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“Artificial… puedes llamarme Inteligencia Artificial”. Lo que hace unos años sonaba como una película de ciencia ficción o un guiño a James Bond hoy se vuelve realidad cotidiana para los profesionales del producto digital. Y esta vez, el protagonista es el nuevo protocolo abierto presentado por Google: Agent2Agent (A2A).
Google acaba de lanzar Agent2Agent (A2A), un protocolo abierto que permite a agentes de inteligencia artificial colaborar entre sí, incluso si fueron creados por diferentes equipos o empresas, fueron creadas en distintas plataformas o usan distintos frameworks. ¿La idea? Hacer posible que agentes se descubran, compartir ideas, acordar tareas, llegar a acuerdo y trabajen juntos en flujos complejos y trabajen juntos en flujos complejos —como la contratación de personal o la planificación de cadenas de suministro— sin necesidad de estar bajo el mismo paraguas técnico.
¿Y por qué esto es especialmente relevante para los Product Managers? Sencillo: porque A2A abre un nuevo horizonte para la creación de productos digitales más inteligentes, dinámicos y versátiles. La capacidad de integrar múltiples agentes especializados sin importar su proveedor o tecnología inicial facilita enormemente la construcción de flujos complejos, optimizando procesos internos y mejorando radicalmente la experiencia final del usuario.
En comparación, el protocolo MCP de Anthropic está más enfocado en conectar modelos de IA con herramientas y datos específicos. A2A va más allá, conectando directamente diferentes agentes entre sí para realizar tareas colaborativas, especialmente en escenarios empresariales complejos.
¿En qué se diferencia A2A de MCP?
A continuación, te presento una comparación estructurada entre Agent2Agent (A2A) y el Model Context Protocol (MCP), destacando sus diferencias clave en arquitectura, propósito y casos de uso.
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Aspecto |
Agent2Agent (A2A) |
Model Context Protocol (MCP) |
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Objetivo principal |
Facilitar la comunicación y colaboración entre agentes de IA de diferentes proveedores y frameworks. |
Estandarizar la conexión de aplicaciones de IA con fuentes de datos y herramientas externas. |
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Arquitectura |
Basado en estándares como HTTP, SSE y JSON-RPC para la comunicación entre agentes. |
Utiliza una arquitectura cliente-servidor basada en JSON-RPC 2.0. |
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Componentes principales |
- Agente cliente: Formula y comunica tareas. - Agente remoto: Ejecuta las tareas solicitadas. |
- Cliente MCP: Aplicaciones de IA que acceden a sistemas externos. - Servidor MCP: Proporciona acceso a datos y herramientas externas. |
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Primitivas o funcionalidades clave |
- Descubrimiento de capacidades: Los agentes publican y descubren las capacidades de otros agentes. - Gestión de tareas: Negociación y ejecución de tareas entre agentes. - Colaboración: Interacción segura y eficiente entre agentes. |
- Recursos: Datos estructurados proporcionados al modelo. - Prompts: Instrucciones predefinidas para guiar al modelo. - Herramientas: Funciones ejecutables que el modelo puede invocar. |
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Casos de uso |
- Automatización de flujos de trabajo empresariales: Integración de agentes de diferentes sistemas para tareas como contratación, donde un agente busca candidatos, otro programa entrevistas y otro verifica antecedentes. |
- Asistentes de desarrollo de software: Integración con sistemas de control de versiones para proporcionar contexto al modelo de IA. - Sistemas de atención al cliente: Conexión con bases de datos de clientes para ofrecer respuestas precisas y contextualizadas. |
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Estado y adopción |
Desarrollado por Google con la colaboración de más de 50 socios, incluyendo SAP, Salesforce y Deloitte. |
Adoptado por empresas como Block y Apollo; herramientas de desarrollo como Replit y Sourcegraph están trabajando en su integración. |
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Seguridad |
Diseñado con medidas de seguridad por defecto para garantizar comunicaciones protegidas entre agentes. |
Enfocado en establecer conexiones seguras y bidireccionales entre modelos de IA y fuentes de datos. |
Ambos protocolos buscan mejorar la interoperabilidad en el ecosistema de la inteligencia artificial, pero se enfocan en diferentes aspectos: A2A facilita la colaboración entre agentes de IA, mientras que MCP estandariza la conexión de modelos de IA con fuentes de datos y herramientas externas.
Ante este panorama, resulta evidente que estamos ante una tendencia emergente que podría definir cómo se crean productos en los próximos años. Como Product Managers, mantenernos atentos a estas innovaciones no solo es recomendable, es necesario.
Fuente: Cloud Google
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