Converse com seus Dados: Integrando Inteligência Conversacional do Looker via A2A

Já pensou em dar um "papo reto" com seus dados e obter insights de forma instantânea? Agora você pode! Recentemente, lançamos uma integração que permite publicar agentes de análise conversacional do Looker diretamente no Gemini Enterprise. Por trás das cortinas, esses agentes rodam no protocolo A2A, conectando-se direto a uma API nativa do Looker.

Se sua empresa já tem uma solução própria e você precisa acessar a camada semântica do Looker, esqueça a dor de cabeça de construir wrappers do zero. Você pode aproveitar os agentes de análise conversacional que já estão no seu Looker e conversar com eles de qualquer cliente, usando o protocolo A2A e o ADK do Google em Python.

Desvendando a Arquitetura do Agente

Para facilitar tudo, criamos um cliente A2A de exemplo, pronto para rodar localmente como uma CLI (Interface de Linha de Comando). Vamos entender como essa arquitetura funciona por baixo dos panos e como você pode colocar tudo para rodar rapidinho.

O Que é um "Agent Card"?

Usamos o SDK Python do ADK para bater um papo com um agente A2A remoto. Esse SDK se apoia em um arquivo de configuração estruturado, o "Agent Card". Pense nele como um perfil descritivo do agente:

• Identidade e Endpoint: Diz quem é o agente e para onde ele aponta na API do Looker, incluindo o ID único do seu agente.
• Capacidades e Modos: Declara o que o agente faz, como streaming, e quais tipos de dados ele entende e gera (ex: texto puro).
• Skills: Uma lista do que o agente é capaz de fazer (como "análise conversacional"), dando pistas para outras ferramentas sobre sua utilidade.
• Esquemas de Segurança: Define como o cliente prova quem é. Para testes rápidos, geralmente é um token HTTP Bearer.

O endpoint A2A do Looker não entrega esse "Agent Card" nativamente. Por isso, precisamos configurá-lo no nosso cliente A2A.

Separando a Lógica do Cliente ADK

A forma como o código executa dentro da aplicação usa os recursos do ADK para traduzir o que você digita em respostas do Looker. Em vez de se perder em detalhes de protocolos de baixo nível, a aplicação monta um pipeline:

• Camada de Transporte com Escopo: Um cliente HTTPX assíncrono é configurado com os headers de autorização do Looker, garantindo que todas as chamadas de rede sejam seguras.
• Inicialização do Agente: A classe `RemoteA2aAgent` do ADK usa o "Agent Card" para padronizar a comunicação.
• Isolamento de Sessão e Contexto: Um gerenciador de sessão em memória do ADK cria "invocations" isoladas para cada conversa, mantendo o histórico. (Para produção, o ideal é usar o serviço gerenciado da plataforma.)
• Execução de Streaming: O cliente aciona o motor de execução remota, devolvendo um gerador assíncrono que entrega os resultados em tempo real conforme o Looker processa sua consulta.

Testando a Integração Localmente

A forma mais rápida de ver se tudo está funcionando é usando a ferramenta CLI que preparamos. Assim, você pode testar a autorização do token e garantir que o Looker entenda seus comandos em linguagem natural.

Preparando o Ambiente

Antes de rodar o cliente, copie o arquivo `.env_example` para um `.env` local e insira um token de acesso API do Looker válido e de curta duração.

LOOKER_A2A_TOKEN="seu-token-bearer-aqui"

Além disso, abra o arquivo `agent_card.json` e substitua os placeholders (`` e ``) pelos dados da sua instância ativa do Looker.

Executando Consultas de Teste

Com tudo configurado, você pode interagir com a CLI. O projeto suporta `uv` para execução direta, mas ambientes virtuais Python tradicionais funcionam bem.

# Opção A: Rápido com uv (Recomendado)
uv run a2a-client chat -- prompt "Mostre minhas vendas totais da semana passada por região"

# Opção B: Ambiente Virtual Padrão Python
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
a2a-client chat -- prompt "Mostre minhas vendas totais da semana passada por região"

Ao rodar, o cliente cria a conexão segura, envia seu comando e exibe as respostas em texto direto no seu terminal.

Atenção: Segurança em Produção

Para testes locais, usar um token fixo no arquivo `.env` é tranquilo. Mas em produção, é essencial usar o fluxo OAuth 2.0 com PKCE para passar credenciais de usuário final.

Ao migrar para produção, configurar o `agent_card_oauth.json` é para metadados de autorização OAuth. Ele ajuda o ADK a encontrar os endpoints corretos e os escopos necessários. A autenticação em si é responsabilidade da sua aplicação cliente: gerenciar redirecionamentos de navegador, desafios PKCE e a troca de tokens.

Uma vez que sua aplicação obtém o token dinâmico do usuário, ele é injetado no ADK. Essa abordagem garante que as credenciais do usuário sejam tratadas com segurança e que o Looker aplique rigorosamente os controles de acesso e segurança de linha de registro para cada consulta conversacional.