Descubra cómo el protocolo A2A de Google resuelve el problema de interoperabilidad en los sistemas de IA al permitir que los agentes se coordinen, deleguen y escalen de manera eficiente.
por Scott Clark
- ¿Qué es el protocolo Agente2Agente (A2A) de Google?
- ¿Qué está bloqueando la colaboración entre agentes y cómo ayuda A2A?
- Dentro del marco Agent2Agent (A2A): cómo funciona
- Por qué el protocolo A2A de Google es importante para los desarrolladores de IA
- Beneficios de la interoperabilidad del agente de IA con A2A
- Desafíos y riesgos del Protocolo A2A
- ¿Es A2A el futuro de la comunicación entre agentes de IA?
- Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el protocolo Agent2Agent (A2A) de Google?
- ¿En qué se diferencia el protocolo A2A de la integración API tradicional?
- ¿Por qué es importante la interoperabilidad de agentes en los sistemas de IA?
- ¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar el protocolo A2A?
- ¿Se puede utilizar A2A con plataformas o agentes de IA existentes?
- Acerca del autor
Para mejorar la interoperabilidad entre agentes de IA conversacionales, Google ha introducido el protocolo Agent2Agent (A2A). Esta iniciativa busca establecer un marco estandarizado que permita a diversos agentes de IA comunicarse y colaborar eficazmente.
Al permitir interacciones sin fricciones entre agentes, A2A busca mejorar las experiencias de los usuarios en diversas plataformas y servicios, lo que marca un avance significativo en la evolución de la IA conversacional.
¿Qué es el protocolo Agente2Agente (A2A) de Google?
El Protocolo A2A de Google es un marco abierto diseñado para permitir que los agentes autónomos, ya sean creados por humanos, controlados por IA o una combinación de ambos, se comuniquen y colaboren entre sistemas. A2A proporciona un lenguaje y una estructura compartidos para la definición de objetivos, el intercambio de contexto y la coordinación de tareas entre agentes, independientemente de dónde se alojen o de los modelos en los que se basen.
Este enfoque en la interoperabilidad es sumamente oportuno. A medida que las empresas adoptan más sistemas basados en agentes —a menudo desarrollados con diferentes plataformas, API o arquitecturas propietarias—, la falta de una comunicación estandarizada genera cuellos de botella y una automatización fragmentada. El Protocolo A2A de Google busca solucionar este problema ofreciendo un estándar independiente del proveedor para que los agentes colaboren, de forma similar a cómo el protocolo HTTP permitió la web moderna.
¿Qué está bloqueando la colaboración entre agentes y cómo ayuda A2A?
El auge de los agentes de IA ha sido rápido y fragmentado. Las empresas están implementando agentes específicos para tareas que abarcan desde la programación y el soporte hasta la monitorización de la seguridad y el enriquecimiento de datos. Sin embargo, estos agentes suelen estar aislados: se crean en plataformas diferentes, se entrenan con modelos distintos y se diseñan para funcionar en entornos con un alcance limitado. Cuando estos agentes necesitan interactuar, los desarrolladores se ven obligados a ensamblar API punto a punto frágiles o a depender de middleware personalizado que no escala.
Integración de API A2A vs. tradicional: ¿cuál es la diferencia?
Esta tabla compara la integración del sistema basada en API convencional con el Protocolo A2A de Google para mostrar cómo A2A cambia la forma en que los agentes interactúan y colaboran.
| Característica | Integración de API tradicional | Protocolo Agente2Agente (A2A) |
|---|---|---|
| Método de comunicación | Puntos finales de API y llamadas de función codificados | Transmisión de intenciones e intercambio de mensajes estructurados |
| Modularidad | Bajo: los cambios en un servicio a menudo requieren actualizaciones en otros | Alto: los agentes operan de forma independiente con esquemas compartidos |
| Interoperabilidad | Depende de la plataforma y es específico del proveedor | Abierto y neutral respecto del proveedor |
| Resiliencia al cambio | Bajo: frágil a los cambios ascendentes | Alto: los agentes negocian tareas dinámicamente |
| Escalabilidad | Manual, estrechamente acoplado | Arquitectura flexible y débilmente acoplada |
Los agentes no pueden compartir contexto, delegar tareas ni colaborar de forma significativa fácilmente. Incluso cuando existen integraciones, suelen ser propietarias, lo que limita a los desarrolladores a ecosistemas específicos y dificulta innecesariamente la interoperabilidad.
Además, el mayor obstáculo para la colaboración entre múltiples agentes no es la inteligencia, sino la coordinación. “Cada vez que intento conectar herramientas de IA, siento que estoy escribiendo código que apenas une las cosas”, declaró a VKTR Manuj Aggarwal, fundador y director de TI de TetraNoodle Technologies . “Los agentes no comparten el contexto. Olvidan lo que estaban haciendo. Se molestan mutuamente. Lo que necesitamos ahora es una forma compartida de pensar y hablar”.
El Protocolo A2A de Google aborda este problema directamente. En lugar de obligar a los agentes a adaptarse a un único marco o conjunto de proveedores, A2A propone un estándar neutral y abierto que regula cómo los agentes declaran roles, comparten intenciones y transmiten mensajes. No se trata solo de que se comuniquen, sino de que trabajen juntos de forma coherente, incluso si se crearon en entornos completamente diferentes. Si tiene éxito, A2A podría cambiar el enfoque de la creación de agentes individuales más inteligentes al diseño de redes de agentes más inteligentes.
Dentro del marco Agent2Agent (A2A): cómo funciona
En esencia, el Protocolo A2A define un marco estructurado de transmisión de mensajes que permite a los agentes intercambiar intenciones y respuestas de forma estandarizada. Se basa en un modelo de solicitud/respuesta que incluye metadatos, contexto de rol y tareas claramente definidas, lo que permite a los agentes colaborar sin necesidad de acceder a la arquitectura interna de los demás.
Solicitud/Respuesta y Comunicación Basada en Intenciones
Aurimas Griciunas, líder técnico en sistemas de aprendizaje automático (ML) , explicó en una publicación de LinkedIn que A2A trata la comunicación entre agentes como un problema de interfaz abstracto. Esta abstracción permite que agentes de diferentes ecosistemas (de código abierto o propietarios) intercambien intenciones sin compartir detalles de implementación. Esta claridad hace que A2A sea especialmente atractivo para desarrolladores que buscan modularidad con una mínima sobrecarga de integración.
En lugar de requerir que los desarrolladores escriban código de enlace personalizado para cada nueva integración, A2A les permite centrarse en la composición y delegación de intenciones. La arquitectura admite un modelo flexible de solicitud-respuesta: los agentes pueden iniciar tareas, delegar subtareas y devolver resultados sin una orquestación central. El enrutamiento puede realizarse entre pares o a través de una red débilmente acoplada mediante un mediador o agente planificador. Esto facilita tanto las interacciones síncronas (p. ej., la recuperación de datos) como la coordinación de tareas a largo plazo (p. ej., la planificación de viajes de varios pasos).
Ejemplos de delegación de tareas entre múltiples agentes
Por ejemplo, un agente de asistente personal que programa un viaje de negocios podría enviar una solicitud a un agente de reservas de vuelos (“Buscar vuelos a Boston el 12 de mayo”) y luego pasar los resultados a un agente de reservas de hoteles. Cada agente interpreta la solicitud mediante esquemas compartidos y gestiona su parte de la tarea de forma independiente. No hay una cadena de API frágil que mantener, solo agentes autónomos que intercambian objetivos y resultados estructurados.
En comparación con la orquestación de API tradicional, A2A elimina la necesidad de integraciones estrechamente acopladas y definiciones manuales de interfaz. Trata a cada agente como un servicio autónomo capaz de razonar y colaborar, lo que hace que el ecosistema sea más modular y adaptable. En lugar de predefinir cada ruta y comportamiento, los desarrolladores crean agentes que negocian objetivos dinámicamente, de modo que los sistemas puedan evolucionar sin reescrituras constantes.
Por qué el protocolo A2A de Google es importante para los desarrolladores de IA
Para los desarrolladores, el Protocolo A2A supone un cambio conceptual y un conjunto de herramientas prácticas para crear ecosistemas de agentes distribuidos. En lugar de depender de integraciones de API precarias o flujos de trabajo codificados, ahora pueden crear agentes que se comunican mediante intenciones estructuradas y un contexto compartido, lo que hace que la coordinación sea más modular, interoperable y resiliente al cambio.
Griciunas sugirió que este modelo podría transformar radicalmente la composición de los sistemas multiagente. Al definir responsabilidades claras para cada agente y establecer una capa de comunicación común, los equipos reducen la redundancia, optimizan la coordinación y aumentan la resiliencia. También permite agentes de reemplazo: componentes intercambiables que desempeñan funciones específicas y pueden actualizarse o reemplazarse sin interrumpir el sistema en su conjunto.
Hacia componentes de agentes modulares y reemplazables
Ilia Badeev, director de ciencia de datos de Trevolution Group , comparó la transición que permite A2A con la transición del software monolítico a los microservicios. «En lugar de construir un gran agente de IA monolítico, se contará con agentes especializados más pequeños que realizan tareas específicas y se comunican entre sí, como un marco de microagentes». Y estos agentes más pequeños, a diferencia de los más grandes, son más fáciles de construir, mantener, probar y escalar.
Sin embargo, Badeev también planteó limitaciones clave que los desarrolladores deberían abordar antes de implementar sistemas A2A en producción. “Actualmente, este protocolo, según tengo entendido, no tiene control específico sobre el acceso de los agentes entre sí. Es básicamente como tener una API pública, lo cual no es nada seguro”. Recomienda implementar el control de acceso basado en roles (RBAC) para garantizar que los agentes operen dentro de ámbitos claramente definidos, evitando comportamientos no autorizados o la exposición de datos.
También señaló la complejidad y la transparencia del enrutamiento como riesgos crecientes en entornos multiagente más grandes. «Si tienes miles de agentes y cien realizan tareas similares, el rastreo se convierte rápidamente en un problema. Se termina con una IA de caja negra . Como usuario, no sabrás de dónde proviene la información ni por qué un resultado apareció de esa manera».
Protocolos complementarios y el camino a seguir
A pesar de estas preocupaciones, Badeev considera que A2A es un paso importante hacia arquitecturas de agentes escalables y modulares. También señaló que A2A complementa protocolos como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic , que permite a los agentes acceder a diferentes tipos de recursos. «Forman una sinergia», afirmó. «Los protocolos A2A permiten que los agentes colaboren entre sí. Por eso Google está desarrollando A2A, y me parece fantástico».
El Protocolo fomenta la delimitación explícita de roles: algunos agentes actúan como iniciadores (solicitan tareas), otros como ejecutores (las ejecutan) y algunos como planificadores o mediadores (coordinan entre agentes). Esta estructura facilita la creación de agentes específicos y específicos, como los que analizan datos de calendario o enrutan tickets de soporte técnico, sin necesidad de conocer completamente la lógica ni las dependencias del sistema.
A2A también ofrece flexibilidad de implementación. En el modo agente a agente, los sistemas se comportan como servicios autónomos que intercambian objetivos directamente. En los flujos agente-humano-a-agente, los usuarios pueden intervenir, aprobar pasos o redirigir prioridades, lo que facilita flujos de trabajo híbridos donde humanos e IA colaboran en tiempo real. Esta versatilidad hace que A2A sea adecuado para la orquestación de backend, así como para herramientas de cara al cliente como chatbots, asistentes digitales o agentes de soporte.
Es importante destacar que A2A está diseñado para implementaciones tanto privadas como públicas. Los agentes pueden ejecutarse internamente, en entornos de nube o como parte de redes federadas (sistemas donde múltiples servidores o agentes independientes se comunican y colaboran, pero sin estar controlados por una única autoridad centralizada). Esto permite a los equipos experimentar con agentes ligeros y específicos del dominio, manteniendo al mismo tiempo un control total sobre la infraestructura, el acceso y la gestión de datos.
La recepción del Protocolo A2A ha sido diversa, aunque muchos desarrolladores están entusiasmados con su potencial. Para fomentar la colaboración y el intercambio de recursos, un usuario de Reddit creó un repositorio centralizado en GitHub llamado ” awesome-a2a “. La documentación del Protocolo ha tenido, en general, una buena acogida, y los desarrolladores agradecen la inclusión de ejemplos reales de solicitudes de red que ayudan a comprender mejor su funcionalidad.
Aun así, persisten las preocupaciones. Sin una adopción generalizada por parte de los clientes, algunos temen que los desarrolladores carezcan de incentivos para implementar servidores A2A, lo que limitaría la utilidad del protocolo a corto plazo. Otros han señalado posibles vulnerabilidades de seguridad, reiterando la importancia de prácticas de desarrollo seguras y una arquitectura bien pensada para facilitar una comunicación fiable entre agentes.
Beneficios de la interoperabilidad del agente de IA con A2A
La interoperabilidad de agentes, habilitada por el Protocolo A2A, representa una evolución importante en el diseño, escalado y uso de los sistemas inteligentes. En lugar de construir sistemas de IA monolíticos que intentan gestionar todo internamente, los desarrolladores ahora pueden ensamblar agentes modulares y especializados que destacan en tareas específicas.
Beneficios de la interoperabilidad del agente con A2A
Al permitir una comunicación fluida entre agentes de IA, el Protocolo A2A respalda estos beneficios clave en las experiencias de los desarrolladores, las empresas y los usuarios finales.
| Beneficio | Descripción |
|---|---|
| Diseño de agente modular | Admite agentes plug-and-play que se pueden intercambiar o actualizar fácilmente |
| Coordinación entre sistemas | Permite que los agentes de diferentes plataformas o proveedores colaboren sin problemas |
| Puntos de contacto de UX mejorados | Reduce la redundancia y crea interacciones más cohesivas para los usuarios |
| Flujos de trabajo de IA descentralizados | Reduce la dependencia de la orquestación centralizada al respaldar la autonomía del agente |
| Sistemas a prueba de futuro | Sienta las bases para ecosistemas de IA escalables e interoperables |
Esta modularidad permite una colaboración más fluida entre agentes. Cada agente puede centrarse en una función específica mientras comparte la intención y el contexto con los demás, lo que reduce la duplicación y minimiza la fricción que suele observarse en las arquitecturas multiagente. Un agente de planificación, por ejemplo, podría coordinar una serie de subtareas entre varios agentes de dominio específico, sin necesidad de API estrechamente acopladas ni integraciones frágiles.
Los agentes especializados y modulares ya están transformando la arquitectura empresarial, siempre que puedan comunicarse en equipo. «Prefiero construir varios bots pequeños y especializados. Para integrarlos, necesitaremos protocolos de interoperabilidad», enfatizó Aggarwal, añadiendo que esta es una de las ventajas arquitectónicas de crear sistemas multiagente mediante estándares de interoperabilidad como A2A, que podrían permitir que los agentes de IA actúen más como compañeros de equipo coordinados que como herramientas aisladas.
Para los usuarios finales, esta coordinación entre bastidores se traduce en una experiencia más fluida y personalizada, especialmente al interactuar con diferentes servicios o plataformas que antes no se comunicaban bien. En lugar de respuestas fragmentadas o consultas repetitivas, los usuarios se benefician de sistemas que comparten contexto y responden de forma coherente en todos los puntos de contacto.
En términos más generales, A2A se alinea con la tendencia de la industria hacia la coordinación descentralizada de la IA, donde los agentes autónomos se comunican entre pares, operan en diferentes plataformas y se adaptan dinámicamente. Es similar a las tendencias en IA agencial, protocolos abiertos y modelos de IA como servicio, sentando las bases para ecosistemas más colaborativos e interoperables tanto en aplicaciones empresariales como de consumo.
Desafíos y riesgos del Protocolo A2A
Si bien el Protocolo A2A de Google presenta una visión prometedora para la interoperabilidad de agentes, su potencial total depende de abordar varios desafíos abiertos.
Riesgos de seguridad, autenticación y gobernanza
La seguridad y la autenticación son preocupaciones fundamentales: cuando agentes autónomos de diferentes sistemas se comunican, ¿cómo verifican la identidad de los demás y garantizan la integridad de los mensajes? Sin un cifrado robusto y una verificación de identidad, el Protocolo podría convertirse en un vector de fuga de datos, suplantación de identidad o acciones no autorizadas en los sistemas.
Otro aspecto crítico es la gobernanza. Como ocurre con cualquier estándar abierto, persisten las dudas sobre quién define las reglas, actualiza la especificación y garantiza la compatibilidad a medida que crece el ecosistema. ¿Se mantendrá A2A en manos de un organismo independiente o permanecerá principalmente en el dominio de Google? Un modelo de gobernanza fragmentado podría dar lugar a implementaciones que compiten entre sí o a desviarse de los objetivos de interoperabilidad.
Para que la A2A pase del prototipo a la producción en industrias reguladas, el cumplimiento normativo debe integrarse en la capa de comunicación. «Hasta que funcione correctamente con los esquemas de datos ISO, FDA o MDR, será una herramienta de entorno de pruebas, no un agente del sistema de registro», sugirió Brunn, advirtiendo que sin registros trazables y la alineación con los estándares de datos, la A2A no será viable en sectores como la tecnología médica o la industria farmacéutica, donde los registros de auditoría y la validación son obligatorios.
Desalineación del agente y confianza del sistema
También existe el problema de la desalineación de agentes (situaciones en las que los agentes autónomos de IA no se comprenden ni cooperan entre sí debido a objetivos contradictorios, intenciones malinterpretadas o resultados incompatibles). Cuando interactúan varios agentes con diferentes objetivos o paradigmas de entrenamiento, existe el riesgo de alucinaciones , acciones redundantes o resultados contradictorios. Esto es especialmente preocupante cuando se concede a los agentes autonomía para la toma de decisiones en ámbitos sensibles como la atención médica, las finanzas o los flujos de trabajo legales.
La comunicación entre agentes requiere más que una estructura: requiere confianza, conocimiento del contexto y estrategias de respaldo. Aggarwal afirmó que no todos los agentes de IA deberían poder hacerlo todo. «Los humanos deben estar al tanto. Necesitamos un registro documental si algo sale mal». Enfatizó que unas medidas de seguridad eficaces deben incluir claridad en los roles, procedimientos de escalamiento y un registro sólido para garantizar la rendición de cuentas y prevenir fallos del sistema.
Adopción incierta y aceptación del ecosistema
Finalmente, el Protocolo aún se encuentra en su fase inicial de adopción. Pocos desarrolladores cuentan con casos de uso en producción actualmente, y gran parte de la conversación sigue siendo especulativa o experimental. Aún no está claro qué empresas adoptarán A2A, con qué rapidez se involucrará la comunidad de desarrolladores o si otras empresas importantes, como OpenAI, Anthropic o Meta, adoptarán o contrarrestarán la iniciativa con sus propios marcos de interoperabilidad.
Aun así, estos desafíos son típicos de cualquier estándar emergente. A medida que más desarrolladores experimenten con A2A y comiencen a publicar bibliotecas, casos de uso y guías de integración, probablemente veremos cómo estas preguntas abiertas evolucionan hacia prácticas estructuradas y, posiblemente, hacia una nueva base para los sistemas modulares de IA.
¿Es A2A el futuro de la comunicación entre agentes de IA?
El Protocolo A2A de Google podría marcar un antes y un después en la comunicación entre los sistemas de IA. Al ofrecer un marco común para la comunicación entre agentes, el Protocolo A2A abre la puerta a redes de IA más colaborativas y especializadas donde las herramientas pueden trabajar juntas en lugar de aisladas.
Aún quedan preguntas por responder en torno a la seguridad, la gobernanza y la alineación de agentes, pero el enfoque abierto e independiente del proveedor del Protocolo ofrece a los desarrolladores una base sólida sobre la que construir. A medida que más equipos prueban y adoptan A2A, podría marcar el inicio de una nueva fase en la IA: una en la que los agentes se conectan, cooperan y ofrecen resultados más significativos para los usuarios.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el protocolo Agent2Agent (A2A) de Google?
¿En qué se diferencia el protocolo A2A de la integración API tradicional?
¿Por qué es importante la interoperabilidad de agentes en los sistemas de IA?
¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar el protocolo A2A?
¿Se puede utilizar A2A con plataformas o agentes de IA existentes?
Acerca del autor
Scott Clark es un periodista experimentado radicado en Columbus, Ohio, que se ha consolidado cubriendo el panorama en constante evolución de la experiencia del cliente, el marketing y la tecnología. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el área de Tecnologías de la Información y 27 años como desarrollador web. Su cobertura abarca temas como la experiencia del cliente, la inteligencia artificial, el marketing en redes sociales, la voz del cliente, la diversidad y la inclusión, entre otros. Scott es un firme defensor de la experiencia del cliente y la responsabilidad corporativa, recopilando estadísticas, datos y perspectivas de destacados líderes de opinión para ofrecer artículos informativos y que invitan a la reflexión.
Fuente: https://www.vktr.com/ai-market/googles-a2a-protocol-a-new-standard-for-ai-agent-interoperability/