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A2A · Agent2Agent

A2A (Agent2Agent) es un protocolo abierto para que agentes de IA de distintos frameworks y proveedores se descubran, se autentiquen y se deleguen tareas entre sí. Es la capa agente-a-agente, complementaria de MCP, que conecta un agente con sus herramientas. Lo creó Google en abril de 2025 y desde junio de 2025 lo gobierna la Linux Foundation; absorbió el Agent Communication Protocol (ACP) de IBM.

Qué es

A2A define cómo coopera un agente con otro cuando ninguno conoce por dentro al otro: cómo se anuncia cada uno, cómo se autentican y cómo se reparten una tarea. Lo presentó Google en abril de 2025 y en junio de 2025 lo donó a la Linux Foundation, que lo mantiene como proyecto abierto bajo licencia Apache 2.0, con el respaldo de más de 150 organizaciones (Google, Microsoft, AWS, Salesforce, SAP, ServiceNow, IBM…).

Técnicamente se apoya en HTTP y JSON-RPC 2.0. Cada agente publica una Agent Card: un documento JSON que describe su identidad, sus capacidades (skills), su endpoint y cómo autenticarse. Un agente cliente descubre esa Agent Card, negocia la interacción y le delega trabajo; el protocolo contempla tareas síncronas, asíncronas de larga duración (con estados y notificaciones push) y streaming de resultados parciales. Los agentes se tratan como cajas opacas: no comparten ni modelo, ni memoria, ni herramientas internas, solo el contrato A2A.

La distinción clave es con MCP · Model Context Protocol: MCP conecta un agente con herramientas y datos (vertical); A2A conecta agentes entre sí (horizontal). No compiten, se usan juntos. En agosto y septiembre de 2025, el Agent Communication Protocol (ACP) de IBM se fusionó con A2A bajo la Linux Foundation, que pasó a ser la referencia para la interoperabilidad agente-a-agente.

Por qué importa

Sin un protocolo común, conectar agentes de distintos proveedores obliga a escribir código de pegamento a medida para cada par: frágil y no escala. A2A estandariza ese contrato, de modo que un agente construido en un framework puede delegar en otro de un proveedor distinto sin acoplarse a su implementación. Es lo que hace posible un mesh de agentes interoperable en vez de silos aislados.

Para la visibilidad importa de forma indirecta pero real: a medida que los asistentes de IA actúan como agentes que delegan en otros, ser una pieza descubrible y consumible dentro de ese tejido —con una Agent Card bien definida— es la extensión natural de la citabilidad. Ya no se trata solo de que te lean, sino de que otros agentes puedan invocarte.

En profundidad

Agent Card: el descubrimiento

El corazón de A2A es la Agent Card, un documento JSON (normalmente en /.well-known/agent.json) donde un agente declara quién es, qué sabe hacer (skills), en qué endpoint vive y qué autenticación exige. Un agente cliente la lee para decidir si delega y cómo. Es, en el mundo agente-a-agente, lo que un sitemap o un buen marcado de Datos estructurados hacen para los buscadores: hacerte descubrible y entendible por una máquina que no te conoce.

Tareas de larga duración

A diferencia de una llamada a herramienta inmediata, A2A modela la tarea como un objeto con ciclo de vida: enviada, en progreso, requiere input, completada o fallida. Soporta interacción síncrona, asíncrona con notificaciones push (webhooks) para trabajos que tardan minutos u horas, y streaming (SSE) para devolver resultados parciales. Está pensado para colaboración real, no solo para un request-response.

Agentes opacos

A2A trata a cada agente como una caja negra: no se comparten el modelo, ni la memoria, ni las herramientas internas; solo se intercambian mensajes según el contrato. Eso preserva la propiedad intelectual y la seguridad de cada parte, y permite que colaboren sistemas que por dentro no tienen nada que ver.

A2A frente a MCP

No son rivales: resuelven planos distintos. MCP conecta UN agente con sus herramientas y datos (vertical). A2A conecta agentes ENTRE SÍ (horizontal). Un sistema maduro usa los dos: cada agente habla MCP con sus herramientas y A2A con sus pares. Confundirlos lleva a arquitecturas mal repartidas.

Qué observar

Las señales que importan.

El ACP de IBM se fusionó aquí

Si encuentras referencias al "Agent Communication Protocol (ACP)" de IBM, ten en cuenta que en 2025 se fusionó con A2A bajo la Linux Foundation y cerró su desarrollo activo. El estándar agente-a-agente vivo es A2A, no ACP.

No confundir con Agent Client Protocol

Existe otro protocolo con sigla parecida —el Agent Client Protocol de Zed— que conecta un editor o cliente con un agente de código. Eso es cliente↔agente; A2A es agente↔agente.

La Agent Card como activo

Publicar una Agent Card clara y honesta —capacidades reales, sin inflar— es a la interoperabilidad de agentes lo que un buen schema es al SEO: te vuelve invocable por sistemas que no te conocen.

Respaldo de industria amplio

Más de 150 organizaciones lo respaldan y vive bajo gobernanza neutral (Linux Foundation, Apache 2.0). Eso reduce el riesgo de lock-in y lo consolida como estándar de facto frente a alternativas propietarias.

Conceptos clave

El vocabulario del término.

Agent Card
Documento JSON donde un agente publica su identidad, capacidades (skills), endpoint y autenticación, para que otros agentes lo descubran y decidan si delegarle tareas.
Agente opaco
Agente tratado como caja negra: colabora vía el contrato A2A sin exponer su modelo, su memoria ni sus herramientas internas.
Skill
Capacidad concreta que un agente declara en su Agent Card (por ejemplo "resumir un PDF" o "consultar un CRM"), para que otros sepan qué puede hacer.
Tarea (Task)
Unidad de trabajo con ciclo de vida propio —enviada, en progreso, completada, fallida— que un agente delega en otro; puede ser síncrona, asíncrona de larga duración o en streaming.
JSON-RPC 2.0
Formato de llamada remota sobre HTTP que A2A usa para el intercambio de mensajes entre agentes.
Linux Foundation
Fundación neutral que desde junio de 2025 gobierna A2A como proyecto abierto (Apache 2.0), tras la donación de Google, y acoge la fusión con el ACP de IBM.

Dónde lo aplicamos

Casos de uso · A2A · Agent2Agent[PENDIENTE]

Aún no mostramos casos.

No inventamos resultados. Cuando tengamos casos reales —anonimizados y medibles— donde este concepto marcó la diferencia, vivirán aquí.

Una pieza del glosario.

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