La grande corsa ai protocolli degli agenti AI: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Se hai seguito il mondo dello sviluppo AI ultimamente, probabilmente hai notato una cosa: ora tutti parlano di AI Agents — non solo chatbot intelligenti, ma veri e propri programmi autonomi in grado di usare strumenti, chiamare API e persino collaborare tra loro. LangChain e OpenAI hanno persino avuto un dibattito sulla definizione di “AI Agents.”
Ma non appena inizi a costruire sistemi seri di AI Agent, ti imbatti in un grande problema: non esiste un modo chiaro e universale perché gli Agent lavorino con gli strumenti — o tra loro.
Al momento, tre approcci principali competono per definire il futuro dell’architettura degli agenti AI:
Function Calling: l’approccio pionieristico di OpenAI — insegnare agli LLM a effettuare chiamate API come sviluppatori junior
MCP (Model Context Protocol): il tentativo di Anthropic di creare un’interfaccia standard per toolkit tra modelli e servizi.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): la nuovissima specifica di Google per consentire a diversi Agent di parlare tra loro e lavorare come una squadra.
Ogni grande protagonista dell’AI — OpenAI, Anthropic, Google — sta scommettendo silenziosamente sul fatto che chiunque definisca questi standard plasmerà il futuro ecosistema degli agenti.
Per gli sviluppatori che costruiscono oltre i chatbot di base, comprendere questi protocolli non significa solo restare al passo — significa evitare dolorose riscritture in futuro.
Ecco cosa tratteremo in questo post:
Che cos’è Function Calling Perché ha reso possibile l’uso degli strumenti — ma perché non basta.
Come MCP cerca di risolvere il caos creando un vero protocollo per strumenti e modelli.
Cosa aggiunge A2A facendo lavorare gli Agent insieme come team, non come solitari.
Come dovresti pensare davvero a usarli (senza perdere tempo inseguendo l’hype).
Function Calling: il pioniere con problemi di crescita
Function Calling, reso popolare da OpenAI e ora adottato da Meta, Google e altri, è stato il primo approccio mainstream per collegare gli LLM a strumenti esterni. Pensalo come insegnare al tuo LLM a scrivere chiamate API basate su richieste in linguaggio naturale.
Figura 1- Workflow del function calling (Credit @Google Cloud)
Figura 1: Workflow del function calling (Credit @Google Cloud)
Il workflow è semplice:
L’utente fa una domanda ("Che tempo fa a Seattle?")
L’LLM riconosce che ha bisogno di dati esterni
Seleziona la funzione appropriata dal tuo elenco predefinito
Formatta i parametri seguendo JSON Schema: 5
{
"location": "Seattle",
"unit": "celsius"
}
La tua applicazione esegue la chiamata API effettiva
L’LLM incorpora i dati restituiti nella sua risposta
Per gli sviluppatori, Function Calling è come dare alla tua AI un ricettario di API che può seguire. Per applicazioni semplici con un singolo modello, è quasi plug-and-play. Per saperne di più su come usare il function calling per creare applicazioni, consulta i seguenti articoli:
Ma c’è uno svantaggio significativo quando si scala: nessuna coerenza tra modelli. Ogni provider di LLM implementa il function calling in modo diverso. Vuoi supportare sia Claude sia GPT? Dovrai mantenere definizioni di funzioni separate e gestire formati di risposta diversi.
È come dover riscrivere l’ordine al ristorante in una lingua diversa per ogni chef in cucina. Questo problema M×N diventa rapidamente ingestibile man mano che aggiungi altri modelli e strumenti.
Function Calling manca anche del supporto nativo per catene di funzioni multi-step. Se l'output di una funzione deve alimentarne un'altra, devi gestire tu stesso quell'orchestrazione.
MCP (Model Context Protocol): Il traduttore universale per AI e strumenti
MCP (Model Context Protocol) affronta precisamente questi problemi di scalabilità. Supportato da Anthropic e sempre più adottato da modelli come Claude, GPT, Llama e altri, MCP introduce un modo standardizzato per consentire agli LLM di interagire con strumenti e fonti di dati esterni.
Come funziona MCP
Pensa a MCP come allo "standard USB per gli strumenti AI" — un'interfaccia universale che garantisce compatibilità:
Gli strumenti dichiarano le proprie capacità utilizzando un formato standardizzato, descrivendo le azioni disponibili, gli input richiesti e gli output attesi
I modelli AI leggono queste descrizioni e possono capire automaticamente come usare gli strumenti
Le applicazioni integrano una sola volta e ottengono compatibilità in tutto l'ecosistema AI
MCP trasforma il caotico problema di integrazione M×N in un problema M+N più gestibile.
L'architettura MCP
MCP utilizza un modello client-server con quattro componenti chiave:
Figure 2- The MCP architecture (Credit @Anthropic)
Figura 2: L'architettura MCP (Credit @Anthropic)
MCP Hosts: Le applicazioni in cui gli utenti interagiscono con l'AI (come Claude Desktop o editor di codice potenziati dall'AI)
MCP Clients: I connettori che gestiscono la comunicazione tra host e server
MCP Servers: Implementazioni di strumenti che espongono funzionalità attraverso lo standard MCP
Data Sources: I file, database, API e servizi sottostanti che forniscono informazioni
Se Function Calling è come dover parlare più lingue con chef diversi, MCP è come avere un traduttore universale in cucina. Definisci i tuoi strumenti una sola volta, e qualsiasi modello compatibile con MCP può usarli senza codice personalizzato. Questo riduce drasticamente il costo marginale dell'aggiunta di nuovi modelli o strumenti alla tua applicazione. Per chi ha affrontato problemi di integrazione, è musica per le mie orecchie.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): Il coordinatore del team per agenti AI
Mentre Function Calling e MCP si concentrano sull'interazione modello-strumento, A2A (Agent-to-Agent Protocol), introdotto da Google, affronta una sfida diversa: Come facciamo a far collaborare efficacemente più agenti specializzati?
Man mano che le architetture degli agenti AI diventano più complesse, diventa rapidamente chiaro che nessun singolo agente dovrebbe gestire tutto. Potresti avere un agente specializzato nella sintesi di documenti, un altro nelle query di database e un altro nell'interazione con l'utente.
A2A definisce un protocollo leggero e aperto che consente a diversi agenti di:
Scoprirsi a vicenda e dichiarare le proprie capacità,
Delegare attività dinamicamente all'agente più adatto,
Coordinare i progressi e condividere aggiornamenti in tempo reale in modo sicuro.
Figure 3- How A2A works (credit @Google)
Figura 3: Come funziona A2A (credit @Google)
A2A facilita la comunicazione tra un agente "client" che gestisce i compiti e un agente "remoto" che li esegue. Se Function Calling dà a un agente accesso agli strumenti, A2A consente agli agenti di formare team efficaci.
Considera l'assunzione di un ingegnere software: un responsabile delle assunzioni potrebbe incaricare il proprio agente di trovare candidati che corrispondano a criteri specifici. Questo agente poi collabora con agenti specializzati per reperire candidati, pianificare colloqui e facilitare controlli dei precedenti — il tutto tramite un'interfaccia unificata.
Confronto rapido: Function Calling vs MCP vs A2A
Si è tentati di vedere questi protocolli come concorrenti, ma in realtà risolvono parti diverse del puzzle dell'ecosistema degli agenti:
Function Calling connette i modelli a singoli strumenti (limitato ma semplice)
MCP standardizza l'accesso agli strumenti tra diversi modelli (più scalabile)
A2A abilita la collaborazione tra agenti indipendenti (orchestrazione di livello superiore)
| Function Calling | MCP | A2A | |
|---|---|---|---|
| Cosa risolve | Modello → chiamate API | Modello → Accesso agli strumenti, standardizzato | Agente → Collaborazione tra agenti |
| Ideale per | Semplici query in tempo reale | Ecosistemi di strumenti scalabili | Flussi di lavoro multi-agente distribuiti |
| Punti critici | Nessuno standard, supporto multi-modello caotico | Necessità di configurare server | Ancora agli inizi, supporto limitato |
| Analogia reale | Insegnare alla tua AI a fare telefonate | Far sì che qualsiasi app intelligente acceda facilmente a qualsiasi database/API | Avere team di bot che lavorano insieme come colleghi |
In termini architetturali, MCP risponde a "quali strumenti può usare il mio agente?" mentre A2A gestisce "come possono lavorare insieme i miei agenti?"
Questo assomiglia a come strutturiamo software complessi: componenti individuali con interfacce ben definite, composti in sistemi più grandi. Un ecosistema di agenti efficace ha bisogno sia di interfacce per gli strumenti (Function Calling/MCP) sia di comunicazione tra agenti (A2A).
Cosa Significa per gli Sviluppatori
Quindi, cosa dovresti fare tu, come sviluppatore che costruisce con l'AI, con questi standard concorrenti?
Per applicazioni semplici: Function Calling rimane il percorso più rapido per aggiungere l'uso di strumenti alla tua applicazione LLM, soprattutto se stai usando un solo provider di modelli.
Per compatibilità tra modelli: Considera l'adozione di MCP, che ti offre un supporto più ampio ai modelli senza duplicare il lavoro di integrazione.
Per sistemi multi-agente complessi: Tieni d'occhio A2A, che potrebbe diventare cruciale man mano che gli ecosistemi di agenti maturano.
La mossa intelligente potrebbe essere stratificare questi approcci: usare Function Calling per la prototipazione rapida, ma implementare adattatori MCP per una migliore scalabilità, con orchestrazione A2A per flussi di lavoro multi-agente.
La Strada da Percorrere
La conversazione su cosa renda un "Agente AI" è ancora in evoluzione — a volte persino dibattuta tra aziende come OpenAI, Anthropic e LangChain.
Ma indipendentemente dalle definizioni, una cosa è chiara: Standard come Function Calling, MCP e A2A stanno gettando le basi per la prossima generazione di applicazioni AI.
Per gli sviluppatori, comprendere presto questi pattern è un investimento per rendere il proprio lavoro a prova di futuro. È così che passiamo da demo giocattolo a sistemi pronti per la produzione — quelli che risolvono problemi reali su larga scala. L'ecosistema degli agenti si sta sviluppando rapidamente, e costruire ora su questi protocolli significa posizionare le tue applicazioni per ciò che verrà dopo.
Cosa ne pensi? Quali protocolli stai usando nei tuoi progetti AI? Stai scommettendo sulla vittoria di un unico standard, o ti stai preparando a un futuro multi-protocollo?
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