Desbloqueando la colaboración IA: Protocolo A2A

El mundo de la Inteligencia Artificial está evolucionando rápidamente, con agentes de IA que se vuelven cada vez más sofisticados y capaces. A medida que estos agentes se vuelven más frecuentes, la necesidad de una comunicación y colaboración fluidas entre ellos se vuelve primordial. Presentamos el protocolo Agent2Agent (A2A), la innovadora solución de Google diseñada para fomentar la interoperabilidad y el trabajo en equipo entre los agentes de IA.

A2A, en su esencia, es un marco que permite a los agentes de IA comunicarse y colaborar eficazmente, independientemente de su arquitectura subyacente o de los proveedores que los respaldan. Sirve como un traductor universal, que cierra las brechas entre diferentes sistemas de IA y facilita la interacción perfecta. Piense en ello como un lenguaje común que permite a los agentes de IA trabajar juntos en armonía, desbloqueando nuevas posibilidades para la resolución de problemas complejos y la automatización.

El Génesis de A2A: Abordando los Desafíos de la Integración de la IA

Para apreciar plenamente la importancia de A2A, es esencial comprender el contexto que condujo a su creación. El auge de modelos de lenguaje potentes como GPT-3.5 marcó un punto de inflexión en la adopción de la IA, ya que los desarrolladores buscaron formas de extender sus capacidades más allá de las interfaces de chat simples.

Una de las primeras soluciones fue la llamada a funciones, que permitía a los modelos de lenguaje grandes (LLM) conectarse con API externas de forma individual. Sin embargo, este enfoque condujo rápidamente a un ecosistema fragmentado, donde diferentes proveedores e implementadores de IA adoptaron métodos de integración variables, lo que resultó en una interoperabilidad limitada.

El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic surgió como una solución potencial para el ‘problema NxM’, donde el número de agentes/sistemas de IA (N) se multiplica por el número de herramientas/fuentes de datos (M). MCP tenía como objetivo estandarizar el contexto y simplificar la integración, pero Google reconoció la necesidad de un protocolo que permitiera a los agentes comunicarse directamente entre sí.

Aquí es donde entra A2A. Al igual que MCP, A2A unifica la forma en que interactúan los agentes de IA, pero en lugar de centrarse en la conexión de agentes a herramientas y datos, se centra en la conexión de agentes a otros agentes. Es un paso crucial hacia la construcción de sistemas de IA verdaderamente colaborativos.

Revelando la Esencia de A2A: Un Lenguaje Universal para Agentes de IA

A2A es un protocolo abierto que permite a los agentes de IA comunicarse entre sí, independientemente de su origen o diseño. Actúa como un traductor, comprendiendo e interpretando varios lenguajes y marcos, como LangChain, AutoGen y LlamaIndex.

Lanzado en abril de 2025, A2A fue desarrollado en colaboración con más de 50 socios tecnológicos, incluidos gigantes de la industria como Atlassian, Salesforce, SAP y MongoDB. Este enfoque colaborativo garantiza que A2A no sea solo una iniciativa de Google, sino un esfuerzo más amplio de la industria hacia la estandarización.

En su esencia, A2A trata a cada agente de IA como un servicio en red con una interfaz estándar. Esto es análogo a cómo los navegadores web y los servidores se comunican mediante HTTP, pero en lugar de sitios web, es para agentes de IA. Al igual que MCP aborda el problema NxM, A2A simplifica el proceso de conexión de diferentes agentes sin requerir código personalizado para cada emparejamiento.

Descifrando las Capacidades Centrales de A2A: Permitiendo una Colaboración Fluida

A2A se basa en cuatro capacidades clave que hacen que la colaboración del agente sea una realidad. Para comprender estas capacidades, es importante definir algunos términos clave:

• Agente cliente/cliente A2A: La aplicación o el agente que consume los servicios A2A. Este es el agente ‘principal’ que inicia las tareas y se comunica con otros agentes.
• Agente remoto/servidor A2A: Un agente que expone un punto final HTTP utilizando el protocolo A2A. Estos son los agentes complementarios que se encargan de la finalización de la tarea.

Con estas definiciones en mente, exploremos las cuatro capacidades principales de A2A:

1. Descubrimiento de capacidades: Esta capacidad responde a la pregunta: ‘¿Qué puedes hacer?’. Permite a los agentes anunciar sus capacidades a través de ‘Tarjetas de agente’, que son archivos JSON que proporcionan un perfil legible por máquina de las habilidades y los servicios del agente. Esto ayuda a los agentes cliente a identificar el mejor agente remoto para una tarea específica.
2. Gestión de tareas: Esta capacidad aborda la pregunta: ‘¿Están todos trabajando juntos y cuál es su estado?’. Garantiza que la comunicación entre los agentes cliente y remoto se centre en la finalización de la tarea, con un objeto de tarea y un ciclo de vida específicos. Para las tareas de larga duración, los agentes pueden comunicarse para mantenerse sincronizados.
3. Colaboración: Esta capacidad se centra en la pregunta: ‘¿Cuál es el contexto, la respuesta, la salida de la tarea (artefactos) o la instrucción del usuario?’. Permite a los agentes enviarse mensajes de ida y vuelta, creando un flujo conversacional.
4. Negociación de la experiencia del usuario: Esta capacidad aborda la pregunta: ‘¿Cómo debo mostrar el contenido al usuario?’. Cada mensaje contiene ‘partes’ con tipos de contenido específicos, lo que permite a los agentes negociar el formato correcto y comprender las capacidades de la interfaz de usuario, como iframes, video y formularios web. Los agentes adaptan la forma en que presentan la información en función de lo que el agente receptor (cliente) pueda manejar.

Desmitificando el Funcionamiento Interno de A2A: Un Modelo Cliente-Servidor para la Comunicación de la IA

A2A opera en un modelo cliente-servidor, donde los agentes se comunican a través de protocolos web estándar como HTTP utilizando mensajes JSON estructurados. Este enfoque garantiza la compatibilidad con la infraestructura existente al tiempo que estandariza la comunicación del agente.

Para comprender cómo A2A logra sus objetivos, desglosemos los componentes centrales del protocolo y exploremos el concepto de agentes ‘opacos’.

Componentes centrales de A2A: bloques de construcción para la colaboración de la IA

• Tarjeta de agente: Este archivo JSON, normalmente alojado en una URL conocida (por ejemplo, /.well-known/agent.json), describe las capacidades, las habilidades, la URL del punto final y los requisitos de autenticación de un agente. Sirve como el ‘currículum’ legible por máquina de un agente, ayudando a otros agentes a determinar si interactuar con él.
• Servidor A2A: Un agente que expone puntos finales HTTP utilizando el protocolo A2A. Este es el ‘agente remoto’ en A2A, que recibe solicitudes del agente cliente y se encarga de las tareas. Los servidores anuncian sus capacidades a través de tarjetas de agente.
• Cliente A2A: La aplicación o el sistema de IA que consume los servicios A2A. El cliente construye tareas y las distribuye a los servidores apropiados en función de sus capacidades y habilidades. Este es el ‘agente cliente’ en A2A, que organiza los flujos de trabajo con servidores especializados.
• Tarea: La unidad central de trabajo en A2A. Cada tarea tiene un ID único y progresa a través de estados definidos (por ejemplo, submitted, working, completed). Las tareas sirven como contenedores para el trabajo que se solicita y se ejecuta.
• Mensaje: Un intercambio de comunicación entre el cliente y el agente. Los mensajes se intercambian dentro del contexto de una tarea y contienen partes que entregan contenido.
• Parte: La unidad de contenido fundamental dentro de un mensaje o artefacto. Las partes pueden ser:
  • TextPart: Para texto sin formato o contenido formateado
  • FilePart: Para datos binarios (con bytes en línea o una referencia URI)
  • DataPart: Para datos JSON estructurados (como formularios)
• Artefacto: La salida generada por un agente durante una tarea. Los artefactos también contienen partes y representan el entregable final del servidor al cliente.

El concepto de agentes opacos: protección de la propiedad intelectual y garantía de la seguridad

El término ‘opaco’ en el contexto de A2A significa que los agentes pueden colaborar en tareas sin revelar su lógica interna. Esto significa que:

• Un agente solo necesita exponer las tareas que puede realizar, no cómo las realiza.
• Los algoritmos o datos patentados pueden permanecer privados.
• Los agentes se pueden intercambiar con implementaciones alternativas siempre que admitan las mismas capacidades.
• Las organizaciones pueden integrar agentes de terceros sin problemas de seguridad.

El enfoque de A2A simplifica el desarrollo de sistemas complejos de múltiples agentes al tiempo que mantiene altos estándares de seguridad y salvaguarda los secretos comerciales.

Un flujo de interacción A2A típico: una guía paso a paso

Cuando los agentes se comunican a través de A2A, siguen una secuencia estructurada:

1. Fase de descubrimiento: Imagine que un usuario le pregunta a su agente de IA principal: ‘¿Puedes ayudarme a planificar un viaje de negocios a Tokio el mes que viene?’. La IA reconoce la necesidad de encontrar agentes especializados para vuelos, hoteles y actividades locales. El agente cliente identifica a los agentes remotos que pueden ayudar con cada tarea y recupera sus tarjetas de agente para evaluar su idoneidad.
2. Inicio de la tarea: Con el equipo reunido, es hora de asignar trabajos. El agente cliente podría decirle al agente de reserva de viajes: ‘Busque vuelos a Tokio del 15 al 20 de mayo’. El cliente envía una solicitud al punto final del servidor (normalmente un POST a /taskssend), creando una nueva tarea con un ID único. Esto incluye el mensaje inicial que detalla lo que el cliente quiere que haga el servidor.
3. Procesamiento: El agente especialista en reservas (servidor/agente remoto) comienza a buscar vuelos disponibles que coincidan con los criterios. Podría:
   • Completar la tarea de inmediato y devolver un artefacto: ‘Aquí están los vuelos disponibles’.
   • Solicitar más información (estableciendo el estado en input-required): ‘¿Prefiere una aerolínea específica?’.
   • Comenzar a trabajar en una tarea de larga duración (estableciendo el estado en working): ‘Estoy comparando tarifas para encontrarle la mejor oferta’.
4. Conversaciones de varios turnos: Si se necesita más información, el cliente y el servidor intercambian mensajes adicionales. El servidor podría hacer preguntas aclaratorias (‘¿Están bien las conexiones?’), y el cliente responde (‘No, solo vuelos directos.’), todo dentro del contexto del mismo ID de tarea.
5. Actualizaciones de estado: Para las tareas que tardan en completarse, A2A admite varios mecanismos de notificación:
   • Sondeo: el cliente comprueba periódicamente el estado de la tarea.
   • Eventos enviados por el servidor (SSE): el servidor transmite actualizaciones en tiempo real si el cliente está suscrito.
   • Notificaciones push: el servidor puede publicar actualizaciones en una URL de devolución de llamada si se proporciona.
6. Finalización de la tarea: Cuando termina, el servidor marca la tarea como completed y devuelve un artefacto que contiene los resultados. Alternativamente, podría marcar la tarea como failed si encontró problemas, o canceled si la tarea se terminó.

A lo largo de este proceso, el agente principal podría trabajar simultáneamente con otros agentes especializados: un experto en hoteles, un gurú del transporte local, un cerebro de actividades. El agente principal creará un itinerario combinando todos estos resultados en un plan de viaje integral y luego lo presentará al usuario.

En esencia, A2A permite que varios agentes contribuyan y colaboren para lograr un objetivo común, con un agente cliente que ensambla un resultado que supera la suma de sus partes.

A2A vs. MCP: una asociación sinérgica para la integración de la IA

Si bien A2A y MCP pueden parecer competir por el mismo espacio, están diseñados para funcionar en tándem. Abordan aspectos distintos pero complementarios de la integración de la IA:

• MCP conecta los LLM (o agentes) a las herramientas y fuentes de datos (integración vertical).
• A2A conecta a los agentes con otros agentes (integración horizontal).

Google ha posicionado deliberadamente A2A como complementario a MCP. Esta filosofía de diseño es evidente en el lanzamiento de su constructor de agentes Vertex AI con soporte MCP integrado junto con A2A.

Para ilustrar este punto, considere esta analogía: Si MCP permite a los agentes usar herramientas, entonces A2A es su conversación mientras trabajan. MCP equipa a los agentes individuales con capacidades, mientras que A2A les ayuda a coordinar esas capacidades como un equipo.

En una configuración integral, un agente podría usar MCP para recuperar información de una base de datos y luego usar A2A para pasar esa información a otro agente para su análisis. Los dos protocolos pueden trabajar juntos para crear soluciones más completas para tareas complejas, al tiempo que simplifican los desafíos de desarrollo que han existido desde que los LLM se volvieron convencionales.

Estándares de seguridad A2A: garantía de protección de nivel empresarial

A2A se desarrolló teniendo en cuenta la seguridad empresarial como una preocupación principal. Además del uso exclusivo de agentes opacos, cada tarjeta de agente especifica el método de autenticación requerido (claves API, OAuth, etc.), y todas las comunicaciones están diseñadas para realizarse a través de HTTPS. Esto permite a las organizaciones establecer políticas que rigen qué agentes pueden comunicarse entre sí y qué datos pueden compartir.

Al igual que la especificación MCP para la autorización, A2A aprovecha los estándares de seguridad web existentes en lugar de crear nuevas modalidades, lo que garantiza la compatibilidad inmediata con los sistemas de identidad actuales. Dado que todas las interacciones se producen a través de puntos finales bien definidos, la observabilidad se vuelve sencilla, lo que permite a las organizaciones integrar sus herramientas de supervisión preferidas y obtener un registro de auditoría unificado.

Ecosistema y adopción de A2A: una comunidad de apoyo en crecimiento

El protocolo A2A se ha lanzado con un importante apoyo de más de 50 socios tecnológicos, muchos de los cuales actualmente admiten o tienen la intención de admitir A2A con sus propios agentes. Google ha integrado A2A en su plataforma Vertex AI y ADK, proporcionando un punto de entrada simplificado para los desarrolladores que ya se encuentran dentro del ecosistema de Google Cloud.

Las organizaciones que estén considerando la implementación de A2A deben tener en cuenta lo siguiente:

1. Costo de integración reducido: En lugar de crear código personalizado para cada emparejamiento de agentes, los desarrolladores pueden implementar A2A universalmente, lo que reduce los costos de integración.
2. Lanzamiento relativamente reciente: A2A aún se encuentra en sus primeras etapas de lanzamiento amplio, lo que significa que aún no se ha sometido a las pruebas exhaustivas del mundo real necesarias para descubrir posibles deficiencias a escala.
3. Preparación para el futuro: Como protocolo abierto, A2A permite que los agentes nuevos y antiguos se integren en su ecosistema sin necesidad de esfuerzo adicional.
4. Limitaciones del agente: Si bien A2A representa un importante paso adelante para la IA verdaderamente autónoma, sigue estando orientado a las tareas y no funciona de forma totalmente independiente.
5. Agnosticismo del proveedor: A2A no bloquea a las organizaciones en ningún modelo, marco o proveedor específico, lo que les permite mezclar y combinar en todo el panorama de la IA.

El futuro del protocolo Agent2Agent: una visión para una colaboración de IA fluida

De cara al futuro, se espera que A2A experimente más mejoras, como se describe en la hoja de ruta del protocolo. Las mejoras planificadas incluyen:

• Esquemas de autorización formalizados y credenciales opcionales directamente dentro de las tarjetas de agente.
• Negociación dinámica de la experiencia del usuario dentro de las tareas en curso (como agregar audio/video a mitad de la conversación).
• Rendimiento de transmisión mejorado y mecanismos de notificación push.

Quizás la posibilidad más emocionante a largo plazo es que A2A se convierta para el desarrollo de agentes en lo que HTTP fue para la comunicación web: un catalizador para una explosión de innovación. A medida que aumente la adopción, es posible que veamos ‘equipos’ preempaquetados de agentes especializados para industrias particulares y, finalmente, una red global fluida de agentes de IA que los clientes puedan aprovechar.

Para los desarrolladores y las organizaciones que exploran la implementación de la IA, ahora es el momento ideal para aprender y construir con A2A. Juntos, A2A y MCP representan el comienzo de un enfoque más estandarizado, seguro y preparado para la empresa para la IA.