Come i protocolli agentici stanno trasformando lo sviluppo dell'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è sull'orlo del suo prossimo grande balzo. Dopo anni dominati dall'intelligenza artificiale generativa, il 2025 è dando forma l'anno dell'IA agentica. A differenza dei loro predecessori generativi, che rispondono solo a richieste e creano nuovi contenuti, i sistemi di IA agentica fanno molto di più. Sono progettati non solo per interagire con gli esseri umani, ma per percepire attivamente l'ambiente circostante, prendere decisioni indipendenti e svolgere compiti per raggiungere obiettivi specifici. Questo cambiamento ha il potenziale per avere un impatto significativo. Mentre l'IA generativa si è concentrata principalmente sulla fornitura di informazioni o sulla produzione di contenuti, l'IA agentica si concentra sull'azione e sulla collaborazione. Questi sistemi sono progettati per lavorare insieme e risolvere problemi complessi del mondo reale come una squadra, non isolatamente. Tuttavia, liberare appieno il potenziale dell'IA agentica richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui i sistemi di IA interagiscono tra loro, con i dati e con il mondo che li circonda. È qui che i protocolli agentici stanno rimodellando il settore. Stanno trasformando strumenti isolati e monofunzionali in potenti reti collaborative in grado di ottenere risultati molto più elevati di qualsiasi singola IA.

Il problema dei sistemi di intelligenza artificiale isolati

Nonostante i rapidi progressi nel settore, la maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale (IA) oggi opera ancora in modo isolato. Tradizionalmente, le organizzazioni hanno sviluppato sistemi di IA separati per esigenze specifiche, come l'assistenza clienti, il rilevamento delle frodi o la gestione dell'inventario. Questi sistemi non possono comunicare facilmente tra loro. Utilizzano formati di dati diversi, hanno modalità uniche di scambio di informazioni e seguono protocolli operativi propri. Sebbene questo approccio possa essere applicabile per applicazioni semplici, porta a frammentazione, duplicazione degli sforzi e spreco di risorse. Le organizzazioni finiscono spesso per gestire più sistemi sovrapposti, ognuno dei quali richiede la propria infrastruttura e competenze, il che aumenta la complessità e i costi operativi.

La sfida principale è l'integrazione. Quando le organizzazioni desiderano che i loro diversi sistemi di intelligenza artificiale lavorino insieme, si trovano ad affrontare notevoli barriere tecniche. Ad esempio, un chatbot che gestisce le domande dei clienti non può condividere facilmente le informazioni con la piattaforma logistica che traccia gli ordini. Anche gli strumenti di rilevamento delle frodi operano separatamente dagli strumenti di valutazione del rischio. Poiché questi sistemi non parlano la stessa lingua, la loro connessione richiede solitamente soluzioni personalizzate costose e fragili. Questo non solo riduce l'efficienza, ma rende anche difficile per le organizzazioni sfruttare al meglio i propri dati.

Le tendenze recenti hanno reso queste sfide più evidenti. Gli studi mostrare attraverso le sue creazioni che 96% delle organizzazioni prevede di aumentare l'utilizzo di agenti di intelligenza artificiale nel prossimo anno, e la maggior parte lo considera fondamentale per rimanere competitivi. Tuttavia, questi agenti di intelligenza artificiale richiedono un coordinamento impeccabile, la condivisione dei dati e l'interoperabilità per funzionare. Se non cambia nulla, l'integrazione di questi strumenti disconnessi potrebbe presto diventare un onere costoso e insostenibile.

L'ascesa dei protocolli agentici

Per affrontare le crescenti sfide dei silos di IA, la comunità dell'IA sta sviluppando protocolli agenti. Si tratta di regole e interfacce standard che consentono ai sistemi di IA di comunicare e collaborare. L'idea di fondo è quella di gettare le basi per quello che molti ora chiamano "Internet degli agenti"dove gli agenti possono trovarsi, condividere informazioni e collaborare. È simile a come Internet ai suoi albori ha aiutato i computer di tutto il mondo a connettersi e interagire.

• Protocollo del contesto modello (MCP)

. Protocollo del contesto del modello, lanciato da Anthropic, alla fine del 2024, sta rapidamente diventando lo standard per la connessione dei sistemi di intelligenza artificiale a strumenti e fonti dati esterne. Molti la chiamano la porta USB-C per l'intelligenza artificiale perché, come un connettore universale, sostituisce un groviglio di sistemi incompatibili con un unico, semplice standard.

In precedenza, connettere un sistema di intelligenza artificiale a un nuovo strumento o database significava scrivere codice personalizzato per ogni connessione. MCP risolve questo problema. Ora, le applicazioni di intelligenza artificiale possono utilizzare un unico protocollo standardizzato per accedere a diverse fonti di dati, API e servizi senza richiedere integrazioni specifiche. Importanti aziende tecnologiche come AWS, IBM e Cloudflare hanno già adottato MCP, seguite da OpenAI e Google DeepMind. implementazioni dimostrano che le organizzazioni che utilizzano MCP segnalano miglioramenti significativi nell'automazione e nella produttività, a volte aumentando l'efficienza del flusso di lavoro di oltre il 50%

• Protocollo Agent2Agent (A2A)

Mentre MCP si concentra sulla connessione dei sistemi di intelligenza artificiale a strumenti esterni, Agent2Agent (A2A) di Google Il protocollo A2025A consente agli agenti di intelligenza artificiale di comunicare direttamente tra loro. Introdotto nell'aprile 2, AXNUMXA consente agli agenti di intelligenza artificiale autonomi di riconoscersi a vicenda, negoziare i propri ruoli e collaborare su attività complesse. È importante sottolineare che possono fare tutto questo senza esporre i propri algoritmi proprietari o i meccanismi interni sensibili. Questo è particolarmente prezioso negli ambienti aziendali, dove le organizzazioni utilizzano spesso soluzioni di intelligenza artificiale di fornitori diversi e hanno bisogno di proteggere la proprietà intellettuale.

A2A introduce il concetto di “Carte agente.” Si tratta di biglietti da visita digitali che descrivono le capacità di un agente e come entrare in contatto con esso. Queste schede riassumono le competenze di ciascun agente e forniscono dettagli per stabilire connessioni. Il protocollo include anche un sistema strutturato per gestire l'intero processo di lavoro collaborativo, dall'assegnazione al completamento. Grazie al supporto integrato per diversi formati di comunicazione, il protocollo offre un elevato grado di flessibilità. La decisione della Linux Foundation di adottare A2A è uno standard aperto e indipendente dal fornitore, che garantisce un'ampia accessibilità e il continuo stimolo all'innovazione nel settore.

• Protocollo di comunicazione dell'agente (ACP)

IBM Protocollo di comunicazione dell'agente (ACP) adotta un approccio diverso concentrandosi sulla semplicità e sulla facile adozione. Sviluppato come parte del Piattaforma BeeAI e ora gestito dalla Linux Foundation, ACP utilizza tecnologie web familiari come API REST e JSONCiò lo rende semplice da utilizzare per gli sviluppatori, anche se non hanno una profonda competenza in materia di intelligenza artificiale.

ACP supporta sia la comunicazione in tempo reale (sincrona) che quella ritardata (asincrona) tra agenti. Include inoltre funzionalità di discovery integrate, che consentono agli agenti di trovarsi e connettersi tra loro, anche in ambienti con accesso a internet limitato o assente. Questa praticità e i bassi requisiti rendono ACP una scelta interessante per le organizzazioni che desiderano abilitare la collaborazione tra agenti senza una configurazione complessa.

Vantaggi della comunicazione AI standardizzata

L'adozione di protocolli agentici rappresenta una pietra miliare nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Passando da strumenti isolati a ecosistemi di agenti collaborativi, le organizzazioni possono ottenere vantaggi che vanno oltre i miglioramenti tecnici.

• Interoperabilità migliorata

I protocolli agentici agiscono come traduttori universali per l'IA. Le organizzazioni non devono più dedicare tempo e risorse alla creazione di integrazioni specifiche per ogni sistema. Al contrario, gli agenti di IA di diversi fornitori, persino quelli sviluppati con linguaggi di programmazione diversi, possono ora comunicare facilmente attraverso standard condivisi. Questo livello di interoperabilità consente alle organizzazioni di combinare le migliori soluzioni disponibili, creando un ambiente di IA più flessibile e adattabile.

• Maggiore efficienza e automazione

I protocolli standardizzati possono ridurre significativamente il lavoro manuale e la duplicazione degli sforzi. Quando gli agenti di intelligenza artificiale possono coordinarsi senza sforzo, molte attività di routine che un tempo richiedevano la supervisione umana vengono ora gestite automaticamente. I primi ad adottare questa soluzione hanno visto fino a Miglioramenti del 40% nell'efficienza operativa poiché i flussi di lavoro diventano più fluidi e meno dipendenti dal coordinamento delle persone.

• Sicurezza e governance migliorate

La standardizzazione offre anche numerosi vantaggi in termini di sicurezza. Con protocolli unificati, è più facile applicare regole di autenticazione, autorizzazione e audit coerenti in un intero ecosistema di strumenti di intelligenza artificiale. Questo semplifica il rispetto degli standard di conformità e normativi per le organizzazioni. Quando gli agenti di intelligenza artificiale seguono le stesse regole di sicurezza, non importa su quale tecnologia siano basati.

• Innovazione accelerata

Forse il vantaggio più entusiasmante è l'impulso all'innovazione. Senza l'onere di risolvere costantemente problemi di integrazione, gli sviluppatori sono liberi di concentrarsi sulla creazione di nuove e preziose funzionalità. Questo approccio a blocchi costruttivi, in cui ogni agente, protocollo o strumento può essere riutilizzato ed esteso, incoraggia la sperimentazione e accelera il progresso dell'IA in tutti i settori.

Superare le sfide dell’implementazione

Nonostante questi vantaggi, la creazione di un ecosistema di intelligenza artificiale completamente collaborativo non è priva di sfide. Sicurezza e affidabilità sono le principali preoccupazioni. Le organizzazioni devono garantire che i dati rimangano privati, i sistemi affidabili e tutti i requisiti di conformità siano soddisfatti prima di implementare agenti di intelligenza artificiale interconnessi. C'è anche un carenza di professionisti qualificati. Il campo dell'IA agentica sta progredendo rapidamente, ma non ci sono abbastanza esperti per soddisfare la crescente domanda. Inoltre, molte aziende utilizzano ancora sistemi legacy obsoleti, privi delle API moderne o dell'infrastruttura necessaria per un'integrazione fluida con gli agenti di IA.

Conclusione

Per realizzare la visione dell'IA agentica, è fondamentale migliorare l'integrazione e la comunicazione tra i sistemi di IA e altri strumenti e tecnologie. Protocolli come MCP, A2A e ACP stanno emergendo come fattori chiave per la collaborazione nell'ambito dell'IA. Standardizzando la comunicazione, questi protocolli contribuiscono a creare ecosistemi di IA più interoperabili, efficienti e sicuri. La transizione da strumenti di IA isolati e monofunzionali ad agenti interconnessi porterà a una maggiore automazione, a una riduzione dei costi operativi e a un'innovazione accelerata.