MCP, ACP e Agent2Agent: comprendere i nuovi standard dell'IA agentica

L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente diventando un pilastro fondamentale della strategia aziendale, ma la sua implementazione su larga scala ha finora presentato notevoli sfide per i responsabili IT. Un mercato frammentato, la difficoltà di far comunicare sistemi diversi e il rischio di blocco da parte dei fornitori hanno rallentato la concretizzazione delle promesse dell'IA in ambienti aziendali complessi. Tuttavia, una nuova ondata di protocolli aperti sta emergendo per affrontare queste problematiche, fornendo le prime fondamenta per un'IA più standardizzata e interconnessa.

Questi nuovi protocolli mirano a normalizzare il modo in cui i sistemi di IA si connettono, comunicano tra loro e assorbono il contesto del loro utilizzo. In particolare, tre protocolli – il Model Context Protocol (MCP), l'Agent Communication Protocol (ACP) e Agent2Agent – sono destinati a giocare un ruolo cruciale, aiutando i responsabili informatici a superare più di due anni di prototipi che, per la maggior parte, non sono riusciti a decollare. Gli esperti ritengono che questi standard stiano aprendo una nuova era nello sviluppo e nell'adozione dell'IA.

Zach Evans, direttore tecnico della società di IA specializzata nel settore sanitario Xsolis, sottolinea l'importanza di questi sforzi di normalizzazione. "In un'epoca in cui l'IA diventa la pietra angolare della strategia aziendale, gli sforzi di standardizzazione non sono semplici note a piè di pagina su dettagli tecnici: essi sostengono l'infrastruttura di domani alimentata dall'IA", afferma Evans. "Questi protocolli consentono ai sistemi di comunicare in modo trasparente oltre i confini organizzativi." Questo significa che l'IA non sarà più un insieme di soluzioni isolate, ma una rete integrata di intelligenze capace di collaborare e condividere informazioni in modo più efficace.

Integrazione tra le IA e i suoi benefici

Sebbene altri protocolli aperti possano ancora emergere, è probabile che gli attuali sforzi di standardizzazione aumenteranno notevolmente i tassi di adozione dell'IA, specialmente facilitando la connessione a modelli e agenti di più fornitori. Questa è una questione chiave nella gestione degli agenti di IA che i responsabili IT si troveranno presto ad affrontare. Zach Evans spiega che "quando diversi sistemi di IA saranno in grado di interagire più facilmente tra loro, la storia ci mostra che ciò favorirà l'adozione. Non si tratta più di un unico fornitore che opera in un contesto isolato. Questi fornitori e le loro soluzioni avranno la possibilità di interagire tra loro e creare trasferimenti intelligenti."

I nuovi protocolli permetteranno ai team IT di connettere senza soluzione di continuità diversi agenti di IA e di ridurre il costo e la complessità di queste integrazioni, come precisa Gary Lerhaupt, vicepresidente dell'architettura dei prodotti presso Salesforce. Senza protocolli standardizzati, le aziende non sarebbero in grado di trarre il massimo valore dalle attività digitali, o sarebbero costrette a costruire autonomamente capacità di interoperabilità, aumentando il debito tecnico. Questo scenario rallenterebbe l'innovazione e aumenterebbe i costi operativi, limitando il potenziale strategico dell'IA.

Lerhaupt aggiunge che i protocolli sono anche essenziali per la sicurezza e la scalabilità dell'IA, poiché consentiranno agli agenti di convalidarsi reciprocamente, scambiare dati e coordinare flussi di lavoro complessi. "L'industria può costruire sistemi multi-agente più robusti e affidabili che si integrano con l'infrastruttura esistente, incoraggiando l'innovazione e la collaborazione invece di soluzioni puntuali isolate e frammentate", afferma. Per i DSI (Direttori dei Sistemi Informativi) e i responsabili dell'IA, questo si traduce in una maggiore flessibilità, una sicurezza migliorata e la possibilità di condurre iniziative più strategiche ed efficaci nell'intero panorama tecnologico aziendale.

MCP: Connettere l'IA al contesto aziendale

Il Model Context Protocol (MCP), pubblicato da Anthropic lo scorso novembre, fornisce un modo standardizzato per connettere i modelli di intelligenza artificiale a diverse fonti di dati e a vari strumenti, incluse le preziose informazioni detenute dalle aziende stesse. Secondo Anthropic, lo sviluppatore dei modelli di IA Claude, il principale vantaggio del MCP risiede nella sua flessibilità rispetto ai Large Language Models (LLM), poiché il protocollo permette agli utenti di passare da un modello all'altro e da un fornitore all'altro con facilità. Questa capacità è cruciale in un ecosistema IA in rapida evoluzione.

Questa flessibilità consente ai DSI di scegliere il modello che offre le migliori prestazioni per le specifiche esigenze dell'organizzazione, come spiega Jim Piazza, vicepresidente dell'IA e dei sistemi predittivi presso il fornitore di servizi gestiti Ensono. Ciò permette anche di evitare il temuto blocco dei fornitori, una preoccupazione costante nel panorama tecnologico. "Man mano che i modelli diventano più specializzati, MCP ci offre la possibilità di mettere un po' d'ordine nel caos", spiega Piazza. Affettuosamente, egli definisce il MCP "lo stack di tubazioni" (the plumbing stack), sottolineando la sua funzione essenziale di collegamento di tutte le parti.

MCP vanta anche un numero crescente di integrazioni predefinite a cui un LLM può connettersi. A marzo, Microsoft ha annunciato il supporto per MCP nel suo strumento di personalizzazione e creazione di agenti, Copilot Studio. Questa integrazione permette a Copilot Studio di aggiungere nuove applicazioni e agenti di IA tramite MCP, ampliando notevolmente le sue capacità. Nelle ultime settimane, anche altri fornitori di soluzioni IA hanno annunciato la compatibilità con MCP, indicando una crescente accettazione e adozione di questo standard nel settore.

ACP: Facilitare la comunicazione tra agenti

All'inizio di quest'anno, dopo il rilascio di MCP, IBM ha annunciato un progetto chiamato Agent Communication Protocol (ACP), progettato specificamente per consentire agli agenti di IA, anche quelli provenienti da fornitori diversi, di connettersi tra loro. Questo protocollo mira a risolvere uno dei maggiori ostacoli all'efficacia dei sistemi multi-agente: la mancanza di un linguaggio comune e di un meccanismo di interazione standardizzato.

Sandi Besen, responsabile dell'ecosistema e ingegnere di ricerca in IA presso IBM Research, ha descritto ACP in un articolo per "Towards Data Science" come "un protocollo universale che trasforma l'attuale panorama frammentato degli agenti di IA in compagni di squadra interconnessi". Secondo Besen, questo permette di raggiungere nuovi livelli di interoperabilità, riutilizzo e scalabilità, elementi fondamentali per la costruzione di soluzioni IA robuste e flessibili su larga scala.

ACP utilizza modelli HTTP standard per la comunicazione, il che facilita notevolmente la sua integrazione nella produzione rispetto a metodi più complessi come JSON-RPC. Questa scelta tecnologica mira a semplificare l'adozione e la messa in opera del protocollo, rendendolo accessibile a un più ampio spettro di sviluppatori e implementatori. Il protocollo ACP fa parte di un ecosistema di IA più ampio, che include BeeAI, un progetto che IBM ha donato alla Linux Foundation lo scorso aprile, rafforzando l'impegno verso soluzioni open source e collaborative.

Agent2Agent: l'interoperabilità alla maniera di Google

Sempre ad aprile, Google ha presentato un protocollo di IA concorrente di ACP: Agent2Agent (A2A). Anche questo protocollo consente a diversi agenti di IA di interagire tra loro, promuovendo un ambiente di collaborazione tra sistemi intelligenti. I suoi sviluppatori, in un articolo di blog di Google, hanno sottolineato che "le aziende beneficiano così di un metodo standardizzato per gestire i loro agenti su diverse piattaforme e ambienti cloud". Essi ritengono che questa interoperabilità universale sia essenziale per realizzare pienamente il potenziale della collaborazione tra agenti di IA, sbloccando nuove possibilità per l'automazione e l'efficienza aziendale.

Agent2Agent (A2A) è supportato da oltre 50 partner tecnologici di Google, tra cui nomi di spicco come Atlassian, Langchain, Salesforce, SAP, ServiceNow e Workday. Questa vasta coalizione di supporto indica un forte riconoscimento dell'importanza di A2A per il futuro dell'IA. Jim Piazza di Ensono spiega che A2A consentirà ai responsabili informatici di collegare tra loro una serie di agenti, facilitando l'ottenimento delle funzionalità specializzate di cui le loro organizzazioni hanno bisogno, senza dover ricorrere a soluzioni proprietarie e isolate.

Visione futura e sinergie tra i protocolli

I creatori di questi protocolli chiariscono che ACP e Agent2Agent, con la loro enfasi sulla connessione tra agenti di IA, sono complementari al MCP, che è maggiormente centrato sul modello. Questa distinzione è fondamentale: mentre MCP si occupa di connettere i modelli di IA a dati e strumenti esterni, ACP e A2A si concentrano sulla comunicazione e collaborazione tra gli agenti stessi, creando così un ecosistema IA completo e interconnesso.

Con l'emergere di questi nuovi protocolli, Jim Piazza immagina l'apparizione di "negozi" digitali che permetteranno agli utenti di scegliere tra una moltitudine di agenti specializzati e modelli provenienti da più fornitori. "Diciamo che esistono 100.000 modelli", spiega Piazza. "Perché dovrei addestrare il mio modello, se posso ottenere risultati decenti da un modello preesistente e pre-ospitato, che posso semplicemente richiamare tramite MCP?". Questo scenario promuove l'efficienza e l'accesso a soluzioni IA di alta qualità senza la necessità di investire risorse significative nella formazione e manutenzione di modelli proprietari.

In ultima analisi, questi nuovi protocolli stanno disegnando un nuovo percorso nell'adozione dell'IA, come osserva Christian Posta, direttore tecnico di Solo.io, un fornitore di soluzioni per la gestione delle API e la connettività cloud. Posta sottolinea che "l'IA si sta già evolvendo molto rapidamente ma, senza standardizzazione, questa velocità porta solo al caos". I protocolli standardizzati, conclude, fanno la differenza tra, da un lato, precipitarsi in una direzione in modo frammentato e disordinato, e dall'altro, costruire un'infrastruttura solida e interoperabile che può realmente sostenere l'innovazione e la crescita a lungo termine dell'intelligenza artificiale in ogni settore.