Agent2Agent y Protocolo MCP en Inteligencia Artificial Multi-Agente

Resumen

Explore el Protocolo Agent2Agent de Google y su compatibilidad con el protocolo MCP para el uso de herramientas por LLMs, que presenta compatibilidad entre ecosistemas con LangGraph y crew.ai, además de ejemplos de código en Python y detalles del esquema JSON.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Multi-Agente
Visión general de los Sistemas Multi-Agente
Importancia y Aplicaciones en IA
• Protocolo Agent2Agent de Google
Definición y Rol en Sistemas Multi-Agente
Arquitectura y Componentes Clave
Patrones de Comunicación y Características del Protocolo
Integración con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
• Descripción General del Protocolo MCP
Características y Principios Clave
Comparación con el Protocolo Agent2Agent
Aplicación en Colaboración Multi-Agente
• Compatibilidad e Integración Cruzada de Ecosistemas
Visión general de LangGraph
Visión general de crew.ai
Estrategias de Integración para Agent2Agent con el Protocolo MCP
Asegurando Compatibilidad entre Sistemas
• Ejemplos de Código en Python e Implementaciones
Ejemplos Básicos de Implementación de Agent2Agent
Uso del Protocolo MCP con Python
Comunicación Cruzada entre Agentes usando Scripts en Python
• Detalles del Esquema JSON
Entendiendo los Esquemas JSON en Protocolos
Estructuración de Datos con JSON para Comunicación de Agentes
Ejemplos Prácticos y Plantillas
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Implementaciones Exitosas de Agent2Agent y MCP
Lecciones Aprendidas de Despliegues de IA Multi-Agente
• Tendencias Futuras en Protocolos Multi-Agente
Tecnologías Emergentes e Innovaciones
Potenciales Mejoras en Diseños de Protocolos

Asignaturas

Ciencias de la Computación