AI Agents: A2A, MCP, Kafka & Flink

De evoluerende stack voor AI Agents: A2A, MCP, Kafka en Flink

Het internet evolueert. We gaan verder dan een netwerk dat is ontworpen voor menselijk webbrowsen naar een infrastructuur die autonome agenten ondersteunt die over systemen heen samenwerken. Dit nieuwe paradigma vereist een fundamenteel andere stack, een die is gebouwd op open componenten die naadloze communicatie, toolgebruik en real-time verwerking faciliteren.

In de kern van deze opkomende stack bevinden zich vier belangrijke technologieën:

• Agent2Agent (A2A): A2A, ontwikkeld door Google, is een protocol dat agenten in staat stelt elkaar te ontdekken en met elkaar te communiceren. Het biedt een gestandaardiseerde manier voor agenten om hun mogelijkheden aan te kondigen, taken uit te wisselen en updates te streamen.
• Model Context Protocol (MCP): MCP, ontwikkeld door Anthropic, is een standaard voor toolgebruik en externe context. Het definieert hoe agenten toegang kunnen krijgen tot en gebruik kunnen maken van externe API’s en tools, waardoor ze kunnen interageren met de echte wereld.
• Apache Kafka: Een gedistribueerd event streaming platform dat fungeert als een centraal zenuwstelsel voor agentcommunicatie. Kafka biedt een betrouwbare en schaalbare manier om interacties tussen agenten te coördineren.
• Apache Flink: Een real-time verwerkingsengine die streams van agentactiviteit verrijkt, monitort en erop reageert. Flink stelt agenten in staat om in real-time te reageren op gebeurtenissen, beslissingen te nemen en complexe workflows te coördineren.

De uitdaging van gefragmenteerde agent-ecosystemen

Momenteel staat de ontwikkeling van AI-agenten voor aanzienlijke uitdagingen met betrekking tot fragmentatie en een gebrek aan interoperabiliteit. Deze uitdagingen belemmeren de creatie van robuuste en schaalbare AI-systemen:

• Geïsoleerde agenten: Agenten opereren vaak in silo’s, niet in staat om te communiceren of informatie te delen. Een CRM-agent kan zich bijvoorbeeld niet bewust zijn van inzichten die zijn ontdekt door een datawarehouse-agent, wat leidt tot gemiste kansen en inefficiëntie.
• Broos toolgebruik: Zonder gestandaardiseerde protocollen voor het aanroepen van tools en API’s, vertrouwen agenten op hardgecodeerde integraties die moeilijk te onderhouden en te hergebruiken zijn. Dit beperkt hun vermogen om zich aan te passen aan veranderende omgevingen en te integreren met nieuwe systemen.
• Inconsistente frameworks: Verschillende agent runtimes gebruiken verschillende modellen, waarbij agenten worden behandeld als chatbots, gerichte acyclische grafieken (DAG’s) of recursieve planners. Dit gebrek aan consistentie maakt het moeilijk om draagbare en interoperabele agenten te creëren.
• Prototype-gerichte ontwikkeling: Veel agenten zijn ontworpen als eenmalige prototypes, zonder de robuustheid en schaalbaarheid die nodig zijn voor real-world implementaties. Ze slagen er vaak niet in om kritieke kwesties aan te pakken, zoals retries, fouten, coördinatie, logging en schaling.
• Gebrek aan samenwerkingsbackbone: De afwezigheid van een centrale event bus, gedeeld geheugen of traceerbare geschiedenis van agentacties belemmert samenwerking en coördinatie. Informatie zit vaak vast in directe HTTP-aanroepen of begraven in logs, waardoor het moeilijk is om het gedrag van agenten te begrijpen en te debuggen.

De oplossing ligt niet in het consolideren van alle agenten in een monolithisch platform, maar in het bouwen van een gedeelde stack op basis van open protocollen, event-driven architectuur en real-time verwerking. Deze aanpak bevordert interoperabiliteit, schaalbaarheid en veerkracht.

Agent2Agent: Standaardiseren van agentcommunicatie

Het A2A-protocol van Google is een belangrijke stap in de richting van het aanpakken van het probleem van agentinteroperabiliteit. Het biedt een universeel protocol voor het verbinden van agenten, ongeacht hun herkomst of runtime-omgeving. Door een gemeenschappelijke taal voor agenten te definiëren, stelt A2A hen in staat om:

• Mogelijkheden adverteren: Agenten kunnen hun mogelijkheden aankondigen via een AgentCard, een JSON-descriptor die specificeert wat de agent kan doen en hoe ermee te interageren. Hierdoor kunnen andere agenten hun diensten ontdekken en gebruiken.
• Taken uitwisselen: A2A faciliteert gestructureerde interacties tussen agenten via JSON-RPC, waarbij de ene agent hulp vraagt aan een andere en resultaten of artefacten ontvangt in reactie. Dit stelt agenten in staat om samen te werken aan complexe taken.
• Updates streamen: Agenten kunnen real-time feedback streamen tijdens langdurige of collaboratieve taken met behulp van server-sent events (SSE’s). Dit biedt transparantie en stelt agenten in staat om de voortgang te monitoren en te reageren op veranderingen.
• Rich content uitwisselen: A2A ondersteunt de uitwisseling van bestanden, gestructureerde data en formulieren, niet alleen platte tekst. Dit stelt agenten in staat om complexe informatie te delen en samen te werken aan een breder scala aan taken.
• Beveiliging garanderen: A2A bevat ingebouwde ondersteuning voor HTTPS, authenticatie en permissies, waardoor veilige communicatie tussen agenten wordt gegarandeerd. Dit is cruciaal voor het beschermen van gevoelige data en het voorkomen van ongeautoriseerde toegang.

Model Context Protocol: Toolgebruik en contextueel bewustzijn mogelijk maken

Het MCP van Anthropic vormt een aanvulling op A2A door te standaardiseren hoe agenten tools gebruiken en toegang krijgen tot externe context. Het definieert hoe agenten API’s kunnen aanroepen, functies kunnen aanroepen en integreren met externe systemen, waardoor ze kunnen interageren met de echte wereld.

Waar A2A zich richt op hoe agenten met elkaar communiceren, richt MCP zich op hoe agenten interageren met hun omgeving. Samen bieden deze twee protocollen een uitgebreide blauwdruk voor een verbonden agent-ecosysteem:

• MCP versterkt de individuele agentintelligentie door toegang te bieden tot tools en informatie.
• A2A maakt collectieve intelligentie mogelijk door communicatie en samenwerking tussen agenten te faciliteren.

De behoefte aan een robuuste communicatie-infrastructuur

Stel je een bedrijf voor waar werknemers alleen kunnen communiceren via directe, een-op-een berichten. Het delen van updates zou vereisen dat elke persoon individueel wordt benaderd, en het coördineren van projecten over meerdere teams zou inhouden dat informatie handmatig tussen groepen wordt doorgegeven. Naarmate het bedrijf groeit, wordt deze aanpak steeds chaotischer en onhoudbaarder.

Evenzo worden agent-ecosystemen die zijn gebouwd op directe verbindingen broos en moeilijk te schalen. Elke agent moet weten met wie hij moet praten, hoe hij hem kan bereiken en wanneer hij beschikbaar is. Naarmate het aantal agenten toeneemt, groeit het aantal vereiste verbindingen exponentieel, waardoor het systeem onbeheersbaar wordt.

A2A en MCP bieden agenten de taal en structuur om te communiceren en te handelen, maar taal alleen is niet genoeg. Om een groot aantal agenten in een onderneming te coördineren, is een robuuste infrastructuur nodig om de berichtenstroom en de reacties van agenten te beheren.

Apache Kafka en Apache Flink: De ruggengraat van agentcoördinatie

Apache Kafka en Apache Flink bieden de infrastructuur die nodig is om schaalbare agentcommunicatie en -berekening te ondersteunen. Kafka fungeert als een gedistribueerd event streaming platform, terwijl Flink een real-time stream-processing engine is.

Kafka, oorspronkelijk ontwikkeld bij LinkedIn, dient als een duurzame, high-throughput message bus, waardoor systemen in real-time streams van gebeurtenissen kunnen publiceren en erop kunnen abonneren. Het ontkoppelt producers van consumers en zorgt ervoor dat data duurzaam, herhaalbaar en schaalbaar is. Kafka wordt veel gebruikt in verschillende toepassingen, van financiële systemen tot fraudedetectie tot telemetrie-pipelines.

Flink, ook een Apache-project, is ontworpen voor stateful, high-throughput, low-latency event processing. Terwijl Kafka de verplaatsing van data afhandelt, handelt Flink de transformatie, verrijking, monitoring en orkestratie van die data af terwijl deze door een systeem stroomt.

Samen vormen Kafka en Flink een krachtige combinatie: Kafka is de bloedbaan en Flink is het reflexsysteem. Ze bieden de basis voor het bouwen van schaalbare en veerkrachtige agent-ecosystemen.

Net zoals A2A opkomt als de HTTP van de agentwereld, vormen Kafka en Flink de event-driven basis die schaalbare agentcommunicatie en -berekening kan ondersteunen. Ze lossen problemen op die directe, point-to-point communicatie niet kan:

• Ontkoppeling: Met Kafka hoeven agenten niet te weten wie hun output zal consumeren. Ze publiceren gebeurtenissen (bijv. "TaakVoltooid", "InzichtGegenereerd") naar een topic, en elke geïnteresseerde agent of systeem kan zich abonneren.
• Observeerbaarheid en herhaalbaarheid: Kafka onderhoudt een duurzaam, in de tijd geordend logboek van elke gebeurtenis, waardoor het gedrag van agenten volledig traceerbaar, controleerbaar en herhaalbaar is.
• Real-time besluitvorming: Flink stelt agenten in staat om in real-time te reageren op streams van gebeurtenissen, waarbij ze filteren, verrijken, samenvoegen of acties triggeren op basis van dynamische condities.
• Veerkracht en schaling: Flink-jobs kunnen onafhankelijk schalen, herstellen van storingen en de status behouden over langdurige workflows. Dit is essentieel voor agenten die complexe taken in meerdere stappen uitvoeren.
• Stream-native coördinatie: In plaats van te wachten op een synchroon antwoord, kunnen agenten coördineren via streams van gebeurtenissen, updates publiceren, zich abonneren op workflows en de status gezamenlijk vooruitgang boeken.

Samenvattend:

• A2A definieert hoe agenten spreken.
• MCP definieert hoe ze handelen op externe tools.
• Kafka definieert hoe hun berichten stromen.
• Flink definieert hoe die stromen worden verwerkt, getransformeerd en omgezet in beslissingen.

De vierlaagse stack voor enterprise-grade AI-agenten

Protocollen zoals A2A en MCP zijn essentieel voor het standaardiseren van het gedrag en de communicatie van agenten. Zonder een event-driven substraat zoals Kafka en een stream-native runtime zoals Flink, blijven deze agenten echter geïsoleerd, niet in staat om flexibel te coördineren, sierlijk te schalen of in de loop van de tijd te redeneren.

Om de visie van enterprise-grade, interoperabele AI-agenten volledig te realiseren, hebben we een vierlaagse stack nodig:

1. Protocollen: A2A en MCP definiëren het wat van agentcommunicatie en toolgebruik.
2. Frameworks: LangGraph, CrewAI en ADK definiëren het hoe van agentimplementatie en workflowbeheer.
3. Messaging Infrastructure: Apache Kafka ondersteunt de stroom van berichten en gebeurtenissen tussen agenten.
4. Real-Time Computation: Apache Flink ondersteunt het denken door datastromen in real-time te verwerken en te transformeren.

Deze vierlaagse stack vertegenwoordigt de nieuwe internetstack voor AI-agenten en biedt een basis voor het bouwen van systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook collaboratief, waarneembaar en productieklaar.

Op weg naar een verbonden agent-ecosysteem

We bevinden ons op een cruciaal moment in de evolutie van software. Net zoals de originele internetstack een nieuw tijdperk van wereldwijde connectiviteit ontgrendelde, komt er een nieuwe stack op voor AI-agenten. Deze stack is gebouwd voor autonome systemen die samenwerken om te redeneren, te beslissen en te handelen.

A2A en MCP bieden de protocollen voor agentcommunicatie en toolgebruik, terwijl Kafka en Flink de infrastructuur bieden voor real-time coördinatie, observeerbaarheid en veerkracht. Samen maken ze het mogelijk om van losgekoppelde agent-demo’s over te stappen naar schaalbare, intelligente, productie-grade ecosystemen.

Dit gaat niet alleen over het oplossen van technische uitdagingen; het gaat over het mogelijk maken van een nieuw soort software waarbij agenten samenwerken over grenzen heen, real-time inzicht en actiestroom bieden en intelligentie een gedistribueerd systeem laten worden.

Om deze visie te realiseren, moeten we openlijk, interoperabel en met de lessen van de laatste internetrevolutie in gedachten bouwen. De volgende keer dat u een agent bouwt, vraag dan niet alleen wat hij kan doen. Vraag hoe hij past in het grotere systeem:

• Kan hij communiceren met andere agenten?
• Kan hij zijn acties coördineren met anderen?
• Kan hij evolueren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden?

De toekomst is niet alleen agent-powered; hij is agent-connected.