Google ha presentado "Agent2Agent" (A2A), un nuevo protocolo de interoperabilidad diseñado para permitir la comunicación estandarizada entre agentes de inteligencia artificial. Este protocolo, desarrollado en colaboración con más de 50 empresas, busca convertirse en un lenguaje universal que facilite la interacción entre diferentes sistemas de IA, independientemente de los marcos o modelos sobre los que estén construidos.
En un momento en que las organizaciones comienzan a implementar redes de agentes de IA, la necesidad de establecer estándares de comunicación se vuelve crucial para garantizar un ecosistema de IA más cohesionado y eficiente.
¿Qué es Agent2Agent y cómo funciona?
Agent2Agent facilita la comunicación entre lo que Google denomina "agente cliente" y "agente remoto". El primero se encarga de formular y comunicar las tareas del usuario final, mientras que el segundo actúa sobre dichas tareas.
"Todos tienen una cierta especialización porque poseen un nodo de datos o un nodo lógico, o la base de usuarios actual está enfocada en una tarea particular", explicó Rao Surapaneni, vicepresidente y gerente general de la plataforma de aplicaciones empresariales de Google Cloud, en una entrevista exclusiva con VentureBeat. "Si soy un cliente y estoy implementando estas múltiples plataformas y múltiples marcos, no quiero estar cambiando constantemente entre ellas".
El protocolo ha sido diseñado específicamente para permitir que los agentes trabajen "en sus modalidades naturales no estructuradas, incluso cuando no comparten memoria, herramientas y contexto". Además, A2A se construye sobre estándares ya existentes como HTTP y JSON, lo que facilita su integración con infraestructuras tecnológicas actuales y garantiza seguridad por defecto.
Capacidades clave del protocolo A2A
Según lo detallado por Google en una publicación de blog, el protocolo A2A se apoya en varias capacidades fundamentales:
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Descubrimiento de capacidades: Los agentes pueden "anunciar sus capacidades" a través de una tarjeta de agente en formato JSON, permitiendo que el agente cliente determine cuál es el agente remoto más adecuado para completar una tarea específica.
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Gestión de tareas: Asegura que la comunicación entre agentes esté orientada únicamente a completar solicitudes y define los ciclos de vida de las tareas.
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Colaboración: Permite el envío de mensajes sobre respuestas de contexto, artefactos (resultados de las tareas) o instrucciones.
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Negociación de experiencia de usuario: Especifica los tipos y formatos de contenido que los agentes están leyendo.
Estas capacidades buscan crear un estándar que facilite la interacción fluida entre diferentes sistemas de IA, mejorando así la eficiencia y efectividad de los procesos basados en agentes inteligentes.
Colaboración con más de 50 empresas
Para desarrollar A2A, Google ha colaborado con más de 50 socios, incluyendo Atlassian, Box, Cohere, Intuit, LangChain, MongoDB, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG y Workday. Esta amplia colaboración busca asegurar que el protocolo responda a las necesidades reales del mercado.
"Parte de la razón por la que trabajamos con más de 50 socios y clientes es para construir A2A con 'la capacidad de interoperar de una manera preparada para empresas, segura y confiable'", señaló Surapaneni a VentureBeat.
Google ha diseñado A2A como un protocolo abierto, lo que significa que la comunidad de código abierto puede contribuir al proyecto y sugerir actualizaciones de código. "Lo estamos abriendo como un esfuerzo impulsado por la comunidad y que es apropiadamente de código abierto", dijo Surapaneni. "Hay una junta de gobierno alrededor, pero queremos que sea realmente abierto e impulsado por la comunidad".
Otros protocolos de interoperabilidad en el mercado
A2A no es el único protocolo de interoperabilidad que busca establecerse como estándar en la industria. En los últimos meses han surgido al menos dos estándares más:
- El Model Context Protocol (MCP) de Anthropic
- AGNTCY, desarrollado por un colectivo liderado por Cisco, LangChain, Galileo, LlamaIndex y Glean
También LangChain, que es socio en Agent2Agent, desarrolló el Agent Protocol. Por su parte, Microsoft actualizó su marco AutoGen para ayudar a crear agentes interoperables.
Surapaneni aclaró que A2A funcionaría en paralelo con MCP, viéndolos como capacidades complementarias. "Vemos MCP y A2A como capacidades complementarias", explicó. "La forma en que estamos viendo a Agent2Agent es en un nivel más alto de abstracción para permitir que las aplicaciones y los agentes hablen entre sí. Así que piensa en ello como una pila en capas donde MCP opera con el LLM para herramientas y datos".
Además, no descartó posibles colaboraciones con otros consorcios que trabajan en protocolos de interoperabilidad de agentes. "Siempre existirá algún protocolo con una buena idea, y queremos descubrir cómo incorporar todas esas buenas ideas", añadió Surapaneni.
El futuro de la interoperabilidad entre agentes de IA
Las organizaciones y empresas de IA coinciden en que el mundo funcionará con múltiples modelos de IA en lugar de que un solo modelo domine, por lo que tiene sentido que los agentes también se construyan sobre diferentes lenguajes y marcos.
Sin embargo, un ecosistema de agentes plenamente desarrollado requiere que los agentes puedan comunicarse con agentes de otras compañías, algo que es más fácil de decir que de hacer. Los estándares industriales suelen tardar tiempo en establecerse y requieren la aceptación de una gran parte de las empresas.
Para que A2A, MCP o AGNTCY tengan éxito en crear una forma estándar para todos los agentes de IA, independientemente de quién los construyó o sobre qué marco están construidos, debe haber una adopción y despliegue masivos.
Surapaneni reconoció que, incluso con más de 50 socios trabajando en A2A, la adopción aún no ha llegado a un punto de inflexión: "Todos estos protocolos evolucionarán, especialmente con la forma en que la IA está cambiando, y encontraremos nuevos casos de uso y escenarios que abordar, por lo que continuará creciendo".
A medida que la IA sigue avanzando y transformando industrias enteras, protocolos como Agent2Agent podrían jugar un papel crucial en la creación de un ecosistema de IA más interconectado, eficiente y accesible.
