De digitale wereld evolueert van een mensgerichte benadering van webbrowsen naar een domein van autonome agents die naadloos samenwerken in diverse systemen. Deze verschuiving vereist een nieuwe infrastructuur, en een overtuigende oplossing begint vorm te krijgen, bestaande uit vier belangrijke open-source componenten.
- Agent2Agent (A2A) van Google: Een protocol ontworpen om agent discovery en interactie te faciliteren.
- Model Context Protocol (MCP) van Anthropic: Een standaard die definieert hoe agents tools en externe contextuele data gebruiken.
- Apache Kafka: Een robuuste, event-gedreven communicatiebackbone die betrouwbare en ontkoppelde coördinatie mogelijk maakt.
- Apache Flink: Een real-time verwerkingsengine, essentieel voor het verrijken, monitoren en reageren op streams van agentactiviteit.
Dit artikel onderzoekt de synergetische relaties tussen deze technologieën, benadrukt de beperkingen van het uitsluitend vertrouwen op protocollen en demonstreert hoe deze architectuur de basis legt voor de overgang van geïsoleerde bots naar dynamische, intelligente agentecosystemen.
De verwachte proliferatie van AI agents binnen organisaties suggereert dat de meeste bedrijven een veelvoud aan gespecialiseerde agents zullen inzetten in plaats van één allesomvattende. Deze agents zullen taken automatiseren zoals codegeneratie, support ticket management, klantdata-analyse, employee onboarding en infrastructuurmonitoring.
De huidige tools zijn echter ontoereikend om zo’n toekomst te ondersteunen.
De uitdaging reikt verder dan het probleem van de ‘eilanden van agents’, waarbij agents functioneren in silo’s en communicatiemogelijkheden ontberen. Het omvat een meer uitgebreide ecosysteemfragmentatie:
- Gebrek aan Inter-Agent Communicatie: Agents opereren doorgaans binnen geïsoleerde omgevingen. Een customer relationship management (CRM) agent is zich niet bewust van inzichten afgeleid door een data warehouse agent. Een support agent kan niet reageren op afwijkingen die zijn gedetecteerd door een monitoring agent.
- Broos en Aangepast Toolgebruik: Zonder gestandaardiseerde methoden voor toegang tot tools of externe application programming interfaces (API’s), vertrouwen agents op hardcoded integraties en niet-herbruikbare logica.
- Inconsistente Frameworks: Verschillende agent runtimes gebruiken diverse modellen, waarbij agents worden behandeld als chatbots, directed acyclic graphs (DAG’s) of recursieve planners. Dit resulteert in de afwezigheid van een portable execution layer of gedeelde state.
- Ontwerp Gericht op Notebook Omgevingen: Veel agents worden ontwikkeld als eenmalige prototypes, gekenmerkt door lineaire, synchrone en kortstondige operaties. Real-world systemen vereisen echter robuuste afhandeling van retries, failures, coördinatie, logging en scaling, wat een ondersteunende infrastructuur vereist.
- Afwezigheid van een Collaborative Backbone: Er is geen event bus, shared memory of traceerbare geschiedenis van agentactiviteiten en rationale. Informatie is beperkt tot directe HTTP-aanroepen of begraven binnen logs.
Zoals benadrukt door het 12-Factor Agents project, zouden agents zich moeten houden aan cloud-native principes, met waarneembaarheid, losse koppeling, reproduceerbaarheid en infrastructuurbewustzijn. Helaas zijn de meeste geconstrueerd als fragiele scripts, handmatig samengesteld en verondersteld onafhankelijk te opereren.
Dit resulteert in inefficiënties, duplicatie van inspanningen en fragiliteit.
Agent2Agent adresseert dit probleem gedeeltelijk door agents een gestandaardiseerd protocol te bieden voor discovery en communicatie. Echter, de overgang van oppervlakkige demonstraties naar de schaalbaarheid en betrouwbaarheid die vereist zijn door productiesystemen, vereist meer dan alleen protocollen. Het vereist een uitgebreide infrastructuur.
Het huidige agentecosysteem weerspiegelt de vroege stadia van het web, gekenmerkt door krachtige maar geïsoleerde en incompatibele systemen. Net als de vroege uitdagingen waarmee browsers werden geconfronteerd bij de communicatie met servers zonder een standaardprotocol, worstelen AI agents vandaag de dag om elkaar effectief te ontdekken, communiceren en samenwerken.
Google’s Agent2Agent (A2A): Een Universeel Protocol voor Agent Communicatie
Google’s A2A-protocol is een significante poging om dit probleem aan te pakken. Het onderscheidt zich door geen ander agentframework te zijn, maar eerder een universeel protocol dat is ontworpen om elke agent te verbinden, ongeacht zijn oorsprong of deployment omgeving.
Analoog aan hoe HTTP websitecommunicatie standaardiseerde, definieert A2A een gemeenschappelijke taal voor agents, waardoor ze in staat zijn om:
- Capabilities Aan te Kondigen: Via een
AgentCard, een JSON-descriptor die de capabilities en interactiemethoden van een agent schetst. - Taken te Verzenden en te Ontvangen: Door middel van gestructureerde interacties met behulp van JSON-RPC, waarbij de ene agent assistentie aanvraagt en de andere reageert met resultaten of ‘artefacten’.
- Updates te Streamen met Server-Sent Events (SSE’s): Het faciliteren van real-time feedback tijdens langdurige of collaboratieve taken.
- Rich Content uit te Wisselen: Het ondersteunen van de uitwisseling van bestanden, gestructureerde data en formulieren, verder dan simpele tekst.
- Standaard Beveiliging te Handhaven: Het integreren van ingebouwde ondersteuning voor HTTPS, authenticatie en permissies.
De kracht van A2A ligt in het vermijden van het opnieuw uitvinden van gevestigde oplossingen. Het maakt gebruik van gevestigde webstandaarden, vergelijkbaar met HTTP en SMTP, waardoor eenvoudigere adoptie en snellere integratie mogelijk is.
A2A vertegenwoordigt echter slechts één aspect van de algehele oplossing.
Anthropic’s Model Context Protocol (MCP): Het Standaardiseren van Toolgebruik en Context Toegang
Anthropic’s MCP adresseert het cruciale aspect van hoe agents tools gebruiken en toegang hebben tot contextuele informatie. MCP standaardiseert het proces waarmee agents API’s aanroepen, functies aanroepen en integreren met externe systemen, en definieert in wezen hoe ze binnen hun omgeving opereren. Terwijl A2A de inter-agentcommunicatie regelt, richt MCP zich op de interactie van een agent met de buitenwereld.
In essentie:
- MCP geeft individuele agent intelligentie.
- A2A maakt collectieve intelligentie mogelijk.
Net zoals HTTP en SMTP uitgebreide adoptie, infrastructuur en developer tooling vereisten om wijdverbreid succes te behalen, zullen A2A en MCP een robuust ecosysteem vereisen om hun potentieel volledig te realiseren.
Zelfs met standaardisatie-inspanningen zoals A2A en MCP blijft een kritische vraag bestaan: Hoe kunnen agentcommunicaties effectief worden geschaald in complexe en dynamische bedrijfsomgevingen? Het uitsluitend vertrouwen op directe, point-to-point verbindingen die door deze protocollen worden gedefinieerd, introduceert uitdagingen met betrekking tot schaalbaarheid, veerkracht en waarneembaarheid. Dit benadrukt de behoefte aan een robuuste onderliggende communicatie-infrastructuur.
Overweeg een bedrijf waar werknemers alleen kunnen communiceren via directe, één-op-één berichten. Het delen van een update zou vereisen dat elk individu afzonderlijk wordt bericht. Het coördineren van een project over meerdere teams zou inhouden dat informatie handmatig wordt doorgegeven tussen elke groep.
Het schalen van een dergelijk systeem naar honderden werknemers zou resulteren in chaos.
Dit scenario weerspiegelt de uitdagingen waarmee agentecosystemen worden geconfronteerd die zijn gebouwd op directe verbindingen. Elke agent moet weten welke agents hij moet contacteren, hoe hij ze kan bereiken en hun beschikbaarheid. Naarmate het aantal agents toeneemt, groeit het aantal vereiste verbindingen exponentieel, wat resulteert in een broos, moeilijk te beheren en onschaalbaar systeem.
A2A en MCP bieden agents de taal en structuur voor communicatie en actie. Taal alleen is echter onvoldoende. Om talrijke agents in een onderneming te coördineren, is infrastructuur nodig om de berichtenstroom en agentreacties te beheren.
Kafka en Flink: De Backbone voor Schaalbare Agent Samenwerking
Apache Kafka en Apache Flink bieden deze cruciale infrastructuur.
Kafka en Flink Uitgelegd
Apache Kafka, oorspronkelijk ontwikkeld bij LinkedIn en nu een Apache Software Foundation project, is een distributed event streaming platform. Het functioneert als een duurzame, high-throughput message bus, waardoor systemen real-time event streams kunnen publiceren en zich erop kunnen abonneren. Kafka wordt veel gebruikt in verschillende toepassingen, waaronder financiële systemen, fraudedetectie en telemetriepipelines, vanwege zijn vermogen om producers van consumenten te ontkoppelen en dataduurzaamheid, replayability en schaalbaarheid te garanderen.
Flink, een ander Apache-project, is een real-time stream-processing engine die is ontworpen voor stateful, high-throughput, low-latency event processing. Terwijl Kafka databeweging beheert, behandelt Flink de transformatie, verrijking, monitoring en orkestratie van data terwijl deze door een systeem stroomt.
Samen vormen Kafka en Flink een krachtige combinatie. Kafka dient als de bloedbaan, terwijl Flink fungeert als het reflexsysteem.
Analoog aan de rol van A2A als de HTTP van de agentwereld, bieden Kafka en Flink een event-gedreven basis voor schaalbare agentcommunicatie en -berekening, waardoor uitdagingen worden aangepakt die directe, point-to-point communicatie niet kan:
- Ontkoppeling: Met Kafka hoeven agents de consumenten van hun output niet te kennen. Ze publiceren events (bijvoorbeeld
"TaakVoltooid","InzichtGegenereerd") naar een topic, waardoor elke geïnteresseerde agent of systeem zich kan abonneren. - Waarneembaarheid en Replayability: Kafka onderhoudt een duurzaam, in de tijd geordend logboek van alle events, waardoor wordt gegarandeerd dat agentgedrag volledig traceerbaar, auditeerbaar en replayable is.
- Real-time Besluitvorming: Flink stelt agents in staat om in real-time te reageren op event streams, door te filteren, verrijken, joinen of acties te triggeren op basis van dynamische omstandigheden.
- Veerkracht en Schaling: Flink jobs kunnen onafhankelijk schalen, herstellen van fouten en state behouden over langdurige workflows, wat essentieel is voor agents die complexe, meerstaps taken uitvoeren.
- Stream-Native Coördinatie: In plaats van te wachten op synchrone reacties, kunnen agents coördineren via event streams, updates publiceren, zich abonneren op workflows en gezamenlijk state voortzetten.
Samengevat:
- A2A definieert hoe agents communiceren.
- MCP definieert hoe ze interageren met externe tools.
- Kafka definieert hoe hun berichten stromen.
- Flink definieert hoe die stromen worden verwerkt, getransformeerd en gebruikt om beslissingen te nemen.
Protocollen zoals A2A en MCP zijn cruciaal voor het standaardiseren van agentgedrag en communicatie. Zonder een event-gedreven substraat zoals Kafka en een stream-native runtime zoals Flink blijven agents echter geïsoleerd, niet in staat om effectief te coördineren, efficiënt te schalen of in de loop van de tijd te redeneren.
De Vierlaagse Architectuur voor Enterprise-Grade AI Agents
Om de visie van enterprise-grade, interoperabele AI agents volledig te realiseren, is een vierlaagse architectuur vereist:
- Protocollen: A2A, MCP – het definiëren van de wat.
- Frameworks: LangGraph, CrewAI, ADK – het definiëren van de hoe.
- Messaging Infrastructuur: Apache Kafka – het ondersteunen van de stroom.
- Real-time Berekening: Apache Flink – het ondersteunen van het denken.
Samen vormen deze lagen de nieuwe internet stack voor AI agents, waardoor een basis wordt geboden voor het bouwen van systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook collaboratief, waarneembaar en production-ready.
We bevinden ons momenteel op een cruciaal punt in de evolutie van software.
Net zoals de originele internet stack – bestaande uit protocollen zoals HTTP en SMTP en infrastructuur zoals TCP/IP – een tijdperk van wereldwijde connectiviteit inluidde, ontstaat er een nieuwe stack voor AI agents. In plaats van mensen die webpagina’s navigeren of e-mails verzenden, is deze stack echter ontworpen voor autonome systemen die samenwerken om te redeneren, beslissen en handelen.
A2A en MCP bieden de protocollen voor agentcommunicatie en toolgebruik, terwijl Kafka en Flink de infrastructuur bieden voor real-time coördinatie, waarneembaarheid en veerkracht. Samen maken ze de overgang mogelijk van losgekoppelde agentdemonstraties naar schaalbare, intelligente, production-grade ecosystemen.
Deze evolutie gaat niet alleen over het aanpakken van engineering uitdagingen. Het gaat over het mogelijk maken van een nieuw paradigma van software waar agents over grenzen heen samenwerken, real-time inzichten bieden en acties stimuleren, waardoor intelligentie een distributed systeem kan worden.
Deze visie vereist echter actieve ontwikkeling, waarbij de nadruk ligt op openheid, interoperabiliteit en het benutten van de lessen die zijn geleerd van de vorige internetrevolutie.
Daarom is het bij het ontwikkelen van een agent cruciaal om de integratie ervan binnen het bredere systeem te overwegen. Kan het effectief communiceren? Kan het coördineren met andere agents? Kan het evolueren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden?
De toekomst is niet alleen agent-powered; het is agent-connected.