A2A versus MCP: hebben AI-agents echt beide protocollen nodig?

De architectuur van AI-agents begint zich op te splitsen in twee lagen.

De ene laag gaat over het geven van toegang aan een AI-assistent tot tools, data, API’s, bestanden, databases, zoeksystemen, agenda’s, ticketingsystemen en andere externe mogelijkheden — en daar past MCP in.

De andere laag gaat over het laten ontdekken, communiceren, delegeren en samenwerken van één AI-agent met een ander AI-agent, mogelijk gebouwd door een ander team, framework, vendor of organisatie — en daar past A2A in.

Het vervelende is dat beide protocollen vaak worden besproken alsof ze hetzelfde probleem oplossen, maar dat doen ze niet. Er is overlap aan de randen, en die overlap is waar het meeste verwarring vandaan komt. Maar het heldere mentale model is simpel:

MCP is voornamelijk agent-naar-tool en A2A is voornamelijk agent-naar-agent.

Dat betekent niet dat elk AI-systeem beide nodig heeft. In feite zouden de meeste kleine agent-projecten waarschijnlijk moeten beginnen met MCP en A2A moeten negeren tot ze een echte multi-agent-grens hebben. Maar als je grotere agentsystemen bouwt, vooral systemen met apart ingedeelde agents, specialistische agents, vendor-agents of langlopende gedelegeerde taken, begint A2A zinvol te worden.

Dit artikel legt het verschil uit, de overlap, de architecturale afwegingen en wanneer je beide echt nodig hebt.

Wat is MCP?

MCP staat voor Model Context Protocol.

Het is een open protocol voor het verbinden van AI-applicaties en agents met externe tools, bronnen en prompts. In praktische termen stelt MCP een AI-host, zoals een desktop-assistent, IDE, coding agent of chatapplicatie, in staat verbinding te maken met één of meer MCP-servers.

Een MCP-server kan mogelijkheden blootleggen zoals:

• Tools: aanroepbare functies die het model kan gebruiken
• Resources: leesbare context zoals bestanden, API-data, documenten of databasegegevens
• Prompts: herbruikbare prompt-sjablonen of workflows

De officiële MCP-architectuur is gebaseerd op een host-, client- en servermodel.

De MCP-host is de applicatie waarmee de gebruiker interactie heeft. De MCP-client is het protocolcomponent dat een verbinding onderhoudt met een specifieke MCP-server. De MCP-server stelt de client in staat toegang te krijgen tot mogelijkheden.

Bijvoorbeeld, een coding-assistent zou kunnen verbinden met:

• Een bestandsysteem-MCP-server
• Een GitHub-MCP-server
• Een database-MCP-server
• Een Sentry-MCP-server
• Een Slack-MCP-server

Vanuit het standpunt van de gebruiker wordt de assistent nuttiger. Vanuit het standpunt van de systeemarchitectuur heeft de assistent gecontroleerde toegang verkregen tot externe context en acties.

Dat is de hoofdwinst van MCP: het standaardiseert hoe een AI-applicatie toegang krijgt tot tools en context.

MCP is het beste te begrijpen als toolintegratie

MCP gaat niet alleen over tools, maar tools zijn de eenvoudigste manier om het te begrijpen.

Zonder MCP heeft elke AI-applicatie aangepaste integratiecode nodig voor elk extern systeem. Het ene agent-framework heeft zijn eigen plugin-formaat. Een ander heeft zijn eigen toolschema. Een ander heeft een ander API-wrapperpatroon. Elke integratie wordt keer op keer opnieuw gebouwd.

MCP probeert die verspilling te verminderen.

Als een toolprovider een MCP-server blootlegt, kunnen veel MCP-compatibele clients deze gebruiken. Als een ontwikkelaar een MCP-server bouwt voor een intern systeem, kunnen meerdere AI-applicaties ermee verbinden. Praktische implementatiegidsen voor MCP-servers in Go en MCP-servers in Python laten zien hoe eenvoudig de integratielaag kan zijn eenmaal het protocol het zware werk doet.

Daarom is MCP zo snel belangrijk geworden. Het lost een saai maar pijnlijk integratieprobleem op.

En saaie integratieproblemen zijn meestal waar duurzame standaarden vandaan komen — degenen die overleven juist omdat ze herhalend werk verminderen dat iedereen toch moet doen.

Wat is A2A?

A2A staat voor Agent2Agent Protocol.

Het is een open standaard voor communicatie en interoperabiliteit tussen onafhankelijke AI-agentsystemen. Voor een diepere blik op de individuele bouwstenen — Agent Cards, taaklevenscyclus, berichten, delen en artefacten — behandelt Wat is het A2A-protocol? Agent Cards en taken uitgelegd elk concept in volledige detail. De officiële A2A-specificatie beschrijft het protocol als een manier voor agents, gebouwd met verschillende frameworks, talen of vendors, om te communiceren via een gemeenschappelijk interactiemodel.

De sleutelzin is onafhankelijke agentsystemen.

A2A gaat niet in de eerste plaats over het geven van toegang aan één assistent tot een rekenmachine, database of bestandsysteem. Het gaat over één agent die communiceert met een andere agent die zijn eigen mogelijkheden, staat, beleid, taakmodel en mogelijk zijn eigen tools achter de schermen heeft.

Een A2A-agent kan adverteren wat het kan via een Agent Card. Een andere agent of client kan die mogelijkheid ontdekken, een taak sturen, berichten uitwisselen, artefacten ontvangen en de taaklevenscyclus volgen.

A2A introduceert concepten zoals:

• Agent Cards
• Agents en clients
• Taken
• Berichten
• Delen
• Artefacten
• Taakstatussen
• Streaming en asynchroon werk

Samen genomen maken deze concepten A2A voelen als een agent-samenwerkingsprotocol in plaats van een eenvoudig toolaanroepprotocol — het is ontworpen rond het idee dat agents identiteit, staat en voortdurende relaties met andere agents hebben.

A2A is het beste te begrijpen als agentsamenwerking

Stel je voor dat een gebruiker een enterprise-assistent vraagt:

“Bereid een marktintroductieverslag voor voor Japan, inclusief juridische overwegingen, prijsrisico’s en een lanceerprojectplan.”

Een eenvoudige assistent zou alles zelf kunnen proberen te doen. Maar een groter agentsysteem zou stukjes van het werk kunnen delegeren:

• Een research-agent verzamelt marktgegevens
• Een juridische agent controleert regelgevende overwegingen
• Een financiële agent schat prijsrisico’s
• Een projectplanning-agent produceert een leveringsplan
• Een schrijvende agent assembleert het eindverslag

Als die agents allemaal interne functies zijn binnen één codebase, heb je A2A misschien niet nodig. Je kunt gewoon functies of services direct aanroepen.

Maar als die agents onafhankelijke systemen zijn, mogelijk eigendom van verschillende teams of vendors, dan wordt een standaard agent-naar-agent-protocol nuttig.

Dat is het A2A-gebruiksdoel.

A2A vs MCP: Het Simpele Verschil

De eenvoudigste vergelijking is dit:

Die tabel is niet perfect, maar nuttig om een initieel mentaal model te bouwen. Kort samengevat, MCP beantwoordt de vraag “Hoe krijgt deze AI-applicatie toegang tot externe mogelijkheden?” terwijl A2A beantwoordt “Hoe werkt deze agent samen met een andere agent?”

Het onderscheid is belangrijk omdat toolintegratie en agentsamenwerking verschillende faalmodi hebben. Een slechte toolaanroep kan verkeerde data teruggeven of het verkeerde bestand wijzigen, maar een slechte agentdelegatie kan een onduidelijke verantwoordelijkheidsketen creëren, gevoelige context lekken, tussen agents lussen, werk dupliceren of een artefact produceren dat niemand kan auditen. A2A zit een niveau hoger in de architectuur, en zijn faalmodi hebben dienovereenkomstig zwaardere gevolgen.

Waarom Ontwikkelaars A2A en MCP Verwarren

De verwarring is begrijpelijk.

Veel MCP-servers zijn niet alleen domme tools. Sommige MCP-servers kunnen meerstaps werk uitvoeren. Sommige leggen hoogwaardige mogelijkheden bloot die agent-achtig ogen. Een MCP-server kan een planningservice, een retrieval-systeem of zelfs een ander LLM-gestroomlijnde workflow omhullen.

Op dat punt wordt de lijn wazig.

Als een MCP-tool genaamd research_topic een complexe researchworkflow uitvoert, is het dan een tool of een agent?

Het eerlijke antwoord is: architecturaal hangt het er van af.

Als de host het behandelt als een aanroepbare capaciteit met een toolschema, fungeert het als een tool.

Als het zijn eigen identiteit, mogelijkheden, taaklevenscyclus, berichten, artefacten en delegatiegedrag heeft, begint het te lijken op een agent.

Daarom is “A2A vs MCP” de verkeerde framing wanneer het een religieus debat wordt. De betere framing is:

• Is deze externe capaciteit het beste te modelleren als een tool?
• Of is het het beste te modelleren als een onafhankelijke agent?

Die beslissing moet de protocolkeuze sturen.

Het Geval Voor Alleen MCP

De meeste AI-projecten moeten beginnen met alleen MCP — dat is een iets meningsvolle positie, maar een praktische.

Als je een coding-assistent, interne chatbot, lokale AI-workflow, persoonlijke automatiseringsagent of eenvoudige enterprise-assistent bouwt, is het eerste probleem meestal niet agent-naar-agent-samenwerking. Het eerste probleem is tooltoegang.

Je hebt nodig dat de assistent bestanden leest, databases queryt, documenten doorzoekt, API’s aanroept, tickets opent, logs samenvat, metrics inspecteert of records bijwerkt.

MCP past daar zeer goed bij.

Gebruik alleen MCP wanneer:

• Je agent voornamelijk toegang nodig heeft tot tools en data
• Je de hostapplicatie beheert
• Je de meeste integraties beheert
• De externe systemen geen echt autonome agents zijn
• De workflow voornamelijk synchron of kortlopend is
• Een normale toolaanroep voldoende is
• Je geen agentontdekking nodig hebt
• Je geen cross-agent-taakstaat nodig hebt
• Je geen artefacten van onafhankelijke agents nodig hebt

Voor veel systemen is MCP plus goede applicatiearchitectuur voldoende. Veel teams zullen A2A overengineeren in systemen die eigenlijk gewoon toolgebruikende assistenten zijn, en dat is geen protocolprobleem — het is een architectuurdisciplineprobleem dat geen protocol voor je kan oplossen.

Het Geval Voor Alleen A2A

Alleen-A2A-systemen zijn minder gebruikelijk, maar ze kunnen bestaan.

Je zou A2A zonder MCP kunnen gebruiken wanneer het systeem voornamelijk gaat over communicatie tussen agents, en elke agent al zijn eigen tools intern beheert.

Bijvoorbeeld:

• Een marktplein van specialistische agents
• Een vendor-naar-vendor-agentintegratie
• Een cross-organisatie workflow
• Een multi-agentsysteem waarbij elke agent zijn eigen private toolchain heeft
• Een delegatienetwerk waarbij clients interne tooldetails niet hoeven te kennen

In dit model is A2A de publieke grens tussen onafhankelijk beheerde agents. Agent A hoeft niet te weten of Agent B PostgreSQL, Elasticsearch, MCP, LangChain, aangepaste API’s of shellscripts achter de schermen gebruikt. Agent A hoeft alleen te weten wat Agent B kan, hoe het een taak kan sturen en hoe het resultaten kan ontvangen.

Dat is een schone abstractie.

Gebruik alleen A2A wanneer:

• Je agents blootlegt als onafhankelijke services
• De aanroeper de interne tools van de agent niet hoeft te kennen
• Agentcapaciteitontdekking belangrijk is
• Delegatie belangrijker is dan directe tooltoegang
• Taken langlopend kunnen zijn
• Resultaten artefacten kunnen bevatten
• Agents kunnen zijn gebouwd door verschillende vendors of teams

A2A is het sterkst aan systeemgrenzen, waar onafhankelijk eigendom agents taken en artefacten moeten uitwisselen zonder hun interne toolchains bloot te leggen. Het is geen protocol dat je in elke laag van elke agent-runtime hoeft te verwerken.

Het Geval Voor Het Gebruik Van Zowel A2A Als MCP

De meest interessante architectuur is niet A2A vs MCP. Het is A2A plus MCP.

In dit patroon stelt een agent een A2A-interface bloot aan andere agents, maar gebruikt intern MCP om toegang te krijgen tot tools.

Dat geeft je twee schone lagen:

• A2A buiten: hoe agents met elkaar communiceren
• MCP binnen: hoe elke agent toegang krijgt tot tools, data en services

Dit is waarschijnlijk het meest duurzame mentale model.

Een klantenservice-agent kan een A2A-interface blootleggen. Andere agents kunnen supportgerelateerde taken aan het delegeren. Intern gebruikt de support-agent MCP-servers voor Zendesk, Slack, documenten zoeken, CRM-opzoeken en intern beleidsherstel.

Een DevOps-agent kan een A2A-interface blootleggen. Andere agents kunnen het vragen om een incident te onderzoeken. Intern gebruikt het MCP-servers voor Prometheus, Grafana, GitHub, Kubernetes, logs en cloud-API’s.

Een financiële agent kan een A2A-interface blootleggen. Andere agents kunnen budgetanalyse aanvragen. Intern gebruikt het MCP-servers voor spreadsheets, boekhoudsystemen, factuurdatabases en voorspellingsmodellen.

Dit patroon behoudt schone grenzen tussen agents. Andere agents hebben geen directe toegang nodig tot elke tool — ze communiceren met de specialistische agent, die intern beslist welke tools nodig zijn om de taak te voltooien.

Zo werken echte organisaties ook vaak. Je geeft niet iedereen directe toegang tot de productiedatabase. Je vraagt het team of de service die verantwoordelijk is voor dat domein.

Referentiearchitectuur: A2A Buiten, MCP Binnen

Een praktisch multi-agentsysteem zou er zo uit kunnen zien:

Gebruiker
  |
  v
Primaire assistent of orchestrator
  |
  |-- A2A --> Research agent
  |              |
  |              |-- MCP --> Web search
  |              |-- MCP --> Document store
  |
  |-- A2A --> Coding agent
  |              |
  |              |-- MCP --> GitHub
  |              |-- MCP --> Bestandsysteem
  |              |-- MCP --> CI-systeem
  |
  |-- A2A --> DevOps agent
                 |
                 |-- MCP --> Metrics
                 |-- MCP --> Logs
                 |-- MCP --> Kubernetes

In dit ontwerp behandelt A2A delegatie tussen agents terwijl MCP integratie behandelt tussen elke agent en zijn tools. De orchestrator hoeft niet elke tool te kennen die beschikbaar is voor elke specialist — het hoeft alleen te weten welke agent verantwoordelijk is voor welk type werk, wat tool-overbelasting vermindert en de algehele architectuur modulairer houdt. De interne topologie van die orchestratorlaag — of het een hub-and-spoke, een hiërarchische boom, een fan-out of een mesh gebruikt — is een aparte ontwerpbeslissing die wordt behandeld in Multi-Agent Orkestratiepatronen. Voor een diepere behandeling van hoe inferentie, geheugen, routing en tooling samenpassen binnen een productie-assistent, behandelt AI-Assistent Architectuur: LLM, Geheugen, Tools, Routing, Observabiliteit die lagen in detail.

Wanneer A2A Overkill Is

A2A is overkill wanneer de “andere agent” eigenlijk gewoon een functie is.

Als je applicatie één LLM-workflow heeft die een paar tools aanroept, voeg dan niet A2A toe alleen omdat het modern klinkt. Een Python-functie, HTTP-endpoint, wachtrij of MCP-tool kan voldoende zijn.

A2A kan te veel zijn wanneer:

• Er maar één agent is
• Alle componenten in één codebase zitten
• De workflow kort en synchron is
• Je geen ontdekking nodig hebt
• Je geen onafhankelijke taakstaat nodig hebt
• Je geen aparte agentidentiteit nodig hebt
• Je geen third-party agents verwacht
• Je geen vendor- of frameworkinteroperabiliteit nodig hebt

Protocollen zijn niet gratis — ze voegen concepten, infrastructuur, debugoppervlak, veiligheidszorgen en operationele kosten toe. Een saaie API of een eenvoudige functieaanroep is soms de betere engineeringkeuze, en voor A2A grijpen uit gewoonte in plaats van noodzaak is een eigen vorm van over-engineering. Het kiezen van de eenvoudigere optie is niet anti-A2A; het is pro-architectuur.

Wanneer MCP Niet Genoeg Is

MCP begint ontoereikend te voelen wanneer je het gebruikt om dingen te vertegenwoordigen die duidelijk agents zijn.

Stel bijvoorbeeld dat een MCP-server een tool blootlegt genaamd:

complete_enterprise_procurement_review

Die tool doet het volgende:

• Leest vendordata
• Controleert beleidsregels
• Stelt verhelderende vragen
• Delegeert juridische review
• Produceert een risicoverslag
• Retourneert meerdere artefacten
• Duurt 20 minuten
• Onderhoudt taakstaat
• Vereist auditgeschiedenis

Op een gegeven moment wordt het noemen van dat als een “tool” ongemakkelijk omdat de capaciteit geen eenvoudige aanroepbare functie meer is — het is een workflow-beheerend specialist met zijn eigen staat, delegatie en auditvereisten. Dat is precies waar A2A een betere fit wordt dan het stretchen van de toolabstractie voorbij zijn natuurlijke grens.

MCP kan krachtige tools blootleggen, maar het lost niet magisch agentidentiteit, peer-samenwerking, taakeigendom, delegatiesemantiek of multi-agent-audittrails op.

Als die je echte problemen zijn, ben je in A2A-territorium.

Beveiliging: Het Deel Dat Iedereer Onderschat

Het beveiligingsmodel is waar A2A en MCP beide serieus worden.

MCP geeft agents toegang tot tools en data. Dat betekent dat een AI-systeem bestanden kan lezen, databases kan queryen, API’s kan aanroepen, berichten kan sturen, tickets kan bijwerken of infrastructurele acties kan triggeren.

A2A stelt agents in staat werk te delegeren aan andere agents. Dat betekent dat één agent context kan doorgeven, acties kan aanvragen en artefacten kan ontvangen van een andere agent.

Beide zijn krachtig. Beide kunnen gevaarlijk zijn.

De belangrijkste beveiligingsvragen zijn anders:

Voor MCP:

• Welke tools kan deze agent gebruiken?
• Welke data kan het lezen?
• Welke acties kan het uitvoeren?
• Goedkeurt de gebruiker de actie?
• Kunnen toolmetadata het model manipuleren?
• Zijn lokale en externe servers vertrouwd?

Voor A2A:

• Welke agents mogen met elkaar praten?
• Welke identiteit heeft elke agent?
• Kan Agent A autoriteit delegeren aan Agent B?
• Hoeveel context kan worden gedeeld?
• Wie is verantwoordelijk voor het eindresultaat?
• Kan de taakketen worden geaudited?

Daarom is “verbinding maken met alles” een slechte strategie. Hoe meer protocollen je toevoegt, hoe meer je beleid, identiteit, logging, goedkeuringsstromen en least privilege-permissies nodig hebt om het systeem veilig en auditbaar te houden.

Een goede productiearchitectuur moet inclusief zijn:

• Agentidentiteit
• Toolidentiteit
• Gebruikersidentiteit
• Gebiedsgebonden permissies
• Goedkeuringspoorten voor riskante acties
• Taakniveau auditlogs
• Toolaanroeplogs
• Delegatielogs
• Artefactprovenance
• Rate limits
• Timeout-beleidsregels
• Egress-controls

Als je bouwt met zowel A2A als MCP, is beveiliging geen add-on. Het is onderdeel van de architectuur. A2A en MCP Agent Beveiliging: Identiteit, Delegatie en Audittrails werkt het volledige dreigingsmodel, identiteitslagen, gatewaypatroon en delegatiecontroles in detail uit.

Observabiliteit: Je Houdt Sporen Nodig, Niet Alleen Logs

Multi-agentsystemen zijn moeilijk te debuggen.

Een gebruiker stelt één vraag. De orchestrator roept twee agents aan. Eén agent roept drie tools aan. Een andere agent streamt gedeeltelijke voortgang. Een derde agent faalt en probeert opnieuw. Het eindantwoord ziet er redelijk uit, maar niemand weet welke gegevensbron het beïnvloedde.

Dat is niet acceptabel in productie.

Voor MCP-zware systemen moet je observeren:

• Toolselectie
• Toolargumenten
• Toolresultaten
• Toollatentie
• Toolfouten
• Gebruikersgoedkeuringen
• Context die in het model is geïnjecteerd

Voor A2A-zware systemen moet je observeren:

• Agentontdekking
• Taakcreatie
• Taakstatuswijzigingen
• Agent-naar-agent-berichten
• Geproduceerde artefacten
• Delegatieketens
• Fouten en opnieuw proberen
• Eindantwoordprovenance

Hoe meer agentisch het systeem wordt, hoe belangrijker traceerbaarheid wordt — gewone applicatie-logs zijn niet genoeg wanneer werk meerdere agents, toolaanroepen en artefactoverdrachten overspant. Je hebt een taakspoor nodig dat het volledige uitvoeringspad volgt zodat elk antwoord kan worden teruggespoord naar zijn oorsprong. Observabiliteit voor LLM-systemen: Metrics, Sporen, Logs en Testen in Productie gaat diep in op de tooling en instrumentatiekant van dit. Wanneer agents voortgang streamen of pauzeren in input_required over langlopende A2A-taken, behandelt A2A Streaming en Asynchrone Taken voor Langlopende Agentworkflows wat je moet loggen bij elke statusovergang en delegatiesprong.

Beslisframework: Heb Je A2A, MCP, Beide, Of Geen Van Beide Nodig?

Gebruik dit beslisframework.

Gebruik geen van beide wanneer eenvoudige code voldoende is

Kies normale functies, API’s of wachtrijen wanneer:

• Je alle componenten beheert
• Er geen behoefte is aan LLM-native toolontdekking
• Er geen behoefte is aan agentinteroperabiliteit
• Het systeem deterministisch is
• De integratie stabiel en eenvoudig is

Niet elke integratie heeft een AI-protocol nodig.

Gebruik MCP wanneer de agent tools nodig heeft

Kies MCP wanneer:

• De AI-app externe data nodig heeft
• De agent tools moet aanroepen
• Je herbruikbare integraties wilt
• Je toolontdekking wilt
• Je standaard client-serverintegratie wilt
• Je bouwt voor coding agents, assistenten, IDE’s of interne tools

Dit is het standaardstartpunt voor de meeste bouwers.

Gebruik A2A wanneer agents peers nodig hebben

Kies A2A wanneer:

• Agents onafhankelijk worden ingedeeld
• Agents elkaar moeten ontdekken
• Agents zijn gebouwd door verschillende teams of vendors
• Taken langlopend zijn
• Delegatie belangrijk is
• Artefacten belangrijk zijn
• Je een agentgrens nodig hebt, niet alleen een toolgrens

Dit is de juiste keuze wanneer de eenheid van architectuur de agent is.

Gebruik beide wanneer specialistische agents tools nodig hebben

Kies beide wanneer:

• Agents met elkaar samenwerken
• Elke agent ook toegang nodig heeft tot tools
• Je schone grens wilt tussen delegatie en uitvoering
• Je specialistische agents wilt met private interne toolchains
• Je schaalbare multi-agent-architectuur wilt

Dit is het meest realistische enterprise-patroon.

Veelvoorkomende Anti-Patronen

Anti-Patroon 1: Elke Tool Omzetten In Een Agent

Niet elke functie verdient een agent-wrapper.

Een valutaconversie-API is waarschijnlijk een tool. Een databasequery is waarschijnlijk een tool. Een bestandlezer is waarschijnlijk een tool.

Elke kleine capaciteit omhullen als een A2A-agent creëert onnodige complexiteit.

Anti-Patroon 2: Een Hele Agent Verbergen Achter Eén MCP Tool

De tegenovergestelde fout is ook gebruikelijk.

Als een MCP-tool geheim een lange, stateful, multi-agent-workflow uitvoert, kan de MCP-abstractie te dun worden. Je verliest zichtbaarheid in taakstaat, delegatie, artefacten en verantwoordelijkheid.

Op dat punt kan het een A2A-grens verdienen.

Anti-Patroon 3: Elke Agent Elke Tool Laten Aanroepen

Dit creëert permissoechaos.

Specialistische agents moeten scopeerde tools hebben. Een schrijvende agent heeft waarschijnlijk geen toegang nodig tot de productiedatabase. Een research-agent heeft waarschijnlijk geen toestemming nodig om infrastructuur te deployen.

Gebruik least privilege.

Anti-Patroon 4: Geen Menselijke Goedkeuring Voor Riskante Acties

Agentic systemen moeten niet stil hoog-impactacties uitvoeren.

Menselijke goedkeuring moet vereist zijn voor acties zoals:

• Externe e-mails versturen
• Productiedata wijzigen
• Infrastructuur deployen
• Bestanden verwijderen
• Permissies wijzigen
• Services aanschaffen
• Gevoelige data delen

Protocollen maken integratie easier. Ze verwijderen niet verantwoordelijkheid.

Praktische Voorbeelden

Voorbeeld 1: Lokale Coding-Assistent

Een lokale coding-assistent gebruikt MCP om toegang te krijgen tot:

• Bestandsysteem
• Git-repository
• Testrunner
• Package manager
• Documenten zoeken

Het heeft waarschijnlijk geen A2A nodig.

MCP is genoeg.

Voorbeeld 2: Enterprise Support-Assistent

Een support-assistent gebruikt MCP om toegang te krijgen tot:

• CRM
• Ticketingsysteem
• Documentatie
• Slack
• Klantendatabase

Aanvankelijk is MCP genoeg.

Later voegt het bedrijf specialistische agents toe:

• Factureringsagent
• Juridische beleidsagent
• Producttroubleshooting-agent
• Escalatieagent

Nu begint A2A zinvol te worden omdat de support-assistent werk moet delegeren aan andere agents.

Gebruik beide.

Voorbeeld 3: Agentmarktplein

Een platform laat third-party agents mogelijkheden adverteren en taken ontvangen van andere agents.

Het platform kent de interne implementatie van elke agent niet.

A2A is een sterke fit.

Individuele agents kunnen intern nog steeds MCP gebruiken, maar de publieke grens is A2A.

Voorbeeld 4: Data-analyse Agent

Een data-analyse agent queryt een warehouse, leest dashboards, produceert grafieken en schrijft een rapport.

Als het een enkele agent is die tools gebruikt, is MCP genoeg.

Als het statistische review delegeert aan één agent, businessuitleg aan een ander en compliance-review aan een ander, wordt A2A nuttig.

Mijn Meningsvolle Standpunt

MCP is het praktische standaard voor de meeste bouwers, terwijl A2A de architecturale grens is die grotere systemen in groeien zodra ze echte agent-naar-agent-coördinatiemoeilijkheden hebben.

Als je je eerste nuttige AI-agent bouwt, begin dan met MCP. De AI-systemen cluster behandelt zelfgehoste assistenten, MCP-servers en agentgeheugen als een verbonden set, wat een breder beeld geeft van hoe die stukjes in de praktijk samenpassen. Geef de agent veilige, goed gescopte toegang tot tools en data. Leer waar toolbeschrijvingen falen. Leer waar permissies rommelig worden. Leer waar observabiliteit zwak is.

Begin niet met een multi-agent-fantasiearchitectuur.

Maar zodra je systeem meerdere onafhankelijk eigendom agents heeft, wordt A2A veel interessanter. Het geeft je een schonere manier om agentcapaciteiten, taakdelegatie en cross-agent-samenwerking te vertegenwoordigen.

De fout is het behandelen van A2A en MCP als concurrenten.

Ze zijn beter te begrijpen als verschillende lagen:

• MCP verbindt agents met capaciteiten.
• A2A verbindt agents met andere agents.

Je kunt nuttige systemen bouwen met alleen MCP.

Je kunt agentnetwerken bouwen met alleen A2A.

Maar het meest schaalbare patroon is waarschijnlijk beide: A2A voor agentsamenwerking, MCP voor toolintegratie.

Eindoordeel: Hebben AI-Agents Echt Beide Nodig?

Soms — maar niet altijd, en het antwoord hangt bijna volledig af van of je systeem een echte agent-naar-agent-grens heeft of gewoon een verzameling toolgebruikende functies.

Als je AI-agent alleen tools nodig heeft, gebruik dan MCP.

Als je AI-systeem onafhankelijk ingedeelde agents nodig heeft om samen te werken, gebruik dan A2A.

Als je specialistische agents tools nodig hebben en ook moeten samenwerken met andere agents, gebruik dan beide.

De schoonste architectuur is niet “A2A vs MCP” — het is A2A aan de agentgrens en MCP aan de toolgrens, met elk protocol dat precies het probleem behandelt waarvoor het is ontworpen. Die scheiding van zorgen is wat multi-agentsystemen begrijpelijk, veilig en easier te evolueren houdt over tijd.

Voor een bredere blik op waar A2A in 2026 staat — adoptietiers, beveiligingsvereisten, enterprise-gebruiksscenario’s en een beslisframework voor wanneer je het moet introduceren — zie Google A2A Protocol in 2026: Adoptie, Hype en Realiteit.

Bronnen

• A2A Protocol Specificatie: https://a2a-protocol.org/latest/specification/
• A2A en MCP vergelijking: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/
• MCP introductie: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
• MCP architectuuroverzicht: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture
• MCP serverconcepten: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/server-concepts
• Linux Foundation A2A adoptie-update: https://www.linuxfoundation.org/press/a2a-protocol-surpasses-150-organizations-lands-in-major-cloud-platforms-and-sees-enterprise-production-use-in-first-year