MCP vs A2A vs LangChain Agent Protocol : comment ils façonnent l'interopérabilité des agents

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Person using Smart TV app – example of BSG MetaDAI solution for AI-driven ad placement and seamless viewing experience

Dawid Zdanowicz

Data Scientist IA

AI agents are rapidly evolving from isolated tools into active participants in enterprise workflows. As organisations deploy more agents – each specialised in tasks like analysis, routing, compliance, or communication – the need for interoperability becomes critical.

Trois grands standards ouverts dominent ce paysage aujourd'hui :

Google Agent2Agent (A2A) : A2A permet aux agents d'IA de communiquer, de déléguer des tâches et de collaborer directement entre eux à travers les systèmes.
Anthropic Model Context Protocol (MCP) : MCP standardise la manière dont les agents d'IA accèdent aux outils externes, aux applications et aux données d'entreprise.
LangChain Agent Protocol : le protocole d'agent de LangChain définit une API REST unifiée pour déployer et invoquer des agents d'IA en tant que services.

Pourquoi chaque protocole existe

Pourquoi A2A existe : la collaboration agent-à-agent

À mesure que les entreprises s'orientent vers des systèmes multi-agents, les agents doivent pouvoir communiquer entre eux, partager des informations et transmettre le travail. A2A fournit la couche de communication qui rend cela possible.

It uses standard web technologies such as HTTP and JSON-RPC to enable task delegation, capability discovery, and real-time status updates. In practice, A2A functions like a messaging layer for AI agents, ensuring they can coordinate effectively without custom integration work.

Considérez-le comme une couche de messagerie pour les agents IA.

Diagram showing how two AI agents communicate

Pourquoi MCP existe : l'intégration agent-données

Les grands modèles de langage n'ont pas naturellement accès aux systèmes d'entreprise.

MCP résout ce problème en agissant comme un adaptateur universel, permettant à un agent d'extraire des données, de lire des fichiers, d'accéder à des bases de données ou d'exécuter des actions à l'aide d'un schéma cohérent.

With MCP, any tool can expose its functionality through a simple JSON-RPC interface, and any agent can use that interface without bespoke integration code. It effectively gives agents the “eyes and hands” needed to operate within enterprise ecosystems safely and reliably.

Considérez MCP comme le fait de donner aux agents des yeux et des mains au sein de votre organisation.

Diagram showing how AI agents collaborates with data

Pourquoi le protocole d'agent existe : le déploiement Agent-as-a-service

Les entreprises ont besoin d'un moyen prévisible d'exécuter et de gérer des agents dans des environnements de production. L'Agent Protocol de LangChain standardise la manière dont les agents reçoivent les tâches, diffusent les résultats, persistent leur état et exposent des métadonnées sur leurs capacités.

Il introduit également des concepts tels que les threads, les exécutions et la mémoire qui rendent les interactions multi-étapes plus robustes. Ce protocole transforme un agent en un service fiable, piloté par API, qui peut être invoqué par n'importe quel système : frontend, backend ou un autre agent.

Considérez-le comme l'enveloppe opérationnelle qui rend tout agent « plug-and-play ».

Diagram showing how AI agent works as a service

Les différences fondamentales expliquées simplement

Protocole	Résout ce problème	Idéal pour	Analogie simple
A2A	Des agents qui dialoguent avec d'autres agents	Flux de collaboration multi-agents	Slack pour les agents
Deux	Agents accédant aux outils + données	Intégrations d'entreprise	USB-C pour les systèmes externes
Protocole d'agent	Des agents déployés en tant que services	Accès des agents piloté par API	Spécification API pour les agents

Quand utiliser lequel (la règle de trois)

A2A est le bon choix lorsque plusieurs agents doivent collaborer ou lorsque les tâches doivent circuler fluidement entre eux.

Il prend en charge la délégation basée sur les rôles, par exemple lorsqu'un agent de planification fait appel à un agent de recherche ou lorsqu'un agent commercial transmet le travail à un agent marketing.

MCP becomes essential when an agent must interact with internal systems such as CRMs, databases, cloud storage, or operational logs. Instead of building custom integrations for each system, MCP provides an abstraction that works everywhere in the same way.

Agent Protocol is ideal when agents must be invoked as services. Applications, orchestrators, and other agents can call them in a predictable, standardised manner using well-defined endpoints. This reduces operational complexity and makes production deployments more maintainable.

Comment ils s'articulent dans une entreprise réelle

Une architecture d'agent IA robuste utilisera souvent les trois :

MCP pour l'accès aux outils et aux données
A2A pour la coordination des tâches entre agents
Agent Protocol pour exposer chaque agent en tant que service standardisé

Un exemple simple de flux de travail :

L'utilisateur demande un rapport à un agent d'analyse.
L'agent analytique utilise MCP pour récupérer des données CRM et financières à jour.
Il utilise A2A pour déléguer les tâches de visualisation à un agent de génération de graphiques.
Chaque agent est déployé via le protocole Agent, ce qui permet à l'interface utilisateur de les appeler de manière cohérente.
Les résultats sont renvoyés à l'utilisateur en flux continu.

Cette combinaison offre aux entreprises flexibilité, réutilisabilité et une architecture pérenne.

Assurez-vous de consulter notre article sur entreprises agentiques, comment ils mettent en œuvre l'IA et où ils rencontrent des difficultés.

Étude de cas : du design Figma au squelette d'application

Un exemple concret de cette architecture provient de l'utilisation de MCP pour automatiser la transformation de maquettes d'interface utilisateur en code exécutable.

Through an MCP-enabled integration with Figma, an agent can access a project URL and automatically interpret screens, components, and visual styles. It reads the structure of the design, including color palettes, layout hierarchies, and reusable patterns, and then generates complete QML components. These include a singleton defining the project’s color scheme and individual files for each detected control.

The result is an end-to-end workflow where a graphical design becomes a ready-to-use application skeleton enriched with a suggested main QML file and configuration guidance. Thanks to MCP, the entire process can be executed through a single command, allowing multi-step tasks, such as design analysis, component extraction, and code generation, to unfold seamlessly.

Cela accélère considérablement le développement de l'interface utilisateur et réduit le travail manuel généralement nécessaire pour convertir les conceptions en code fonctionnel.

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Résumé : trois blocs de construction complémentaires

A2A, MCP, and LangChain’s Agent Protocol each address a different part of the agent ecosystem. A2A ensures that agents can communicate and collaborate. MCP gives them access to tools and enterprise data. Agent Protocol provides a consistent API to deploy, manage, and interact with agents in production environments.

Plutôt que de rivaliser, ces normes donnent le meilleur d'elles-mêmes lorsqu'elles sont combinées. Ensemble, elles constituent une base solide pour construire des systèmes d'IA évolutifs, interopérables et pérennes, capables de fonctionner de manière fiable dans les contraintes de l'entreprise.