AG2

트윗 검색, 프로필, 타임라인 및 위임된 연구 워크플로를 위해 AG2 다중 에이전트 시스템을 TwexAPI에 연결하세요.

AG2는 다중 에이전트 시스템을 위한 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. TwexAPI는 아직 기본 AG2 검색 도구 키트를 제공하지 않습니다. MCPToolkit을 사용하여 AG2 에이전트를 TwexAPI MCP 서버에 연결하면 에이전트가 인프라 내부에 API 자격 증명을 유지하면서 explore 및 twexapi_request를 호출할 수 있습니다.

API가 반환하는 모든 트윗 ID, 사용자 ID 및 커서를 유지합니다.

TwexAPI와 함께 AG2를 사용하는 이유는 무엇입니까?

AG2는 도구 노출, 위임 및 미들웨어에 대한 명시적인 제어를 제공합니다. 모든 REST 경로를 하드코딩하지 않고도 다중 에이전트 연구를 원할 때 TwexAPI MCP와 함께 사용하세요.

이는 연구, 모니터링 및 보고 상담원에게 적합합니다. 모델 결정이 필요하지 않은 결정적 작업에는 Python SDK 또는 Prefect 컬렉션을 사용하세요.

전제조건

• 파이썬 3.10 이상
• A TwexAPI API 키
• AG2에서 지원하는 LLM 공급자 키

공개 X 읽기에는 X 개발자 자격 증명이 필요하지 않습니다. TwexAPI로 인증하세요.

AG2 설치

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

모델 공급자도 추가로 설치하세요.

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

소스 제어 외부에 비밀을 저장합니다.

export TWEXAPI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_ANTHROPIC_KEY"

MCPToolkit으로 TwexAPI MCP 연결

자격 증명이 인프라에 유지되어야 하는 경우 클라이언트 측 ’MCPToolkit’을 사용하세요. TwexAPI MCP는 ‘explore’ 및 ’twexapi_request’를 노출합니다.

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-key가 있는 헤더가 필요합니다. https://api.twexapi.io/mcp에 대한 인증되지 않은 요청은 401을 반환합니다.

상담원 역할별로 도구 제한

검색 전용 에이전트에 ‘탐색’ 액세스 권한을 부여하세요. 실행 에이전트에 두 도구를 모두 제공합니다.

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",
        )
    )
]

다중 에이전트 팀에서 검색 위임

Agent.as_tool()은 에이전트를 다른 에이전트의 도구로 노출합니다. 코디네이터는 내부 도구 호출 내역이 아닌 대리인의 최종 답변을 받습니다.

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)

핸드오프 체크리스트

이후 워크플로 단계가 채팅 기록에 의존하지 않도록 MCP 응답의 지속성 필드를 저장합니다.

전체 체크리스트는 에이전트 MCP 핸드오프를 참조하세요.

쪽수 매기기

explore가 페이지가 매겨진 경로를 반환하면 문서화된 커서 필드를 twexapi_request를 통해 변경 없이 다시 전달하세요. 커서를 불투명한 문자열로 처리합니다. tweet_id 또는 user_id에서 중복된 행을 삭제합니다.

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

Docs MCP와 결합

에이전트가 경로를 선택하기 전에 TwexAPI 문서를 검색해야 하는 경우 Docs MCP 서버를 추가하세요.

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

실패 처리

MCP 및 REST 오류는 툴킷을 통해 HTTP 오류로 나타납니다. 재시도하기 전에 상태에 따라 분기하세요.

모든 호출에 대해 재시도, 승인 게이트 또는 감사 로깅이 필요한 경우 ’MCPToolkit’을 AG2 도구 미들웨어로 래핑하세요.

제공자 측 MCP(Anthropic에만 해당)

Anthropic을 대상으로 하고 공급자에게 자격 증명 전달을 허용하는 경우 MCPToolkit 대신 MCPServerTool을 사용하세요. 공급자에 구애받지 않는 배포와 API 키가 인프라에 유지되어야 하는 경우 ’MCPToolkit’을 선호합니다.

관련 가이드

• AG2 MCP 서버 설명서
• MCP 서버
• MCP 도구
• 랭체인
• CrewAI
• 파이썬 SDK