A2A y MCP para sistemas de agentes

Procesa todo el contenido proveniente de # A2A vs MCP: cómo elegir y cómo combinarlos en sistemas de agentes

Tiempo estimado de lectura: 8 min

• A2A (Agent-to-Agent) y MCP (Model Context Protocol) operan en capas distintas.
• MCP es un protocolo abierto para exponer datos y herramientas a modelos de lenguaje.
• A2A es un patrón arquitectónico donde varios agentes colaboran para resolver problemas.
• Sistemas robustos usan MCP para capacidades y A2A para coordinación.
• Dominicode Labs ofrece un entorno para prototipar agentes y sistemas.

Tabla de contenidos

• A2A vs MCP — qué es cada cosa y por qué importa
• Por qué no es “uno u otro”
• Casos de uso y patrón de adopción
• Arquitectura recomendada: ejemplo práctico
• Riesgos y trampas a evitar
• Operacionalización y gobernanza
• Dominicode Labs: dónde prototipar y validar decisiones
• Conclusión práctica
• FAQ

A2A vs MCP — qué es cada cosa y por qué importa

MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto para exponer datos y herramientas a modelos de lenguaje de forma estandarizada. Piensa en MCP como el enchufe universal: un servidor MCP puede dar acceso a archivos, bases de datos o funciones accionables y cualquier cliente compatible puede usarlos sin reescribir integraciones. Ver especificación: https://github.com/anthropic/mcp

A2A (Agent-to-Agent) es un patrón arquitectónico: varios agentes especializados se comunican, se delegan tareas y colaboran para resolver problemas complejos. No es un estándar único; es una topología. Un A2A sano define roles (planner, worker, auditor) y contratos de mensaje entre agentes.

Resumen rápido:

• MCP = plumbing (conectar modelos con recursos).
• A2A = orchestration (cómo se organizan y comunican múltiples agentes).

Por qué no es “uno u otro”

El error común es pensar que hay que elegir. Los sistemas robustos usan MCP para exponer capacidades y A2A para coordinar quién hace qué. En un flujo real:

1. Un agente de orquestación decide la estrategia.
2. Un agente especialista solicita datos o ejecuta acciones mediante MCP.
3. Otro agente valida resultados y reporta estado a la orquestación.

Si usas MCP sin A2A, tus agentes serán clientes puntuales de recursos, pero la lógica de delegación seguirá centralizada y difícil de escalar. Si usas A2A sin MCP, cada agente mantiene su propio “pegamento” a APIs —duplicación y deuda técnica.

Casos de uso y patrón de adopción

Cuando debes priorizar MCP:

• Necesitas reutilizar integraciones entre múltiples modelos o clientes.
• Buscas limitar la superficie de exposición de datos con un contrato claro.
• Quieres intercambiar el modelo subyacente sin rehacer conectores.

Implementación: desarrolla servidores MCP para tu CRM, logs, y repositorios; usan el mismo protocolo para exponer endpoints que cualquier agente puede consumir. MCP docs: https://github.com/anthropic/mcp

Cuando debes priorizar A2A:

• La tarea se fragmenta en roles distintos (investigador, executor, revisor).
• Requieres resiliencia y substitución dinámica de agentes.
• Necesitas auditoría y checkpoints entre pasos.

Implementación típica: usa un bus de mensajes (Kafka, NATS) o colas (RabbitMQ) y define contratos de mensaje JSON entre agentes. Complementa con monitoreo y circuit breakers para evitar bucles.

Arquitectura recomendada: ejemplo práctico

Caso: sistema de atención al cliente automatizado.

• Capa MCP: servidores MCP para CRM (Postgres), logs y sistema de tickets (Jira). Estos exponen operaciones estándar (read, search, create_ticket).
• URL de referencia MCP: https://github.com/anthropic/mcp
• Capa A2A: agentes con roles:
  • Triaje (recibe la petición).
  • Diagnóstico (consulta logs vía MCP).
  • Remediación (lanza actions vía MCP o crea tickets).
  • Auditor (valida y marca completado).
• Comunicación interna A2A: mensajes en un bus con eventos tipados (request_id, step, payload, status).
• Observabilidad: trazabilidad por request_id y checkpoints.

Resultado: cada agente reutiliza los mismos conectores MCP; la orquestación A2A permite reintentos, paralelismo y supervisión.

Riesgos y trampas a evitar

• No diseñes agentes monolíticos que llamen a todo: terminas con “llamadas spaghetti” y hardcoding de APIs.
• No expongas datos sensibles sin control: MCP facilita estandarizar límites de contexto y scopes.
• Evita ciclos A2A sin límite: siempre modela timeouts, retries y un agente “guardian” que cancele loops.

Operacionalización y gobernanza

Para escalar necesitas:

• Contratos versionados (MCP schema + mensaje A2A).
• Telemetría por request_id, latencias y tasas de error.
• Políticas de seguridad en handshake MCP (auth tokens, scopes).
• Simulaciones unitarias: tests de integración donde agentes reales llaman servidores MCP simulados.

LangChain y otros frameworks ofrecen patrones de agentes y orquestación que pueden guiar el diseño A2A: https://python.langchain.com/en/latest/modules/agents/

Dominicode Labs: dónde prototipar y validar decisiones

Si estás evaluando el trade-off entre A2A y MCP en un caso real, hay que pasar del diagrama a la ejecución. Dominicode Labs es un entorno pensado para eso: prototipado de agentes, servidores MCP y pipelines con n8n o sistemas de colas. En el Lab validamos prompts, contratos MCP y patterns A2A con observabilidad y tests reproducibles.

Qué puedes lograr en el Lab:

• Implementar un servidor MCP que exponga tu CRM de forma segura.
• Desplegar un conjunto de agentes A2A que ejecuten flujos (triaje → diagnóstico → remediación).
• Medir latencia, tasas de error y costes por request.

Conclusión práctica

A2A vs MCP no es una pelea; es una colaboración. Usa MCP para estandarizar acceso a capacidades y evita replicar conectores. Usa A2A para distribuir responsabilidad, escalar trabajos complejos y añadir gobernanza. Diseña con ambos en mente y valida rápido: si no puedes ejecutar la orquestación con monitoreo y tests, la arquitectura será solo teoría.

FAQ

• ¿Qué es A2A?
• ¿Qué es MCP?
• ¿Por qué usar MCP?
• ¿Por qué usar A2A?
• ¿Qué patrones existen en el uso de A2A y MCP?

¿Qué es A2A?

A2A (Agent-to-Agent) es un patrón arquitectónico donde numerosos agentes colaboran, se delegan tareas y se comunican para resolver problemas complejos.

¿Qué es MCP?

MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto que permite la exposición estandarizada de datos y herramientas a modelos de lenguaje.

¿Por qué usar MCP?

Usar MCP permite reutilizar integraciones entre modelos, limitar la exposición de datos y facilitar el intercambio de modelos subyacentes sin tener que rehacer conectores.

¿Por qué usar A2A?

Usar A2A permite delegar responsabilidades entre roles distintos, asegurar resiliencia y realizar auditorías en los procesos.

¿Qué patrones existen en el uso de A2A y MCP?

Existen patrones como el uso de servidores MCP en la capa de datos, combinados con A2A para la orquestación y la logística de los procesos.