L’internet sta evolvendo. Stiamo passando da una rete progettata per la navigazione web umana a un’infrastruttura che supporta agenti autonomi che collaborano attraverso i sistemi. Questo nuovo paradigma richiede uno stack fondamentalmente diverso, uno costruito su componenti aperti che facilitano la comunicazione senza interruzioni, l’utilizzo degli strumenti e l’elaborazione in tempo reale.
Al centro di questo stack emergente ci sono quattro tecnologie chiave:
- Agent2Agent (A2A): Sviluppato da Google, A2A è un protocollo che consente agli agenti di scoprirsi e comunicare tra loro. Fornisce un modo standardizzato per gli agenti di annunciare le proprie capacità, scambiarsi compiti e trasmettere aggiornamenti.
- Model Context Protocol (MCP): Pioniere di Anthropic, MCP è uno standard per l’uso di strumenti e il contesto esterno. Definisce come gli agenti possono accedere e utilizzare API e strumenti esterni, consentendo loro di interagire con il mondo reale.
- Apache Kafka: Una piattaforma di streaming di eventi distribuita che funge da sistema nervoso centrale per la comunicazione degli agenti. Kafka fornisce un modo affidabile e scalabile per coordinare le interazioni tra gli agenti.
- Apache Flink: Un motore di elaborazione in tempo reale che arricchisce, monitora e agisce sui flussi di attività degli agenti. Flink consente agli agenti di reagire in tempo reale agli eventi, prendere decisioni e coordinare flussi di lavoro complessi.
La Sfida degli Ecosistemi di Agenti Frammentati
Attualmente, lo sviluppo di agenti AI affronta sfide significative relative alla frammentazione e alla mancanza di interoperabilità. Queste sfide ostacolano la creazione di sistemi AI robusti e scalabili:
- Agenti Isolati: Gli agenti spesso operano in silos, incapaci di comunicare o condividere informazioni. Un agente CRM, ad esempio, potrebbe non essere a conoscenza delle informazioni scoperte da un agente di data warehouse, portando a opportunità perse e inefficienze.
- Uso Fragile degli Strumenti: Senza protocolli standardizzati per richiamare strumenti e API, gli agenti si affidano a integrazioni hardcoded che sono difficili da mantenere e riutilizzare. Ciò limita la loro capacità di adattarsi a ambienti mutevoli e integrarsi con nuovi sistemi.
- Framework Incoerenti: Diversi runtime di agenti impiegano modelli diversi, trattando gli agenti come chatbot, grafi aciclici diretti (DAG) o pianificatori ricorsivi. Questa mancanza di coerenza rende difficile la creazione di agenti portatili e interoperabili.
- Sviluppo Centrato sul Prototipo: Molti agenti sono progettati come prototipi una tantum, privi della robustezza e della scalabilità necessarie per le implementazioni nel mondo reale. Spesso non riescono ad affrontare problemi critici come i tentativi, i fallimenti, il coordinamento, la registrazione e il ridimensionamento.
- Mancanza di Backbone di Collaborazione: L’assenza di un bus di eventi centrale, una memoria condivisa o una cronologia tracciabile delle azioni degli agenti ostacola la collaborazione e il coordinamento. Le informazioni sono spesso intrappolate in chiamate HTTP dirette o sepolte nei log, rendendo difficile la comprensione e il debug del comportamento degli agenti.
La soluzione non sta nel consolidare tutti gli agenti in una piattaforma monolitica, ma nel costruire uno stack condiviso basato su protocolli aperti, architettura guidata dagli eventi ed elaborazione in tempo reale. Questo approccio promuove l’interoperabilità, la scalabilità e la resilienza.
Agent2Agent: Standardizzazione della Comunicazione degli Agenti
Il protocollo A2A di Google è un passo significativo verso la risoluzione del problema dell’interoperabilità degli agenti. Fornisce un protocollo universale per connettere gli agenti, indipendentemente dalla loro origine o ambiente di runtime. Definendo un linguaggio condiviso per gli agenti, A2A consente loro di:
- Pubblicizzare le Capacità: Gli agenti possono annunciare le proprie capacità tramite un
AgentCard, un descrittore JSON che specifica cosa può fare l’agente e come interagire con esso. Ciò consente ad altri agenti di scoprire e utilizzare i loro servizi. - Scambiare Compiti: A2A facilita le interazioni strutturate tra gli agenti tramite JSON-RPC, in cui un agente richiede aiuto a un altro e riceve risultati o artefatti in risposta. Ciò consente agli agenti di collaborare su compiti complessi.
- Trasmettere Aggiornamenti: Gli agenti possono trasmettere feedback in tempo reale durante attività a esecuzione prolungata o collaborative utilizzando eventi inviati dal server (SSE). Ciò fornisce trasparenza e consente agli agenti di monitorare i progressi e reagire ai cambiamenti.
- Scambiare Contenuti Ricchi: A2A supporta lo scambio di file, dati strutturati e moduli, non solo testo semplice. Ciò consente agli agenti di condividere informazioni complesse e collaborare su una gamma più ampia di attività.
- Garantire la Sicurezza: A2A incorpora il supporto integrato per HTTPS, autenticazione e autorizzazioni, garantendo una comunicazione sicura tra gli agenti. Ciò è fondamentale per proteggere i dati sensibili e prevenire l’accesso non autorizzato.
Model Context Protocol: Abilitazione dell’Uso degli Strumenti e della Consapevolezza Contestuale
L’MCP di Anthropic integra A2A standardizzando il modo in cui gli agenti utilizzano gli strumenti e accedono al contesto esterno. Definisce come gli agenti possono richiamare API, chiamare funzioni e integrarsi con sistemi esterni, consentendo loro di interagire con il mondo reale.
Mentre A2A si concentra su come gli agenti comunicano tra loro, MCP si concentra su come gli agenti interagiscono con il loro ambiente. Insieme, questi due protocolli forniscono un progetto completo per un ecosistema di agenti connessi:
- MCP potenzia l’intelligenza dei singoli agenti fornendo l’accesso a strumenti e informazioni.
- A2A abilita l’intelligenza collettiva facilitando la comunicazione e la collaborazione tra gli agenti.
La Necessità di un’Infrastruttura di Comunicazione Robusta
Immagina un’azienda in cui i dipendenti possono comunicare solo tramite messaggi diretti e individuali. Condividere gli aggiornamenti richiederebbe l’invio di messaggi a ogni persona individualmente e coordinare i progetti tra più team implicherebbe la trasmissione manuale delle informazioni tra i gruppi. Man mano che l’azienda cresce, questo approccio diventa sempre più caotico e insostenibile.
Allo stesso modo, gli ecosistemi di agenti costruiti su connessioni dirette diventano fragili e difficili da scalare. Ogni agente deve sapere con chi parlare, come raggiungerlo e quando è disponibile. Man mano che il numero di agenti aumenta, il numero di connessioni richieste cresce esponenzialmente, rendendo il sistema ingestibile.
A2A e MCP forniscono agli agenti il linguaggio e la struttura per comunicare e agire, ma il linguaggio da solo non è sufficiente. Per coordinare un gran numero di agenti in un’azienda, è necessaria un’infrastruttura robusta per gestire il flusso di messaggi e le reazioni degli agenti.
Apache Kafka e Apache Flink: La Spina Dorsale del Coordinamento degli Agenti
Apache Kafka e Apache Flink forniscono l’infrastruttura necessaria per supportare la comunicazione e il calcolo scalabili degli agenti. Kafka funge da piattaforma di streaming di eventi distribuita, mentre Flink è un motore di elaborazione di flussi in tempo reale.
Kafka, originariamente sviluppato in LinkedIn, funge da bus di messaggi durevole e ad alta velocità di trasmissione, consentendo ai sistemi di pubblicare e sottoscrivere flussi di eventi in tempo reale. Disaccoppia i produttori dai consumatori e garantisce che i dati siano durevoli, riproducibili e scalabili. Kafka è ampiamente utilizzato in varie applicazioni, dai sistemi finanziari al rilevamento delle frodi alle pipeline di telemetria.
Flink, anch’esso un progetto Apache, è progettato per l’elaborazione di eventi stateful, ad alta velocità di trasmissione e a bassa latenza. Mentre Kafka gestisce lo spostamento dei dati, Flink gestisce la trasformazione, l’arricchimento, il monitoraggio e l’orchestrazione di tali dati mentre fluiscono attraverso un sistema.
Insieme, Kafka e Flink formano una combinazione potente: Kafka è il flusso sanguigno e Flink è il sistema di riflessi. Forniscono le basi per la costruzione di ecosistemi di agenti scalabili e resilienti.
Proprio come A2A sta emergendo come l’HTTP del mondo degli agenti, Kafka e Flink formano la base guidata dagli eventi che può supportare la comunicazione e il calcolo scalabili degli agenti. Risolvono problemi che la comunicazione diretta punto a punto non può:
- Disaccoppiamento: Con Kafka, gli agenti non hanno bisogno di sapere chi consumerà il loro output. Pubblicano eventi (ad es.
'TaskCompleted','InsightGenerated') in un argomento e qualsiasi agente o sistema interessato può sottoscrivere. - Osservabilità e Riproducibilità: Kafka mantiene un registro durevole e ordinato nel tempo di ogni evento, rendendo il comportamento degli agenti 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 Ridimensionamento: I lavori Flink possono essere ridimensionati in modo indipendente, riprendersi da un errore e mantenere lo stato attraverso flussi di lavoro a esecuzione prolungata. Questo è essenziale per gli agenti che eseguono attività complesse e multi-step.
- Coordinamento Stream-Native: Invece di attendere una risposta sincrona, gli agenti possono coordinarsi attraverso flussi di eventi, pubblicando aggiornamenti, sottoscrivendo flussi di lavoro e facendo progredire lo stato in modo collaborativo.
In sintesi:
- A2A definisce come parlano gli agenti.
- MCP definisce come agiscono su strumenti esterni.
- Kafka definisce come fluiscono i loro messaggi.
- Flink definisce come tali flussi vengono elaborati, trasformati e trasformati in decisioni.
Lo Stack a Quattro Livelli per Agenti AI di Grado Aziendale
Protocolli come A2A e MCP sono essenziali per standardizzare il comportamento e la comunicazione degli agenti. Tuttavia, senza un substrato guidato dagli eventi come Kafka e un runtime stream-native come Flink, questi agenti rimangono isolati, incapaci di coordinarsi in modo flessibile, scalare con garbo o ragionare nel tempo.
Per realizzare appieno la visione di agenti AI interoperabili di livello aziendale, abbiamo bisogno di uno stack a quattro livelli:
- Protocolli: A2A e MCP definiscono il cosa della comunicazione degli agenti e dell’uso degli strumenti.
- Framework: LangGraph, CrewAI e ADK definiscono il come dell’implementazione degli agenti e della gestione del flusso di lavoro.
- Infrastruttura di Messaggistica: Apache Kafka supporta il flusso di messaggi ed eventi tra gli agenti.
- Calcolo in Tempo Reale: Apache Flink supporta il pensiero elaborando e trasformando i flussi di dati in tempo reale.
Questo stack a quattro livelli rappresenta 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.
Verso un Ecosistema di Agenti Connessi
Siamo a un momento cruciale nell’evoluzione del software. Proprio come lo stack Internet originale ha sbloccato una nuova era di connettività globale, sta emergendo un nuovo stack per gli agenti AI. Questo stack è costruito per sistemi autonomi che lavorano insieme 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, l’osservabilità e la resilienza in tempo reale. Insieme, rendono possibile il passaggio da demo di agenti disconnessi a ecosistemi scalabili, intelligenti e di livello di produzione.
Non si tratta solo di risolvere sfide ingegneristiche; si tratta di abilitare un nuovo tipo di software in cui gli agenti collaborano oltre i confini, fornendo informazioni e flusso di azioni in tempo reale e consentendo all’intelligenza di diventare un sistema distribuito.
Per realizzare questa visione, dobbiamo costruire apertamente, in modo interoperabile e tenendo presente le lezioni dell’ultima rivoluzione di Internet. La prossima volta che crei un agente, non limitarti a chiedere cosa può fare. Chiediti come si inserisce nel sistema più ampio:
- Può comunicare con altri agenti?
- Può coordinare le sue azioni con gli altri?
- Può evolvere e adattarsi alle mutevoli circostanze?
Il futuro non è solo alimentato dagli agenti; è connesso agli agenti.