MCP et A2A: Parce que 2 protocoles complémentaires pour les systèmes d'agents AI, différences

Le Protocole de contexte modèle (MCP) par anthropic e leProtocole d'agent à l'action (A2A) De Google Ils représentent deux projets importants dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les deux définissent les normes de communication qui améliorent les capacités des systèmes d'IA. Leur introduction récente marque une étape importante dans le développement des écosystèmes aux plus intégrés. Il faut souligner que ces protocoles Ils ne sont pas alternatifs ou en concurrence les uns avec les autres, mais ils se complètent pour créer des écosystèmes d'agents les plus puissants et les plus efficaces.

Quels sont les agents AI et pourquoi l'interopérabilité est importante

Les Agers sont des programmes intelligents conçus pour effectuer des tâches indépendamment. Ces systèmes représentent une évolution par rapport aux programmes informatiques traditionnels, car ils peuvent gérer des demandes complexes sans avoir besoin d'instructions détaillées pour chaque étape individuelle.

Le véritable pouvoir des agents AI se manifeste principalement par deux compétences fondamentales. La première consiste à accéder à des informations externes, telles que des bases de données, des fichiers ou des services Web. Cette capacité permet aux agents d'obtenir les données nécessaires pour prendre des décisions éclairées et effectuer leurs tâches efficacement. La deuxième capacité concerne la possibilité de collaborer avec d'autres agents. Lorsque plusieurs agents spécialisés peuvent communiquer et se coordonner les uns avec les autres, un système beaucoup plus puissant est créé que la somme de ses parties.

Dans ce contexte, leinteropérabilité – c'est-à-dire la capacité de différents systèmes à travailler ensemble – il devient essentiel de créer des solutions complètes et efficaces. Sans normes communes qui permettent cette communication, les agents resteraient isolés et leur potentiel serait considérablement limité.

Différences fondamentales entre MCP et A2A

Le protocole de contexte du modèle (MCP) se concentre sur l'interaction entre un modèle d'IA et le monde extérieur. Ce protocole permet à un agent d'accéder aux données et aux outils, tels que des bases de données, des fichiers ou des services Web.

Anthropic, la société qui a développé MCP, décrit ce protocole comme le « port USB-C pour les applications ». Cette analogie est particulièrement efficace: ainsi qu'un port USB-C normalise la connexion entre différents appareils, MCP standardalise l'accès aux ressources externes pour les agents AI, créant un connecteur universel qui simplifie l'intégration entre différents systèmes.

Le protocole d'agent-agent (A2A), en revanche, concerne la communication entre les différents agents. Ce protocole permet à deux ou plusieurs agents autonomes de dialoguer, d'échanger des tâches et de collaborer efficacement. L'A2A standardise la manière dont les agents se coordonnent, permettant également aux personnes développées par différents fournisseurs d'interagir sans difficultés techniques.

La principale différence entre les deux protocoles réside donc dans le sens de l'interaction: MCP connecte verticalement un agent à des données et des outils externes, tandis que A2A relie plusieurs agents horizontalement, créant un réseau de collaboration qui amplifie les capacités du système global.

La complémentarité des protocoles

MCP et A2A ne rivalisent pas mais résolvent des problèmes différents, créant ensemble un écosystème plus riche et plus complet. Dans un système bien conçu, un agent peut utiliser MCP pour accéder aux données de son intérêt, puis, via A2A, collaborer avec d'autres agents spécialisés pour traiter ces informations plus efficacement.

Le résultat est une architecture dans laquelle chaque agent peut se concentrer sur sa tâche spécifique, accédant aux ressources nécessaires via MCP et collaborant avec d'autres agents via A2A en cas de compétence différente. Cette séparation des responsabilités vous permet de créer des systèmes plus modulaires, faciles à entretenir et à développer au fil du temps.

Un exemple pratique: sélection du personnel

L'agent RH utilise A2A pour interagir avec plusieurs agents spécialisés dans le recrutement. Par exemple, il communique avec un agent connecté à LinkedIn pour rechercher des profils correspondant aux exigences. Cet agent de recherche utilise MCP pour accéder à LinkedIn et récupérer des données sur les candidats potentiels.

Après avoir reçu une liste de candidats, l'agent RH délégue via A2A à un agent de planification la tâche d'organiser les entretiens. L'agent de planification MCP USA pour accéder au calendrier du gestionnaire et proposer des emplacements disponibles, puis contactez les candidats.

Par la suite, après les pourparlers, l'agent RH pourrait activer un autre agent spécialisé dans la vérification des antécédents via A2A, qui utilisera MCP pour accéder aux bases de données de référence et vérifier les informations d'identification des candidats.

Tout au long du processus, le gestionnaire interagit uniquement avec l'agent RH principal contenu dans Espace d'agenttandis que dans les coulisses, il y a une orchestration d'agents spécialisés qui collaborent via A2A et accèdent aux données via MCP.

La caractéristique la plus intéressante de ce système est que les nouveaux agents spécialisés (par exemple un dédié à l'évaluation des compétences techniques) peuvent être ajouté à l'écosystème sans avoir à modifier le gestionnaire du gestionnaire ou de l'agent RH principal.

Défis de mise en œuvre

Pour mieux comprendre comment ces protocoles fonctionnent ensemble, nous considérons un système de sélection du personnel. Un gestionnaire accède à une interface unifiée (par exemple Agentspace) où il communique avec un agent RH personnel. Le gestionnaire précise qu'il a besoin de candidats pour un poste de développeur de logiciels avec Python Skills, situé à Milan, avec une expérience minimale Trois ans.

L'adoption de ces protocoles implique certains défis. La gestion de la sécurité devient plus complexe dans un écosystème d'agents interconnectés. Il devient nécessaire de déterminer avec précision qui peut communiquer avec qui et quelles données peuvent être partagées.

La gouvernance représente un autre domaine critique: comment surveiller et contrôler les interactions entre les agents, en particulier dans les contextes d'entreprise où les décisions peuvent avoir des impacts significatifs.

De plus, la complexité augmente avec le nombre d'agents et de connexions. Les développeurs sont confrontés au défi de concevoir l'architecture qui reste compréhensible et gérable même lorsque le système comprend de nombreux agents qui collaborent les uns avec les autres.

Vers un avenir d'agents modulaires et interconnectés

Avoir hâte de, MCP et A2A définissent ensemble les fondations des écosystèmes d'agents à modulaires et interconnectés. Au lieu de créer des agents monolithiques individuels qui essaient de tout faire, les développeurs peuvent construire des systèmes d'agents spécialisés qui collaborent les uns avec les autres.

Cette architecture modulaire offre des avantages en termes de spécialisation, de maintenance et d'évolutivité. Chaque agent peut être optimisé pour une tâche spécifique, mis à jour quels que soient les autres et intégrés dans des systèmes plus larges si nécessaire.

Les entreprises qui adoptent ces normes peuvent donc construire des solutions aux plus flexibles et puissantes, capables d'évoluer et de s'adapter à de nouvelles exigences sans nécessiter des révisions complètes du système.

Conclusion

MCP et A2A représentent Une étape importante vers les systèmes d'agents aux plus intégrés et les plus efficaces. Le premier résout le problème de l'accès aux données et aux outils, la seconde permet la collaboration entre différents agents. Ensemble, ces protocoles vous permettent de créer des écosystèmes d'agents spécialisés qui peuvent à la fois accéder aux informations nécessaires et collaborer efficacement.

Pour les développeurs et les entreprises intéressés à explorer ces protocoles, la documentation officielle de Google (pour A2A) et anthropic (pour MCP) offrent des guides détaillés, des exemples de code et des meilleures pratiques. Avec l'évolution de ces normes dans les années à venir, nous pouvons nous attendre à une accélération dans le développement de systèmes multi-agents de plus en plus sophistiqués et utiles.