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2026-09-20 19:26:05 +02:00
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+# =====================================================================
+# ESEMPIO A — Agent dichiarativo nativo (kagent esegue direttamente)
+# Caso d'uso: flow Langflow/Flowise semplice — un LLM + un paio di tool,
+# nessuna logica custom complessa. Tradotto 1:1 in prompt + tool MCP.
+# =====================================================================
+apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
+kind: Agent
+metadata:
+  name: k8s-troubleshooter
+  namespace: team-alpha
+spec:
+  description: Agente di troubleshooting Kubernetes
+  type: Declarative
+  declarative:
+    modelConfig: gpt4o-config
+    systemMessage: |
+      Sei un agente di troubleshooting per Kubernetes...
+    a2aConfig:
+      skills:
+        - id: diagnose-pod-issue
+          name: Diagnose Pod Issue
+          description: Investiga problemi su pod/servizi Kubernetes
+          inputModes: ["text"]
+          outputModes: ["text"]
+          tags: ["kubernetes"]
+    tools:
+      - type: McpServer
+        mcpServer:
+          name: kagent-tool-server
+          kind: RemoteMCPServer
+          toolNames:
+            - k8s_get_pods
+            - k8s_describe_pod
+            - k8s_get_logs
+---
+apiVersion: kagent.dev/v1alpha1
+kind: ModelConfig
+metadata:
+  name: gpt4o-config
+  namespace: team-alpha
+spec:
+  provider: OpenAI
+  model: gpt-4o
+  apiKeySecretRef:
+    name: llm-credentials
+    key: openai-api-key
+
+
+
+
+# invocazione
+Le 4 modalità di invocazione
+1. Dashboard kagent (per gli utenti umani, uso interattivo)
+bash
+kagent dashboard
+
+Apre una UI web dove cerchi k8s-troubleshooter nella lista e chatti direttamente — il modo più immediato per un developer che vuole testare l'agente senza altri strumenti.
+
+2. CLI kagent (per script, pipeline, debug da terminale)
+bash
+kagent invoke --agent k8s-troubleshooter -n team-alpha \
+  --task "Il pod payment-service-7d9f in default sta crashando, investiga"
+3. Chiamata diretta via A2A REST (per integrazione da altri sistemi/servizi)
+
+Ogni Agent espone un endpoint A2A standard, con un "agent card" che ne descrive le capability:
+
+bash
+kubectl port-forward -n kagent svc/kagent-service 8083:8083
+
+# scopri le capability dell'agente
+curl localhost:8083/api/a2a/team-alpha/k8s-troubleshooter/.well-known/agent.json
+
+# invocalo
+curl -X POST localhost:8083/api/a2a/team-alpha/k8s-troubleshooter/ \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"task": "Perché il pod payment-service sta in CrashLoopBackOff?"}'
+
+Questa è la via che useresti se, ad esempio, un tuo servizio interno (o un'automazione CI/CD) deve invocare l'agente programmaticamente.
+
+4. Canali chat (Slack/Teams/Discord/Telegram) — via AgentHarness CRD
+
+Se vuoi che i developer interroghino l'agente direttamente da Slack invece che aprire la dashboard, kagent ha una CRD dedicata (AgentHarness) che fa da ponte:
+
+yaml
+apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
+kind: AgentHarness
+metadata:
+  name: k8s-troubleshooter-slack
+  namespace: kagent
+spec:
+  backend: hermes
+  modelConfigRef: default-model-config
+  channels:
+    - name: platform
+      type: slack
+      slack:
+        botToken:
+          valueFrom: {type: Secret, name: slack-tokens, key: bot-token}
+        appToken:
+          valueFrom: {type: Secret, name: slack-tokens, key: app-token}
+
+Poi in Slack: /mykagent perché il pod X sta crashando? — il bot inoltra la richiesta all'agente via A2A e posta la risposta nel canale. Interessante per un'IDP perché è il canale più naturale per i developer, senza dover imparare dashboard o CLI dedicate.
+
+# =====================================================================
+# ESEMPIO B — Agent BYO (Bring Your Own), container esportato da
+# Langflow/Flowise dopo containerizzazione custom.
+# Caso d'uso: flow complesso con logica di stato/loop che il developer
+# ha personalizzato oltre quello che il builder low-code esporta,
+# quindi ha bisogno di pieno controllo del codice.
+# =====================================================================
+apiVersion: kagent.dev/v1alpha1
+kind: Agent
+metadata:
+  name: currency-exchange-agent
+  namespace: team-alpha
+spec:
+  type: BYO
+  byo:
+    deployment:
+      image: ghcr.io/team-alpha/langflow-currency-agent:latest
+      workingDir: /app
+      env:
+        - name: GOOGLE_API_KEY
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: llm-credentials
+              key: gemini-api-key
+      port: 8080          # porta su cui l'agente espone l'endpoint A2A
+
+  # Nota: kagent invoca questo agente via protocollo A2A, trattandolo
+  # come black box — nessuna decomposizione in prompt/tool separati,
+  # perché la logica vive interamente dentro l'immagine.
+
+
+## Esempio Agent di Orchestrazione
+apiVersion: kagent.dev/v1alpha2
+kind: Agent
+metadata:
+  name: incident-commander
+  namespace: team-alpha
+spec:
+  type: Declarative
+  declarative:
+    systemMessage: |
+      Sei il coordinatore per la gestione incidenti. Quando ricevi una
+      segnalazione, decidi quali specialisti coinvolgere: se riguarda
+      pod/servizi K8s, delega al k8s-troubleshooter; se servono i log,
+      delega al log-analyzer. Puoi chiamare entrambi in sequenza se
+      il problema lo richiede.
+    modelConfig: gpt4o-config
+    tools:
+      - type: McpServer
+        mcpServer:
+          name: kagent-tool-server
+          toolNames: ["k8s_get_events"]
+
+      # Sotto-agenti esposti come "tool" — la scelta di chiamarli
+      # è dell'LLM di incident-commander, non di kagent
+      - type: Agent
+        agent:
+          name: k8s-troubleshooter
+          namespace: team-alpha
+      - type: Agent
+        agent:
+          name: log-analyzer
+          namespace: team-alpha