A2A versus MCP: hoe AI-agents met elkaar communiceren

AI-agents worden steeds zelfstandiger. Ze kunnen informatie verzamelen, systemen bedienen, beslissingen voorbereiden en complete workflows uitvoeren. Maar zodra meerdere agents moeten samenwerken, ontstaat een nieuw probleem: hoe zorgen we ervoor dat verschillende agents elkaar begrijpen?

Daar komen protocollen als MCP en A2A in beeld. Ze worden soms in één adem genoemd, maar ze lossen niet hetzelfde probleem op. MCP helpt een AI-model of agent om verbinding te maken met tools, data en externe systemen. A2A is juist ontworpen om verschillende AI-agents met elkaar te laten communiceren en samenwerken.

Voor bedrijven die serieus met AI-automatisering aan de slag gaan, wordt dat verschil steeds belangrijker.

Wat is MCP?

MCP staat voor Model Context Protocol. Het protocol is bedoeld om AI-systemen op een gestandaardiseerde manier toegang te geven tot externe bronnen en functionaliteit. Denk bijvoorbeeld aan een AI-agent die verbinding maakt met:

• een CRM;
• Google Drive;
• een database;
• WordPress;
• analyticssoftware;
• een interne API;
• documentatie;
• bedrijfsdata.

Zonder een standaardprotocol moet voor iedere combinatie vaak een aparte integratie worden gebouwd. MCP probeert dat probleem te verminderen door een gemeenschappelijke manier te bieden waarop AI-systemen tools en context kunnen ontdekken en gebruiken. In eenvoudige woorden: MCP verbindt een agent met gereedschap en informatie.

Wat is A2A?

A2A staat voor Agent2Agent. Google introduceerde het protocol oorspronkelijk in 2025. Het project werd later ondergebracht bij de Linux Foundation, waardoor het zich verder kon ontwikkelen als open en leverancier-onafhankelijke standaard.

A2A is gemaakt voor een ander probleem dan MCP. Een AI-agent kan namelijk prima toegang hebben tot allerlei tools, maar wat gebeurt er wanneer één gespecialiseerde agent een andere gespecialiseerde agent nodig heeft?

Bijvoorbeeld:

• Een sales-agent krijgt een nieuwe lead binnen.
• De sales-agent vraagt vervolgens een onderzoeksagent om het bedrijf te analyseren.
• Die onderzoeksagent verzamelt relevante informatie en stuurt zijn bevindingen terug.
• Daarna vraagt de sales-agent een CRM-agent om de lead correct vast te leggen.
• Vervolgens kan een e-mailagent een gepersonaliseerde opvolgmail voorbereiden.

In zo’n systeem werken meerdere zelfstandige agents samen. A2A probeert de communicatie tussen die agents te standaardiseren.

Het belangrijkste verschil tussen MCP en A2A

Het verschil is eigenlijk vrij eenvoudig.

• MCP: agent naar tool.
• A2A: agent naar agent.

Ze concurreren daarom niet noodzakelijk met elkaar. Sterker nog: ze kunnen juist samen worden gebruikt. Een agent kan via MCP toegang krijgen tot bijvoorbeeld WordPress of een database, terwijl dezelfde agent via A2A samenwerkt met andere gespecialiseerde agents. Daardoor ontstaat een veel grotere automatiseringslaag.

Een praktisch voorbeeld

Stel dat een bedrijf een nieuwe blog wil publiceren. Een toekomstige multi-agent workflow zou er bijvoorbeeld zo uit kunnen zien:

Stap 1: SEO-agent

Een SEO-agent analyseert:

• zoekwoorden;
• concurrenten;
• Search Console-data;
• bestaande content;
• zoekintentie.

Daarna bepaalt deze agent welk onderwerp de beste kans heeft.

Stap 2: research-agent

De SEO-agent kan vervolgens een gespecialiseerde research-agent inschakelen. Die controleert bronnen, actuele ontwikkelingen en relevante gegevens.

Stap 3: content-agent

Een content-agent gebruikt die informatie om het artikel te schrijven.

Stap 4: kwaliteitsagent

Een aparte agent controleert vervolgens:

• feitelijke juistheid;
• structuur;
• duplicatie;
• SEO;
• interne links.

Stap 5: WordPress-agent

De publicatie-agent krijgt via bijvoorbeeld MCP toegang tot WordPress en plaatst het artikel automatisch.

In zo’n architectuur kunnen dus beide protocollen voorkomen:

• A2A voor communicatie tussen de agents.
• MCP voor toegang tot WordPress en andere systemen.

Waarom is dit belangrijk voor bedrijven?

Veel bedrijven gebruiken AI momenteel nog als losse chatbot. Een medewerker opent ChatGPT, stelt een vraag, kopieert het antwoord en voert daarna zelf de volgende stap uit. Dat levert tijdwinst op, maar het is nog geen volledige automatisering.

De volgende ontwikkeling is dat gespecialiseerde AI-agents werkzaamheden onderling verdelen. In plaats van één enorme agent die alles moet kunnen, kunnen bedrijven verschillende agents inzetten voor specifieke verantwoordelijkheden.

Bijvoorbeeld:

• klantenservice-agent;
• administratie-agent;
• SEO-agent;
• marketing-agent;
• research-agent;
• sales-agent;
• planning-agent;
• website-agent.

Deze agents kunnen vervolgens samenwerken binnen één workflow.

Waarom niet gewoon één grote AI-agent?

Eén agent alles laten uitvoeren klinkt eenvoudiger, maar heeft nadelen. Een zeer grote agent krijgt snel veel context, veel tools en veel verantwoordelijkheden. Dat kan leiden tot:

• hogere kosten;
• onnodig tokenverbruik;
• langere verwerkingstijden;
• complexere foutopsporing;
• meer beveiligingsrisico’s;
• moeilijker toegangsbeheer.

Gespecialiseerde agents kunnen veel duidelijkere grenzen krijgen. Een SEO-agent hoeft bijvoorbeeld geen toegang te hebben tot financiële administratie. Een facturatie-agent hoeft geen WordPress-pagina’s te kunnen verwijderen. Die scheiding maakt automatisering beter beheersbaar.

A2A maakt agents minder afhankelijk van één leverancier

Een belangrijk doel van A2A is interoperabiliteit. Agents kunnen gebouwd zijn:

• met verschillende programmeertalen;
• op verschillende servers;
• met verschillende AI-modellen;
• door verschillende leveranciers.

Toch moeten ze met elkaar kunnen samenwerken. Google heeft bijvoorbeeld laten zien hoe een Python-agent en een Go-agent via A2A samen één workflow kunnen uitvoeren.

Dat is belangrijk omdat bedrijven waarschijnlijk niet al hun AI-systemen bij één leverancier zullen onderbrengen. Een organisatie kan bijvoorbeeld tegelijkertijd modellen en diensten van OpenAI, Google, Anthropic en eigen software gebruiken. Een open communicatieprotocol voorkomt dat iedere combinatie opnieuw vanaf nul geïntegreerd moet worden.

Agent Cards: hoe agents elkaar vinden

Binnen A2A kunnen agents hun mogelijkheden beschrijven. Een andere agent kan daardoor ontdekken:

• wat een agent kan;
• welke taken hij uitvoert;
• hoe ermee gecommuniceerd kan worden;
• welke vormen van input en output worden ondersteund.

Je kunt dit enigszins vergelijken met een digitaal visitekaartje voor AI-agents. Daardoor hoeft een agent niet vooraf volledig te weten hoe een andere agent intern gebouwd is. Dat is een belangrijk uitgangspunt van A2A: agents kunnen samenwerken zonder elkaars volledige interne geheugen, tools of implementatie te hoeven zien.

MCP en A2A samen gebruiken

Voor serieuze bedrijfsautomatisering is de combinatie waarschijnlijk interessanter dan de keuze tussen de twee.

Een mogelijke architectuur:

Klantvraag → coördinatie-agent → gespecialiseerde agents → MCP-tools → bedrijfssystemen

De coördinatie-agent kan via A2A werkzaamheden verdelen. De gespecialiseerde agents gebruiken vervolgens MCP om de benodigde systemen te bedienen. Zo ontstaat een netwerk van agents die niet alleen advies geven, maar daadwerkelijk bedrijfsprocessen uitvoeren.

Beveiliging wordt daardoor nog belangrijker

Meer autonomie betekent ook meer verantwoordelijkheid. Wanneer agents met elkaar communiceren én toegang krijgen tot bedrijfssystemen, moeten rechten zorgvuldig worden ingericht.

Belangrijke maatregelen zijn bijvoorbeeld:

• minimale toegangsrechten;
• duidelijke rolverdeling;
• logging;
• goedkeuringsmomenten voor risicovolle acties;
• gescheiden credentials;
• controle op invoer en uitvoer;
• limieten op acties;
• goede foutafhandeling.

Een agent die blogs publiceert heeft bijvoorbeeld geen reden om toegang te krijgen tot betalingsgegevens. Een onderzoeksagent hoeft meestal helemaal geen schrijfrechten te hebben. Goede AI-automatisering draait daarom niet alleen om wat technisch mogelijk is, maar vooral om welke agent precies welke bevoegdheden krijgt.

Wat betekent dit voor het mkb?

Voor veel mkb-bedrijven klinkt multi-agent automatisering misschien nog futuristisch. Toch worden de bouwstenen inmiddels snel volwassen. De praktische vraag verschuift daardoor van:

“Kunnen we AI gebruiken?”

naar:

“Welke processen kunnen agents zelfstandig uitvoeren en hoe koppelen we die veilig aan onze bestaande systemen?”

Bedrijven hoeven daarbij niet direct tientallen agents te bouwen. Een logische aanpak is klein beginnen.

Bijvoorbeeld:

• één duidelijk bedrijfsproces kiezen;
• repetitieve stappen identificeren;
• bepalen welke systemen nodig zijn;
• één of twee gespecialiseerde agents inzetten;
• resultaten meten;
• daarna pas uitbreiden.

A2A versus MCP: welke heb je nodig?

Dat hangt af van het probleem.

Wil je één AI-agent toegang geven tot tools, data en systemen? Dan is MCP relevant.

Wil je meerdere zelfstandige AI-agents met elkaar laten samenwerken? Dan wordt A2A interessant.

Wil je uiteindelijk een compleet autonoom bedrijfsproces bouwen? Dan kunnen beide protocollen onderdeel zijn van dezelfde architectuur.

Conclusie

MCP en A2A vertegenwoordigen een belangrijke verschuiving in AI. AI gaat van losse chatbots naar systemen waarin gespecialiseerde agents toegang hebben tot echte bedrijfssoftware en werkzaamheden onderling kunnen verdelen.

MCP helpt agents verbinding te maken met tools en data. A2A helpt agents verbinding te maken met elkaar.

Voor bedrijven betekent dit dat AI-automatisering steeds minder draait om één slimme chatbot en steeds meer om een goed ontworpen netwerk van agents, tools, bevoegdheden en controles. Juist daar wordt professionele implementatie belangrijk. Niet omdat iedere onderneming direct tientallen AI-agents nodig heeft, maar omdat een goed ontworpen automatisering betrouwbaar, veilig en meetbaar moet blijven wanneer agents daadwerkelijk zelfstandig werkzaamheden gaan uitvoeren.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen A2A en MCP?

MCP is voornamelijk bedoeld om AI-systemen te verbinden met tools en data. A2A is ontworpen om zelfstandige AI-agents onderling te laten communiceren en samenwerken.

Vervangt A2A MCP?

Nee. De protocollen lossen verschillende problemen op en kunnen juist samen worden gebruikt.

Wat betekent A2A?

A2A staat voor Agent2Agent en is een open protocol voor communicatie en samenwerking tussen AI-agents.

Kan een AI-agent zowel MCP als A2A gebruiken?

Ja. Een agent kan bijvoorbeeld via A2A samenwerken met een andere agent en via MCP toegang krijgen tot een database, website of ander bedrijfssysteem.

Is multi-agent automatisering al bruikbaar voor bedrijven?

Ja, vooral voor duidelijk afgebakende workflows. Voor productieomgevingen blijven toegangsbeheer, logging, beveiliging en menselijke controle bij risicovolle acties belangrijk.