🌐 Protocolos de Agentes de IA: La Base Duradera para Desarrolladores en 2025

🌐 Lee este post en: English

🌐 Protocolos de Agentes de IA: La Base Duradera para Desarrolladores en 2025 🌐

El mundo del desarrollo de IA avanza a una velocidad vertiginosa, con nuevos frameworks que surgen constantemente prometiendo una construcción más rápida y sencilla de aplicaciones de IA. Si bien estos frameworks cumplen sus promesas, a menudo tienen un inconveniente: cambian drástica y frecuentemente. Esta rotación constante puede convertir los proyectos a largo plazo en un “frágil castillo de naipes”, lo que obliga a los desarrolladores a refactorizar constantemente sus sistemas completos.

Al mirar hacia 2025 y más allá, un principio crucial está ganando terreno: “Frameworks will change. Protocols won’t.” Esto no es solo una frase pegadiza; es un plan estratégico para construir arquitecturas de IA resilientes. Los frameworks dictan cómo se construye, ofreciendo herramientas y estructuras específicas, pero los protocolos definen qué se comunica y cómo ocurren las interacciones, independientemente de la tecnología subyacente. Al centrarse en protocolos estables, los desarrolladores pueden cambiar sus frameworks de IA sin derribar todo su sistema de comunicación, lo que reduce la deuda técnica, aumenta la agilidad y facilita el viaje en el ecosistema de IA en constante evolución. Este enfoque permite la creación de sistemas de IA modulares y componibles donde los agentes, las interfaces de usuario y las herramientas pueden evolucionar de forma independiente mientras hablan el mismo idioma.

Para 2025, cuatro protocolos clave se están volviendo indispensables para cada desarrollador: AG-UI, A2A, MCP y ACP. Cada uno desempeña un papel único, pero interconectado, en la configuración del futuro de los agentes de IA.

1. AG-UI: Haciendo los Agentes Amigables para el Usuario

El Protocolo de Interacción Agente-Usuario (AG-UI) está diseñado para cerrar la brecha entre los potentes backends de agentes de IA y las interfaces fáciles de usar con las que interactúan los usuarios.

Qué hace: AG-UI utiliza Server-Sent Events (SSE) para transmitir eventos JSON estructurados desde el backend del agente al frontend, proporcionando actualizaciones en tiempo real sin la necesidad de servidores WebSocket personalizados. Define 16 tipos de eventos específicos, que cubren desde la transmisión de respuestas de texto token-by-token (TEXT_MESSAGE_CONTENT) hasta mostrar cuándo un agente está ejecutando una herramienta (TOOL_CALL_START), actualizando eficientemente el estado compartido de la aplicación (STATE_DELTA), e incluso transfiriendo el control sin problemas entre diferentes agentes (AGENT_HANDOFF).
Por qué es importante: AG-UI elimina el problema de la fragmentación causado por los diferentes backends de agentes que tenían sus propios formatos de stream únicos, lo que antes requería reescrituras al cambiar de frameworks. Permite mostrar claramente el progreso de la herramienta en vivo, permite que los agentes se pausen para recibir comentarios humanos sin perder el contexto y sincroniza eficientemente grandes estados compartidos. Los usuarios incluso pueden interrumpir, cancelar o responder a los agentes a mitad de la tarea.
Tu superpoder: AG-UI es como la capa REST para la interacción humano-agente: simple, casi sin boilerplate y fácil de integrar en prácticamente cualquier stack tecnológico. Esto facilita enormemente a los desarrolladores front-end la integración de agentes de IA sin requerir un conocimiento profundo de frameworks de agentes específicos.
En la práctica: Frameworks prominentes como LangGraph, CrewAI, Mastra, LlamaIndex y Agno ya son compatibles con AG-UI, lo que indica su creciente adopción y su papel en la resolución del problema de la “última milla” del despliegue de agentes de IA.

2. A2A: Agentes Hablando con Agentes

El Protocolo de Interacción Agente ↔ Agente (A2A) está diseñado para facilitar una comunicación y colaboración robustas entre agentes de IA, abordando la necesidad crítica de un lenguaje compartido en sistemas multi-agente.

Qué hace: A2A permite a los agentes descubrir las capacidades de los demás, determinar métodos de comunicación apropiados (por ejemplo, texto, formularios, medios) y colaborar de forma segura en tareas complejas y de larga duración. Un principio de diseño clave es que los agentes pueden operar sin exponer su estado interno, memoria o herramientas, lo que mejora la seguridad y la modularidad. El protocolo utiliza principalmente un estándar JSON-RPC & SSE. Para el descubrimiento, los agentes publican una JSON Agent Card, y la delegación de tareas se gestiona a través de JSON-RPC, con las actualizaciones de progreso transmitidas a través de SSE.
Por qué es importante: A2A aborda directamente el problema generalizado de la falta de un lenguaje compartido entre sistemas de agentes dispares. Anteriormente, los agentes construidos sobre diferentes frameworks a menudo existían en silos, lo que requería que los desarrolladores escribieran APIs personalizadas y adaptadores específicos para cada nuevo par de agentes. A2A elimina esta fragmentación al proporcionar una capa de comunicación estandarizada.
Tu superpoder: Este protocolo estandariza la colaboración Agente-a-Agente, sirviendo un papel análogo a la estandarización de la interacción Agente-a-herramienta de MCP. A2A expande significativamente las posibilidades de colaboración entre agentes, manteniendo el agnosticismo al backend o framework subyacente. El diseño de A2A, que permite a los agentes descubrir capacidades y colaborar en tareas, proporciona efectivamente la capa de comunicación fundamental para una arquitectura de “microservicios agénticos”.
En la práctica: Una aplicación real ilustrativa implica que un usuario asigna una tarea compleja a un Agente A principal, que luego desglosa inteligentemente la tarea, descubre otros agentes especializados (por ejemplo, Agente B, C, D) utilizando sus respectivas Agent Cards, y delega partes del trabajo utilizando llamadas A2A. Estas subtareas pueden ejecutarse en paralelo, con el Agente A recopilando y fusionando los resultados mientras transmite actualizaciones al usuario.

3. MCP: Dando Herramientas a los LLMs

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) proporciona un método estandarizado para que las aplicaciones proporcionen contexto y herramientas a los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs). Actúa como una interfaz universal, permitiendo que los modelos de IA se “conecten” sin problemas a diversas fuentes de datos y herramientas externas.

Qué hace: MCP permite a los LLMs interactuar con el entorno externo proporcionando mecanismos estandarizados para listar las herramientas disponibles (tools/list), invocar una herramienta específica (tools/call), y recibir resultados estructurados y tipados. El protocolo sigue una arquitectura cliente-servidor, donde los MCP hosts (como Claude Desktop o Cursor) acceden a datos a través de MCP, los MCP Clients sirven como puente de comunicación, y los MCP Servers son programas ligeros que exponen capacidades como leer archivos o consultar bases de datos. Estos servidores pueden acceder de forma segura a fuentes de datos locales y conectarse a servicios remotos.
Por qué es importante: MCP elimina la necesidad de que los desarrolladores escriban wrappers personalizados para cada servicio individual con el que un LLM podría necesitar interactuar, reduciendo drásticamente la complejidad de la integración. Además, el protocolo ha experimentado mejoras significativas en sus especificaciones de seguridad, abordando preocupaciones críticas relacionadas con la interacción de los LLM con sistemas externos.
Tu superpoder: La adopción de MCP está creciendo, lo que subraya su papel crucial en la estandarización del acceso a herramientas para los modelos de IA. MCP funciona como una “API Gateway” específicamente para LLMs, traduciendo las solicitudes genéricas del LLM a las invocaciones específicas requeridas por la herramienta subyacente. Esta abstracción simplifica significativamente la integración de herramientas para los desarrolladores de LLM.
En la práctica: MCP ya está integrado en aplicaciones como Claude Desktop, Cursor y Windsurf, lo que demuestra su utilidad práctica al permitir que los LLMs interactúen con diversos entornos y fuentes de datos.

4. ACP: El Protocolo de Comunicación Universal de Agentes

El Protocolo de Comunicación de Agentes (ACP) está diseñado como un estándar abierto para la comunicación entre agentes de IA, aplicaciones y usuarios humanos. Su objetivo es proporcionar una capa de comunicación completa y flexible para todo el ecosistema de IA.

Qué hace: ACP opera sobre una RESTful API estandarizada, lo que lo hace ampliamente accesible y familiar para los desarrolladores. Admite una amplia gama de patrones de interacción, incluidas comunicaciones multimodales, respuestas de streaming e interacciones tanto con estado (stateful) como sin estado (stateless). El protocolo también incorpora mecanismos para el descubrimiento de agentes en línea y fuera de línea y presenta un diseño async-first, crucial para gestionar tareas de larga duración, a la vez que admite llamadas síncronas. Arquitectónicamente, un cliente ACP inicia solicitudes, y un servidor ACP aloja agentes, exponiéndolos vía REST. El descubrimiento de agentes se facilita a través de un Agent Manifest, similar al Agent Card de A2A.
Por qué es importante: ACP amplía el alcance de la colaboración agente-a-agente para abarcar las interacciones con usuarios humanos y otras aplicaciones, abordando así la necesidad de un estándar de comunicación verdaderamente universal en sistemas de IA heterogéneos.
Tu superpoder: Un aspecto significativo de la importancia de ACP es su desarrollo como un estándar de la Linux Foundation. Este respaldo le otorga una credibilidad sustancial y asegura neutralidad y longevidad, lo que indica a los desarrolladores y empresas que ACP no está vinculado a la hoja de ruta o los intereses comerciales de un solo proveedor. Esto reduce el riesgo de vendor lock-in y promueve la evolución impulsada por la comunidad. El diseño del protocolo sigue siendo agnóstico a las implementaciones internas de los agentes, sirviendo al ecosistema más amplio. ACP aspira a ser la capa de comunicación única y consistente que unifica todos los tipos de interacción: humano-agente, aplicación-agente y agente-agente. Esto lo posiciona como un posible estándar fundamental para construir sistemas de IA verdaderamente integrados y heterogéneos.
En la práctica: La BeeAI Platform, disponible en GitHub, sirve como una implementación de referencia para ACP. Además, los agentes de ejemplo demuestran cómo utilizar ACP en frameworks de IA populares, mostrando su aplicabilidad práctica.

Cara a Cara: Cómo Estos Protocolos Trabajan Juntos (y por Separado)

Estos cuatro protocolos son distintos, pero se complementan entre sí para formar un ecosistema de agentes de IA holístico y potente.

AG-UI es la “capa de presentación” de tu agente, centrándose específicamente en la interacción humano-agente y mejorando la experiencia del usuario.
MCP sirve como la “capa de herramientas y acceso a datos” para los LLMs, permitiendo a los agentes interactuar de forma segura y uniforme con el mundo exterior y acceder a diversas fuentes de información.
A2A forma la “columna vertebral de comunicación interna” para los sistemas multi-agente, facilitando la colaboración y delegación de tareas sin problemas entre agentes especializados.
ACP aspira a ser la “capa de integración universal”, buscando unificar la comunicación entre humanos, aplicaciones y agentes, potencialmente abarcando aspectos de A2A y AG-UI a un nivel más amplio y abstracto.

Si bien tanto A2A como ACP facilitan la comunicación agente-a-agente, existen diferencias sutiles pero significativas en su alcance y enfoque de estandarización. A2A parece más centrado en la delegación de tareas estructuradas y la colaboración específicamente entre agentes, utilizando Agent Cards explícitas y llamadas JSON-RPC. ACP, por otro lado, al ser desarrollado como un estándar de la Linux Foundation, apunta a un bus de comunicación más amplio y universal que incluye la interacción humana y de aplicaciones, aprovechando una RESTful API y Agent Manifests. ACP parece representar un superconjunto o un enfoque más generalizado para la comunicación entre entidades que A2A.

Aquí tienes una comparación rápida para ayudarte a comprender sus roles:

Protocolo	Enfoque Principal	Cómo Funciona	Beneficio Clave para Ti
AG-UI	Interacción Humano-Agente	Server-Sent Events (SSE) para actualizaciones de UI.	Fácil integración de UI, retroalimentación en tiempo real, control del usuario.
A2A	Colaboración Agente-a-Agente	JSON-RPC & SSE, JSON Agent Card para descubrimiento.	Comunicación estandarizada entre agentes, rompe silos, agnóstico al framework.
MCP	Herramientas y Acceso a Datos de LLM	Arquitectura Cliente-Servidor (Hosts, Clients, Servers), tools/list, tools/call API.	Elimina wrappers personalizados para herramientas, seguridad mejorada para el acceso a herramientas.
ACP	Comunicación Universal de Agentes	RESTful API, Agent Manifest para descubrimiento, diseño async-first.	Estándar de la Linux Foundation (longevidad, neutralidad de proveedor), interoperabilidad amplia.

La Regla de Oro: “Frameworks Will Change. Protocols Won’t.”

Muchos desarrolladores de IA han experimentado la realidad de los frameworks que cambian rápidamente. Si bien frameworks como LangChain, LlamaIndex y CrewAI son excelentes para el prototipado rápido y los “factores wow” iniciales, depender únicamente de ellos puede generar una deuda técnica significativa y una refactorización constante. La verdad central es que “Frameworks will change. Protocols won’t.”

El “cómo” construir (el framework) está en constante flujo, pero el “qué” comunicar —las reglas fundamentales para que los agentes interactúen con los usuarios, las herramientas y entre sí— eso sí puede ser estable. Al priorizar los protocolos sobre los frameworks, los desarrolladores pueden diseñar en torno a estos estándares de comunicación estables, asegurando que la capa de comunicación central de una aplicación permanezca intacta incluso si se cambia el framework subyacente. Este enfoque reduce drásticamente la deuda técnica y proporciona una agilidad arquitectónica increíble.

Los protocolos ofrecen una capa crucial de abstracción, definiendo interfaces, lenguaje y reglas de compromiso en lugar de implementaciones específicas. Esto permite una arquitectura verdaderamente modular y componible, donde los agentes, las interfaces de usuario y las herramientas pueden desarrollarse y evolucionar de forma independiente siempre que se adhieran a los protocolos acordados. Esto no es solo una cuestión de eficiencia; se trata de construir sistemas de IA resilientes y adaptables que puedan resistir el paso del tiempo.

Para los desarrolladores, esto significa:

Prepara tus Habilidades para el Futuro: Comprender estos protocolos representa una inversión de habilidades a largo plazo más valiosa que dominar cualquier framework individual. El conocimiento de los protocolos es transferible a través de diferentes stacks de IA, lo que garantiza una relevancia continua en una industria dinámica.
Desbloquea la Interoperabilidad: Los protocolos permiten que diversos agentes y aplicaciones, construidos con diferentes tecnologías, se comuniquen sin problemas. Esto fomenta un ecosistema de IA más rico y colaborativo donde los componentes especializados pueden integrarse y reutilizarse fácilmente.
Reduce el Vendor Lock-in: La adopción de protocolos abiertos minimiza la dependencia de soluciones propietarias, lo que proporciona una mayor flexibilidad y control sobre las opciones arquitectónicas y reduce el riesgo asociado con los cambios en la hoja de ruta de un solo proveedor. El hecho de que ACP se esté convirtiendo en un estándar de la Linux Foundation es un gran avance. Esto indica un movimiento colectivo de la industria hacia una infraestructura común y abierta, lo que acelerará la innovación al reducir el esfuerzo redundante y permitir el desarrollo de sistemas de IA distribuidos a gran escala y más complejos.

Tus Próximos Pasos: Cómo Preparar tu Desarrollo de IA para el Futuro

¿Listo para construir aplicaciones de IA que resistan el paso del tiempo? Así es como puedes adoptar un enfoque protocol-first:

Prioriza el Diseño Protocol-First: Los desarrolladores deben diseñar sus sistemas de agentes de IA con los protocolos como puntos de integración principales, en lugar de construir acoplados a frameworks específicos. Al seleccionar un framework de IA, su compatibilidad con los protocolos establecidos (por ejemplo, LangGraph y CrewAI que admiten AG-UI) debe ser un criterio de evaluación clave.
Adopta la Modularidad y la Especialización: Fomenta el desarrollo de agentes especializados que se comuniquen a través de A2A o ACP, en lugar de crear agentes monolíticos. Este enfoque promueve la reutilización, simplifica el mantenimiento y permite el desarrollo y despliegue independientes de las capacidades de los agentes. Los agentes deben diseñarse para exponer sus capacidades a través de Agent Cards (para A2A) o Agent Manifests (para ACP) para facilitar la detectabilidad y la integración dentro de un ecosistema más grande.
Aprovecha MCP para Herramientas Robustas: Es crucial utilizar MCP para un acceso seguro y estandarizado a herramientas externas y fuentes de datos. Esto elimina la necesidad de wrappers personalizados y mejora la postura de seguridad de las interacciones de LLM. Los desarrolladores deben explorar los MCP servers existentes o considerar desarrollar los suyos propios para sistemas internos propietarios para exponerlos de forma segura a los LLMs, ampliando así las capacidades accionables de sus agentes de IA.
Concéntrate en la Experiencia del Usuario con AG-UI: Enfatiza la importancia de una interacción fluida entre humanos y agentes y aprovecha AG-UI para ofrecer interfaces de usuario ricas y receptivas para aplicaciones de IA. Se recomienda implementar los tipos de eventos de AG-UI para proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre el progreso del agente, las llamadas a herramientas y los cambios de estado al usuario, mejorando así la transparencia y el control.
Mantente Informado sobre los Estándares en Evolución: Si bien los protocolos ofrecen mayor estabilidad que los frameworks, no son estáticos y seguirán evolucionando. Los desarrolladores deben mantenerse actualizados sobre las nuevas versiones y especificaciones. La participación en comunidades de código abierto relevantes (por ejemplo, la Linux Foundation para ACP) y el monitoreo constante de los desarrollos de protocolos son esenciales para garantizar la compatibilidad a largo plazo y aprovechar las nuevas características.
Pasos Prácticos para la Implementación: Para nuevos proyectos, es aconsejable adoptar una mentalidad protocol-first desde el principio, definiendo las interfaces de comunicación antes de comprometerse con frameworks específicos. Para proyectos existentes, los desarrolladores deben identificar áreas donde los protocolos pueden abstraer las dependencias específicas del framework, comenzando con puntos de integración críticos como la interacción de la interfaz de usuario (AG-UI) o el acceso a herramientas externas (MCP). Esta adopción incremental puede transformar gradualmente los sistemas existentes en arquitecturas más resilientes e interoperables.

Conclusión: Construyendo un Futuro de IA Resiliente

El futuro del desarrollo de aplicaciones de IA no se basa solo en construir agentes más inteligentes; se basa en construirlos sobre una base sólida. AG-UI, A2A, MCP y ACP forman colectivamente la columna vertebral de un ecosistema de agentes de IA robusto, interoperable y escalable. El mensaje central sigue siendo claro: “Frameworks will change. Protocols won’t.” Este principio guía a los desarrolladores hacia la construcción de aplicaciones de IA preparadas para el futuro al priorizar interfaces de comunicación estables y estandarizadas sobre detalles de implementación en rápida evolución. Al invertir en la comprensión y adopción de estos protocolos fundamentales, los desarrolladores pueden reducir la deuda técnica, mejorar la interoperabilidad y mitigar el vendor lock-in. La perspectiva futura para el desarrollo de agentes de IA es de creciente sofisticación e integración. Un futuro en el que los agentes de IA colaboren sin problemas entre sí, interactúen intuitivamente con los humanos y accedan de forma segura a una vasta gama de herramientas y datos no es solo una aspiración; se está volviendo alcanzable. Este futuro interconectado y altamente funcional se construirá sobre la estabilidad, la interoperabilidad y los estándares abiertos que proporcionan estos protocolos de comunicación fundamentales.