A medida que maduran las normas de protocolo, ¿están preparadas las empresas para la IA agéntica?
Se han producido avances significativos en la IA en lo que respecta a la IA generativa (GenAI), la IA agéntica y el creciente interés por la IA física. Aunque el hardware, el software, los marcos y los ecosistemas de IA evolucionan rápidamente, la innovación está superando claramente a la adopción. Esta situación recuerda a la de finales de la década de 1990, cuando Internet entró en la conciencia general. En un principio, la adopción por parte de las empresas se vio limitada por las ventajas percibidas de reducción de costes, aumento de la eficiencia y acceso a nuevos mercados.
De forma similar a los efectos transformadores de Internet, la IA agéntica cambiará la forma en que las empresas obtienen inteligencia y trasladan los beneficios a sus clientes. Las organizaciones comprenden claramente que la IA mejora la eficiencia, pero siguen preocupadas por los costes de adopción. Los desarrolladores se sienten abrumados por la gran variedad de marcos, herramientas, modelos y conceptos disponibles y, al mismo tiempo, luchan con formas fundamentales de orquestar sus aplicaciones con los datos empresariales y la inteligencia existente. El reto principal sigue siendo cómo conectar eficazmente herramientas, fuentes de datos y agentes para ofrecer inteligencia a los clientes.
En los últimos tiempos se ha producido un gran revuelo en torno a los protocolos para ayudar a los desarrolladores a adoptar la IA agéntica y los sistemas multiagente. La introducción y evolución de Protocolo de Contexto Modelo (MCP)El Protocolo de Comunicación de Agentes (ACP) y el Protocolo de Agente a Agente (A2A) señalan una nueva era en la que los agentes pueden colaborar eficazmente, intercambiar información, acceder a herramientas y proporcionar inteligencia a través de la nube y los entornos periféricos.
MCP: ¿exageración o esperanza?
La MCP ha generado un importante debate. En los últimos años, hemos asistido a importantes innovaciones en plataformas e infraestructuras de IA. Aunque las RAG y las llamadas a funciones han mejorado las interacciones de la IA, la creación de aplicaciones o agentes de IA sigue siendo un reto para los desarrolladores. Por este motivo, MCP se está convirtiendo en un estándar fundamental que ofrece a los desarrolladores de IA una forma fluida de interactuar con los servicios posteriores y simplificar la creación de contexto. La creación de contexto con datos relevantes es fundamental para crear agentes de alta calidad. MCP responde a estas necesidades y permite la interacción entre LLM y los servicios. Es como el tipo de protocolo Thunderbolt, HDMI y DisplayPort que permite una comunicación eficiente para diferentes propósitos.
MCP simplifica sustancialmente la adopción de la IA agéntica para los desarrolladores. Esta hoja de ruta creada por la comunidad MCP define claramente las prioridades y la dirección, proporcionando una guía útil para la implementación. Las organizaciones también se beneficiarán de las iniciativas clave esbozadas en la hoja de ruta, como el Registro MCP, que permite a los desarrolladores crear una red completa de agentes. La aparición de OAuth como protocolo estándar complementario refuerza aún más los ecosistemas de agentes.
Como cualquier otro marco, MCP tiene sus retos. MCP ofrece una amplia gama de herramientas para apoyar el razonamiento del LLM, pero no da prioridad a la ejecución de tareas coordinadas y de alta calidad. Los desarrolladores pueden tener un control limitado sobre el uso de las herramientas, dependiendo en gran medida de la discreción del LLM. Es importante reconocer que MCP no es una solución universal: una integración cuidadosa de las herramientas y una ingeniería puntual son esenciales para lograr resultados de alta calidad. Otra preocupación es la seguridad. El contexto persistente, las sesiones de larga duración y los avisos estructurados podrían plantear problemas de seguridad que deben abordarse en las primeras fases del diseño del sistema. La escalabilidad también es un problema, pero a medida que evolucione la tecnología, los proveedores irán añadiendo soporte para facilitar su ampliación.
ACP: el facilitador de la colaboración local
ACP es un estándar abierto diseñado para permitir una comunicación fluida entre agentes de IA, independientemente de su tecnología e implementación internas. Proporciona API RESTful estandarizadas para gestionar y ejecutar agentes, y admite interacciones síncronas y asíncronas. ACP se centra en la interoperabilidad, permitiendo que agentes de diferentes pilas tecnológicas colaboren eficazmente. Destaca entre otros protocolos de comunicación por permitir una interacción fluida entre agentes autónomos, optimizada para configuraciones locales como clusters u ordenadores portátiles que ejecutan múltiples agentes cooperantes. Este protocolo se asemeja a los Intents de Android para interactuar con otras aplicaciones, o a los Universal Links y Custom URL Schemes de iOS para ayudar a los desarrolladores a facilitar las interacciones de sistemas complejos a nivel local.
A2A: derribar las barreras entre plataformas
El protocolo A2A de Google es un estándar abierto diseñado para permitir la comunicación y colaboración sin fisuras entre agentes autónomos de IA de distintos marcos o proveedores. Se centra en la interoperabilidad para el intercambio de información, la coordinación y la colaboración entre diversas plataformas y aplicaciones empresariales. Con su enfoque integral del descubrimiento de agentes, la gestión de tareas y la colaboración segura, A2A representa un importante salto adelante.
A2A es una gran ayuda para que los desarrolladores construyan sistemas modulares de IA que funcionen en todas las plataformas y empresas. Se trata de un cambio importante con respecto al enfoque actual, ya que reduce la dependencia del proveedor y permite soluciones más ricas y multidominio. Por ejemplo, un agente de IA empresarial que se ocupe de la calidad de los registros podría coordinarse con agentes independientes para crear análisis operativos utilizando diferentes pilas de software. En esencia, A2A tiene el potencial de convertirse en un protocolo fundamental similar a HTTP para impulsar agentes en todo el mundo.
¿Qué significa todo esto para los desarrolladores?
Todo esto son noticias emocionantes para los desarrolladores. Hasta ahora, han soportado la carga de construir agentes desde cero. Estos nuevos protocolos alivian esta carga. Sin embargo, los frutos de toda la innovación en IA solo se harán realidad cuando los casos de uso complejos que implican la integración de datos y sistemas en múltiples dominios resulten más sencillos.
MCP será el motor de la exposición de funcionalidades en el futuro. Permitirá el acceso interactivo a datos empresariales y de dominio de forma estructurada para que los desarrolladores puedan crear agentes de alta calidad. MCP también permitirá extraer datos de diversas fuentes, como datos de ventas, bases de conocimiento, Wikipedia, datos científicos, etc., para ayudar a los agentes a resolver problemas del mundo real. Además, MCP simplificará la ingeniería de avisos, permitiendo a los servidores proporcionar plantillas más adecuadas para su dominio específico y ayudando a los desarrolladores a construir avisos más fácilmente que antes. Y lo que es más importante, los LLM ya no se verán limitados por datos de entrenamiento obsoletos, sino que podrán acceder a información nueva y diversa a través de los servidores MCP.
ACP facilitará la implantación de agentes de IA en dispositivos periféricos y locales. En los casos en que la mayoría de las decisiones se tomen sobre la marcha en un entorno desconectado, este protocolo será de gran utilidad. Ahora, los desarrolladores pueden construir sistemas modulares que se coordinen con un protocolo estándar para facilitar la IA en los bordes.
A2A cobrará impulso y permitirá a los agentes multiplataforma trabajar juntos para ofrecer una inteligencia superior a los clientes. A2A ayudará a coordinar los agentes construidos utilizando diversos marcos con un estándar común. El principal requisito para ello es construir una tarjeta de agente que permita que los agentes sean utilizados y consumidos por otros.
Estos tres protocolos se complementarán entre sí: utilice MCP para construir agentes, ACP para extenderlos localmente y A2A para extenderlos a través de los límites de la red, tal y como se describe en el diagrama siguiente.
¿Qué significa todo esto para los proveedores de software?
El espacio de la IA está evolucionando de forma significativa y los proveedores de software se esfuerzan por seguir el ritmo de la innovación. La falta de protocolos estándar hace que el retorno de la inversión sea cuestionable y que la creación de casos empresariales precisos para los clientes resulte difícil. Los grandes proveedores, como Amazon y Microsoft, han contado con los recursos necesarios para adaptarse a la velocidad de la innovación, mientras que los proveedores de software medianos han adoptado un enfoque de "esperar y ver". Las nuevas empresas se centraban normalmente en nichos de uso para impulsar su identidad, aunque no había garantías de que su solución fuera a perdurar. Estos protocolos emergentes proporcionan por fin la normalización necesaria para reducir el riesgo y acelerar la adopción.
Ha habido una adopción significativa de MCP, lo que ha dado lugar a que varios proveedores ofrezcan servidores MCP. Couchbase lanzado una versión de MCP diseñada para dar soporte a flujos de trabajo y aplicaciones de inteligencia artificial, permitiendo a los LLM realizar acciones en clusters Couchbase utilizando un conjunto estructurado de herramientas. Cabe esperar más innovaciones en este frente en el futuro. El sector también ha visto implementaciones de MCP mesh para permitir que una red de LLM descentralizados, agentes y nodos de procesamiento intercambien información.
Los estándares de tipo A2A surgieron de proveedores como Amazon, OpenAI y Microsoft, incluyendo el Protocolo de Red de Agentes (ANP) y el Protocolo de Descubrimiento de Agentes (ADP). Naturalmente, las organizaciones quieren influir en los protocolos para utilizar sus propios servicios. Sin embargo, esto podría fragmentar los protocolos y ralentizar su adopción. Es probable que esta fragmentación dé lugar a un nuevo ecosistema de middleware, con la aparición de nuevas empresas que salven las distancias. Los proveedores de software más dinámicos tendrán más éxito a la hora de poner sus servicios a disposición de los clientes.
Como plataforma de datos para desarrolladores que permite a las organizaciones utilizar la IA de forma eficaz, Couchbase está entusiasmado con el desarrollo continuo de estos protocolos y estándares. Estamos preparados para subirnos a esta ola de innovación haciendo que nuestros almacenes de datos se integren a la perfección con estos protocolos para ayudar a los clientes a construir sistemas inteligentes de IA.