{"id":17186,"date":"2025-06-09T10:30:14","date_gmt":"2025-06-09T17:30:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=17186"},"modified":"2025-08-13T06:52:43","modified_gmt":"2025-08-13T13:52:43","slug":"ai-agents-next-gen-protocol-revolution","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/ai-agents-next-gen-protocol-revolution\/","title":{"rendered":"Agentes de IA: La revoluci\u00f3n de los protocolos que impulsa la inteligencia empresarial de nueva generaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<h2>A medida que maduran las normas de protocolo, \u00bfest\u00e1n preparadas las empresas para la IA ag\u00e9ntica?<\/h2>\n<p>Se han producido avances significativos en la IA en lo que respecta a la IA generativa (GenAI), la IA ag\u00e9ntica y el creciente inter\u00e9s por la IA f\u00edsica. Aunque el hardware, el software, los marcos y los ecosistemas de IA evolucionan r\u00e1pidamente, la innovaci\u00f3n est\u00e1 superando claramente a la adopci\u00f3n. Esta situaci\u00f3n recuerda a la de finales de la d\u00e9cada de 1990, cuando Internet entr\u00f3 en la conciencia general. En un principio, la adopci\u00f3n por parte de las empresas se vio limitada por las ventajas percibidas de reducci\u00f3n de costes, aumento de la eficiencia y acceso a nuevos mercados.<\/p>\n<p>De forma similar a los efectos transformadores de Internet, la IA ag\u00e9ntica cambiar\u00e1 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 adopci\u00f3n. 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 c\u00f3mo conectar eficazmente herramientas, fuentes de datos y agentes para ofrecer inteligencia a los clientes.<\/p>\n<p>En los \u00faltimos tiempos se ha producido un gran revuelo en torno a los protocolos para ayudar a los desarrolladores a adoptar la IA ag\u00e9ntica y los sistemas multiagente. La introducci\u00f3n y evoluci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/modelcontextprotocol.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Protocolo de Contexto Modelo (MCP)<\/a>El Protocolo de Comunicaci\u00f3n de Agentes (ACP) y el Protocolo de Agente a Agente (A2A) se\u00f1alan una nueva era en la que los agentes pueden colaborar eficazmente, intercambiar informaci\u00f3n, acceder a herramientas y proporcionar inteligencia a trav\u00e9s de la nube y los entornos perif\u00e9ricos.<\/p>\n<h3>MCP: \u00bfexageraci\u00f3n o esperanza?<\/h3>\n<p>La MCP ha generado un importante debate. En los \u00faltimos a\u00f1os, 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 creaci\u00f3n de aplicaciones o agentes de IA sigue siendo un reto para los desarrolladores. Por este motivo, MCP se est\u00e1 convirtiendo en un est\u00e1ndar fundamental que ofrece a los desarrolladores de IA una forma fluida de interactuar con los servicios posteriores y simplificar la creaci\u00f3n de contexto. La creaci\u00f3n de contexto con datos relevantes es fundamental para crear agentes de alta calidad. MCP responde a estas necesidades y permite la interacci\u00f3n entre LLM y los servicios. Es como el tipo de protocolo Thunderbolt, HDMI y DisplayPort que permite una comunicaci\u00f3n eficiente para diferentes prop\u00f3sitos.<\/p>\n<p>MCP simplifica sustancialmente la adopci\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica para los desarrolladores. <a href=\"https:\/\/modelcontextprotocol.io\/development\/roadmap\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Esta hoja de ruta<\/a> creada por la comunidad MCP define claramente las prioridades y la direcci\u00f3n, proporcionando una gu\u00eda \u00fatil para la implementaci\u00f3n. Las organizaciones tambi\u00e9n se beneficiar\u00e1n 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 aparici\u00f3n de OAuth como protocolo est\u00e1ndar complementario refuerza a\u00fan m\u00e1s los ecosistemas de agentes.<\/p>\n<p>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 ejecuci\u00f3n 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 discreci\u00f3n del LLM. Es importante reconocer que MCP no es una soluci\u00f3n universal: una integraci\u00f3n cuidadosa de las herramientas y una ingenier\u00eda puntual son esenciales para lograr resultados de alta calidad. Otra preocupaci\u00f3n es la seguridad. El contexto persistente, las sesiones de larga duraci\u00f3n y los avisos estructurados podr\u00edan plantear problemas de seguridad que deben abordarse en las primeras fases del dise\u00f1o del sistema. La escalabilidad tambi\u00e9n es un problema, pero a medida que evolucione la tecnolog\u00eda, los proveedores ir\u00e1n a\u00f1adiendo soporte para facilitar su ampliaci\u00f3n.<\/p>\n<h3>ACP: el facilitador de la colaboraci\u00f3n local<\/h3>\n<p>ACP es un est\u00e1ndar abierto dise\u00f1ado para permitir una comunicaci\u00f3n fluida entre agentes de IA, independientemente de su tecnolog\u00eda e implementaci\u00f3n internas. Proporciona API RESTful estandarizadas para gestionar y ejecutar agentes, y admite interacciones s\u00edncronas y as\u00edncronas. ACP se centra en la interoperabilidad, permitiendo que agentes de diferentes pilas tecnol\u00f3gicas colaboren eficazmente. Destaca entre otros protocolos de comunicaci\u00f3n por permitir una interacci\u00f3n fluida entre agentes aut\u00f3nomos, optimizada para configuraciones locales como clusters u ordenadores port\u00e1tiles que ejecutan m\u00faltiples 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.<\/p>\n<h3>A2A: derribar las barreras entre plataformas<\/h3>\n<p>El protocolo A2A de Google es un est\u00e1ndar abierto dise\u00f1ado para permitir la comunicaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n sin fisuras entre agentes aut\u00f3nomos de IA de distintos marcos o proveedores. Se centra en la interoperabilidad para el intercambio de informaci\u00f3n, la coordinaci\u00f3n y la colaboraci\u00f3n entre diversas plataformas y aplicaciones empresariales. Con su enfoque integral del descubrimiento de agentes, la gesti\u00f3n de tareas y la colaboraci\u00f3n segura, A2A representa un importante salto adelante.<\/p>\n<p>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 m\u00e1s ricas y multidominio. Por ejemplo, un agente de IA empresarial que se ocupe de la calidad de los registros podr\u00eda coordinarse con agentes independientes para crear an\u00e1lisis 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.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 significa todo esto para los desarrolladores?<\/h2>\n<p>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 innovaci\u00f3n en IA solo se har\u00e1n realidad cuando los casos de uso complejos que implican la integraci\u00f3n de datos y sistemas en m\u00faltiples dominios resulten m\u00e1s sencillos.<\/p>\n<p>MCP ser\u00e1 el motor de la exposici\u00f3n de funcionalidades en el futuro. Permitir\u00e1 el acceso interactivo a datos empresariales y de dominio de forma estructurada para que los desarrolladores puedan crear agentes de alta calidad. MCP tambi\u00e9n permitir\u00e1 extraer datos de diversas fuentes, como datos de ventas, bases de conocimiento, Wikipedia, datos cient\u00edficos, etc., para ayudar a los agentes a resolver problemas del mundo real. Adem\u00e1s, MCP simplificar\u00e1 la ingenier\u00eda de avisos, permitiendo a los servidores proporcionar plantillas m\u00e1s adecuadas para su dominio espec\u00edfico y ayudando a los desarrolladores a construir avisos m\u00e1s f\u00e1cilmente que antes. Y lo que es m\u00e1s importante, los LLM ya no se ver\u00e1n limitados por datos de entrenamiento obsoletos, sino que podr\u00e1n acceder a informaci\u00f3n nueva y diversa a trav\u00e9s de los servidores MCP.<\/p>\n<p>ACP facilitar\u00e1 la implantaci\u00f3n de agentes de IA en dispositivos perif\u00e9ricos y locales. En los casos en que la mayor\u00eda de las decisiones se tomen sobre la marcha en un entorno desconectado, este protocolo ser\u00e1 de gran utilidad. Ahora, los desarrolladores pueden construir sistemas modulares que se coordinen con un protocolo est\u00e1ndar para facilitar la IA en los bordes.<\/p>\n<p>A2A cobrar\u00e1 impulso y permitir\u00e1 a los agentes multiplataforma trabajar juntos para ofrecer una inteligencia superior a los clientes. A2A ayudar\u00e1 a coordinar los agentes construidos utilizando diversos marcos con un est\u00e1ndar com\u00fan. El principal requisito para ello es construir una tarjeta de agente que permita que los agentes sean utilizados y consumidos por otros.<\/p>\n<p>Estos tres protocolos se complementar\u00e1n entre s\u00ed: utilice MCP para construir agentes, ACP para extenderlos localmente y A2A para extenderlos a trav\u00e9s de los l\u00edmites de la red, tal y como se describe en el diagrama siguiente.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17187 size-large\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-1024x614.png\" alt=\"multi-agent agentic AI architecture\" width=\"900\" height=\"540\" srcset=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-1024x614.png 1024w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-300x180.png 300w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-768x461.png 768w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-18x12.png 18w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1-1320x792.png 1320w, https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2025\/06\/image1.png 1484w\" sizes=\"auto, (max-width: 900px) 100vw, 900px\" \/><\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 significa todo esto para los proveedores de software?<\/h2>\n<p>El espacio de la IA est\u00e1 evolucionando de forma significativa y los proveedores de software se esfuerzan por seguir el ritmo de la innovaci\u00f3n. La falta de protocolos est\u00e1ndar hace que el retorno de la inversi\u00f3n sea cuestionable y que la creaci\u00f3n de casos empresariales precisos para los clientes resulte dif\u00edcil. Los grandes proveedores, como Amazon y Microsoft, han contado con los recursos necesarios para adaptarse a la velocidad de la innovaci\u00f3n, 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 hab\u00eda garant\u00edas de que su soluci\u00f3n fuera a perdurar. Estos protocolos emergentes proporcionan por fin la normalizaci\u00f3n necesaria para reducir el riesgo y acelerar la adopci\u00f3n.<\/p>\n<p>Ha habido una adopci\u00f3n significativa de MCP, lo que ha dado lugar a que varios proveedores ofrezcan servidores MCP. Couchbase <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/introducing-couchbase-mcp-server-ai-agents\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lanzado<\/a> una versi\u00f3n de MCP dise\u00f1ada 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 m\u00e1s innovaciones en este frente en el futuro. El sector tambi\u00e9n ha visto implementaciones de MCP mesh para permitir que una red de LLM descentralizados, agentes y nodos de procesamiento intercambien informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Los est\u00e1ndares 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 podr\u00eda fragmentar los protocolos y ralentizar su adopci\u00f3n. Es probable que esta fragmentaci\u00f3n d\u00e9 lugar a un nuevo ecosistema de middleware, con la aparici\u00f3n de nuevas empresas que salven las distancias. Los proveedores de software m\u00e1s din\u00e1micos tendr\u00e1n m\u00e1s \u00e9xito a la hora de poner sus servicios a disposici\u00f3n de los clientes.<\/p>\n<p>Como plataforma de datos para desarrolladores que permite a las organizaciones utilizar la IA de forma eficaz, Couchbase est\u00e1 entusiasmado con el desarrollo continuo de estos protocolos y est\u00e1ndares. Estamos preparados para subirnos a esta ola de innovaci\u00f3n haciendo que nuestros almacenes de datos se integren a la perfecci\u00f3n con estos protocolos para ayudar a los clientes a construir sistemas inteligentes de IA.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>As protocol standards mature, are enterprises ready for agentic AI? 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