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Introducción a ACP: Agent Communication Protocol

Introducción a ACP: Agent Communication Protocol

jarmestoBusiness Central14 hours ago20 Views

Permitir que cualquier agente pueda «hablar» con otro agente

La nueva era de los agentes de IA no se construye solo con modelos y herramientas, sino con algo mucho más simple pero igual de poderoso: protocolos. Y entre ellos, el Agent Communication Protocol (ACP) se perfila como el nuevo lenguaje común que permite a los agentes colaborar de forma estructurada, segura y eficiente.

En este artículo exploramos qué es ACP, cómo se diferencia de otros protocolos como MCP y A2A, y por qué su adopción puede contrastar con nuestra forma de diseñar soluciones inteligentes en entornos como Dynamics 365, Business Central o Copilot Studio. Es decir, hay mas cosas más allá de …

Qué es ACP

ACP (Agent Communication Protocol) es un protocolo abierto y RESTful para la comunicación entre agentes de IA, humanos y aplicaciones. Fue desarrollado inicialmente por el equipo de BeeAI e IBM y hoy evoluciona como estándar dentro de la Linux Foundation, con SDKs disponibles en Python y TypeScript.

Su propuesta es clara: permitir que cualquier agente pueda «hablar» con otro agente, aunque esté construido en otro lenguaje, framework o entorno. En lugar de integraciones a medida, ACP define una interfaz común basada en HTTP que unifica el modo en que los agentes envían y reciben mensajes, gestionan sesiones o colaboran en tareas complejas.

MCP, ACP y A2A: cada uno en su lugar

MCP (Model Context Protocol): define cómo los LLMs pueden invocar herramientas y funciones externas. Es ideal para enriquecer a los modelos con APIs y datos.
ACP: se enfoca en la comunicación entre agentes. Establece una capa de transporte estandarizada para delegar tareas, coordinar flujos y mantener contexto entre entidades inteligentes.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): propuesto por Google, busca resolver la comunicación multiagente en entornos distribuidos con seguridad empresarial. Microsoft ha anunciado soporte para A2A en Azure AI Foundry y Copilot Studio( link ).

ACP y A2A no son excluyentes. ACP es una opción más ligera, pensada para entornos agnósticos, local-first y alta composabilidad.

Características clave de ACP

RESTful y multimodal: basado en HTTP estándar, soporta mensajes en texto, audio, imagen y otros formatos.
Streaming y asincronía: pensado para tareas largas o colaborativas, con estados created, in-progress, awaiting, completed.
Sesiones distribuidas: permite mantener contexto entre interacciones usando session_id, incluso con almacenamiento compartido (Redis, PostgreSQL).
Discovery y routing: los agentes pueden publicar sus «manifiestos» para ser descubiertos por otros agentes o routers inteligentes.
Seguridad y gobernanza: soporte para tokens de capacidad, validación de acceso, y roles de mensaje (usuario, sistema, agente, etc.).

Ejemplo de flujo multiagente con ACP

Imaginemos un caso de atención al cliente:

Un agente recibe una queja por un pedido retrasado.
Consulta a otro agente especializado en logística (ACP entre ellos).
Ese agente consulta una API de inventario mediante MCP.
La respuesta se integra y el agente principal genera la comunicación al cliente.

Todo ocurre sin integraciones directas, sin acoplamiento y con trazabilidad.

Composición y orquestación

ACP permite construir sistemas donde:

Un agente router analiza la petición y la deriva a otros agentes.
Los agentes trabajan en paralelo o en cadena.
Un agente puede actuar como interfaz de otros y componer respuestas completas.

Esto permite diseñar flujos tipo BPM pero basados en agentes: con autonomía, colaboración y resiliencia.

Evolución y adopción

Desde su liberación, ACP ha crecido con rapidez:

Implementado como base en BeeAI.
Compatible con frameworks como LangChain y CrewAI entre otros
Evoluciones recientes: streaming, trajectory metadata, citación, roles, alta disponibilidad.
Apoyado por la comunidad open-source y la Linux Foundation.

ACP no es un proyecto cerrado ni una moda. Es un paso clave hacia una arquitectura de agentes realmente interoperables.

Impacto en el ecosistema Microsoft

En un entorno Microsoft donde A2A está ganando tracción, ACP puede aportar valor en casos muy concretos donde se primen la agilidad y la flexibilidad:

Prototipos y PoC ágiles: Para escenarios internos de corta duración, donde equipos de desarrollo quieren probar flujos multiagente sin configurar complejas plataformas de seguridad. Un equipo puede envolver agentes MCP que ya usan APIs de Business Central en endpoints ACP y validar rápidamente un workflow colaborativo.
Integraciones en entornos edge o híbridos: Donde no exista conectividad permanente con Azure o se busque procesar datos sensibles localmente (por ejemplo, en fábricas o sucursales). Ahí, un servidor ACP on‑prem puede orquestar agentes con acceso a datos de Dynamics 365 en modo offline, y sincronizar resultados luego con Azure.
Experimentos de interoperabilidad: Equipos que trabajan con distintos frameworks (LangChain, AutoGen, CrewAI) pueden usar ACP como capa común para intercambio de mensajes, antes de estandarizar sobre A2A en producción.

En la práctica, ACP no reemplaza A2A ni los estándares de seguridad corporativa de Microsoft, sino que sirve como catalizador para:

Reducir el time-to-market en PoC, para luego migrar a A2A o al framework de Azure AI Foundry conforme maduren los requisitos de seguridad.tes especializados sin acoplarlos directamente a plataformas propietarias.

Validar rápidamente flujos multiagente evitando por ahora las complejas configuraciones de Azure Entra ID y mTLS, de modo que el equipo pueda centrarse en la funcionalidad principal antes de endurecer la seguridad.

Probar implementaciones híbridas, donde agentes on‑prem y cloud colaboran sin exponer todo el stack a internet.

Conclusión

ACP no sustituye a MCP ni a A2A. Los complementa. Es la pieza que faltaba para dar cohesión a flujos multiagente de forma simple y estándar.

Y lo mejor es que ya está listo para usarse: con herramientas, documentación clara y una comunidad creciendo rápido. Si queremos que los agentes colaboren como equipos de verdad, necesitan un idioma común. Ese idioma, hoy, puede ser ACP. Tambien A2A , seguramente veamos escenarios distintos con distintas aproximaciones , con el enfoque MCP no hemos tenido esta disyuntiva.

Glosario de Palabros

Palabro	Descripción
ACP	Agent Communication Protocol: protocolo RESTful abierto para comunicación entre agentes de IA.
MCP	Model Context Protocol: estándar para que los LLM invoquen herramientas y funciones externas.
A2A	Agent-to-Agent Protocol: protocolo abierto propuesto por Google para comunicación multiagente con seguridad empresarial.
LLM	Large Language Model: modelo de lenguaje a gran escala.
PoC	Proof of Concept: prueba de concepto.
API	Application Programming Interface: interfaz de programación de aplicaciones.
HTTP	Hypertext Transfer Protocol: protocolo de comunicación en la Web.
REST	Representational State Transfer: estilo arquitectónico para servicios web.
mTLS	Mutual TLS: protocolo de seguridad con autenticación de cliente y servidor.
RBAC	Role-Based Access Control: control de acceso basado en roles.

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Nota: El contenido de este artículo ha sido generado con la ayuda de IA, para más información accede a la pagina sobre responsabilidad AI del blog

Original Post https://techspheredynamics.com/2025/07/04/introduccion-a-acp-agent-communication-protocol/

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