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Hablamos de IA Agéntica: MCP, ADK y A2A para Apps de nueva generación

Published on: octubre 27, 2025

Recientemente, tuvimos el placer de compartir un webinar junto a nuestros partners de Google Cloud, explorando un tema que está revolucionando la forma en que concebimos y construimos aplicaciones: la IA Agéntica. Si te lo perdiste o quieres profundizar, ¡estás en el lugar adecuado! Vamos a desgranar los conceptos clave que están dando forma a la nueva generación de aplicaciones inteligentes: los Agentes de IA, y los protocolos y herramientas que los hacen posibles, como A2A, MCP y ADK.

¿Qué es un Agente de IA?

Primero, aclaremos qué es un «agente» en el contexto de la Inteligencia Artificial. No es simplemente un script, ni solo un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) como Gemini , ni una API aislada.

Un agente de IA es un sistema diseñado con una misión clara y un conjunto de habilidades (herramientas) para cumplirla. Sus características principales son:

Autonomía: Opera sin intervención humana directa.
Percepción: «Entiende» su contexto o entorno.
Razonamiento: Usa su «cerebro» (normalmente un LLM) para planificar y decidir.
Acción: Interactúa con otros sistemas o agentes para ejecutar tareas.

En esencia, combina un LLM (razonamiento), Herramientas (APIs, BBDD, etc.) y un Objetivo definido.

Los Retos del Crecimiento Agéntico

La idea de crear agentes es potente, pero surgen problemas cuando crecen sin control o se desarrollan aisladamente en una organización:

Agentes Monolíticos Inmantenibles: Un agente que intenta abarcar demasiadas funciones (historial de cliente, compras, inventario, soporte…) se vuelve complejo, frágil y difícil de escalar o mantener. Un fallo en una parte puede afectar a todo el sistema.
Silos y Caos: Si cada equipo crea sus propios agentes sin coordinación, se produce duplicidad de esfuerzos, inconsistencias, riesgos de seguridad y una experiencia de usuario fragmentada. Automatizar procesos complejos que requieren la colaboración de estos silos se convierte en una tarea titánica.

Para solucionar esto, necesitamos estándares y herramientas específicas.

A2A: ¿Qué es el Agent-to-Agent?

Imagina un ecosistema donde los agentes, en lugar de ser generalistas aislados, son especialistas que colaboran. Eso es lo que facilita el protocolo Agent-to-Agent (A2A).

A2A es un estándar abierto que permite a los agentes:

Descubrirse: Saber qué otros agentes existen y qué pueden hacer (mediante una «Agent Card» ).
Negociar: Acordar cómo comunicarse.
Gestionar Tareas: Coordinar el estado de las tareas compartidas.
Colaborar: Pedirse ayuda, información o delegar sub-tareas.

Esto posibilita crear una «Agent Mesh» (malla de agentes) , donde un agente principal orquesta a otros especializados para tareas complejas , como planificar un viaje completo. La comunicación se basa en mensajes estructurados (JSON-RPC) sobre HTTP(S) , gestionando el ciclo de vida de las tareas y permitiendo incluso actualizaciones en tiempo real (streaming).

MCP: ¿Qué es el Model Context Protocol?

Mientras A2A gestiona la comunicación entre agentes , el Model Context Protocol (MCP) se enfoca en cómo los agentes interactúan de forma estándar con sus herramientas y recursos (APIs, bases de datos, archivos).

Actualmente, no hay un estándar único para definir y exponer herramientas a los LLMs. MCP propone un protocolo abierto para que las aplicaciones «publiquen» sus herramientas y contexto de forma que cualquier agente compatible pueda descubrirlas y usarlas sin adaptaciones específicas. Esto evita redundancias y facilita la reutilización.

A2A y MCP son complementarios: A2A para la colaboración agente-agente , MCP para la interacción agente-herramienta.

ADK: ¿Qué es el Agent Development Kit?

Además de protocolos, necesitamos herramientas de desarrollo. El Agent Development Kit (ADK) de Google Cloud es un toolkit open-source y code-first para crear, evaluar y desplegar agentes de IA. Sus ventajas:

Flexibilidad (Code-First): Control preciso sobre la lógica.
Centrado en Desarrolladores: Facilita la iteración rápida.
Abierto e Interoperable: Agnóstico al modelo y al despliegue.
Preparado para Empresas: Pensado para sistemas multi-agente escalables.

ADK permite definir distintos tipos de agentes y facilita la integración de herramientas diversas , incluyendo las propias, las pre-construidas de Google (Búsqueda, RAG, etc.) o las de terceros (LangChain, CrewAI). Los agentes ADK se gestionan y escalan en producción mediante Vertex AI Agent Engine.

Un ejemplo de un Ecosistema Agéntico en Acción

Para el caso de un ecommerce, por ejemplo, un ecosistema agéntico óptimo funcionaría de la siguiente forma:

Con A2A, lo dividiríamos en agentes especialistas (tracking, compras, catálogo, soporte) que colaboran.
Con MCP, las herramientas (CRM, ERP, pagos, BBDD) se expondrían de forma estándar y reutilizable.
Con ADK y Agent Engine, construiríamos y gestionaríamos estos agentes de forma escalable.

Google Cloud está impulsando este ecosistema con Gemini Enterprise y Vertex AI Agent Builder , plataformas que facilitan la creación y uso de agentes tanto para usuarios de negocio como para desarrolladores.

El Futuro es Colaborativo e Inteligente

La IA Agéntica, apoyada por protocolos abiertos como A2A y MCP, y herramientas como ADK, nos permite superar las limitaciones de los enfoques monolíticos. Abre la puerta a aplicaciones de nueva generación: modulares, escalables, resilientes y capaces de automatizar procesos cada vez más complejos.

En Luce IT, como partners de Google Cloud, estamos inmersos en este nuevo paradigma, listos para ayudar a nuestros clientes a construir el futuro de sus aplicaciones.

Construir aplicaciones agénticas de nueva generación requiere tanto inteligencia artificial avanzada como una arquitectura robusta. Es imprescindible contar con un socio para navegar este nuevo paradigma y sacar el mejor provecho a estas soluciones. Cualquier duda, siempre puedes preguntarnos.

Acceso al webinar completo.

FAQ

¿Qué es la IA Agéntica?

La IA Agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial (agentes) diseñados con un objetivo específico y un conjunto de habilidades (herramientas) que pueden operar de forma autónoma, percibiendo su entorno, razonando y actuando para cumplir su misión. Van más allá de simples chatbots o automatizaciones.

¿Cuál es la diferencia principal entre A2A y MCP?

A2A (Agent-to-Agent) es un protocolo para que diferentes agentes de IA colaboren entre sí, delegando tareas o compartiendo información. MCP (Model Context Protocol) es un estándar para que los agentes interactúen con sus herramientas (APIs, bases de datos, etc.) de forma unificada. A2A es agente-agente, MCP es agente-herramienta.

¿Qué es el Agent Development Kit (ADK) de Google?

ADK es un conjunto de herramientas de código abierto proporcionado por Google Cloud para que los desarrolladores puedan construir, probar y desplegar agentes de IA de manera más eficiente y estructurada , ofreciendo flexibilidad y control sobre la lógica del agente.

¿Qué beneficios aportan los agentes de IA a las empresas?

Permiten automatizar procesos complejos , mejorar la experiencia del cliente ofreciendo interacciones más naturales y eficientes , reducir tiempos de desarrollo (Time-To-Market) , y adaptarse mejor a las necesidades cambiantes del negocio gracias a su modularidad y escalabilidad.

¿Cómo sacar partido a los agentes de IA?

Los agentes de IA permiten a las empresas automatizar procesos complejos que antes requerían intervención humana. Al combinar razonamiento (LLM) con herramientas específicas (APIs, BBDD), pueden realizar tareas como responder consultas, gestionar trámites o analizar datos de forma autónoma. Esto mejora la eficiencia, reduce costes, libera a los empleados para tareas de mayor valor y puede mejorar la experiencia del cliente al ofrecer respuestas y acciones más rápidas y personalizadas.

¿Cómo crear aplicaciones adaptables al futuro?

La IA Agéntica, especialmente con protocolos como A2A, promueve un enfoque modular. En lugar de construir una aplicación monolítica que hace todo, se crean agentes especializados (uno para pagos, otro para catálogo, etc.) que colaboran. Esto hace que la aplicación sea más flexible y escalable. Si necesitas añadir una nueva función o cambiar una existente, puedes modificar o añadir un agente específico sin rehacer todo el sistema. Herramientas como ADK facilitan este desarrollo modular.

¿Es posible conectar diferentes agentes de IA entre sí? ¿Cómo funciona?

Sí, es posible y se logra mediante el protocolo A2A (Agent-to-Agent). A2A es un estándar abierto que define cómo distintos agentes pueden descubrirse, negociar la forma de comunicarse, colaborar pidiéndose ayuda o delegando tareas, y gestionar el estado de esas tareas compartidas. Esto permite crear una «malla de agentes» donde varios especialistas trabajan juntos para resolver una petición compleja.

¿Qué necesito para empezar a construir un sistema con agentes de IA conectados?

Necesitas una estrategia clara (qué problema quieres resolver), definir los agentes especializados que necesitas, las herramientas (APIs, BBDD) que usarán, y elegir la tecnología adecuada. Protocolos como A2A (para la conexión entre agentes) y MCP (para la conexión con herramientas), junto con kits de desarrollo como ADK y plataformas como Vertex AI Agent Engine de Google Cloud, proporcionan el marco técnico para construir y gestionar estos sistemas de forma robusta y escalable.

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