A2A en MCP: de nieuwe ruggengraat van samenwerkende AI-systemen

Inleiding

Bij TriadeTech volgen we de evolutie van AI-architecturen op de voet. Twee protocollen staan centraal in de volgende generatie agentische systemen: A2A (Agent-to-Agent) en MCP (Model Context Protocol). Waar A2A zich richt op samenwerking tussen meerdere AI-agenten, maakt MCP het mogelijk voor een individuele agent om effectief met externe bronnen te communiceren. Samen vormen ze de basis voor schaalbare, contextbewuste en zelforganiserende AI-ecosystemen.

A2A – Communicatie tussen AI-agenten

Doel:

A2A is ontworpen om meerdere AI-agenten met elkaar te laten samenwerken. Het biedt een gemeenschappelijke taal waarmee agents informatie kunnen delen, taken kunnen delegeren en resultaten kunnen coördineren.

Werking:

Via A2A kunnen agents:

Werk verdelen over gespecialiseerde onderdelen.
Onderling kennis en statusupdates uitwisselen.
Gezamenlijk complexe workflows afronden, bijvoorbeeld bij data-analyse of projectbeheer.

Toepassing:

A2A komt tot zijn recht in multi-agent scenario’s, zoals:

Een team van virtuele experts dat gezamenlijk een bedrijfsstrategie opstelt.

AI-systemen die verschillende afdelingen binnen een organisatie verbinden.
Samenwerkende agents die onderzoek uitvoeren en elkaars bevindingen integreren.

MCP – De verbinding met externe tools en data

Doel:

MCP (Model Context Protocol) zorgt dat één AI-agent externe bronnen, API’s of databases kan gebruiken zonder de specifieke technische details te hoeven kennen.

Werking:

MCP biedt een uniforme manier om context en functionaliteit aan een model toe te voegen. Een agent kan zo een API aanroepen, data ophalen of een berekening uitvoeren via een gestandaardiseerde interface.

Toepassing:

Een agent gebruikt MCP om agenda’s, CRM-systemen of databanken te raadplegen.

Integratie met cloudservices of bedrijfsapplicaties.
Het verrijken van context tijdens gesprekken of analyses.

Samenwerking tussen A2A en MCP

A2A en MCP vullen elkaar aan. MCP geeft een agent toegang tot de juiste middelen; A2A zorgt dat meerdere agents deze middelen gecoördineerd inzetten.

Voorbeeld:

Een AI-agent gebruikt MCP om via een API een vergadering te plannen. Daarna schakelt hij via A2A met een andere agent die verantwoordelijk is voor reisplanning en documentvoorbereiding.

Samen vormen ze een coherent systeem waarin agents taken verdelen, data ophalen en resultaten combineren – zonder menselijke tussenkomst.

Analogie: de werkplaats

Stel een werkplaats voor vol monteurs:

MCP is de standaard die ervoor zorgt dat elke monteur weet hoe hij zijn gereedschap gebruikt.
A2A is het protocol waarmee de monteurs taken verdelen, elkaar informeren en samen de reparatie voltooien.

Conclusie

A2A en MCP brengen structuur in de wereld van autonome agents.

A2A maakt samenwerking tussen agents mogelijk.
MCP verbindt die agents met hun externe omgeving.
Samen vormen ze de technische basis voor de volgende fase van intelligente, zelforganiserende AI-systemen — precies het soort architecturen waarin TriadeTech gespecialiseerd is.

Wil je weten hoe TriadeTech deze protocollen inzet in praktijkgerichte AI? Neem contact op voor een technisch consult.