profiles | `user_id`, `username`, `name`, `description`, `followers_count`, source lookup |
| Trends | country, topic, content tag, tweet rows, requested filters |
| Writes | `tweet_id`, route name, status, confirmation record |

完全チェックリストは [Agent MCP Handoff](/mcp/agent-handoff)。

## ページネーション

`explore` がページネーションルートを返したら、文書化カーソルフィールドを `twexapi_request` 経由で変更せず渡す。カーソルは不透明文字列。`tweet_id` または `user_id` で行を重複排除。

```python
checkpoint = {
    "route_used": "/twitter/advanced_search/page",
    "query": "AI agents",
    "has_more": True,
    "next_cursor": "cursor_123",
}
```

## Docs MCP と組み合わせ

ルート選択前に TwexAPI ドキュメントを検索すべきエージェントには [Docs MCP server](/mcp/docs-mcp) を追加。

```python
tools=[
    MCPToolkit(
        MCPServerConfig(
            server_url="https://docs.twexapi.io/mcp",
            server_label="twexapi-docs",
        )
    ),
    twexapi_mcp,
]
```

## 失敗の処理

MCP と REST エラーはツールキット経由で HTTP 失敗として表面化。リトライ前にステータスで分岐。

| ステータス | 対応 |
| ------ | ------ |
| `400` | 修正 the request. Do not retry unchanged. |
| `401` | Check the `x-api-key` header or Bearer token. |
| `403` | Check account access, credits, and write permissions. |
| `429` | Back off and preserve the cursor. |
| `5xx` | Retry with bounded backoff. |

Wrap `MCPToolkit` with AG2 tool middleware when you need retries, approval gates, or audit logging around every call.

## Provider-side MCP (Anthropic only)

Anthropic 向けでプロバイダーへ認証情報転送を許容するなら `MCPToolkit` の代わりに `MCPServerTool`。プロバイダー非依存デプロイや API キーをインフラ内に置く場合は `MCPToolkit` を優先。

## 関連ガイド

* [AG2 MCP Servers documentation](https://docs.ag2.ai/docs/user-guide/tools/mcp_servers/)
* [MCP Server](/mcp/overview)
* [MCP Tools](/mcp/tools)
* [LangChain](/guides/langchain)
* [CrewAI](/guides/crewai)
* [Python SDK](/sdks/python)