yCaracterística A2A MCP Uso primario Comunicación y colaboración de caso de agente a agente Proporcionando contexto y herramientas (API/SDK externo) a los LLMs Arquitectura Core Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (aplicación-LLM-recurso externo) Especificación estándar de interfaz JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos JSON-RPC 2.0, Recursos, herramientas, memoria, Prompts Características clave Colaboración multimodal, dinámica, segura, gestión de tareas, descubrimiento de capacidades Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDKs, herramienta de descubrimiento Comunicación Protocolo HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-R Característica A2A MCP Uso primario Comunicación y colaboración de caso de agente a agente Proporcionando contexto y herramientas (API/SDK externo) a los LLMs Arquitectura Core Client-server (agent-to-agent) Client-host-server (aplicación-LLM-recurso externo) Especificación estándar de interfaz JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos JSON-RPC 2.0, Recursos, herramientas, memoria, Prompts Características clave Colaboración multimodal, dinámica, segura, gestión de tareas, descubrimiento de capacidades Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDKs, herramienta de descubrimiento Comunicación Protocolo HTTP, JSON-RPC, SSE JSON-RCaracterísticas del A2A MCPCaracterísticas A2A y Uso primario Comunicación de caso de agente a agente y colaboración Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLMsCaso de uso primario y y Arquitectura de núcleo Client-server (agente a agente) Client-host-server (aplicación-LLM-recurso externo)Arquitectura básica Servicio de cliente (agente a agente) y Especificaciones de la interfaz JSON estándar, Tarjeta de agente, Tareas, Mensajes, Artefactos JSON-RPC 2.0, Recursos, Herramientas, Memoria, PromptsInterfaz estándar y y Características clave Colaboración multimodal, dinámica, segura, gestión de tareas, descubrimiento de capacidades Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDK, descubrimiento de herramientasCaracterísticas clave y Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDK, descubrimiento de herramientas yProtocolo de ComunicaciónyHTTP, JSON-RPC y SSEyJSON-RPC 2.0 sobre estadio, HTTP con SSE (o HTTP streaming)yProtocolo de Comunicación HTTP, JSON-RPC y SSE JSON-RPC 2.0 sobre estadio, HTTP con SSE (o HTTP streaming) yConcentración de rendimientoyComunicación asíncrona para el manejo de cargayGestión eficiente de contextos, procesamiento paralelo, caché para alto rendimientoyConcentración de rendimiento y y Adopción y Comunidad Buen apoyo inicial de la industria, ecosistema emergente Adopción sustancial de toda la industria, comunidad en rápido crecimientoy Buen soporte inicial de la industria, ecosistema nacido Adopción sustancial de toda la industria, comunidad en rápido crecimiento Hoy Google ha lanzado su agente de código abierto al protocolo de agente, imaginativamente llamado o agente a agente. puesto que ya vemos mucho impulso detrás de Anthropic (Protocolo Modelo Contexto), Google afirmó que Incluso usaron un emoji del corazón para llevar el punto a casa. A2A MCP A2A es complementario a MCP A2A MCP A2A es complementario a MCP No estoy tan seguro, así que decidí echar un vistazo más profundo y comprobar cuál será la posición de A2A en el universo de agentes. Proyecto A2A Usando A2A es sorprendentemente similar a MCP. Puede ejecutar algunos agentes / servidores A2A, y luego el cliente A2A puede conectarse a todos ellos. Funcionamiento de los agentes A2A (servidores) He girado los tres agentes de ejemplo localmente y y y y Agente de Google ADK que puede enviar informes de gastos para usted Agente CrewAI que puede descubrir generar una imagen Agente LangGraph que puede averiguar la última tasa de cambio Agente de Google AdWords Agente de la tripulación Agente de Langgraph La forma en que un servidor A2A permite que el mundo conozca sus capacidades es a través de una “tarjeta de agente” en formato JSON. { "name": "Reimbursement Agent", "description": "This agent handles the reimbursement process for the employees given the amount and purpose of the reimbursement.", "url": "http://localhost:10002/", "version": "1.0.0", "capabilities": { "streaming": true, "pushNotifications": false, "stateTransitionHistory": false }, "defaultInputModes": [ "text", "text/plain" ], "defaultOutputModes": [ "text", "text/plain" ], "skills": [ { "id": "process_reimbursement", "name": "Process Reimbursement Tool", "description": "Helps with the reimbursement process for users given the amount and purpose of the reimbursement.", "tags": [ "reimbursement" ], "examples": [ "Can you reimburse me $20 for my lunch with the clients?" ] } ] } Lanzamiento de la aplicación demo A2A Client Continuemos con el cliente. Las instrucciones para hacer que la aplicación web de demostración funcione están aquí. https://github.com/google/A2A/tree/main/demo https://github.com/google/A2A/tree/main/demo Una vez que la aplicación web se ejecuta, puede acceder a ella desde su navegador.El cliente parece un poco como el Gemini AI Studio con el diseño de Google Material. URL: localhost:12000 En primer lugar, necesitamos agregar todos los agentes al cliente especificando su URL de base. Como en mi caso ejecuté todos los agentes localmente, su URL de base fueron: y y y y Google ADK localhost: 10002 CrewAI localhost:10001 LocalHost de LangGraph: 10 000 Nota lateral: dentro del protocolo, la URL final se ve un poco así: https://localhost:10002/.well-known/agent.json Ahora puedes ver que están conectados: all three agents Puedes ver el Aquí chat history Todos los event list Y todo el task list Es bastante básico Settings Prueba de Google ADK para reclamar gastos Test LangGraph para la tasa de divisas Agente CrewAI para la generación de imágenes Una prueba de combo para múltiples agentes Quiero ver si el cliente A2A puede Así que probé si puede combinar el agente de reclamación de gastos con el agente de tasa de divisas. use multiple agents to achieve a single goal Nuestra tarea era “ La conversación pasó por unas cuantas rondas de vuelta y adelante, y finalmente obtuvo la cantidad correcta de dólares estadounidenses en el formulario de reclamación de gastos. demanda por un gasto por una cerveza en Alemania durante un viaje de negocios, 5 euros, 4 abril 2025 Observaciones iniciales de A2A Me gusta que A2A es un modelo de cliente-servidor puro que puede ser ejecutado y alojado remotamente. La configuración del agente es bastante simple con sólo especificar la URL de base, y la “tarjeta de agente” se ocupa del intercambio de contexto. En el formato demo actual, es un poco difícil entender cómo los agentes se comunican entre sí y realizan tareas complejas.El cliente llama a cada agente por separado para tareas diferentes, por lo tanto muy como la llamada de varias herramientas. Comparación de A2A con MCP Ahora que he probado A2A, es hora de compararlo con el MCP que escribí antes en . el Este artículo Este artículo Mientras que tanto A2A como MCP tienen como objetivo mejorar el desarrollo del sistema de agentes de IA, en teoría abordan necesidades distintas. A2A opera a nivel de agente a agente, enfocándose en la interacción entre entidades independientes, mientras que MCP opera a nivel de LLM, enfocándose en enriquecer el contexto y las capacidades de los modelos de lenguaje individuales. Y para dar un vistazo a sus principales similitudes y diferencias según su documentación de protocolo: Características A2A MCP MCP Caso de uso primario Comunicación y colaboración de agente a agente Comunicación y colaboración de agente a agente Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLM Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLM Arquitectura básica Servicio de cliente (agente a agente) Cliente-host-server (aplicación-LLM-recurso externo) Cliente-host-server (aplicación-LLM-recurso externo) Interfaz estándar Especificación de JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos Especificación de JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos JSON-RPC 2.0, Recursos, Herramientas, Memoria, Prompts JSON-RPC 2.0, Recursos, Herramientas, Memoria, Prompts Características clave Colaboración multimodal, dinámica, segura, gestión de tareas, descubrimiento de capacidades Colaboración multimodal, dinámica, segura, gestión de tareas, descubrimiento de capacidades Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDK, descubrimiento de herramientas Protocolo de Comunicación HTTP, JSON-RPC y SSE JSON-RPC 2.0 sobre estadio, HTTP con SSE (o HTTP streaming) Concentración de rendimiento Comunicación asíncrona para el manejo de carga Comunicación asíncrona para el manejo de carga Gestión eficiente de contextos, procesamiento paralelo, caché para alto rendimiento Gestión eficiente de contextos, procesamiento paralelo, caché para alto rendimiento Adopción y comunidad Adopción y comunidad Buen soporte inicial de la industria, ecosistema nacido Adopción sustancial de toda la industria, comunidad en rápido crecimiento Conclusiones Aunque Google lo hizo sonar como A2A es un protocolo gratuito para MCP, mi primera prueba muestra que son Ambos abordan las necesidades de los desarrolladores de aplicaciones de IA para utilizar múltiples agentes y herramientas para lograr objetivos complejos.En este momento, ambos carecen de un buen mecanismo para registrar y descubrir otros agentes y herramientas sin configuración manual. overwhelmingly overlapping in purpose and features MCP tuvo un inicio temprano y ya ha ganado un enorme apoyo tanto de la comunidad de desarrolladores como de las grandes empresas. A2A es muy joven, pero ya cuenta con un fuerte apoyo inicial de muchos clientes empresariales de Google Cloud. Creo que esto es una gran noticia para los desarrolladores, ya que tendrán más opciones en Sólo el tiempo puede decir cuáles reinarán supremos, o incluso podrían fusionarse en un único estándar. open and standard agent-agent protocols
