Architettura Emergente Agenti AI: A2A, MCP, Kafka, Flink

Il panorama digitale si sta evolvendo, superando la navigazione web centrata sull’uomo e aprendosi a un regno di agenti autonomi che collaborano senza problemi attraverso diversi sistemi. Questo cambiamento richiede una nuova infrastruttura e una soluzione convincente sta prendendo forma, composta da quattro componenti chiave open-source.

• Agent2Agent (A2A) di Google: Un protocollo progettato per facilitare la scoperta e l’interazione tra agenti.
• Model Context Protocol (MCP) di Anthropic: Uno standard che definisce come gli agenti utilizzano strumenti e dati contestuali esterni.
• Apache Kafka: Una dorsale di comunicazione robusta, basata su eventi, che consente un coordinamento affidabile e disaccoppiato.
• Apache Flink: Un motore di elaborazione in tempo reale, fondamentale per arricchire, monitorare e agire sui flussi di attività degli agenti.

Questo articolo esplora le relazioni sinergiche tra queste tecnologie, evidenziando i limiti dell’affidarsi esclusivamente ai protocolli e dimostrando come questa architettura getti le basi per la transizione da bot isolati a ecosistemi di agenti dinamici e intelligenti.

La prevista proliferazione di agenti AI all’interno delle organizzazioni suggerisce che la maggior parte delle aziende implementerà una moltitudine di agenti specializzati piuttosto che un singolo agente onnicomprensivo. Questi agenti automatizzeranno attività come la generazione di codice, la gestione dei ticket di supporto, l’analisi dei dati dei clienti, l’onboarding dei dipendenti e il monitoraggio dell’infrastruttura.

Tuttavia, gli strumenti attuali sono inadeguati per supportare un tale futuro.

La sfida si estende oltre il problema dell’’isola di agenti’, in cui gli agenti funzionano in silos e mancano di capacità di comunicazione. Comprende una frammentazione dell’ecosistema più ampia:

• Mancanza di comunicazione tra agenti: Gli agenti operano tipicamente all’interno di ambienti isolati. Un agente di customer relationship management (CRM) non è a conoscenza delle informazioni derivate da un agente di data warehouse. Un agente di supporto non può rispondere alle anomalie rilevate da un agente di monitoraggio.
• Uso di strumenti fragili e personalizzati: Senza metodi standardizzati per accedere agli strumenti o alle interfacce di programmazione delle applicazioni (API) esterne, gli agenti si affidano a integrazioni hardcoded e logica non riutilizzabile.
• Framework incoerenti: Diversi runtime degli agenti impiegano modelli diversi, trattando gli agenti come chatbot, grafi aciclici diretti (DAG) o pianificatori ricorsivi. Ciò si traduce nell’assenza di uno strato di esecuzione portatile o di uno stato condiviso.
• Design focalizzato su ambienti notebook: Molti agenti sono sviluppati come prototipi una tantum, caratterizzati da operazioni lineari, sincrone ed effimere. Tuttavia, i sistemi del mondo reale necessitano di una gestione robusta di tentativi, fallimenti, coordinamento, registrazione e scalabilità, il che richiede un’infrastruttura di supporto.
• Assenza di una dorsale collaborativa: Non esiste un bus di eventi, una memoria condivisa o una cronologia tracciabile delle attività e della logica degli agenti. Le informazioni sono limitate alle chiamate HTTP dirette o sepolte all’interno dei log.

Come sottolineato dal progetto 12-Factor Agents, gli agenti dovrebbero aderire ai principi cloud-native, esibendo osservabilità, accoppiamento debole, riproducibilità e consapevolezza dell’infrastruttura. Sfortunatamente, la maggior parte sono costruiti come script fragili, assemblati manualmente e presumibilmente operanti in modo indipendente.

Ciò si traduce in inefficienze, duplicazione di sforzi e fragilità.

Agent2Agent affronta parzialmente questo problema fornendo agli agenti un protocollo standardizzato per la scoperta e la comunicazione. Tuttavia, la transizione da dimostrazioni superficiali alla scalabilità e all’affidabilità richieste dai sistemi di produzione richiede qualcosa di più dei semplici protocolli. Richiede un’infrastruttura completa.

L’attuale ecosistema di agenti rispecchia le prime fasi del web, caratterizzate da sistemi potenti ma isolati e incompatibili. Similmente alle prime sfide affrontate dai browser che comunicavano con i server senza un protocollo standard, gli agenti AI oggi faticano a scoprire, comunicare e collaborare tra loro in modo efficace.

Agent2Agent (A2A) di Google: Un Protocollo Universale per la Comunicazione tra Agenti

Il protocollo A2A di Google è un tentativo significativo di affrontare questo problema. Si distingue per non essere un altro framework per agenti, ma piuttosto un protocollo universale progettato per connettere qualsiasi agente, indipendentemente dalla sua origine o dall’ambiente di implementazione.

Analogamente a come HTTP ha standardizzato la comunicazione dei siti web, A2A definisce un linguaggio comune per gli agenti, consentendo loro di:

• Annunciare le capacità: Tramite una AgentCard, un descrittore JSON che delinea le capacità di un agente e i metodi di interazione.
• Inviare e ricevere task: Attraverso interazioni strutturate utilizzando JSON-RPC, in cui un agente richiede assistenza e un altro risponde con risultati o ‘artefatti’.
• Aggiornamenti in streaming con Server-Sent Events (SSE): Facilitare il feedback in tempo reale durante attività lunghe o collaborative.
• Scambiare contenuti ricchi: Supportare lo scambio di file, dati strutturati e moduli, oltre al semplice testo.
• Mantenere la sicurezza per impostazione predefinita: Incorporare il supporto integrato per HTTPS, autenticazione e autorizzazioni.

La forza di A2A risiede nell’evitare di reinventare soluzioni consolidate. Sfrutta standard web consolidati, simili a HTTP e SMTP, facilitando una più facile adozione e un’integrazione più rapida.

Tuttavia, A2A rappresenta solo un aspetto della soluzione complessiva.

Model Context Protocol (MCP) di Anthropic: Standardizzazione dell’uso degli strumenti e dell’accesso al contesto

L’MCP di Anthropic affronta l’aspetto cruciale di come gli agenti utilizzano gli strumenti e accedono alle informazioni contestuali. MCP standardizza il processo mediante il quale gli agenti invocano le API, chiamano le funzioni e si integrano con i sistemi esterni, definendo essenzialmente come operano all’interno del loro ambiente. Mentre A2A governa la comunicazione tra agenti, MCP si concentra sull’interazione di un agente con il mondo esterno.

In sostanza:

• MCP potenzia l’intelligenza del singolo agente.
• A2A abilita l’intelligenza collettiva.

Similmente a come HTTP e SMTP richiedevano un’ampia adozione, infrastruttura e strumenti per sviluppatori per raggiungere un successo diffuso, A2A e MCP richiederanno un ecosistema robusto per realizzare appieno il loro potenziale.

Anche con gli sforzi di standardizzazione come A2A e MCP, persiste una domanda critica: come è possibile scalare efficacemente le comunicazioni degli agenti attraverso ambienti aziendali complessi e dinamici? Affidarsi esclusivamente a connessioni dirette, punto-a-punto definite da questi protocolli introduce sfide relative a scalabilità, resilienza e osservabilità. Ciò evidenzia la necessità di una robusta infrastruttura di comunicazione sottostante.

Considera un’azienda in cui i dipendenti possono comunicare solo tramite messaggi diretti, individuali. Condividere un aggiornamento richiederebbe l’invio di messaggi a ciascun individuo separatamente. Coordinare un progetto tra più team comporterebbe la trasmissione manuale di informazioni tra ciascun gruppo.

Scalare un tale sistema a centinaia di dipendenti risulterebbe nel caos.

Questo scenario rispecchia le sfide affrontate negli ecosistemi di agenti costruiti su connessioni dirette. Ogni agente deve sapere quali agenti contattare, come raggiungerli e la loro disponibilità. Man mano che il numero di agenti aumenta, il numero di connessioni richieste cresce esponenzialmente, risultando in un sistema fragile, difficile da gestire e non scalabile.

A2A e MCP forniscono agli agenti il linguaggio e la struttura per la comunicazione e l’azione. Tuttavia, il linguaggio da solo è insufficiente. Per coordinare numerosi agenti attraverso un’impresa, è necessaria un’infrastruttura per gestire il flusso di messaggi e le risposte degli agenti.

Kafka e Flink: La Dorsale per la Collaborazione Scalabile degli Agenti

Apache Kafka e Apache Flink forniscono questa infrastruttura cruciale.

Kafka e Flink Spiegati

Apache Kafka, originariamente sviluppato in LinkedIn e ora un progetto della Apache Software Foundation, è una piattaforma distribuita di streaming di eventi. Funziona come un bus di messaggi durevole, ad alta produttività, che consente ai sistemi di pubblicare e sottoscrivere flussi di eventi in tempo reale. Kafka è ampiamente utilizzato in varie applicazioni, inclusi sistemi finanziari, rilevamento di frodi e pipeline di telemetria, grazie alla sua capacità di disaccoppiare produttori da consumatori e garantire la durata, la riproducibilità e la scalabilità dei dati.

Flink, un altro progetto Apache, è un motore di elaborazione di flussi in tempo reale progettato per l’elaborazione di eventi stateful, ad alta produttività e bassa latenza. Mentre Kafka gestisce il movimento dei dati, Flink gestisce la trasformazione, l’arricchimento, il monitoraggio e l’orchestrazione dei dati mentre scorrono attraverso un sistema.

Insieme, Kafka e Flink formano una combinazione potente. Kafka funge da flusso sanguigno, mentre Flink funge da sistema di riflessi.

Analogamente al ruolo di A2A come HTTP del mondo degli agenti, Kafka e Flink forniscono una base basata su eventi per la comunicazione e il calcolo scalabile degli agenti, affrontando le sfide che la comunicazione diretta, punto-a-punto non può:

• Disaccoppiamento: Con Kafka, gli agenti non hanno bisogno di conoscere i consumatori del loro output. Pubblicano eventi (ad esempio, 'TaskCompleted', 'InsightGenerated') su un topic, consentendo a qualsiasi agente o sistema interessato di sottoscriversi.
• Osservabilità e riproducibilità: Kafka mantiene un log durevole, ordinato nel tempo, di tutti gli eventi, assicurando che il comportamento dell’agente sia completamente tracciabile, verificabile e riproducibile.
• Decisioni in tempo reale: Flink consente agli agenti di reagire in tempo reale ai flussi di eventi, filtrando, arricchendo, unendo o attivando azioni in base a condizioni dinamiche.
• Resilienza e scalabilità: I lavori di Flink possono scalare in modo indipendente, riprendersi dai fallimenti e mantenere lo stato attraverso flussi di lavoro di lunga durata, il che è essenziale per gli agenti che eseguono task complessi, multi-step.
• Coordinamento nativo del flusso: Invece di aspettare risposte sincrone, gli agenti possono coordinarsi attraverso flussi di eventi, pubblicando aggiornamenti, sottoscrivendo flussi di lavoro e progredendo collaborativamente allo stato.

In sintesi:

• A2A definisce come comunicano gli agenti.
• MCP definisce come interagiscono con gli strumenti esterni.
• Kafka definisce come fluiscono i loro messaggi.
• Flink definisce come tali flussi vengono elaborati, trasformati e utilizzati per prendere decisioni.

Protocolli come A2A e MCP sono cruciali per standardizzare il comportamento e la comunicazione degli agenti. Tuttavia, senza un substrato basato su eventi come Kafka e un runtime nativo del flusso come Flink, gli agenti rimangono isolati, incapaci di coordinarsi efficacemente, scalare in modo efficiente o ragionare nel tempo.

L’Architettura a Quattro Livelli per Agenti AI di Grado Aziendale

Per realizzare appieno la visione di agenti AI interoperabili, di grado aziendale, è necessaria un’architettura a quattro livelli:

• Protocolli: A2A, MCP – definendo il cosa.
• Framework: LangGraph, CrewAI, ADK – definendo il come.
• Infrastruttura di messaggistica: Apache Kafka – supportando il flusso.
• Calcolo in tempo reale: Apache Flink – supportando il pensiero.

Insieme, questi livelli formano il nuovo stack Internet per gli agenti AI, fornendo una base per la costruzione di sistemi che non sono solo intelligenti ma anche collaborativi, osservabili e pronti per la produzione.

Siamo attualmente in un punto cruciale nell’evoluzione del software.

Proprio come lo stack Internet originale – composto da protocolli come HTTP e SMTP e infrastrutture come TCP/IP – ha inaugurato un’era di connettività globale, sta emergendo un nuovo stack per gli agenti AI. Tuttavia, invece di umani che navigano pagine web o inviano e-mail, questo stack è progettato per sistemi autonomi che collaborano per ragionare, decidere e agire.

A2A e MCP forniscono i protocolli per la comunicazione degli agenti e l’uso degli strumenti, mentre Kafka e Flink forniscono l’infrastruttura per il coordinamento in tempo reale, l’osservabilità e la resilienza. Insieme, consentono la transizione da dimostrazioni di agenti disconnessi a ecosistemi scalabili, intelligenti e di livello di produzione.

Questa evoluzione non riguarda solo l’affrontare le sfide ingegneristiche. Si tratta di abilitare un nuovo paradigma del software in cui gli agenti collaborano oltre i confini, fornendo approfondimenti e guidando le azioni in tempo reale, consentendo così all’intelligenza di diventare un sistema distribuito.

Tuttavia, questa visione richiede uno sviluppo attivo, sottolineando l’apertura, l’interoperabilità e sfruttando le lezioni apprese dalla precedente rivoluzione di Internet.

Pertanto, quando si sviluppa un agente, è fondamentale considerare la sua integrazione all’interno del sistema più ampio. Può comunicare efficacemente? Può coordinarsi con altri agenti? Può evolvere e adattarsi alle mutevoli condizioni?

Il futuro non è solo alimentato dagli agenti; è connesso dagli agenti.