Google A2A - un primer vistazo a otro protocolo de agente-agente

Hoy Google ha lanzado su agente de código abierto al protocolo de agente, imaginativamente llamadoA2Ao agente a agente. puesto que ya vemos mucho impulso detrás de AnthropicMCP(Protocolo Modelo Contexto), Google afirmó queA2A es complementario a MCPIncluso usaron un emoji del corazón para llevar el punto a casa.

A2AMCPA2A 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
1. Agente de Google ADK que puede enviar informes de gastos para usted
y
2. Agente CrewAI que puede descubrir generar una imagen
y
3. Agente LangGraph que puede averiguar la última tasa de cambio
y

Agente de Google AdWordsAgente de la tripulaciónAgente 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
• Google ADK localhost: 10002
y
• CrewAI localhost:10001
y
• LocalHost de LangGraph: 10 000
y

Nota lateral: dentro del protocolo, la URL final se ve un poco así:

https://localhost:10002/.well-known/agent.json

Ahora puedes verall three agentsque están conectados:

Puedes ver elchat historyAquí

Todos losevent list

Y todo eltask list

SettingsEs bastante básico

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 puedeuse multiple agents to achieve a single goalAsí que probé si puede combinar el agente de reclamación de gastos con el agente de tasa de divisas.

Nuestra tarea era “demanda por un gasto por una cerveza en Alemania durante un viaje de negocios, 5 euros, 4 abril 2025La 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.

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 enEste artículo. el

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:

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-RCaracterística 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

Características

A2A

A2A

y

MCP

MCP

Uso primario Comunicación de caso de agente a agente y colaboración Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLMsCaso de uso primario

Caso de uso primario

y

Comunicación y colaboración de agente a agente

Comunicación y colaboración de agente a agente

y

Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLM

Proporcionar contexto y herramientas (API / SDK externo) a los LLM

Arquitectura de núcleo Client-server (agente a agente) Client-host-server (aplicación-LLM-recurso externo)Arquitectura básica

Arquitectura básica

Servicio de cliente (agente a agente)

Servicio de cliente (agente a agente)

y

Cliente-host-server (aplicación-LLM-recurso externo)

Cliente-host-server (aplicación-LLM-recurso externo)

Especificaciones de la interfaz JSON estándar, Tarjeta de agente, Tareas, Mensajes, Artefactos JSON-RPC 2.0, Recursos, Herramientas, Memoria, PromptsInterfaz estándar

Interfaz estándar

y

Especificación de JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos

Especificación de JSON, tarjeta de agente, tareas, mensajes, artefactos

y

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 Modularidad, límites de seguridad, reutilizabilidad de conectores, SDK, descubrimiento de herramientasCaracterísticas clave

Características clave

y

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

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

Protocolo de Comunicación

HTTP, JSON-RPC y SSE

HTTP, JSON-RPC y SSE

JSON-RPC 2.0 sobre estadio, HTTP con SSE (o HTTP streaming)

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

Concentración de rendimiento

y

Comunicación asíncrona para el manejo de carga

Comunicación asíncrona para el manejo de carga

y

Gestión eficiente de contextos, procesamiento paralelo, caché para alto rendimiento

Gestión eficiente de contextos, procesamiento paralelo, caché para alto rendimiento

Adopción y Comunidad Buen apoyo inicial de la industria, ecosistema emergente Adopción sustancial de toda la industria, comunidad en rápido crecimientoy

Adopción y comunidad

Adopción y comunidad

Buen soporte inicial de la industria, ecosistema nacido

Buen soporte inicial de la industria, ecosistema nacido

Adopción sustancial de toda la industria, comunidad en rápido crecimiento

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 sonoverwhelmingly overlapping in purpose and featuresAmbos 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.

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 enopen and standard agent-agent protocolsSólo el tiempo puede decir cuáles reinarán supremos, o incluso podrían fusionarse en un único estándar.