Sbloccare la Collaborazione AI: Protocollo A2A

Il mondo dell’Intelligenza Artificiale è in rapida evoluzione, con agenti AI che diventano sempre più sofisticati e capaci. Man mano che questi agenti diventano più prevalenti, la necessità di una comunicazione e collaborazione senza soluzione di continuità tra loro diventa fondamentale. Ecco il protocollo Agent2Agent (A2A), l’innovativa soluzione di Google progettata per promuovere l’interoperabilità e il lavoro di squadra tra gli agenti AI.

A2A, nella sua essenza, è un framework che consente agli agenti AI di comunicare e collaborare efficacemente, indipendentemente dalla loro architettura sottostante o dai fornitori che li supportano. Serve come traduttore universale, colmando le lacune tra diversi sistemi AI e facilitando un’interazione senza soluzione di continuità. Pensatelo come un linguaggio comune che consente agli agenti AI di lavorare insieme armoniosamente, sbloccando nuove possibilità per la risoluzione di problemi complessi e l’automazione.

La Genesi di A2A: Affrontare le Sfide dell’Integrazione dell’IA

Per apprezzare appieno il significato di A2A, è essenziale comprendere il contesto che ha portato alla sua creazione. L’ascesa di potenti modelli linguistici come GPT-3.5 ha segnato una svolta nell’adozione dell’IA, poiché gli sviluppatori hanno cercato modi per estendere le loro capacità oltre le semplici interfacce di chat.

Una delle prime soluzioni è stata la chiamata di funzioni, che consentiva ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) di connettersi con API esterne su base uno-a-uno. Tuttavia, questo approccio ha portato rapidamente a un ecosistema frammentato, in cui diversi fornitori di AI e implementatori hanno adottato metodi di integrazione diversi, con conseguente interoperabilità limitata.

Il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic è emerso come una potenziale soluzione al problema “NxM”, in cui il numero di agenti/sistemi AI (N) viene moltiplicato per il numero di strumenti/fonti di dati (M). MCP mirava a standardizzare il contesto e semplificare l’integrazione, ma Google ha riconosciuto la necessità di un protocollo che consentisse agli agenti di comunicare direttamente tra loro.

È qui che entra in gioco A2A. Come MCP, A2A unifica il modo in cui gli agenti AI interagiscono, ma invece di concentrarsi sulla connessione degli agenti a strumenti e dati, si concentra sulla connessione degli agenti ad altri agenti. È un passo fondamentale verso la costruzione di sistemi AI veramente collaborativi.

Svelare l’Essenza di A2A: Un Linguaggio Universale per gli Agenti AI

A2A è un protocollo aperto che consente agli agenti AI di comunicare tra loro, indipendentemente dalla loro origine o progettazione. Agisce come un traduttore, comprendendo e interpretando vari linguaggi e framework, come LangChain, AutoGen e LlamaIndex.

Lanciato nell’aprile 2025, A2A è stato sviluppato in collaborazione con oltre 50 partner tecnologici, tra cui giganti del settore come Atlassian, Salesforce, SAP e MongoDB. Questo approccio collaborativo garantisce che A2A non sia solo un’iniziativa di Google, ma un più ampio sforzo del settore verso la standardizzazione.

Nella sua essenza, A2A tratta ogni agente AI come un servizio in rete con un’interfaccia standard. Questo è analogo al modo in cui i browser web e i server comunicano utilizzando HTTP, ma invece di siti web, è per gli agenti AI. Proprio come MCP affronta il problema NxM, A2A semplifica il processo di connessione di diversi agenti senza richiedere codice personalizzato per ogni accoppiamento.

Decifrare le Capacità Fondamentali di A2A: Consentire una Collaborazione Senza Soluzione di Continuità

A2A si basa su quattro capacità chiave che rendono la collaborazione tra agenti una realtà. Per comprendere queste capacità, è importante definire alcuni termini chiave:

• Agente client/Client A2A: L’app o l’agente che consuma i servizi A2A. Questo è l’agente “principale” che avvia le attività e comunica con altri agenti.
• Agente remoto/Server A2A: Un agente che espone un endpoint HTTP utilizzando il protocollo A2A. Questi sono gli agenti supplementari che gestiscono il completamento delle attività.

Con queste definizioni in mente, esploriamo le quattro capacità fondamentali di A2A:

1. Individuazione delle Capacità: Questa capacità risponde alla domanda: “Cosa puoi fare?”. Consente agli agenti di pubblicizzare le proprie capacità attraverso “Agent Card”, che sono file JSON che forniscono un profilo leggibile dalla macchina delle competenze e dei servizi dell’agente. Questo aiuta gli agenti client a identificare il miglior agente remoto per un’attività specifica.
2. Gestione delle Attività: Questa capacità affronta la domanda: “Stanno lavorando tutti insieme e qual è il tuo stato?”. Garantisce che la comunicazione tra gli agenti client e remoti sia focalizzata sul completamento delle attività, con un oggetto attività specifico e un ciclo di vita. Per le attività di lunga durata, gli agenti possono comunicare per rimanere sincronizzati.
3. Collaborazione: Questa capacità si concentra sulla domanda: “Qual è il contesto, la risposta, l’output dell’attività (artefatti) o l’istruzione dell’utente?”. Consente agli agenti di inviare messaggi avanti e indietro, creando un flusso conversazionale.
4. Negoziazione dell’Esperienza Utente: Questa capacità affronta la domanda: “Come devo mostrare il contenuto all’utente?”. Ogni messaggio contiene “parti” con tipi di contenuto specifici, consentendo agli agenti di negoziare il formato corretto e comprendere le funzionalità dell’interfaccia utente come iframe, video e moduli web. Gli agenti adattano il modo in cui presentano le informazioni in base a ciò che l’agente ricevente (client) può gestire.

Demistificare il Funzionamento Interno di A2A: Un Modello Client-Server per la Comunicazione AI

A2A opera su un modello client-server, in cui gli agenti comunicano tramite protocolli web standard come HTTP utilizzando messaggi JSON strutturati. Questo approccio garantisce la compatibilità con l’infrastruttura esistente standardizzando la comunicazione tra gli agenti.

Per comprendere come A2A raggiunge i suoi obiettivi, analizziamo i componenti principali del protocollo ed esploriamo il concetto di agenti “opachi”.

Componenti Principali di A2A: Elementi Costitutivi per la Collaborazione AI

• Agent Card: Questo file JSON, in genere ospitato a un URL noto (ad esempio, /.well-known/agent.json), descrive le capacità, le competenze, l’URL dell’endpoint e i requisiti di autenticazione di un agente. Serve come “curriculum” leggibile dalla macchina di un agente, aiutando altri agenti a determinare se interagire con esso.
• Server A2A: Un agente che espone endpoint HTTP utilizzando il protocollo A2A. Questo è l’”agente remoto” in A2A, che riceve richieste dall’agente client e gestisce le attività. I server pubblicizzano le proprie capacità tramite Agent Card.
• Client A2A: L’app o il sistema AI che consuma i servizi A2A. Il client costruisce attività e le distribuisce ai server appropriati in base alle loro capacità e competenze. Questo è l’”agente client” in A2A, che orchestra i flussi di lavoro con server specializzati.
• Attività: L’unità di lavoro centrale in A2A. Ogni attività ha un ID univoco e progredisce attraverso stati definiti (ad esempio, submitted, working, completed). Le attività fungono da contenitori per il lavoro richiesto ed eseguito.
• Messaggio: Uno scambio di comunicazione tra il client e l’agente. I messaggi vengono scambiati nel contesto di un’attività e contengono Parti che forniscono contenuti.
• Parte: L’unità di contenuto fondamentale all’interno di un Messaggio o Artefatto. Le parti possono essere:
  • TextPart: Per testo semplice o contenuto formattato
  • FilePart: Per dati binari (con byte in linea o un riferimento URI)
  • DataPart: Per dati JSON strutturati (come moduli)
• Artefatto: L’output generato da un agente durante un’attività. Gli artefatti contengono anche Parti e rappresentano il prodotto finale dal server al client.

Il Concetto di Agenti Opachi: Proteggere la Proprietà Intellettuale e Garantire la Sicurezza

Il termine “opaco” nel contesto di A2A significa che gli agenti possono collaborare alle attività senza rivelare la propria logica interna. Questo significa che:

• Un agente deve solo esporre quali attività può svolgere, non come le esegue.
• Gli algoritmi o i dati proprietari possono rimanere privati.
• Gli agenti possono essere sostituiti con implementazioni alternative purché supportino le stesse capacità.
• Le organizzazioni possono integrare agenti di terze parti senza problemi di sicurezza.

L’approccio di A2A semplifica lo sviluppo di sistemi multi-agente complessi mantenendo elevati standard di sicurezza e salvaguardando i segreti commerciali.

Un Tipico Flusso di Interazione A2A: Una Guida Passo Passo

Quando gli agenti comunicano tramite A2A, seguono una sequenza strutturata:

1. Fase di Scoperta: Immagina che un utente chieda al proprio agente AI principale: “Puoi aiutarmi a pianificare un viaggio di lavoro a Tokyo il mese prossimo?”. L’AI riconosce la necessità di trovare agenti specializzati per voli, hotel e attività locali. L’agente client identifica gli agenti remoti che possono assistere con ogni attività e recupera le loro Agent Card per valutarne l’idoneità.
2. Inizio dell’Attività: Con il team assemblato, è il momento di assegnare i lavori. L’agente client potrebbe dire all’agente di prenotazione viaggi: “Trova voli per Tokyo dal 15 al 20 maggio”. Il client invia una richiesta all’endpoint del server (in genere un POST a /tasks), creando una nuova attività con un ID univoco. Questo include il messaggio iniziale che descrive in dettaglio ciò che il client vuole che il server faccia.
3. Elaborazione: L’agente specialista di prenotazione (server/agente remoto) inizia a cercare voli disponibili che corrispondano ai criteri. Potrebbe:
   • Completare immediatamente l’attività e restituire un artefatto: “Ecco i voli disponibili”.
   • Richiedere maggiori informazioni (impostando lo stato su input-required): “Preferisci una compagnia aerea specifica?”.
   • Iniziare a lavorare su un’attività di lunga durata (impostando lo stato su working): “Sto confrontando le tariffe per trovare l’offerta migliore”.
4. Conversazioni Multi-Turno: Se sono necessarie maggiori informazioni, il client e il server scambiano messaggi aggiuntivi. Il server potrebbe porre domande chiarificatrici (“Le connessioni vanno bene?”) e il client rispondere (“No, solo voli diretti.”), tutto nel contesto dello stesso ID attività.
5. Aggiornamenti di Stato: Per le attività che richiedono tempo per essere completate, A2A supporta diversi meccanismi di notifica:
   • Polling: Il client controlla periodicamente lo stato dell’attività.
   • Server-Sent Events (SSE): Il server trasmette aggiornamenti in tempo reale se il client è abbonato.
   • Notifiche push: Il server può POSTare aggiornamenti a un URL di callback se fornito.
6. Completamento dell’Attività: Una volta terminato, il server contrassegna l’attività come completed e restituisce un artefatto contenente i risultati. In alternativa, potrebbe contrassegnare l’attività come failed se ha riscontrato problemi o canceled se l’attività è stata interrotta.

Durante questo processo, l’agente principale potrebbe lavorare contemporaneamente con altri agenti specialisti: un esperto di hotel, un guru dei trasporti locali, un maestro delle attività. L’agente principale creerà un itinerario combinando tutti questi risultati in un piano di viaggio completo, quindi lo presenterà all’utente.

In sostanza, A2A consente a più agenti di contribuire e collaborare verso un obiettivo comune, con un agente client che assembla un risultato che supera la somma delle sue parti.

A2A vs. MCP: Una Partnership Sinergica per l’Integrazione dell’IA

Sebbene A2A e MCP possano sembrare in competizione per lo stesso spazio, sono progettati per lavorare in tandem. Affrontano aspetti distinti ma complementari dell’integrazione dell’IA:

• MCP connette LLM (o agenti) a strumenti e fonti di dati (integrazione verticale).
• A2A connette gli agenti ad altri agenti (integrazione orizzontale).

Google ha deliberatamente posizionato A2A come complemento a MCP. Questa filosofia di progettazione è evidente nel lancio del loro generatore di agenti Vertex AI con supporto MCP integrato insieme ad A2A.

Per illustrare questo punto, considera questa analogia: Se MCP consente agli agenti di utilizzare strumenti, allora A2A è la loro conversazione mentre lavorano. MCP equipaggia i singoli agenti con capacità, mentre A2A li aiuta a coordinare tali capacità come un team.

In una configurazione completa, un agente potrebbe utilizzare MCP per recuperare informazioni da un database e quindi utilizzare A2A per passare tali informazioni a un altro agente per l’analisi. I due protocolli possono lavorare insieme per creare soluzioni più complete per attività complesse, semplificando al contempo le sfide di sviluppo che esistono da quando gli LLM sono diventati mainstream.

Standard di Sicurezza A2A: Garantire una Protezione di Livello Aziendale

A2A è stato sviluppato con la sicurezza aziendale come preoccupazione principale. Oltre all’uso esclusivo di agenti opachi, ogni Agent Card specifica il metodo di autenticazione richiesto (chiavi API, OAuth, ecc.) e tutte le comunicazioni sono progettate per avvenire tramite HTTPS. Ciò consente alle organizzazioni di stabilire politiche che regolano quali agenti possono comunicare tra loro e quali dati possono condividere.

Simile alla specifica MCP per l’autorizzazione, A2A sfrutta gli standard di sicurezza web esistenti piuttosto che creare nuove modalità, garantendo la compatibilità immediata con i sistemi di identità correnti. Poiché tutte le interazioni avvengono attraverso endpoint ben definiti, l’osservabilità diventa semplice, consentendo alle organizzazioni di integrare i propri strumenti di monitoraggio preferiti e ottenere una traccia di controllo unificata.

Ecosistema e Adozione di A2A: Una Comunità di Supporto in Crescita

Il protocollo A2A è stato lanciato con un supporto significativo da oltre 50 partner tecnologici, molti dei quali supportano attualmente o intendono supportare A2A con i propri agenti. Google ha integrato A2A nella sua piattaforma Vertex AI e ADK, fornendo un punto di ingresso semplificato per gli sviluppatori già all’interno dell’ecosistema Google Cloud.

Le organizzazioni che considerano l’implementazione di A2A dovrebbero considerare quanto segue:

1. Costo di Integrazione Ridotto: Invece di creare codice personalizzato per ogni accoppiamento di agenti, gli sviluppatori possono implementare A2A universalmente, riducendo i costi di integrazione.
2. Rilascio Relativamente Recente: A2A è ancora nelle sue prime fasi di rilascio su vasta scala, il che significa che deve ancora subire i test approfonditi del mondo reale necessari per scoprire potenziali carenze su vasta scala.
3. A Prova di Futuro: In quanto protocollo aperto, A2A consente agli agenti nuovi e vecchi di integrarsi nel suo ecosistema senza richiedere sforzi aggiuntivi.
4. Limitazioni dell’Agente: Sebbene A2A rappresenti un significativo passo avanti per un’IA veramente autonoma, rimane orientato alle attività e non opera in modo completamente indipendente.
5. Agnosticismo del Fornitore: A2A non vincola le organizzazioni a nessun modello, framework o fornitore specifico, consentendo loro di combinare e abbinare l’intero panorama dell’IA.

Il Futuro del Protocollo Agent2Agent: Una Visione per una Collaborazione AI Senza Soluzione di Continuità

Guardando al futuro, A2A dovrebbe subire ulteriori miglioramenti, come delineato nella roadmap del protocollo. I miglioramenti pianificati includono:

• Schemi di autorizzazione formalizzati e credenziali opzionali direttamente all’interno delle Agent Card.
• Negoziazione UX dinamica all’interno delle attività in corso (come l’aggiunta di audio/video a metà conversazione).
• Prestazioni di streaming migliorate e meccanismi di notifica push.

Forse la possibilità a lungo termine più entusiasmante è che A2A diventerà per lo sviluppo di agenti ciò che HTTP è stato per la comunicazione web: un catalizzatore per un’esplosione di innovazione. Man mano che l’adozione aumenta, potremmo vedere “team” preconfezionati di agenti specializzati per particolari settori e, alla fine, una rete globale senza soluzione di continuità di agenti AI che i clienti possono sfruttare.

Per gli sviluppatori e le organizzazioni che esplorano l’implementazione dell’IA, ora è il momento ideale per imparare e costruire con A2A. Insieme, A2A e MCP rappresentano l’inizio di un approccio più standardizzato, sicuro e pronto per l’azienda all’IA.