La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa, marcada por la aparición de agentes capaces de operar de forma autónoma y colaborar entre sí. Este cambio no se trata solo de mejoras en los modelos, sino de una transformación en la manera en que las entidades inteligentes interactúan con su entorno y entre ellas.
En este nuevo ecosistema, la capacidad de comunicación efectiva entre agentes se vuelve crítica. Aquí es donde entran en juego dos conceptos clave: A2A (Agent-to-Agent) y MCP (Model Context Protocol). Ambos representan aproximaciones a la interoperabilidad y la orquestación de agentes, y están atrayendo el interés de organizaciones que buscan integrar capacidades autónomas en sus procesos digitales.
El protocolo Agent-to-Agent (A2A) propone una forma estandarizada de comunicación entre agentes, sin depender de un marco propietario o una plataforma centralizada. Inspirado en la arquitectura de sistemas distribuidos, A2A permite que múltiples agentes operen de forma cooperativa, intercambiando mensajes estructurados para coordinar acciones, resolver tareas y mantener un estado compartido.
Este enfoque facilita escenarios donde varios agentes especializados colaboran: uno puede encargarse del análisis de datos, otro de la interacción con usuarios y otro de la integración con sistemas empresariales. Todos funcionan como servicios autónomos que se comunican entre sí de manera explícita.
El interés por A2A está creciendo porque permite escalar soluciones sin crear cuellos de botella tecnológicos. No depende de un proveedor único ni de un modelo base específico. Esto le da a las empresas flexibilidad para diseñar sistemas compuestos por agentes modulares y reutilizables.
Por su parte, MCP (Model Context Protocol) es una iniciativa promovida por Anthropic y otros actores del ecosistema IA. MCP se enfoca en cómo los agentes (o LLMs) pueden utilizar contexto estructurado para ejecutar tareas complejas. En lugar de limitarse a recibir prompts en lenguaje natural, un modelo puede interpretar un «contexto enriquecido», como un conjunto de instrucciones, herramientas disponibles, memoria histórica o configuraciones dinámicas.
MCP no es estrictamente un sistema de mensajería entre agentes, sino un mecanismo para estructurar la interacción entre un agente y su entorno. Esto incluye saber qué herramientas puede usar, con qué restricciones, qué objetivos tiene y qué información ya conoce.
Donde A2A prioriza la conexión entre entidades autónomas, MCP se concentra en optimizar el rendimiento de cada entidad dentro de un marco operativo claro.
A2A y MCP no compiten entre sí. De hecho, son altamente complementarios. Un agente que se comunica con otros mediante A2A puede utilizar MCP para entender el entorno donde opera. MCP actúa como una interfaz rica de contexto, mientras que A2A habilita el flujo de información entre múltiples agentes o entre agentes y sistemas externos.
Este modelo mixto es el que están explorando grandes plataformas tecnológicas. Por ejemplo, Google ADK (AI Developer Kit) permite construir agentes que entienden su entorno gracias a un modelo contextual, pero también se comunican entre sí de forma orquestada. En otros casos, como el de LangChain o Autogen, se utilizan mecanismos similares a A2A para coordinar agentes que comparten herramientas y memoria.
Las aplicaciones de A2A y MCP están comenzando a verse en distintos frentes:
El interés por A2A y MCP se ha intensificado en buena parte por su capacidad para resolver problemas estructurales en arquitecturas digitales modernas. Ambos protocolos permiten construir sistemas distribuidos más robustos, donde la modularidad garantiza que un fallo en un agente no comprometa la operación general. Esta capacidad de escalamiento sin rigidez también se ve reforzada por su flexibilidad tecnológica: no exigen la adopción de una plataforma única ni limitan a las empresas a un proveedor específico, lo que resulta especialmente relevante en entornos híbridos o con tecnologías legadas. A esto se suma la facilidad con la que permiten incorporar nuevos agentes a sistemas ya en funcionamiento, evitando rediseños complejos o costosos. MCP, en particular, aporta una capa de comprensión contextual que mejora la precisión operativa de los agentes, al ofrecer un entorno más rico y controlado para la toma de decisiones autónoma. En conjunto, estas cualidades están posicionando a A2A y MCP como componentes estratégicos para quienes buscan introducir inteligencia autónoma en procesos empresariales.
Aunque estas tecnologías aún están en evolución, ya existen esfuerzos por crear estándares abiertos que faciliten su adopción. Iniciativas como Open Agent Protocol, LangGraph y AutoGen Studio están experimentando con distintas formas de comunicación y representación del contexto.
Para las organizaciones, esto representa una oportunidad para empezar a diseñar sus propios agentes o entornos de agentes. No se trata de adoptar una solución cerrada, sino de construir capacidades graduales en torno a protocolos abiertos, interoperables y alineados con el futuro de la IA.
La clave está en comenzar con casos de uso bien definidos, incorporar agentes que aporten valor específico y utilizar A2A y MCP como catalizadores de colaboración entre componentes autónomos.
Si estás explorando cómo aplicar inteligencia artificial en tu organización, este es el momento para dar el primer paso. No se trata solo de tecnología, sino de diseñar agentes que entiendan tu negocio y generen verdadero impacto.