Der Entwicklerleitfaden zu Agentic AI, MCP und A2A

Lost in the latest AI jargon? Cut through the hype with this clear, practical guide to AI agents, Model Context Protocol (MCP), and Agent2Agent (A2A). Understand how agents differ from models, and explore how emerging protocols enable agents to interact with each other, external APIs, and tools.

Die Entwicklung von Agentic AI

Die nächste Stufe der Innovation ist agentic AI und die autonomen AI-Agenten, die sie antreiben. Diese Systeme revolutionieren, wie Unternehmen Aufgaben automatisieren und komplexe Workflows orchestrieren. Angetrieben von Large Language Models (LLMs), Vektordatenbanken und weiteren Tools, erweitern diese AI-Agenten ihre Reichweite und schaffen Multi-Agenten-Systeme sowie Standards für den Kontext-Austausch.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI ist ein künstliches Intelligenzsystem, das Initiative ergreifen und Aktionssequenzen ausführen kann, um Aufgaben durch logisches Denken, Lernen und Anpassung an sich ändernde Umstände zu erfüllen. Alois Reitbauer, Chief Technologist bei Dynatrace, beschreibt agentic AI folgendermaßen:

„Es ist wirklich so, als würde man eine Aufgabe an Software delegieren, so wie man es einem Menschen delegieren würde.“

Was sind AI-Agenten?

Ein AI-Agent ist eine selbstgesteuerte, autonome Anwendung, die das Denken und Handeln unabhängig von externer Intervention ermöglicht. Diese Agenten nutzen LLM-Logik, um Aufgaben durchzuführen und können ihre Aktionen nach Bedarf verfeinern.

Wie funktionieren AI-Agenten?

AI-Agenten operieren ähnlich wie ein Michelin-Sternkoch in einer geschäftigen Küche: Sie sammeln kontinuierlich Informationen, planen, führen aus und passen sich an, um ihr gewünschtes Endziel zu erreichen. Unter diesem iterativen Prozess liegt die Orchestrierungsebene, die den Zustand des Agenten, das Sitzungs- und Gedächtnismanagement sowie die Denkstrategien aufrechterhält.

Was ist der Unterschied zwischen Modellen und Agenten?

Ein Modell, wie ein großes Sprachmodell, generiert Ausgaben basierend auf den Trainingsdaten und dem gegebenen Prompt. Ein Agent hingegen umfasst das Modell, geht jedoch weiter, indem er einen zustandsbehafteten Prozess aufrechterhält und externe Tools nutzt, um frische Daten zu sammeln oder Aktionen auszuführen.

Was ist Agent2Agent (A2A)?

Mit der langsamen Einführung mehrerer spezialisierter Agenten wird die Interoperabilität dieser Dienste entscheidend, um zuverlässige Erfahrungen zu schaffen. A2A von Google hilft dabei, ein offenes Protokoll zu erstellen, das es Agenten ermöglicht, Informationen sicher auszutauschen und Aktionen zu koordinieren.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

Das Model Context Protocol (MCP) verbindet AI-Agenten mit relevanten Datenquellen, wie Repositories, Tools oder externen APIs. MCP bietet eine universelle Schnittstelle, die es Agenten erleichtert, auf relevante Kontexte zuzugreifen, was zu besseren Ergebnissen bei der Aufgabenerfüllung führt.

Was kommt als Nächstes?

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien können wir tiefere Integrationen zwischen den Orchestrierungsprotokollen (A2A und MCP) und offenen Beobachtungsrahmen erwarten. Dies wird die Transparenz und Kontrolle über autonome Agenten erhöhen und den Weg für eine noch größere Skalierbarkeit und Resilienz ebnen.

Quellenliste:

• Quelle: The Developer’s Guide to Agentic AI, MCP and A2A
• Agent2Agent (A2A)
• Model Context Protocol (MCP)