Nos hacen esta pregunta en aproximadamente una de cada dos llamadas de discovery: "¿Deberíamos estandarizarnos en A2A o en MCP?"
La premisa de la pregunta está mal. No son competidores. Resuelven problemas distintos en capas distintas, y un sistema con agentes IA sano usa ambos.
Para qué sirve MCP
MCP (Model Context Protocol) es un estándar para superficies de tools. Responde: ¿cómo descubre y llama un agente basado en LLM tools que no forman parte de su entrenamiento? Recuperación de documentos, consultas a bases de datos, APIs de calendario, servicios internos — cada tool publica un servidor MCP, el agente se conecta, lista capacidades, invoca.
La forma es: un agente ↔ muchas tools. La tool es pasiva; el agente decide cuándo llamarla.
MCP le proporciona: descubrimiento de schemas, parámetros tipados, retornos estructurados, fronteras de autenticación, sandboxing. Es, en esencia, un estándar de RPC afinado para clientes con agentes IA.
Para qué sirve A2A
A2A (protocolos Agent-to-Agent, de los que hay varios — el A2A de Google, AGNTCY y otros) es un estándar para colaboración entre agentes. Responde: ¿cómo coordinan múltiples agentes semi-autónomos, se traspasan subtareas y agregan resultados?
La forma es: agente ↔ agente, con estado. Ambos lados tienen sus propios bucles de razonamiento. Los handoffs incluyen contexto, resultados intermedios, a veces la propiedad de una subtarea.
A2A le proporciona: agent cards (anuncios de capacidades), ciclos de vida de tareas, paso de mensajes, streaming opcional y human-in-the-loop. No es RPC — está más cerca de un sistema de actores tipado.
Por qué la confusión
Ambos implican agentes hablando con algo a través de un protocolo con payloads estructurados. Ambos producen JSON. Ambos tienen roles de cliente y servidor. A 30.000 pies parecen lo mismo.
Pero el nivel de autonomía en cada lado es la distinción real:
- Servidor MCP: pasivo. Responde a llamadas. No tiene bucle de razonamiento propio.
- Agente A2A: activo. Puede rechazar tareas, proponer alternativas, traspasarlas a otros agentes, pedir aclaraciones.
Si el otro lado es "trae esta fila de una base de datos", eso es MCP. Si el otro lado es "investiga esta anomalía y dime qué encuentras", eso es A2A.
La arquitectura que de verdad funciona
En cada sistema multi-agente que hemos entregado, el desglose tiene esta forma:
- En la cima del stack: un orquestador (a menudo él mismo un agente) enruta las peticiones de usuario a agentes especialistas.
- Los agentes especialistas se comunican mediante A2A. Los handoffs preservan el contexto; los supervisores siguen el estado de la tarea.
- Los especialistas usan tools mediante MCP. El agente de recuperación tiene una conexión MCP a una BD vectorial y una conexión MCP a un servicio de búsqueda fulltext. El "agente de ops" tiene una conexión MCP a un sistema de tickets.
A2A es cómo los agentes se coordinan. MCP es cómo cada agente actúa.
La visión pragmática
Adopte MCP primero — resuelve el problema más inmediato (hablar con tools), tiene hoy el ecosistema más amplio (la mayoría de los proveedores de LLM incorporan soporte nativo de MCP) y el camino de actualización desde "llamadas ad-hoc a tools" hasta MCP es sencillo.
Adopte A2A cuando tenga más de un agente que necesite traspasar trabajo. Si su sistema tiene un único agente + muchas tools, A2A es excesivo — no está coordinando a nadie. En el momento en que añade un segundo agente especialista que necesita hablar con el primero, A2A empieza a justificarse.
No elija. Apílelos.