Il Model Context Protocol (MCP) di Anthropic e l’Agent-to-Agent Protocol (A2A) di Google rappresentano due progetti significativi nel campo dell’intelligenza artificiale. Entrambi definiscono standard di comunicazione che migliorano le capacità dei sistemi AI. La loro recente introduzione segna un passo importante nello sviluppo di ecosistemi AI più integrati. È necessario sottolineare che questi protocolli non sono alternativi o in competizione tra loro, ma si completano a vicenda per creare ecosistemi di agenti AI più potenti ed efficaci.
Indice degli argomenti:
Cosa sono gli agenti AI e perché l’interoperabilità è importante
Gli agenti AI sono programmi intelligenti progettati per eseguire compiti in modo autonomo. Questi sistemi rappresentano un’evoluzione rispetto ai tradizionali programmi informatici, in quanto possono gestire richieste complesse senza necessitare di istruzioni dettagliate per ogni singolo passaggio.
La vera potenza degli agenti AI si manifesta principalmente attraverso due capacità fondamentali. La prima consiste nella possibilità di accedere a informazioni esterne, come database, file o servizi web. Questa capacità consente agli agenti di ottenere i dati necessari per prendere decisioni informate e completare i loro compiti in modo efficace. La seconda capacità riguarda la possibilità di collaborare con altri agenti. Quando diversi agenti specializzati possono comunicare e coordinarsi tra loro, si crea un sistema molto più potente della somma delle sue parti.
In questo contesto, l’interoperabilità – ossia la capacità di sistemi diversi di lavorare insieme – diventa essenziale per creare soluzioni AI complete ed efficaci. Senza standard comuni che permettano questa comunicazione, gli agenti rimarrebbero isolati e il loro potenziale risulterebbe notevolmente limitato.
Differenze fondamentali tra MCP e A2A
Il Model Context Protocol (MCP) si concentra sull’interazione tra un modello AI e il mondo esterno. Questo protocollo permette a un agente di accedere a dati e strumenti, come database, file o servizi web.
Anthropic, l’azienda che ha sviluppato MCP, descrive questo protocollo come la “porta USB-C per le applicazioni AI”. Questa analogia risulta particolarmente efficace: così come una porta USB-C standardizza la connessione tra dispositivi diversi, MCP standardizza l’accesso alle risorse esterne per gli agenti AI, creando un connettore universale che semplifica l’integrazione tra sistemi diversi.
L’Agent-to-Agent Protocol (A2A), invece, riguarda la comunicazione tra agenti diversi. Questo protocollo consente a due o più agenti autonomi di dialogare, scambiarsi compiti e collaborare efficacemente. A2A standardizza il modo in cui gli agenti si coordinano, permettendo anche a quelli sviluppati da fornitori diversi di interagire senza difficoltà tecniche.
La differenza principale tra i due protocolli risiede quindi nella direzione dell’interazione: MCP connette verticalmente un agente con dati e strumenti esterni, mentre A2A connette orizzontalmente diversi agenti tra loro, creando una rete di collaborazione che amplifica le capacità del sistema complessivo.
La complementarità dei protocolli
MCP e A2A non competono ma risolvono problemi diversi, creando insieme un ecosistema più ricco e completo. In un sistema ben progettato, un agente può utilizzare MCP per accedere ai dati di suo interesse e poi, attraverso A2A, collaborare con altri agenti specializzati per elaborare queste informazioni in modo più efficace.
Il risultato è un’architettura in cui ogni agente può concentrarsi sul proprio compito specifico, accedendo alle risorse necessarie attraverso MCP e collaborando con altri agenti tramite A2A quando serve una competenza diversa. Questa separazione delle responsabilità permette di costruire sistemi più modulari, facili da mantenere e da espandere nel tempo.
Un esempio pratico: selezione del personale
L’agente HR utilizza A2A per interagire con diversi agenti specializzati nel recruiting. Ad esempio, comunica con un agente collegato a LinkedIn per cercare profili corrispondenti ai requisiti. Questo agente di ricerca utilizza MCP per accedere a LinkedIn e recuperare dati sui potenziali candidati.
Dopo aver ricevuto una lista di candidati, l’agente HR delega via A2A a un agente di scheduling il compito di organizzare i colloqui. L’agente di scheduling usa MCP per accedere al calendario del manager e proporre slot disponibili, poi contatta i candidati.
Successivamente, dopo i colloqui, l’agente HR potrebbe attivare via A2A un altro agente specializzato in background check, che utilizzerà MCP per accedere a database di referenze e verificare le credenziali dei candidati.
Durante tutto il processo, il manager interagisce solo con l’agente HR principale contenuto in Agentspace, mentre dietro le quinte avviene un’orchestrazione di agenti specializzati che collaborano tramite A2A e accedono a dati tramite MCP.
La caratteristica più interessante di questo sistema è che nuovi agenti specializzati (ad esempio uno dedicato alla valutazione delle competenze tecniche) possono essere aggiunti all’ecosistema senza dover modificare l’interfaccia del manager o l’agente HR principale.
Sfide nell’implementazione
Per comprendere meglio come questi protocolli funzionano insieme, consideriamo un sistema di selezione del personale. Un manager accede a un’interfaccia unificata (chiamata ad esempio Agentspace) dove comunica con un agente HR personale. Il manager specifica di aver bisogno di candidati per una posizione di sviluppatore software con competenze in Python, localizzato a Milano, con un’esperienza minima 
L’adozione di questi protocolli comporta alcune sfide. La gestione della sicurezza diventa più complessa in un ecosistema di agenti interconnessi. Diventa necessario stabilire con precisione chi può comunicare con chi e quali dati possono essere condivisi.
La governance rappresenta un’altra area critica: come monitorare e controllare le interazioni tra agenti, specialmente in contesti aziendali dove le decisioni possono avere impatti significativi.
Inoltre, la complessità aumenta con il numero di agenti e connessioni. Gli sviluppatori devono affrontare la sfida di progettare architetture che rimangano comprensibili e gestibili anche quando il sistema include numerosi agenti che collaborano tra loro.
Verso un futuro di agenti modulari e interconnessi
Guardando avanti, MCP e A2A insieme definiscono le basi per ecosistemi di agenti AI modulari e interconnessi. Invece di creare singoli agenti monolitici che tentano di fare tutto, gli sviluppatori possono costruire sistemi di agenti specializzati che collaborano tra loro.
Questa architettura modulare offre vantaggi in termini di specializzazione, manutenibilità e scalabilità. Ogni agente può essere ottimizzato per un compito specifico, aggiornato indipendentemente dagli altri e integrato in sistemi più ampi quando necessario.
Le aziende che adottano questi standard possono quindi costruire soluzioni AI più flessibili e potenti, capaci di evolversi e adattarsi a nuovi requisiti senza richiedere revisioni complete del sistema.
Conclusione
MCP e A2A rappresentano un passo significativo verso sistemi di agenti AI più integrati ed efficaci. Il primo risolve il problema dell’accesso ai dati e agli strumenti, il secondo abilita la collaborazione tra agenti diversi. Insieme, questi protocolli permettono di creare ecosistemi di agenti specializzati che possono sia accedere alle informazioni necessarie sia collaborare efficacemente.
Per sviluppatori e aziende interessati a esplorare questi protocolli, le documentazioni ufficiali di Google (per A2A) e Anthropic (per MCP) offrono guide dettagliate, esempi di codice e best practice. Con l’evoluzione di questi standard nei prossimi anni, possiamo aspettarci un’accelerazione nello sviluppo di sistemi multi-agente sempre più sofisticati e utili.
