MCP e A2A, collaboratori non avversari

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. Sono entrambi protocolli che definiscono standard di comunicazione, entrambi recenti visto il primo è stato rilasciato a fine 2024 ed il secondo ad aprile 2025. Non sono alternativi ma si completano a vicenda per creare ecosistemi di agenti AI più potenti ed efficaci.

Cosa sono gli agenti AI e perché l’interoperabilità è importante

Gli agenti AI sono programmi intelligenti che possono eseguire compiti autonomamente. La vera potenza degli agenti si manifesta quando:
• Possono accedere a informazioni esterne.
• Collaborare tra loro.
L’interoperabilità, ossia la capacità di sistemi diversi di lavorare insieme, diventa quindi essenziale per creare soluzioni AI complete ed efficaci.

Differenze fondamentali tra MCP e A2A

Il Model Context Protocol si concentra sull’interazione tra un modello AI e il mondo esterno. Permette ad un agente di accedere a dati e strumenti, come database, file o servizi web. Anthropic descrive questo protocollo come la “porta USB-C per le applicazioni AI”, un connettore universale che standardizza l’accesso a risorse esterne.

L’Agent-to-AgentProtocol invece, riguarda la comunicazione tra agenti diversi. Consente a due o più agenti autonomi di dialogare, scambiarsi compiti e collaborare. Questo protocollo standardizza come gli agenti si coordinano, permettendo anche a quelli sviluppati da vendor diversi di interagire efficacemente.

La differenza principale risiede quindi nella direzione dell’interazione: MCP connette verticalmente un agente con dati e strumenti, mentre A2A connette orizzontalmente diversi agenti tra loro.

La complementarità dei protocolli

MCP e A2A non competono ma risolvono problemi diversi, creando insieme un ecosistema più ricco.

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. Il risultato è un’architettura in cui ogni agente può concentrarsi sul proprio compito specifico, accedendo alle risorse necessarie e collaborando con altri agenti quando serve una competenza diversa.

Adozione nel settore

Entrambi i protocolli stanno guadagnando supporto nel settore tecnologico. Ad esempio Microsoft ha annunciato l’integrazione di entrambi nelle proprie soluzioni, fra gli altri si parla di Azure AI Foundry, Copilot Studio, Visual Studio Code e Semantic Kernel.

Molte aziende sono anche state coinvolte in prima persona nello sviluppo dei protocolli, ad esempio per A2A fra le altre Atlassian, Salesforce e SAP.

Un esempio pratico: selezione del personale

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 di tre anni.
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 bellezza 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

L’adozione di questi protocolli comporta alcune sfide. La gestione della sicurezza diventa più complessa in un ecosistema di agenti interconnessi, diventa necessario stabilire 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 a fronte di numerosi agenti che collaborano.

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.

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.

Conclusione

MCP e A2A rappresentano un passo importante verso sistemi di agenti AI, 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 practices. Con l’evoluzione di questi standard nei prossimi anni, possiamo aspettarci un’accelerazione nello sviluppo di sistemi multi-agente sempre più sofisticati e utili.

Questo articolo è una tappa del Percorso Cos’è MCP e come è diventato standard, che lo unisce ad altri articoli del blog su questo tema.

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