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 capacità esterne — ed è qui che entra in gioco MCP.

L’altro livello riguarda il far sì che un agente AI scopra, comunichi, delega e collabori con un altro agente AI, potenzialmente costruito 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, ma non è così. C’è una sovrapposizione ai margini, e quella sovrapposizione è la fonte della maggior parte della confusione. Ma il modello mentale chiaro è semplice:

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

Questo 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 fino a quando non si ha un vero confine multi-agente. Ma se stai costruendo sistemi di agenti più grandi, specialmente sistemi con agenti distribuiti separatamente, agenti specializzati, agenti di fornitori o task delegati a lunga esecuzione, A2A inizia a fare senso.

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

Cos’è MCP?

MCP sta per Model Context Protocol.

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 coding o un’applicazione di chat, di connettersi a uno o più server MCP.

Un server MCP può esporre capacità 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 si basa 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 capacità al client.

Ad esempio, un assistente di coding 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 del sistema, l’assistente ha ottenuto un accesso controllato al contesto e alle azioni esterne.

Questo è il principale valore 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 degli 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 pratiche per l’implementazione di server MCP in Go e server MCP in Python mostrano quanto possa essere semplice lo strato di integrazione una volta che il protocollo fa il lavoro pesante.

È per questo che MCP è diventato importante così rapidamente. Risolve un problema di integrazione noioso ma doloroso.

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

Cos’è A2A?

A2A sta per Agent2Agent Protocol.

È uno standard aperto per la comunicazione e l’interoperabilità tra sistemi di agenti AI indipendenti. Per un’analisi più approfondita dei singoli blocchi costitutivi — Agent Cards, ciclo di vita delle 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 capacità, stato, policy, modello di task e, possibilmente, i propri strumenti dietro le quinte.

Un agente A2A può pubblicizzare ciò che può fare attraverso un Agent Card. Un altro agente o client può scoprire quella capacità, inviare una task, scambiare messaggi, ricevere artefatti e tracciare il ciclo di vita della task.

A2A introduce concetti come:

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

Presi insieme, questi concetti fanno sembrare A2A più un protocollo di collaborazione degli 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 degli 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 progetto di lancio.”

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

• Un agente di ricerca raccoglie informazioni di mercato
• Un agente legale verifica 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 capacità esterne?” mentre A2A risponde “Come lavora questo agente 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 di strumento potrebbe restituire dati errati o modificare il file sbagliato, ma una cattiva delega di agente 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 superiore nell’architettura, e le sue modalità di fallimento hanno 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 capacità di alto livello che sembrano agentiche. Un server MCP potrebbe avvolgere un servizio di pianificazione, un sistema di retrieval 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: architetturalmente, dipende.

Se l’host lo tratta come una capacità chiamabile con uno schema di strumento, sta funzionando come strumento.

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

Questo è il motivo per cui “A2A vs MCP” è il quadro sbagliato quando diventa un dibattito religioso. Il quadro migliore è:

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

Quella decisione dovrebbe guidare la scelta del protocollo.

Il Caso per Solo MCP

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

Se stai costruendo un assistente di coding, un chatbot interno, un flusso di lavoro AI locale, un agente di automazione personale o un semplice assistente aziendale, il primo problema solitamente 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.

Usa solo MCP quando:

• Il tuo agente ha principalmente bisogno di accesso a strumenti e dati
• Tu controlli l’applicazione host
• Tu controlli la maggior parte delle integrazioni
• I sistemi esterni non sono realmente agenti autonomi
• Il flusso di lavoro è principalmente sincrono o a esecuzione breve
• Una normale chiamata di strumento è sufficiente
• Non hai bisogno della scoperta degli agenti
• Non hai bisogno dello stato delle 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 realmente 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 già gestisce i propri strumenti internamente.

Ad esempio:

• Un marketplace di agenti specializzati
• Un’integrazione agente-agente tra fornitori
• Un flusso di lavoro cross-organizzazione
• Un sistema multi-agente in cui ogni agente ha la propria toolchain privata
• 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 indipendentemente. 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 una 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
• Le task potrebbero essere a lunga esecuzione
• I risultati potrebbero includere artefatti
• Gli agenti potrebbero essere costruiti da fornitori o team diversi

A2A è più forte ai confini del sistema, dove agenti posseduti indipendentemente hanno bisogno di scambiare task e artefatti senza esporre le loro toolchain interne. Non è un protocollo che devi cablare in ogni strato 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 relative al supporto ad esso. Internamente, l’agente di supporto usa server MCP per Zendesk, Slack, ricerca nella documentazione, lookup CRM e retrieval di policy interne.

Un agente DevOps potrebbe esporre un’interfaccia A2A. Altri agenti possono chiedergli di investigare 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 la task.

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

Architettura di Riferimento: A2A All’esterno, MCP All’interno

Un’architettura multi-agente pratica potrebbe sembrare così:

Utente
  |
  v
Assistente primario o orchestratore
  |
  |-- A2A --> Agente di ricerca
  |              |
  |              |-- MCP --> Ricerca web
  |              |-- MCP --> Archiviazione documenti
  |
  |-- A2A --> Agente di coding
  |              |
  |              |-- 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. La topologia interna di quello strato dell’orchestratore — se usa un hub-and-spoke, un albero gerarchico, un fan-out o una mesh — è una decisione di design separata trattata in Pattern di Orchestrazione Multi-Agente. Per un trattamento più approfondito di come inferenza, memoria, routing e tooling si integrano all’interno di un assistente in produzione, Architettura degli Assistenti AI: LLM, Memoria, Strumenti, Routing, Osservabilità copre quegli strati in dettaglio.

Quando A2A è Troppo

A2A è troppo quando l’“altro agente” è realmente 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 di uno stato delle 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 gratuiti — aggiungono concetti, infrastruttura, superficie di debug, preoccupazioni di sicurezza e costi operativi. Un API noioso o una semplice chiamata di funzione è a volte la scelta ingegneristica migliore, e cercare 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 di policy
• Fa domande di chiarimento
• Delega la revisione legale
• Produce un report sui rischi
• Restituisce più artefatti
• Esegue per 20 minuti
• Mantiene lo stato delle task
• Richiede la cronologia dell’audit

A un certo punto, chiamarlo “strumento” diventa goffo perché la capacità 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 rispetto a stirare 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 delle 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 sia A2A che 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 permette 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 degli strumenti possono manipolare il modello?
• I server locali e remoti sono affidabili?

Per A2A:

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

Questo è il motivo per cui “connettere 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 limitati (scoped)
• Gate di approvazione per azioni rischiose
• Log di audit a livello di task
• Log delle chiamate degli strumenti
• Log di delega
• Provenienza degli artefatti
• Limiti di rate
• Policy di timeout
• Controlli di egress

Se stai costruendo con entrambi A2A e MCP, la sicurezza non è un’aggiunta. È parte dell’architettura. Sicurezza degli Agenti A2A e MCP: Identità, Delega e Tracce di Audit passa in rassegna il modello di minaccia completo, gli strati di identità, il pattern del gateway e i controlli di delega in profondità.

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 delle task
• Cambiamenti di stato delle task
• Messaggi agente-agente
• Artefatti prodotti
• Catene di delega
• Fallimenti e tentativi
• Provenienza della risposta finale

Più il sistema diventa agentic, più l’osservabilità diventa importante — i log di applicazione semplici non sono sufficienti quando il lavoro si estende su più agenti, chiamate di strumenti e passaggi di artefatti. Hai bisogno di una traccia delle task che segua il percorso completo di esecuzione in modo che qualsiasi risposta possa essere tracciata fino alla sua origine. Osservabilità per Sistemi LLM: Metriche, Tracce, Log e Testing in Produzione entra nel dettaglio degli strumenti e della strumentazione di questo aspetto. Quando gli agenti streamano progresso o si fermano in input_required durante task A2A a lunga esecuzione, Streaming A2A e Task Asincrone per Flussi di Lavoro degli Agenti a Lunga Esecuzione copre cosa loggare a ogni transizione di stato e salto di delega.

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:

• Tu 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 coding, 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
• Le task sono a lunga esecuzione
• 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 interne private
• 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 valuta è probabilmente uno strumento. Una query al 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 Agente Intero Dietro Uno Strumento MCP

L’errore opposto è anche comune.

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

A quel punto, potrebbe meritare un confine A2A.

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

Questo crea caos di permessi.

Gli agenti specializzati dovrebbero avere strumenti limitati (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 infrastrutture.

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 di dati di produzione
• Distribuzione di infrastrutture
• Cancellazione 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 Coding Locale

Un assistente di coding locale usa MCP per accedere a:

• Filesystem
• Repository Git
• Runner dei test
• Gestore dei pacchetti
• Ricerca nella 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.

In seguito, l’azienda aggiunge agenti specializzati:

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

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

Usa entrambi.

Esempio 3: Marketplace degli Agenti

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

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

A2A è un forte adattamento.

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

Esempio 4: Agente di Analisi Dati

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

Se è un unico 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 default 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 AI Systems copre assistenti self-hosted, server MCP e memoria degli agenti come un insieme connesso, il che dà un quadro più ampio di come quei pezzi si integrano nella pratica. Dai all’agente un accesso sicuro e ben limitato a strumenti e dati. Scopri dove le descrizioni degli strumenti crollano. Scopri dove i permessi diventano confusi. Scopri dove l’osservabilità è debole.

Non iniziare con un’architettura multi-agente fantastica.

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

L’errore è trattare A2A e MCP come concorrenti.

Sono meglio compresi come strati diversi:

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

Puoi costruire sistemi utili solo con MCP.

Puoi costruire reti di agenti solo con 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 Realmente 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 collezione di funzioni che usano strumenti.

Se il tuo agente AI ha solo bisogno 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 anche 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 trova 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