Protocolo A2A
El protocolo A2A (Agent2Agent) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA creados por distintos proveedores sobre distintos frameworks descubrirse entre sí, comunicarse de forma segura y delegarse trabajo. Google lo anunció en abril de 2025 con más de 50 socios y lo donó a la Linux Foundation ese junio, donde ahora se mantiene bajo una gobernanza neutral con licencia Apache 2.0.
El protocolo A2A (Agent2Agent) es un estándar abierto que permite a los agentes de IA creados por distintos proveedores sobre distintos frameworks descubrirse entre sí, comunicarse de forma segura y delegarse trabajo. Google lo anunció en abril de 2025 con más de 50 socios y lo donó a la Linux Foundation ese junio, donde ahora se mantiene bajo una gobernanza neutral con licencia Apache 2.0.
Por qué es importante
A medida que crece el ecosistema de agentes, la estructura pasa de "un agente lo hace todo" a "agentes especializados colaboran". El problema: cada agente está construido por una empresa distinta sobre una plataforma distinta. A2A actúa como el lenguaje común entre ellos. Donde el MCP conecta a los agentes con herramientas y datos, A2A conecta a los agentes entre sí; juntos forman la pila de comunicación de la web agéntica. En 2026 llegó una versión estable 1.0; en abril de ese año más de 150 organizaciones participaban, con soporte general (GA) en plataformas importantes como Microsoft Copilot Studio, Azure AI Foundry y Amazon Bedrock AgentCore: uso en producción, no pilotos.
Cómo funciona
A2A se construye sobre estándares web existentes: HTTP, SSE y JSON-RPC.
- Agent Card: Un documento JSON en el que un agente declara su identidad y sus capacidades. Publicado en una dirección estándar, permite que otros agentes decidan qué trabajo se les puede delegar. Las versiones recientes añaden firmas para la verificación del dominio.
- Ciclo de vida de las Task: La colaboración ocurre en unidades de Task, con seguimiento de estado y streaming para todo, desde peticiones instantáneas hasta trabajos de larga duración que tardan horas.
- Principios de diseño: Seguro por defecto (autenticación y autorización de nivel empresarial), soporte para tareas de larga duración e independencia de la modalidad, abarcando texto, audio y vídeo.
Relación con MCP
A2A y MCP son complementarios, no competidores. MCP estandariza la conexión "vertical" —un agente que llama a herramientas y obtiene contexto, de forma muy parecida a la llamada a funciones—, mientras que A2A estandariza la conexión "horizontal" de agentes que se delegan trabajo entre sí. Los sistemas multiagente reales usan ambos: cada agente maneja sus propias herramientas mediante MCP y colabora con otros agentes mediante A2A. Extensiones como AP2 (Agent Payments Protocol), que gestiona los pagos, se están incorporando sobre la misma pila.
Implicaciones para el GEO
A medida que A2A se generaliza, "a través de agentes" se convierte en una nueva vía por la que el contenido y los servicios se descubren. El agente personal de un usuario delega en un agente de reservas de viajes, que a su vez elige qué fuentes de información consultar. Para ser elegido en ese entorno, el contenido debe ser legible por máquina y la información de marca debe mantenerse coherente en todo el ecosistema de agentes. Los equipos de contenido rara vez implementarán A2A directamente, pero la dirección que señala —el descubrimiento mediado por agentes como la siguiente etapa de la búsqueda— se traslada de lleno a la estrategia de contenido.
Sources:
- A2A Protocol Documentation
- Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google for Developers
- Linux Foundation Launches the Agent2Agent Protocol Project - The Linux Foundation
Cómo ayuda inblog
A medida que crece la colaboración entre agentes, el contenido lo leen cada vez más los agentes antes que las personas. El marcado estructurado y los metadatos claros de un blog de inblog dan a los agentes la evidencia que necesitan para evaluar el tema y la fiabilidad de una pieza. Los formatos que los agentes pueden extraer con facilidad —tablas comparativas, FAQ, párrafos de definición concisos— aumentan las probabilidades de que tu contenido sea elegido incluso en entornos multiagente.