Google amplía el soporte del protocolo A2A en sus servicios Cloud

Google está expandiendo significativamente el alcance de su protocolo Agent2Agent (A2A), un estándar de comunicación diseñado para permitir que los agentes de inteligencia artificial interactúen sin problemas entre sí. Lanzado a principios de abril, el protocolo A2A fue donado posteriormente a la Linux Foundation y desde entonces ha obtenido el apoyo de más de 150 empresas, incluidos importantes actores de la industria como Amazon, Microsoft, Salesforce y ServiceNow.

El último desarrollo ve a Google integrando el soporte A2A directamente en una amplia gama de sus propias herramientas y servicios para desarrolladores centrados en agentes. Esto incluye capacidades nativas de A2A dentro de su Kit de Desarrollo de Agentes (ADK), un conjunto de herramientas clave para desarrolladores, y Agentspace, el creador de agentes sin código de Google adaptado para uso empresarial.

Para facilitar un despliegue más sencillo, Google está introduciendo nuevas opciones para los agentes A2A, permitiendo que se desplieguen fácilmente en Cloud Run, su plataforma sin servidor totalmente gestionada, o en Google Kubernetes Engine (GKE) para usuarios que buscan un mayor control sobre sus despliegues. Además, Google's Agent Engine, el tiempo de ejecución gestionado de la compañía específicamente para agentes, también admitirá ahora agentes A2A.

Actualizaciones de la Especificación del Protocolo A2A

Junto con estas integraciones de productos, el equipo de A2A ha lanzado la última versión de la especificación del protocolo, ahora en la versión 0.3. Rao Surapaneni, vicepresidente de A2A y Plataforma de Negocios de Google Cloud, enfatizó el enfoque inicial en la preparación para empresas. “Una de las cosas que hicimos fue que queríamos empezar estando listos para empresas cuando lanzamos”, afirmó Surapaneni. “Seguridad, identidad, monitoreo, todo eso lo incorporamos en la especificación. A medida que la gente comenzó a usar nuestro SDK de A2A, recibimos comentarios de que, bueno, necesitamos pequeños ajustes aquí. Necesitamos capacidades adicionales para aplicarlo en escenarios de alto rendimiento.”

Para abordar estas necesidades, la especificación actualizada ahora incluye soporte para gRPC, un framework de alto rendimiento ampliamente utilizado para conectar servicios. Surapaneni destacó a un cliente que actualmente está probando A2A con gRPC en un entorno móvil que involucra una vasta flota de agentes de IA. En el frente de la seguridad, la especificación se ha mejorado con actualizaciones relativas al manejo de agentes no autenticados y autenticados, así como de agentes que operan con privilegios elevados o delegados.

Despliegue Simplificado y un Nuevo Marketplace

A medida que más clientes de Google pasan de experimentar con agentes y A2A a desplegarlos en producción, la demanda de métodos de despliegue más simples y herramientas de monitoreo robustas ha crecido. “A medida que los clientes comenzaron a desplegar en producción, buscan opciones”, explicó Surapaneni. “Así que incorporamos esto en ADK, que es nuestro Kit de Desarrollo de Agentes. Lo hicimos súper fácil, como un par de líneas, o incluso una línea con los valores predeterminados, para convertir un agente en un agente A2A. Luego, una vez que lo construyes, quieres desplegarlo en algún lugar.”

Los clientes ahora tienen opciones de despliegue flexibles: el motor de agentes gestionado (Agent Engine), el despliegue en un contenedor gestionado por Cloud Run, o el despliegue directo a GKE para aquellos que requieren control granular. Google también está extendiendo el despliegue de agentes A2A a Agentspace, permitiendo a las empresas publicar sus agentes dentro del servicio. Esto permitirá a las empresas acceder y gestionar tanto sus agentes desarrollados internamente como los de terceros desde una ubicación centralizada.

En un movimiento relacionado, Google está lanzando un Marketplace de Agentes de IA. Esta plataforma permitirá a los clientes de Google Cloud descubrir y adquirir agentes de Proveedores de Software Independientes (ISV), Integradores de Sistemas Globales (GSI) y otros proveedores. Estos agentes deberán ejecutarse en la Plataforma Google Cloud y someterse al proceso de verificación de Google para garantizar la calidad y la compatibilidad. “Nuestro enfoque de dar a los usuarios empresariales la capacidad de acceder al contenido correcto, las acciones correctas y los agentes relevantes, todo en una sola interfaz, ha sido recibido increíblemente bien”, comentó Surapaneni.

Además, el Servicio de Evaluación Vertex GenAI de Google, que compara aplicaciones con criterios definidos por el desarrollador, ahora puede probar estos agentes A2A gracias a su soporte de protocolo recién añadido.

A2A vs. Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

A pesar de la creciente adopción de A2A, persiste cierta confusión con respecto a su relación con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic. Surapaneni, una figura clave en la creación del protocolo A2A, arrojó luz sobre sus orígenes y la distinción entre ambos.

“La idea fue que a medida que los clientes y todos estos proveedores de tecnología construyen sus propios agentes, de repente te encuentras con, diría yo, inteligencia mundial que están proporcionando”, explicó. “Pero si lo miras desde la perspectiva del cliente, estoy desplegando Salesforce, ServiceNow, Google y quizás algo más. Si estos agentes no pueden hablar entre sí, solo pueden hacer lo que hacen, y no puedo aprovecharlos fácilmente. Esa es la idea clave que me llevó a pensar en cómo puedo hacer que estos agentes hablen entre sí.”

Surapaneni aclaró que una diferencia fundamental radica en su enfoque de la comunicación. Mientras que una llamada MCP es esencialmente una llamada API usando código, A2A tiene como objetivo replicar interacciones de lenguaje natural más matizadas entre agentes. “Te estás perdiendo la capacidad de lenguaje natural y la inteligencia autónoma que tienen estos agentes”, señaló con respecto a MCP. “Así que quise incorporar eso en el protocolo. Así como un humano escribe y chatea con un agente, otro agente puede tener esta conversación ambigua y avanzar hacia un objetivo. No quería perder un intercambio semántico que está ocurriendo, y quería llevar eso a los agentes.”

Concluyó que, si bien MCP sobresale en el manejo de datos estructurados y la invocación de herramientas, A2A está diseñado para la comunicación de ida y vuelta “mucho más matizada y ambigua”, similar a la interacción entre humanos, lo que permite a los agentes llenar vacíos y lograr objetivos de forma colaborativa.