Il mondo dell’Intelligenza Artificiale sta avanzando verso ecosistemi complessi in cui gli agenti AI possono collaborare, ragionare e delegare task tra loro. Questa evoluzione evidenzia la necessità cruciale di protocolli standardizzati che consentano un’ interazione senza soluzione di continuità tra questi agenti. Mentre i protocolli esistenti si concentrano spesso sul collegamento degli agenti con risorse esterne come strumenti e dati, esiste un netto divario negli standard che regolano la comunicazione diretta tra agenti.

Per rispondere a questa esigenza, Google ha recentemente introdotto Agent2Agent (A2A), uno standard aperto progettato specificamente per facilitare una comunicazione fluida ed efficace tra agenti AI.

Che cos’è il protocollo A2A?

Essenzialmente, il protocollo A2A fornisce un linguaggio comune che consente agli agenti AI di comunicare tra loro. Il suo obiettivo principale è quello di consentire agli agenti autonomi di trovarsi l’un l’altro e di avviare conversazioni strutturate e prevedibili. Google considera A2A come il livello essenziale per coordinare le attività all’interno di sistemi composti da più agenti. Questo è visto come una valore aggiunto ai protocolli che forniscono ai singoli agenti o agli LLM la capacità di interagire con il mondo esterno, come database, API e vari strumenti. La differenza fondamentale è che A2A si concentra sulle interazioni dirette tra agenti intelligenti , mentre protocolli come il Model Context Protocol (MCP) sono orientati all’organizzazione dei dati e degli strumenti che gli agenti ricevono e utilizzano.

A2A vs MCP: quali sono le differenze?

La differenza fondamentale tra A2A (Agent2Agent) e MCP (Model Context Protocol) risiede nella natura delle interazioni che standardizzano. A2A si concentra sulla facilitazione della comunicazione e della collaborazione tra agenti AI autonomi su un piano di parità, superando le differenze tecnologiche sottostanti o le affiliazioni dei fornitori . Questo protocollo stabilisce una struttura a livello di applicazione che consente agli agenti di scoprire le reciproche capacità attraverso le Agent Card, negoziare le interazioni, gestire attività condivise e stateful e scambiare sia il contesto conversazionale che i risultati complessi, supportando così dialoghi dinamici e spesso prolungati. In sostanza, gli agenti che utilizzano A2A comunicano come agenti, concentrandosi sulla collaborazione nelle attività.

Al contrario, MCP standardizza il modo in cui i modelli e gli agenti di AI si connettono e utilizzano strumenti esterni, API, fonti di dati e altre risorse. Definisce una metodologia strutturata per descrivere le capacità degli strumenti, trasmettere input e ricevere output strutturati, che in genere comporta interazioni con operazioni fondamentali che eseguono funzioni specifiche, spesso stateless, in modo generalmente prevedibile e transazionale. In sostanza, MCP riguarda più l’utilizzo delle capacità da parte degli agenti che la creazione di partnership.

Sebbene A2A e MCP rispondano a esigenze distinte, sono altamente sinergici. Infatti, molte applicazioni basate su agenti sfruttano entrambi i protocolli. Ad esempio, un agente potrebbe utilizzare A2A per interagire con altri agenti in uno sforzo collaborativo, mentre contemporaneamente utilizza MCP internamente per interagire con la propria suite specifica di strumenti e risorse.

Caratteristiche principali e principi di progettazione

Sfruttando tecnologie consolidate e ampiamente utilizzate come HTTP, Server-Sent Events (SSE) e JSON-RPC, il protocollo A2A è progettato per una facile integrazione con i sistemi IT esistenti. La sicurezza è un aspetto fondamentale, con A2A che supporta robusti meccanismi di autenticazione e autorizzazione paragonabili agli schemi di sicurezza di OpenAPI. Questo design consente agli agenti di comunicare in modo diretto e sicuro, scambiare informazioni senza soluzione di continuità e coordinare le loro attività su diversi sistemi, servizi e piattaforme aziendali.

Per soddisfare esigenze diverse, A2A offre diversi metodi di comunicazione client-server:

• Richiesta/Risposta con polling: un modello HTTP standard utilizzato quando i client devono controllare periodicamente lo stato e i risultati delle attività.
• SSE (Server-Sent Events) : adatto per attività che dovrebbero essere completate in tempi relativamente brevi.
• Notifiche push: progettate per attività di lunga durata che possono richiedere ore o giorni, consentono al cliente di ricevere una notifica una volta completata l’attività. A2A è inoltre progettato per essere indipendente dalla modalità, supportando comunicazioni non limitate al testo, ma includendo anche lo streaming audio e video. Gli agenti che utilizzano il protocollo possono rendersi individuabili esponendo una scheda agente pubblica tramite HTTP, che contiene informazioni sulla loro accessibilità, versione e un elenco strutturato delle loro capacità o competenze.

Come il protocollo A2A facilita la collaborazione tra agenti

La comunicazione all’interno di A2A è orientata al completamento delle attività. Un agente cliente avvia le interazioni formulando e comunicando le attività, che vengono poi svolte da un agente remoto. Questo processo collaborativo comporta diverse funzionalità chiave:

• Individuazione delle competenze: gli agenti client possono identificare gli agenti remoti adatti a un’attività esaminando le loro schede agente disponibili pubblicamente.
• Gestione dei task: il protocollo definisce un oggetto “task” con un ciclo di vita per gestire le richieste degli utenti finali. Gli agenti possono rimanere sincronizzati sullo stato più recente della task, in particolare per le operazioni di lunga durata, e l’output è noto come “artifact”.
• Collaborazione: gli agenti possono scambiarsi messaggi contenenti contesto, risposte, artefatti generati dalle attività o persino istruzioni per l’utente.
• Negoziazione dell’esperienza utente: i messaggi possono includere parti di contenuto (come immagini o video) con tipi specificati, consentendo agli agenti di negoziare il formato richiesto e persino le funzionalità dell’interfaccia utente, come la presentazione dei contenuti tramite iframe o form. Questa interazione strutturata consente agli agenti di scambiare efficacemente gli obiettivi, gestire lo stato, richiamare azioni e restituire risultati in modo sicuro e osservabile.

Utilizzo pratico di A2A

L’applicazione principale di A2A consiste nel consentire il funzionamento di complessi sistemi multi-agente che necessitano di collaborare tra sistemi di dati e applicazioni diverse. In un contesto aziendale, questo protocollo consente agli agenti sviluppati da diversi fornitori o che utilizzano framework diversi di interagire senza soluzione di continuità.

Un esempio pratico è i l processo di ricerca dei candidati . Un utente potrebbe incaricare il proprio agente di trovare candidati per un posto di lavoro in base a determinati criteri. L’agente potrebbe quindi utilizzare A2A per interagire con agenti specializzati responsabili della ricerca di potenziali candidati da vari sistemi. Dopo aver esaminato i suggerimenti, l’agente potrebbe coinvolgere altri agenti tramite A2A per programmare colloqui o facilitare i controlli dei precedenti in diversi sistemi. Questa funzionalità consente alle aziende di creare sistemi componibili e intelligenti in grado di adattarsi alle diverse parti dell’azienda e ai vari ambienti cloud.

Altri aspetti rilevanti

La presentazione di A2A come protocollo aperto segna un momento cruciale nell’evoluzione della collaborazione nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. L’impegno di Google nello sviluppo open source e il suo invito alla comunità a contribuire segnalano un approccio collaborativo nel plasmare il futuro del protocollo. Questa iniziativa è ulteriormente rafforzata da un ampio ecosistema di oltre 50 fornitori di tecnologia e servizi che collaborano attivamente con Google per definire e promuovere A2A. In particolare, alcuni segnali suggeriscono che anche giganti del settore come Microsoft stanno riconoscendo l’importanza dei protocolli di agenti condivisi e stanno pianificando di integrare il supporto A2A nelle loro piattaforme.

Mentre Google definisce A2A come un protocollo complementare agli standard esistenti come MCP, alcuni operatori del settore sollevano questioni delicate riguardo alla chiara separazione tra la comunicazione tra agenti e l’orchestrazione intelligente degli strumenti. Indipendentemente da queste distinzioni, A2A rappresenta innegabilmente un significativo passo avanti nella realizzazione di un futuro in cui gli agenti AI potranno interagire e collaborare senza soluzione di continuità. Questa collaborazione racchiude un immenso potenziale per affrontare sfide complesse, aumentare la produttività in vari settori e promuovere un’innovazione che trascende i tradizionali silos organizzativi e di sistema.