En el dinámico y creciente campo de la inteligencia artificial agentica, la integración efectiva de múltiples agentes autónomos se presenta como uno de los retos técnicos más significativos. Para superar las barreras tradicionales que dificultaban la interoperabilidad y la coordinación entre agentes, han surgido dos protocolos fundamentales: Agent2Agent (A2A) y Model Context Protocol (MCP). Ambos conceptos están transformando la forma en que los agentes conversan entre sí y acceden a recursos externos, dando lugar a sistemas potentes capaces de resolver tareas complejas en colaboración. El modelo Agent2Agent fue desarrollado por Google con la misión de proporcionar un lenguaje común para agentes autónomos que operan en diferentes plataformas y marcos de trabajo. Este protocolo facilita que los agentes se descubran, negocien tareas, compartan resultados intermedios y transfieran información valiosa entre ellos de forma segura y eficiente.
Cada agente cuenta con una «tarjeta de agente» que actúa como una especie de documento de identidad digital, describiendo sus capacidades, herramientas y puntos de contacto. La comunicación se realiza vía HTTP, posibilitando la integración fluida en redes distribuidas y multi-vendedor. Por otra parte, MCP, presentado por Anthropic, aborda otro aspecto crítico: la forma en que un agente accede a la información y herramientas externas necesarias para desarrollar su trabajo. Definido como el «puerto USB-C para modelos de lenguaje», MCP establece un estándar robusto para que agentes puedan conectarse a diversas fuentes como bases de datos, APIs o repositorios de conocimiento sin requerir integraciones personalizadas para cada caso. Esto simplifica enormemente el manejo del contexto, convertiéndolo en una infraestructura confiable y escalable.
La conjunción de Agent2Agent para la comunicación interagente y MCP para el acceso contextual externo dota a los sistemas agenticos de una arquitectura modular y escalable. Los agentes pueden mantenerse pequeños y especializados, centrados en tareas puntuales, mientras colaboran para lograr objetivos mayores. Esta cooperación simula un entorno laboral coordinado en lugar de una mera suma de scripts aislados. Para quienes deseen iniciar su viaje en la creación de pipelines agenticas usando estas tecnologías, resulta útil comprender el despliegue de MCP y la configuración de servidores. Un enfoque inicial consiste en desarrollar servidores MCP específicos para cada función, como un servicio que obtiene datos bursátiles en tiempo real o un rastreador web que consulta resultados mediante APIs externas.
La implementación puede realizarse utilizando un marco similar al de FastAPI, donde cada herramienta se define con decoradores específicos que registran la funcionalidad en el servidor MCP. Con estos servidores en marcha, el siguiente paso es crear agentes mediante la librería ADK de Google, la cual facilita la incorporación de las herramientas expuestas por los MCP para que el agente pueda consultar fuentes externas durante la ejecución. Un agente simple puede utilizar MCP para responder preguntas a partir de búsquedas en la web o información financiera, permitiendo experimentar el flujo completo desde la petición hasta la obtención y procesamiento de resultados. No obstante, la gestión de múltiples servidores MCP basados en stdio puede presentar limitaciones técnicas, particularmente al intentar ejecutar varios simultáneamente. La solución óptima se encuentra en emplear servidores MCP basados en Server-Sent Events (SSE), que permiten mantener una comunicación establecida sobre HTTP con streaming de datos, facilitando el uso y acceso remoto de servicios e integraciones.
El diseño avanzado contempla la creación de una tripulación jerárquica de agentes donde un agente coordinador delega tareas a agentes especializados. Por ejemplo, un agente puede estar dedicado exclusivamente al análisis detallado de datos bursátiles, mientras que otro se ocupe de las búsquedas de contenido online para complementar los informes. El coordinador administra el flujo de interacción, asigna tareas y consolida resultados, optimizando la eficiencia y la calidad de las respuestas ofrecidas a los usuarios. Finalmente, la puesta en práctica del protocolo Agent2Agent va más allá de la jerarquía para implementar redes de agentes peer-to-peer que se comunican y coordinan de forma distribuida. Gracias a la estandarización en la definición de las capacidades a través de las tarjetas Agent Card y la infraestructura del servidor A2A, las organizaciones pueden desarrollar ecosistemas flexibles y resilientes para aplicaciones avanzadas.
La implementación del servidor A2A es una pieza crítica, construido con frameworks modernos como Starlette y Uvicorn para garantizar capacidad asíncrona y soporte a conexiones sostenidas. La adaptación reciente hacia un método de arranque asíncrono permite integrar el servidor en pipelines concurrentes de agentes y recursos MCP, sin bloqueos que afecten la escalabilidad o la experiencia del usuario. Para facilitar la interoperabilidad y el descubrimiento de agentes, el componente conocido como A2A Card Resolver se encarga de recuperar y validar las tarjetas Agent Card desde URLs estandarizadas, asegurando que las comunicaciones se establecen con agentes válidos y legítimos, así como promoviendo la seguridad y la gobernanza. Este conjunto de tecnologías y metodologías representa una evolución en la forma de construir sistemas IA distribuida: deja de ser una cuestión de piezas aisladas o integraciones superficiales para pasar a una estrategia de cooperación genuina, donde los agentes pueden evolucionar, especializarse y colaborar sin limitaciones impuestas por arquitecturas propietarias o rígidas. Para los profesionales interesados en adoptarlas, es fundamental familiarizarse con la configuración de cada componente, entender cómo se definen y exponen los servicios MCP y cómo se diseñan los agentes con sus roles y habilidades específicas.
