El protocolo A2A de Google tiene como objetivo conectar a agentes de inteligencia artificial

Google presentó el protocolo Agent-to-Agent (A2A), un estándar abierto que permite a los agentes de inteligencia artificial comunicarse directamente, compartir datos y colaborar a través de aplicaciones y flujos de trabajo empresariales. Construido sobre estándares web existentes y autenticación OpenAPI, A2A admite flujos de texto, audio y video, mientras ofrece interacciones seguras y asíncronas para tareas de larga duración. El protocolo promete romper los silos entre agentes especializados, permitiendo una automatización más rica en campos como el servicio al cliente, la cadena de suministro y la atención médica, aunque también plantea preocupaciones de seguridad y escalabilidad que requerirán una gobernanza adicional.

Presentación del protocolo Agent-to-Agent (A2A)

Google anunció el protocolo Agent-to-Agent (A2A) como un estándar abierto diseñado para permitir que los agentes de inteligencia artificial se comuniquen entre sí sin una herramienta intermediaria. El esfuerzo involucró la colaboración con más de 50 socios tecnológicos y se basa en estándares existentes como HTTPS y JSON-RPC. Al utilizar esquemas de autenticación OpenAPI, A2A tiene como objetivo proporcionar intercambios seguros y privados, mientras admite múltiples modalidades, incluyendo flujos de texto, audio y video.

Cómo funciona A2A

El protocolo define dos roles: un agente "cliente" que recibe una solicitud de tarea y un agente "remoto" que realiza la acción. Cuando llega una solicitud, ya sea de un humano o de otro agente de inteligencia artificial, el agente cliente consulta "tarjetas de agente" estructuradas que describen la identidad, las capacidades, los puntos de conexión y las necesidades de autenticación de cada agente remoto potencial. El agente cliente selecciona el agente más adecuado, se autentica según el esquema de seguridad de la tarjeta y luego establece la comunicación para completar la tarea.

Las tareas tienen un ciclo de vida que puede ser inmediato o de larga duración. Para operaciones de larga duración, A2A incluye notificaciones asíncronas para que los agentes permanezcan sincronizados hasta que la tarea se complete. Los resultados se entregan como artefactos, y los mensajes pueden contener partes como imágenes generadas, lo que permite a los agentes negociar formatos que coincidan con las capacidades de la interfaz de usuario.

Beneficios y aplicaciones potenciales

A2A se posiciona como una solución para el vacío de interoperabilidad entre agentes de inteligencia artificial especializados, especialmente a escala empresarial. Al preservar las capacidades únicas de cada agente mientras permite la colaboración, el protocolo promete resultados de mayor calidad en una amplia gama de industrias, incluyendo el servicio al cliente, la cadena de suministro, los recursos humanos, la atención médica, la educación, los campos creativos, los servicios públicos, los servicios financieros, las operaciones de TI y la consultoría. Los casos de uso mencionados van desde las verificaciones de antecedentes y la logística de inventario hasta la detección de fraude y las interacciones personalizadas con los clientes de alta calidad.

Desafíos y limitaciones

A pesar de su promesa, A2A plantea preocupaciones de seguridad típicas de los sistemas distribuidos. La comunicación continua puede exponer la identidad, la integridad de los mensajes y la propagación del contexto a las amenazas. El protocolo también depende en gran medida de HTTPS punto a punto directo y RPC de alto rendimiento, lo que puede volverse complejo y riesgoso en entornos empresariales a gran escala. Los puntos únicos de falla, el enrutamiento incorrecto de los mensajes o los cambios superpuestos podrían provocar efectos en cascada, destacando la necesidad de mecanismos adicionales de orquestación y gobernanza.

Perspectiva

El protocolo A2A representa un cambio hacia un ecosistema de agentes de inteligencia artificial interoperables en lugar de herramientas aisladas. Aunque todavía está en una etapa temprana de su desarrollo, complementa otros estándares como el Protocolo de Contexto de Modelo de Anthropic (MCP), que se centra en la comunicación entre agente y herramienta. Juntos, estos niveles sugieren un plan emergente para la inteligencia artificial agente en el que la comunicación, la ejecución y la gobernanza se manejan a niveles distintos, lo que permite a los agentes actuar de manera efectiva en sistemas del mundo real. El éxito del protocolo dependerá de abordar sus desafíos de seguridad y escalabilidad a medida que madura.