A2A vs MCP: gli agenti di IA hanno davvero bisogno di entrambi i protocolli?

L’architettura degli agenti AI sta iniziando a dividersi in due livelli.

Un livello riguarda il fornire a un assistente AI l’accesso a strumenti, dati, API, file, database, sistemi di ricerca, calendari, sistemi di ticketing e altre funzionalità esterne — ed è qui che entra in gioco MCP.

L’altro livello riguarda il fatto che un agente AI scopra, comunichi con, deleghi e collabori con un altro agente AI, potenzialmente sviluppato da un altro team, framework, fornitore o organizzazione — ed è qui che entra in gioco A2A.

La parte fastidiosa è che entrambi i protocolli vengono spesso discussi come se risolvessero lo stesso problema, e non è così. C’è una sovrapposizione ai margini, ed è proprio lì che nasce la maggior parte della confusione. Ma il modello mentale pulito è semplice:

MCP è principalmente agente-strumento e A2A è principalmente agente-agente.

Ciò non significa che ogni sistema AI abbia bisogno di entrambi. In realtà, la maggior parte dei piccoli progetti di agenti dovrebbe probabilmente iniziare con MCP e ignorare A2A finché non avrà un vero confine multi-agente. Ma se si stanno costruendo sistemi di agenti più grandi, specialmente sistemi con agenti distribuiti separatamente, agenti specializzati, agenti di fornitori o task delegati di lunga durata, A2A inizia a avere senso.

Questo articolo spiega la differenza, la sovrapposizione, i compromessi architetturali e quando effettivamente hai bisogno di entrambi.

Cos’è MCP?

MCP sta per Model Context Protocol (Protocollo di Contesto del Modello).

È un protocollo aperto per connettere applicazioni e agenti AI a strumenti, risorse e prompt esterni. In termini pratici, MCP consente a un host AI come un assistente desktop, un IDE, un agente di codifica o un’applicazione di chat di connettersi a uno o più server MCP.

Un server MCP può esporre funzionalità come:

• Strumenti: funzioni chiamabili che il modello può utilizzare
• Risorse: contesto leggibile come file, dati API, documenti o record del database
• Prompt: template di prompt o flussi di lavoro riutilizzabili

L’architettura ufficiale di MCP è basata su un modello host, client e server.

L’host MCP è l’applicazione con cui l’utente interagisce. Il client MCP è il componente del protocollo che mantiene una connessione a un server MCP specifico. Il server MCP espone le funzionalità al client.

Ad esempio, un assistente di codifica potrebbe connettersi a:

• Un server MCP del filesystem
• Un server MCP di GitHub
• Un server MCP del database
• Un server MCP di Sentry
• Un server MCP di Slack

Dal punto di vista dell’utente, l’assistente diventa più utile. Dal punto di vista dell’architettura di sistema, l’assistente ha ottenuto un accesso controllato al contesto e alle azioni esterne.

Questo è il valore principale di MCP: standardizza come un’applicazione AI raggiunge strumenti e contesto.

MCP è meglio compreso come integrazione degli strumenti

MCP non riguarda solo gli strumenti, ma gli strumenti sono il modo più semplice per capirlo.

Senza MCP, ogni applicazione AI ha bisogno di codice di integrazione personalizzato per ogni sistema esterno. Un framework di agenti ha il proprio formato di plugin. Un altro ha il proprio schema di strumenti. Un altro ha un modello di wrapper API diverso. Ogni integrazione viene ricostruita di nuovo e di nuovo.

MCP cerca di ridurre questo spreco.

Se un fornitore di strumenti espone un server MCP, molti client compatibili con MCP possono utilizzarlo. Se uno sviluppatore costruisce un server MCP per un sistema interno, più applicazioni AI possono connettersi ad esso. Guide di implementazione pratica per server MCP in Go e server MCP in Python mostrano quanto sia semplice lo strato di integrazione una volta che il protocollo fa il lavoro pesante.

Questo è il motivo per cui MCP è diventato importante così rapidamente. Risolve un problema di integrazione noioso ma doloroso.

E i problemi di integrazione noiosi sono di solito dove nascono gli standard duraturi — quelli che sopravvivono proprio perché riducono il lavoro ripetitivo che tutti devono fare comunque.

Cos’è A2A?

A2A sta per Agent2Agent Protocol (Protocollo Agente-Agente).

È uno standard aperto per la comunicazione e l’interoperabilità tra sistemi di agenti AI indipendenti. Per un’analisi più approfondita dei singoli mattoni costitutivi — Agent Cards, ciclo di vita dei task, messaggi, parti e artefatti — Cos’è il Protocollo A2A? Agent Cards e Task Spiegati copre ciascun concetto in dettaglio completo. La specifica ufficiale A2A descrive il protocollo come un modo per gli agenti costruiti con framework, linguaggi o fornitori diversi di comunicare attraverso un modello di interazione comune.

La frase chiave è sistemi di agenti indipendenti.

A2A non riguarda principalmente il dare a un assistente l’accesso a una calcolatrice, un database o un filesystem. Riguarda un agente che comunica con un altro agente che ha le proprie funzionalità, stato, policy, modello di task e potenzialmente i propri strumenti dietro le quinte.

Un agente A2A può pubblicizzare cosa può fare tramite un Agent Card. Un altro agente o client può scoprire quella capacità, inviare un task, scambiare messaggi, ricevere artefatti e tracciare il ciclo di vita del task.

A2A introduce concetti come:

• Agent Cards
• Agenti e client
• Task
• Messaggi
• Parti
• Artefatti
• Stati dei task
• Streaming e lavoro asincrono

Presi insieme, questi concetti fanno sembrare A2A più un protocollo di collaborazione tra agenti che un semplice protocollo di invocazione degli strumenti — è progettato attorno all’idea che gli agenti abbiano identità, stato e relazioni in corso con altri agenti.

A2A è meglio compreso come collaborazione tra agenti

Immagina che un utente chieda a un assistente aziendale:

“Prepara un brief sull’ingresso nel mercato giapponese, includi considerazioni legali, rischi di pricing e un piano di lancio del progetto.”

Un assistente semplice potrebbe provare a fare tutto da solo. Ma un sistema di agenti più grande potrebbe delegare parti del lavoro:

• Un agente di ricerca raccoglie informazioni di mercato
• Un agente legale controlla le considerazioni regolamentari
• Un agente finanziario stima il rischio di pricing
• Un agente di pianificazione del progetto produce un piano di consegna
• Un agente di scrittura assembla il brief finale

Se quegli agenti sono tutte funzioni interne all’interno di un’unica codebase, potresti non aver bisogno di A2A. Puoi semplicemente chiamare funzioni o servizi direttamente.

Ma se quegli agenti sono sistemi indipendenti, potenzialmente posseduti da team o fornitori diversi, allora un protocollo standard agente-agente diventa utile.

Questo è il caso d’uso di A2A.

A2A vs MCP: La Semplice Differenza

Il confronto più semplice è questo:

Quella tabella non è perfetta, ma è utile per costruire un modello mentale iniziale. In breve, MCP risponde alla domanda “Come fa questa applicazione AI ad accedere alle funzionalità esterne?” mentre A2A risponde “Come fa questo agente a lavorare con un altro agente?”.

La distinzione è importante perché l’integrazione degli strumenti e la collaborazione degli agenti hanno modalità di fallimento diverse. Una cattiva chiamata allo strumento potrebbe restituire dati errati o modificare il file sbagliato, ma una cattiva delega di agenti potrebbe creare una catena di responsabilità non chiara, filtrare contesto sensibile, creare loop tra agenti, duplicare il lavoro o produrre un artefatto che nessuno può auditare. A2A si trova a un livello più alto nell’architettura, e le sue modalità di fallimento comportano conseguenze corrispondentemente più elevate.

Perché gli Sviluppatori Confondono A2A e MCP

La confusione è comprensibile.

Molti server MCP non sono solo strumenti stupidi. Alcuni server MCP possono eseguire lavori multi-step. Alcuni espongono funzionalità di alto livello che sembrano agentiche. Un server MCP potrebbe avvolgere un servizio di pianificazione, un sistema di recupero o persino un altro flusso di lavoro alimentato da LLM.

A quel punto, la linea diventa sfocata.

Se uno strumento MCP chiamato research_topic esegue un flusso di lavoro di ricerca complesso, è uno strumento o un agente?

La risposta onesta è: architetture, dipende.

Se l’host lo tratta come una funzionalità chiamabile con uno schema di strumenti, funziona come uno strumento.

Se ha la propria identità, funzionalità, ciclo di vita dei task, messaggi, artefatti e comportamento di delega, inizia a sembrare un agente.

Questo è il motivo per cui “A2A vs MCP” è il modo sbagliato di inquadrare la questione quando diventa un dibattito religioso. Il modo migliore di inquadrarla è:

• Questa funzionalità esterna è meglio modellata come strumento?
• O è meglio modellata come un agente indipendente?

Questa decisione dovrebbe guidare la scelta del protocollo.

Il Caso per Solo MCP

La maggior parte dei progetti AI dovrebbe iniziare con solo MCP — questa è una posizione leggermente opinabile, ma pratica.

Se stai costruendo un assistente di codifica, un chatbot interno, un flusso di lavoro AI locale, un agente di automazione personale o un semplice assistente aziendale, il primo problema di solito non è la collaborazione agente-agente. Il primo problema è l’accesso agli strumenti.

Hai bisogno che l’assistente legga file, interroghi database, cerchi documenti, chiami API, apra ticket, riassuma log, ispezioni metriche o aggiorni record.

MCP si adatta molto bene a questo.

Usa solo MCP quando:

• Il tuo agente ha bisogno principalmente di accesso a strumenti e dati
• Controlli l’applicazione host
• Controlli la maggior parte delle integrazioni
• I sistemi esterni non sono realmente agenti autonomi
• Il flusso di lavoro è principalmente sincrono o di breve durata
• Una normale chiamata allo strumento è sufficiente
• Non hai bisogno della scoperta degli agenti
• Non hai bisogno dello stato del task tra agenti
• Non hai bisogno di artefatti da agenti indipendenti

Per molti sistemi, MCP più una buona architettura dell’applicazione è sufficiente. Molti team sovraccaricheranno A2A in sistemi che sono davvero solo assistenti che usano strumenti, e questo non è un problema di protocollo — è un problema di disciplina architetturale che nessun protocollo può risolvere per te.

Il Caso per Solo A2A

I sistemi solo A2A sono meno comuni, ma possono esistere.

Potresti usare A2A senza MCP quando il sistema riguarda principalmente la comunicazione tra agenti, e ogni agente gestisce già i propri strumenti internamente.

Ad esempio:

• Un marketplace di agenti specializzati
• Un’integrazione agente-fornitore da fornitore a fornitore
• Un flusso di lavoro cross-organizzazione
• Un sistema multi-agente in cui ogni agente ha il proprio toolchain privato
• Una rete di delega in cui i client non dovrebbero conoscere i dettagli degli strumenti interni

In questo modello, A2A è il confine pubblico tra agenti gestiti in modo indipendente. L’Agente A non ha bisogno di sapere se l’Agente B usa PostgreSQL, Elasticsearch, MCP, LangChain, API personalizzate o script shell dietro le quinte. L’Agente A ha solo bisogno di sapere cosa può fare l’Agente B, come inviargli un task e come ricevere i risultati.

Questa è un’astrazione pulita.

Usa solo A2A quando:

• Stai esponendo agenti come servizi indipendenti
• Il chiamante non dovrebbe conoscere gli strumenti interni dell’agente
• La scoperta delle capacità degli agenti è importante
• La delega è più importante dell’accesso diretto agli strumenti
• I task possono essere di lunga durata
• I risultati possono includere artefatti
• Gli agenti possono essere costruiti da fornitori o team diversi

A2A è più forte ai confini di sistema, dove gli agenti di proprietà indipendente devono scambiare task e artefatti senza esporre i loro toolchain interni. Non è un protocollo che devi collegare in ogni livello di ogni runtime degli agenti.

Il Caso per l’Uso di Entrambi A2A e MCP

L’architettura più interessante non è A2A vs MCP. È A2A più MCP.

In questo pattern, un agente espone un’interfaccia A2A ad altri agenti, ma internamente usa MCP per accedere agli strumenti.

Questo ti dà due livelli puliti:

• A2A all’esterno: come gli agenti comunicano tra loro
• MCP all’interno: come ogni agente accede a strumenti, dati e servizi

Questo è probabilmente il modello mentale più durevole.

Un agente di supporto clienti potrebbe esporre un’interfaccia A2A. Altri agenti possono delegare task relativi al supporto a esso. Internamente, l’agente di supporto usa server MCP per Zendesk, Slack, ricerca della documentazione, ricerca CRM e recupero delle policy interne.

Un agente DevOps potrebbe esporre un’interfaccia A2A. Altri agenti possono chiedergli di indagare su un incidente. Internamente, usa server MCP per Prometheus, Grafana, GitHub, Kubernetes, log e API cloud.

Un agente finanziario potrebbe esporre un’interfaccia A2A. Altri agenti possono richiedere un’analisi del budget. Internamente, usa server MCP per fogli di calcolo, sistemi di contabilità, database delle fatture e modelli di previsione.

Questo pattern preserva confini puliti tra gli agenti. Altri agenti non hanno bisogno di accesso diretto a ogni strumento — comunicano con l’agente specializzato, che decide internamente quali strumenti sono necessari per completare il task.

È così che tendono a funzionare anche le organizzazioni reali. Non si dà a tutti l’accesso diretto al database di produzione. Si chiede al team o al servizio responsabile di quel dominio.

Architettura di Riferimento: A2A All’Esterno, MCP All’Interno

Un’architettura multi-agente pratica potrebbe apparire così:

Utente
  |
  v
Assistente principale o orchestratore
  |
  |-- A2A --> Agente di ricerca
  |              |
  |              |-- MCP --> Ricerca web
  |              |-- MCP --> Archiviazione documenti
  |
  |-- A2A --> Agente di codifica
  |              |
  |              |-- MCP --> GitHub
  |              |-- MCP --> Filesystem
  |              |-- MCP --> Sistema CI
  |
  |-- A2A --> Agente DevOps
                 |
                 |-- MCP --> Metriche
                 |-- MCP --> Log
                 |-- MCP --> Kubernetes

In questo design, A2A gestisce la delega tra gli agenti mentre MCP gestisce l’integrazione tra ogni agente e i suoi strumenti. L’orchestratore non ha bisogno di conoscere ogni strumento disponibile per ogni specialista — ha solo bisogno di sapere quale agente è responsabile per quale tipo di lavoro, il che riduce il sovraccarico degli strumenti e mantiene l’architettura complessiva più modulare. Per un trattamento più approfondito di come l’inferenza, la memoria, il routing e gli strumenti si integrano all’interno di un assistente di produzione, Architettura dell’Assistente AI: LLM, Memoria, Strumenti, Routing, Osservabilità copre quegli strati in dettaglio.

Quando A2A è un Eccesso

A2A è un eccesso quando l’“altro agente” è davvero solo una funzione.

Se la tua applicazione ha un unico flusso di lavoro LLM che chiama alcuni strumenti, non aggiungere A2A solo perché suona moderno. Una funzione Python, un endpoint HTTP, una coda o uno strumento MCP potrebbero essere sufficienti.

A2A potrebbe essere troppo quando:

• C’è solo un agente
• Tutti i componenti sono in un’unica codebase
• Il flusso di lavoro è breve e sincrono
• Non hai bisogno della scoperta
• Non hai bisogno dello stato del task indipendente
• Non hai bisogno di un’identità agente separata
• Non ti aspetti agenti di terze parti
• Non hai bisogno di interoperabilità tra fornitori o framework

I protocolli non sono gratis — aggiungono concetti, infrastruttura, superficie di debugging, preoccupazioni di sicurezza e costi operativi. Un’API noiosa o una semplice chiamata di funzione è a volte la scelta ingegneristica migliore, e ricorrere ad A2A per abitudine piuttosto che per necessità è una sua forma di over-engineering. Scegliere l’opzione più semplice non è anti-A2A; è pro-architettura.

Quando MCP Non è Sufficiente

MCP inizia a sembrare insufficiente quando lo usi per rappresentare cose che sono chiaramente agenti.

Ad esempio, supponi che un server MCP esponga uno strumento chiamato:

complete_enterprise_procurement_review

Quello strumento fa quanto segue:

• Legge i dati del fornitore
• Controlla le regole delle policy
• Fa domande chiarificatrici
• Delega la revisione legale
• Produce un rapporto di rischio
• Restituisce più artefatti
• Esegue per 20 minuti
• Mantiene lo stato del task
• Richiede cronologia di audit

A un certo punto, chiamare quella cosa “strumento” diventa imbarazzante perché la funzionalità non è più una semplice funzione chiamabile — è uno specialista proprietario del flusso di lavoro con il proprio stato, delega e requisiti di audit. È esattamente lì che A2A diventa più adatto che allungare l’astrazione dello strumento oltre il suo confine naturale.

MCP può esporre strumenti potenti, ma non risolve magicamente l’identità degli agenti, la collaborazione tra pari, la proprietà dei task, la semantica della delega o le tracce di audit multi-agente.

Se quelli sono i tuoi problemi reali, sei nel territorio di A2A.

Sicurezza: La Parte che Tutti Sottostimano

Il modello di sicurezza è dove A2A e MCP diventano seri.

MCP dà agli agenti l’accesso a strumenti e dati. Questo significa che un sistema AI potrebbe essere in grado di leggere file, interrogare database, chiamare API, inviare messaggi, aggiornare ticket o attivare azioni infrastrutturali.

A2A consente agli agenti di delegare il lavoro ad altri agenti. Questo significa che un agente potrebbe passare contesto, richiedere azioni e ricevere artefatti da un altro agente.

Entrambi sono potenti. Entrambi possono essere pericolosi.

Le principali domande di sicurezza sono diverse:

Per MCP:

• Quali strumenti può usare questo agente?
• Quali dati può leggere?
• Quali azioni può eseguire?
• L’utente approva l’azione?
• I metadati dello strumento possono manipolare il modello?
• I server locali e remoti sono fidati?

Per A2A:

• Quali agenti sono autorizzati a parlarsi?
• Quale identità ha ogni agente?
• L’Agente A può delegare l’autorità all’Agente B?
• Quanto contesto può essere condiviso?
• Chi è responsabile del risultato finale?
• La catena del task può essere auditata?

Questo è il motivo per cui “collegare tutto” è una strategia cattiva. Più protocolli aggiungi, più hai bisogno di policy, identità, logging, flussi di approvazione e permessi di privilegio minimo per mantenere il sistema sicuro e auditabile.

Una buona architettura di produzione dovrebbe includere:

• Identità degli agenti
• Identità degli strumenti
• Identità degli utenti
• Permessi scoped
• Gate di approvazione per azioni rischiose
• Log di audit a livello di task
• Log delle chiamate agli strumenti
• Log di delega
• Provenienza degli artefatti
• Limiti di frequenza
• Policy di timeout
• Controlli di egress

Se stai costruendo con entrambi A2A e MCP, la sicurezza non è un’aggiunta successiva. È parte dell’architettura.

Osservabilità: Hai Bisogno di Tracce, Non Solo Log

I sistemi multi-agente sono difficili da debuggare.

Un utente fa una domanda. L’orchestratore chiama due agenti. Un agente chiama tre strumenti. Un altro agente streama progresso parziale. Un terzo agente fallisce e ritenta. La risposta finale sembra ragionevole, ma nessuno sa quale fonte di dati l’ha influenzata.

Questo non è accettabile in produzione.

Per sistemi pesanti su MCP, hai bisogno di osservare:

• Selezione degli strumenti
• Argomenti degli strumenti
• Risultati degli strumenti
• Latenza degli strumenti
• Errori degli strumenti
• Approvazioni degli utenti
• Contesto iniettato nel modello

Per sistemi pesanti su A2A, hai bisogno di osservare:

• Scoperta degli agenti
• Creazione dei task
• Cambiamenti di stato dei task
• Messaggi agente-agente
• Artefatti prodotti
• Catene di delega
• Fallimenti e tentativi
• Provenienza della risposta finale

Più il sistema diventa agentic, più diventa importante la tracciabilità — i log delle applicazioni piane non sono sufficienti quando il lavoro si estende su più agenti, chiamate agli strumenti e passaggi di artefatti. Hai bisogno di una traccia del task che segua il percorso completo di esecuzione in modo che qualsiasi risposta possa essere tracciata fino alla sua origine. Osservabilità per i Sistemi LLM: Metriche, Tracce, Log e Test in Produzione entra nel dettaglio degli strumenti e della strumentazione di questo aspetto.

Framework Decisionale: Hai Bisogno di A2A, MCP, Entrambi o Nessuno?

Usa questo framework decisionale.

Usa nessuno quando il codice semplice è sufficiente

Scegli funzioni normali, API o code quando:

• Controlli tutti i componenti
• Non c’è bisogno di scoperta degli strumenti nativa per LLM
• Non c’è bisogno di interoperabilità degli agenti
• Il sistema è deterministico
• L’integrazione è stabile e semplice

Non ogni integrazione ha bisogno di un protocollo AI.

Usa MCP quando l’agente ha bisogno di strumenti

Scegli MCP quando:

• L’app AI ha bisogno di dati esterni
• L’agente ha bisogno di chiamare strumenti
• Vuoi integrazioni riutilizzabili
• Vuoi la scoperta degli strumenti
• Vuoi un’integrazione client-server standard
• Stai costruendo per agenti di codifica, assistenti, IDE o strumenti interni

Questo è il punto di partenza predefinito per la maggior parte dei costruttori.

Usa A2A quando gli agenti hanno bisogno di pari

Scegli A2A quando:

• Gli agenti sono distribuiti indipendentemente
• Gli agenti hanno bisogno di scoprirsi a vicenda
• Gli agenti sono costruiti da team o fornitori diversi
• I task sono di lunga durata
• La delega è importante
• Gli artefatti sono importanti
• Hai bisogno di un confine agente, non solo di un confine strumento

Questa è la scelta giusta quando l’unità di architettura è l’agente.

Usa entrambi quando gli agenti specializzati hanno bisogno di strumenti

Scegli entrambi quando:

• Gli agenti collaborano tra loro
• Ogni agente ha anche bisogno di accesso agli strumenti
• Vuoi confini puliti tra delega ed esecuzione
• Vuoi agenti specializzati con toolchain interni privati
• Vuoi un’architettura multi-agente scalabile

Questo è il pattern aziendale più realistico.

Anti-Pattern Comuni

Anti-Pattern 1: Trasformare Ogni Strumento in un Agente

Non ogni funzione merita un wrapper agente.

Un’API di conversione delle valute è probabilmente uno strumento. Una query del database è probabilmente uno strumento. Un lettore di file è probabilmente uno strumento.

Avvolgere ogni piccola capacità come un agente A2A crea complessità inutile.

Anti-Pattern 2: Nascondere un Intero Agente Dietro un Solo Strumento MCP

L’errore opposto è anche comune.

Se uno strumento MCP segretamente esegue un flusso di lavoro multi-agente lungo e con stato, l’astrazione MCP potrebbe diventare troppo sottile. Perdi visibilità sullo stato del task, delega, artefatti e responsabilità.

A quel punto, potrebbe meritare un confine A2A.

Anti-Pattern 3: Consentire a Ogni Agente di Chiamare Ogni Strumento

Questo crea caos nei permessi.

Gli agenti specializzati dovrebbero avere strumenti scoped. Un agente di scrittura probabilmente non ha bisogno di accesso al database di produzione. Un agente di ricerca probabilmente non ha bisogno del permesso di distribuire l’infrastruttura.

Usa il privilegio minimo.

Anti-Pattern 4: Nessuna Approvazione Umana per Azioni Rischiose

I sistemi agentic non dovrebbero eseguire silenziosamente azioni ad alto impatto.

L’approvazione umana dovrebbe essere richiesta per azioni come:

• Invio di email esterne
• Modifica dei dati di produzione
• Distribuzione dell’infrastruttura
• Eliminazione di file
• Modifica dei permessi
• Acquisto di servizi
• Condivisione di dati sensibili

I protocolli rendono più facile l’integrazione. Non rimuovono la responsabilità.

Esempi Pratici

Esempio 1: Assistente di Codifica Locale

Un assistente di codifica locale usa MCP per accedere a:

• Filesystem
• Repository Git
• Esecutore dei test
• Gestore dei pacchetti
• Ricerca della documentazione

Probabilmente non ha bisogno di A2A.

MCP è sufficiente.

Esempio 2: Assistente di Supporto Aziendale

Un assistente di supporto usa MCP per accedere a:

• CRM
• Sistema di ticketing
• Documentazione
• Slack
• Database dei clienti

All’inizio, MCP è sufficiente.

Più tardi, l’azienda aggiunge agenti specializzati:

• Agente di fatturazione
• Agente delle policy legali
• Agente di risoluzione dei problemi del prodotto
• Agente di escalation

Ora A2A inizia ad avere senso perché l’assistente di supporto ha bisogno di delegare il lavoro ad altri agenti.

Usa entrambi.

Esempio 3: Marketplace degli Agenti

Una piattaforma consente ad agenti di terze parti di pubblicizzare le capacità e ricevere task da altri agenti.

La piattaforma non conosce l’implementazione interna di ogni agente.

A2A è un forte candidato.

I singoli agenti potrebbero ancora usare MCP internamente, ma il confine pubblico è A2A.

Esempio 4: Agente di Analisi dei Dati

Un agente di analisi dei dati interroga un warehouse, legge dashboard, produce grafici e scrive un report.

Se è un singolo agente che usa strumenti, MCP è sufficiente.

Se delega la revisione statistica a un agente, la spiegazione aziendale a un altro e la revisione di conformità a un altro, A2A diventa utile.

La Mia Opinione

MCP è il predefinito pratico per la maggior parte dei costruttori, mentre A2A è il confine architetturale in cui i sistemi più grandi crescono una volta che hanno reali esigenze di coordinamento agente-agente.

Se stai costruendo il tuo primo agente AI utile, inizia con MCP. Il cluster Sistemi AI copre assistenti self-hosted, server MCP e memoria degli agenti come un set connesso, che dà un quadro più ampio di come quei pezzi si integrano nella pratica. Dai all’agente un accesso sicuro e ben scoped a strumenti e dati. Impara dove le descrizioni degli strumenti si rompono. Impara dove i permessi diventano caotici. Impara dove l’osservabilità è debole.

Non iniziare con un’architettura multi-agente fantasy.

Ma una volta che il tuo sistema ha più agenti di proprietà indipendente, A2A diventa molto più interessante. Ti dà un modo più pulito di rappresentare le capacità degli agenti, la delega dei task e la collaborazione cross-agente.

L’errore è trattare A2A e MCP come competitor.

Sono meglio compresi come livelli diversi:

• MCP connette gli agenti alle funzionalità.
• A2A connette gli agenti ad altri agenti.

Puoi costruire sistemi utili con solo MCP.

Puoi costruire reti di agenti con solo A2A.

Ma il pattern più scalabile è probabilmente entrambi: A2A per la collaborazione degli agenti, MCP per l’integrazione degli strumenti.

Verdetto Finale: Gli Agenti AI Hanno Davvero Bisogno di Entrambi?

A volte — ma non sempre, e la risposta dipende quasi interamente dal fatto che il tuo sistema abbia un vero confine agente-agente o solo una raccolta di funzioni che usano strumenti.

Se il tuo agente AI ha bisogno solo di strumenti, usa MCP.

Se il tuo sistema AI ha bisogno che agenti distribuiti indipendentemente collaborino, usa A2A.

Se i tuoi agenti specializzati hanno bisogno di strumenti e hanno anche bisogno di collaborare con altri agenti, usa entrambi.

L’architettura più pulita non è “A2A vs MCP” — è A2A al confine degli agenti e MCP al confine degli strumenti, con ogni protocollo che gestisce esattamente il problema per cui è stato progettato. Questa separazione delle preoccupazioni è ciò che mantiene i sistemi multi-agente comprensibili, sicuri e più facili da evolvere nel tempo.

Per una visione più ampia di dove si posiziona A2A nel 2026 — livelli di adozione, requisiti di sicurezza, casi d’uso aziendali e un framework decisionale per quando introdurlo — vedi Protocollo A2A di Google nel 2026: Adozione, Hype e Realtà.

Fonti

• Specifica del Protocollo A2A: https://a2a-protocol.org/latest/specification/
• Confronto A2A e MCP: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/
• Introduzione a MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
• Panoramica dell’architettura MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture
• Concetti del server MCP: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts
• Aggiornamento adozione A2A Linux Foundation: https://www.linuxfoundation.org/press/a2a-protocol-surpasses-150-organizations-lands-in-major-cloud-platforms-and-sees-enterprise-production-use-in-first-year