Protocollo Agent2Agent di Google: Analisi

Il panorama dell’Intelligenza Artificiale è in rapida evoluzione, con gli Agenti AI che emergono come una componente fondamentale. Un Agente AI combina essenzialmente la potenza cognitiva di un Large Language Model (LLM) con un toolkit che gli consente di eseguire comandi, recuperare informazioni e svolgere compiti in modo autonomo. Questi agenti rispondono alle richieste degli utenti o interagiscono con altri agenti. Il potenziale degli agenti AI risiede nella loro capacità di scalare le operazioni, automatizzare processi complessi e migliorare l’efficienza in varie funzioni aziendali, aumentando significativamente la produttività individuale.

C’è un consenso sul fatto che un agente universale ‘one-size-fits-all’ non possa gestire efficacemente i compiti diversi e complessi che ci si aspetta dagli agenti AI. La soluzione risiede nei Workflow Agentici. Questi sono creati da reti di Agenti AI autonomi che possono prendere decisioni, eseguire azioni e coordinare compiti con una supervisione umana minima.

La Vision di Google per l’Interoperabilità degli Agenti: Il Protocollo Agent2Agent (A2A)

Google ha introdotto il protocollo Agent2Agent (A2A) il 9 aprile 2025. È progettato per facilitare la comunicazione senza soluzione di continuità tra gli agenti AI, consentendo loro di scambiare dati in modo sicuro e automatizzare complessi workflow aziendali. Ciò si ottiene attraverso l’interazione con sistemi aziendali e piattaforme di terze parti.

Il protocollo A2A è il risultato della collaborazione tra Google e oltre 50 partner del settore, che condividono una visione comune per il futuro della collaborazione degli Agenti AI. Fondamentalmente, questa collaborazione trascende le tecnologie specifiche ed è fondata su standard aperti e sicuri.

Principi di Progettazione Fondamentali di A2A

Durante lo sviluppo del protocollo A2A, Google e i suoi partner sono stati guidati da diversi principi fondamentali:

• Aperto e Agnostico rispetto ai Fornitori: Il protocollo A2A deve essere aperto, il che significa che le sue specifiche sono accessibili al pubblico. Ciò garantisce che qualsiasi sviluppatore o organizzazione possa implementare il protocollo senza restrizioni proprietarie. Agnostico rispetto ai fornitori significa che il protocollo non è legato alla tecnologia di alcun fornitore specifico. Ciò favorisce un campo di gioco equo per tutti i partecipanti.
• Modalità Naturali per la Collaborazione: A2A consente agli agenti di collaborare utilizzando i loro metodi di comunicazione intrinseci e non strutturati. Questo differenzia gli agenti dagli strumenti e distingue A2A dal Model Context Protocol (MCP).
• Basato su Standard Esistenti: Per semplificare l’integrazione con le infrastrutture IT esistenti, il protocollo è basato su standard consolidati come HTTP, Server-Sent Events (SSE) e JSON-RPC.
• Sicuro per Impostazione Predefinita: La sicurezza è una preoccupazione fondamentale. A2A incorpora meccanismi di autenticazione e autorizzazione di livello enterprise per proteggere i dati sensibili e garantire interazioni sicure.
• Agnostico rispetto alla Modalità Dati: A2A non è limitato alla comunicazione basata su testo. Può gestire vari tipi di dati, tra cui immagini, audio e flussi video.

Funzionalità di A2A: Potenziare la Collaborazione tra Agenti

A2A fornisce una gamma di funzionalità integrate per semplificare le interazioni tra agenti:

• Discovery delle Capacità: Ciò consente agli agenti di pubblicizzare le proprie capacità. I client possono identificare facilmente quale agente è più adatto per un compito specifico. Pensatelo come un mercato digitale in cui gli agenti mostrano le loro competenze e la loro esperienza.
• Gestione di Compiti e Stati: La comunicazione tra un client e un agente ruota attorno all’esecuzione di Compiti. Questi compiti sono definiti dal protocollo e hanno un ciclo di vita ben definito. Il risultato di un compito è indicato come un Artefatto. La gestione sia dei compiti che dei loro stati garantisce un flusso di lavoro affidabile e tracciabile.
• Collaborazione Sicura: Gli agenti possono scambiare messaggi in modo sicuro per condividere il contesto, fornire risposte, consegnare artefatti o trasmettere istruzioni dell’utente. Ciò facilita un ambiente collaborativo in cui gli agenti possono lavorare insieme senza problemi.
• Negoziazione dell’Esperienza Utente: Ogni messaggio include ‘parti’, che sono pezzi di contenuto autonomi, come un’immagine generata. Ogni parte ha un tipo di contenuto specificato, il che consente sia al client che all’agente remoto di concordare il formato richiesto. Questa funzionalità comprende anche la negoziazione delle capacità dell’interfaccia utente dell’utente, come iframe, video e moduli web.

Le funzionalità di Discovery delle Capacità e Negoziazione dell’Esperienza Utente sono particolarmente interessanti perché aprono la strada alla creazione di Mercati degli Agenti. In questi mercati, i fornitori possono elencare i propri agenti e i client possono selezionare l’agente più appropriato per svolgere compiti specifici.

Sebbene questo concetto sia estremamente promettente e potenzialmente essenziale per la crescita del mercato degli Agenti AI, la realizzazione di questa visione richiede più della semplice definizione di un protocollo di interazione.

Decodifica dei Concetti del Protocollo Agent2Agent

Comprendere i concetti fondamentali alla base del protocollo è fondamentale per un’implementazione e un utilizzo efficaci. Questi concetti saranno già familiari a molti sviluppatori di Agenti AI:

• Agent Card: Questo è un file di metadati pubblico che descrive in dettaglio le capacità, le competenze, l’URL dell’endpoint e i requisiti di autenticazione di un agente. L’Agent Card svolge un ruolo cruciale nella fase di discovery, consentendo agli utenti di selezionare l’agente appropriato e capire come interagire con esso.
• Server: Un agente che implementa i metodi del protocollo A2A, come definito nella specifica JSON. Essenzialmente, il Server è l’agente che offre i propri servizi tramite il protocollo A2A.
• Client: Questo può essere un’applicazione o un altro agente che consuma i servizi A2A. Il Client avvia le richieste e utilizza le capacità offerte dal Server.
• Task: L’unità fondamentale di lavoro per l’Agente. Iniziato dal Client ed eseguito dal Server, progredisce attraverso vari stati durante il suo ciclo di vita.
• Message: Rappresenta gli scambi di comunicazione tra il Client e l’Agente. Ogni Messaggio ha un ruolo definito ed è composto da Parti.
• Part: Questa è l’unità di contenuto di base all’interno di un Messaggio o di un Artefatto. Una parte può essere testo, un file o dati strutturati. Ciò consente una comunicazione flessibile di vari tipi di dati.
• Artifact: Rappresenta gli output generati dall’agente durante il completamento di un Task. Come i Messaggi, gli Artefatti contengono Parti.
• Streaming: Il protocollo supporta lo streaming, consentendo al Server di aggiornare il Client sullo stato delle attività a esecuzione prolungata in tempo reale. Ciò migliora l’esperienza dell’utente fornendo un feedback continuo.

Lo Stato Attuale del Progetto Agent2Agent

A2A è stato introdotto al pubblico solo di recente e le sue specifiche sono ora disponibili su GitHub. Ad oggi, non esiste una roadmap ufficiale o un’implementazione pronta per la produzione del protocollo. Tuttavia, Google sta collaborando attivamente con i partner per lanciare una versione pronta per la produzione entro la fine del 2025.

Il repository A2A GitHub fornisce diversi esempi di codice sia in TypeScript che in Python, insieme a una applicazione demo completa. Questa applicazione mostra l’interazione tra agenti sviluppati utilizzando diversi Agent Development Kits (ADK).

Sebbene ciò fornisca una base per la sperimentazione, A2A deve essere integrato nell’ecosistema esistente di framework e strumenti utilizzati per la distribuzione di Workflow Agentici prima che possa essere adottato in applicazioni mission-critical.

Il supporto di un gran numero di attori importanti (in particolare, nessuna delle aziende che forniscono modelli di base è presente) che lavorano con Google alla definizione del protocollo suggerisce fortemente che gli strumenti necessari saranno presto disponibili e che A2A sarà integrato nei principali framework di agenti.

A2A vs. Model Context Protocol (MCP): Comprendere la Distinzione

Il Model Context Protocol (MCP), sviluppato da Anthropic, consente alle applicazioni di fornire contesto ai Large Language Models. Anthropic descrive MCP come la ‘porta USB-C per le applicazioni AI’, offrendo un modo standardizzato per connettere gli LLM a fonti di dati e strumenti, proprio come USB connette varie periferiche ai dispositivi.

Secondo Google, A2A non ha lo scopo di sostituire MCP. C’è una sovrapposizione minima tra i due protocolli; affrontano problemi diversi e operano a diversi livelli di astrazione. A2A facilita l’interazione tra gli Agenti, mentre MCP connette i Large Language Models agli strumenti, che a loro volta li connettono a servizi e dati. I due protocolli sono quindi complementari.

Agent2Agent e Model Context Protocol sono due pezzi dello stesso puzzle, ed entrambi saranno necessari per realizzare la visione futura dei workflow agentici e dell’IA onnipresente.