Een analyse van opkomende communicatieprotocollen voor multi-agent AI systemen MCP, A2A, ACP en ANP

by Djimit

Samenvatting

De snelle opkomst van multi-agent AI-systemen (MAS) introduceert complexe uitdagingen op het gebied van communicatie en interoperabiliteit. Ad-hoc integraties volstaan niet langer voor het bouwen van schaalbare, robuuste en veilige agent-ecosystemen. Dit rapport analyseert vier opkomende protocollen die pogen deze uitdagingen aan te pakken: het Model Context Protocol (MCP), het Agent-to-Agent Protocol (A2A), het Agent Communication Protocol (ACP) en het Agentic Network Protocol (ANP). MCP focust op de verticale integratie, specifiek de gestandaardiseerde context- en tooloverdracht tussen een agent en externe bronnen. A2A richt zich op horizontale integratie, met name taakdelegatie en samenwerking tussen heterogene agents over verschillende platformen heen. ACP, geassocieerd met IBM’s BeeAI, lijkt geoptimaliseerd voor agent-tot-agent communicatie binnen lokale of geclusterde enterprise-omgevingen, met een REST-native benadering. ANP ten slotte, ambieert een gedecentraliseerd netwerk voor open agent discovery en interactie, gebruikmakend van technologieën zoals Decentralized Identifiers (DIDs) en JSON-LD.

De analyse toont aan dat deze protocollen complementair zijn en verschillende lagen van de interoperabiliteitstack adresseren. MCP legt een fundering voor agentcapaciteiten, terwijl A2A en ACP de samenwerking faciliteren, en ANP de potentie heeft voor open, gedecentraliseerde ecosystemen. Echter, significante uitdagingen blijven bestaan, met name op het gebied van semantische interoperabiliteit, robuuste beveiliging (voorbij transport encryptie), alomvattende governance-mechanismen en het beheersen van complexe dynamieken zoals emergent gedrag en context drift. De beveiliging is sterk afhankelijk van de implementatie en de omringende infrastructuur, niet enkel van het protocol zelf. Observability is cruciaal voor debugging en vertrouwen, maar ondersteuning varieert. Een gefaseerde adoptie (MCP → ACP/A2A → ANP) wordt aanbevolen, afhankelijk van de specifieke use case en de vereiste mate van interoperabiliteit en decentralisatie. Verdere standaardisatie, met name voor semantiek, beveiligingsprofielen en governance, is essentieel voor de volwassenwording van multi-agent systemen.

1. Inleiding (Introduction)

• Context: De evolutie van kunstmatige intelligentie beweegt zich van gespecialiseerde, op zichzelf staande systemen naar geavanceerde architecturen die autonoom opereren in diverse domeinen. AI-agenten, systemen die autonoom kunnen waarnemen, redeneren en handelen, staan centraal in deze verschuiving.¹ Grote taalmodellen (LLMs) hebben deze transformatie versneld door krachtige basismodellen te bieden die kunnen worden uitgebreid met modules voor geheugen, planning, toolgebruik en interactie met de omgeving.¹ Echter, de beperkingen van single-agent architecturen worden steeds duidelijker bij het aanpakken van complexe, reële problemen die diverse expertise, parallelle verwerking en gecoördineerde actie vereisen.¹ Dit heeft geleid tot een groeiende interesse in multi-agent systemen (MAS), waar gespecialiseerde agenten samenwerken om taken uit te voeren die voor individuele agenten onmogelijk of zeer moeilijk zouden zijn.¹

Een kritieke bottleneck in de ontwikkeling en schaalvergroting van MAS is het gebrek aan gestandaardiseerde communicatieprotocollen.¹ Zonder standaarden wordt interoperabiliteit tussen agenten van verschillende ontwikkelaars, gebouwd met verschillende frameworks of LLMs, ernstig belemmerd. Ad-hoc API’s en specifieke integraties leiden tot fragiele, moeilijk te onderhouden en onveilige systemen, wat de opkomst van echte collaboratieve AI beperkt.³ Deze situatie is vergelijkbaar met de vroege dagen van het internet, dat gefragmenteerd was door incompatibele systemen totdat standaarden zoals TCP/IP en HTTP wereldwijde connectiviteit mogelijk maakten.²

• Protocol Introductie: Als antwoord op deze uitdagingen zijn recentelijk verschillende communicatieprotocollen voorgesteld, elk gericht op een specifiek niveau of aspect van agent-interoperabiliteit.⁴ Dit rapport analyseert vier van deze opkomende protocollen:
  • Model Context Protocol (MCP): Geïntroduceerd door Anthropic ⁷, richt zich op het standaardiseren van de interactie tussen een AI-model/agent en externe tools en databronnen, functionerend als een “USB-C voor AI”.⁷
  • Agent-to-Agent Protocol (A2A): Ontwikkeld door Google en partners ⁹, focust op de communicatie en taakdelegatie tussen onafhankelijke AI-agenten over verschillende platformen heen.
  • Agent Communication Protocol (ACP): Geassocieerd met IBM’s BeeAI-project ⁸, biedt een REST-native interface voor communicatie tussen heterogene agenten, mogelijk met een focus op lokale of geclusterde omgevingen.⁸
  • Agentic Network Protocol (ANP): Een concept dat streeft naar een open, gedecentraliseerd netwerk voor agent discovery en samenwerking, gebruikmakend van DIDs en JSON-LD.⁴
• Report Purpose & Structure: Het doel van dit rapport is een diepgaande, vergelijkende technische analyse te bieden van deze vier protocollen, gebaseerd op beschikbare onderzoeksbronnen. De analyse omvat architectuur en integratie, protocolontwerp en interoperabiliteit, beveiliging, privacy en compliance, governance, vertrouwen en ethiek, toepassingen en operationele patronen, observability, prestaties en schaalbaarheid, en openstaande onderzoeksvragen. Het rapport is gestructureerd om deze aspecten systematisch te behandelen.
• De Interoperabiliteitsimperatief: De gelijktijdige ontwikkeling van meerdere, conceptueel verschillende protocollen zoals MCP, A2A, ACP en ANP onderstreept een breed gedragen erkenning binnen de industrie dat de huidige ad-hoc integratiemethoden onhoudbaar zijn voor het schalen van agentic AI.¹ Complexe multi-agent systemen vereisen dat agenten, mogelijk afkomstig van verschillende leveranciers en gebouwd met diverse technologieën, effectief kunnen communiceren, context delen en taken coördineren. De huidige praktijk van maatwerk API’s en directe framework-integraties resulteert in een zogenaamd “M×N” integratieprobleem, waarbij elke nieuwe agent of tool een aangepaste integratie met vele anderen vereist.¹⁴ Dit verhoogt de complexiteit exponentieel en belemmert innovatie. Standaardisatie is cruciaal om deze complexiteit te reduceren, composability mogelijk te maken, de beveiliging te verbeteren en een robuust ecosysteem te bevorderen, analoog aan de rol die webstandaarden speelden.³ Echter, het feit dat meerdere, potentieel concurrerende protocollen worden voorgesteld door grote spelers (Anthropic, Google, IBM) creëert ook een risico op fragmentatie op protocolniveau zelf. Het succes van MAS hangt af van het bereiken van echte interoperabiliteit, maar het huidige landschap zou kunnen leiden tot concurrerende standaarden in plaats van één universele oplossing. Een grondige vergelijking, zoals in dit rapport, is daarom essentieel om dit evoluerende ecosysteem te navigeren.

2. Architectuur & Integratie (Architecture & Integration)

• 2.1 Protocol Scope & Verantwoordelijkheden:
  • MCP: MCP definieert een standaard voor de verticale integratie tussen een AI-agent of applicatie (de host/client) en externe contextbronnen (servers die tools, resources en prompts aanbieden).⁷ Het functioneert als een interface die een AI-model toegang geeft tot externe functionaliteiten en data. De architectuur is gebaseerd op een client-server model (Host-Client-Server) dat communiceert via JSON-RPC.⁴ De analogie “USB-C voor AI” benadrukt de doelstelling van een universele connector voor context.⁷
  • A2A: A2A focust op horizontale integratie, gericht op de communicatie, taakdelegatie en samenwerking tussen verschillende AI-agenten, onafhankelijk van hun platform of framework.⁹ Voor taakuitvoering hanteert het een client-server model (Client Agent initieert, Remote Agent voert uit), maar de discovery via ‘Agent Cards’ maakt een meer peer-to-peer interactie mogelijk.⁴
  • ACP: ACP, nauw verbonden met IBM’s BeeAI-platform, is ontworpen voor agent-tot-agent communicatie, mogelijk geoptimaliseerd voor local-first scenario’s of communicatie binnen enterprise clusters.⁸ Het onderscheidt zich door een REST-native benadering ⁴, hoewel het ook JSON-RPC over HTTP/WebSockets gebruikt.⁸ Het is geëvolueerd vanuit MCP en legt de nadruk op discovery, delegatie en orkestratie binnen het BeeAI-ecosysteem.⁸
  • ANP: ANP streeft naar een open, gedecentraliseerd netwerk voor agent discovery en samenwerking, gebruikmakend van Decentralized Identifiers (DIDs) voor identiteit en JSON-LD voor semantische data-uitwisseling.⁴ De architectuur is gelaagd (identiteit, meta-protocol, applicatie) ³ en wordt geassocieerd met concepten als de Spatial Web of een “Internet of Agents”.¹³ Gedetailleerde specificaties zijn echter beperkt beschikbaar in de onderzochte bronnen.
  • Differentiatie: De kernfocus verschilt significant: MCP faciliteert agent-tool interactie; A2A faciliteert agent-agent taakdelegatie over platformen heen; ACP faciliteert agent-agent communicatie binnen een (lokale) cluster; ANP faciliteert gedecentraliseerde agent-agent discovery en communicatie.
• 2.2 Orchestration Models:
  • Gecentraliseerd (Hub-based): In dit model stuurt een centrale orchestrator de interacties tussen agenten aan. Dit patroon is zichtbaar in systemen waar een MCP Host meerdere MCP Servers aanroept om een taak uit te voeren.⁷ Ook A2A kan in een gecentraliseerd model gebruikt worden, waarbij een ‘supervisor’ agent taken delegeert aan ondergeschikte agenten.³⁸ Binnen het BeeAI-ecosysteem fungeert de BeeAI Server als orchestrator voor lokale ACP-geconnecteerde agenten.⁸ Frameworks zoals LangGraph en CrewAI implementeren vaak gecentraliseerde orkestratiepatronen.
  • Gedistribueerd (Peer-to-Peer): Hier interageren agenten directer met elkaar. A2A’s Agent Card mechanisme is specifiek ontworpen om peer discovery en directe taakdelegatie mogelijk te maken, zonder noodzakelijkerwijs een centrale hub.⁴ ANP is per definitie gericht op gedecentraliseerde discovery en peer-to-peer interactie.⁴ Concepten zoals ‘Agent-Mesh’, besproken in de context van ACP/BeeAI, wijzen ook op gedistribueerde interactiepatronen.²⁹
  • Hybride Modellen: Systemen kunnen elementen van beide modellen combineren. Een centrale orchestrator zou bijvoorbeeld A2A kunnen gebruiken om taken te delegeren aan externe, onafhankelijke agenten. Binnen een gedistribueerd A2A- of ANP-netwerk zouden individuele agenten MCP kunnen gebruiken voor toegang tot hun specifieke tools en data. Het DACA (Dapr Agentic Cloud Ascent) patroon is een voorbeeld van een hybride architectuur die A2A combineert met andere frameworks en gedistribueerde technologieën zoals Dapr, Kafka en Kubernetes.³⁹
• 2.3 MCP Integratie in LLM Pipelines:
  • OpenAI Assistants: Hoewel directe documentatie schaars is, kan MCP conceptueel de eigen functie-aanroepmechanismen van OpenAI Assistants vervangen of standaardiseren. Dit zou een universele methode bieden om Assistants te verbinden met externe tools en data, in plaats van de huidige, meer propriëtaire aanpak.⁴⁰
  • LangChain: Er bestaan specifieke adapters, zoals langchain-mcp-adapters, die LangChain-agenten (inclusief die binnen LangGraph-structuren) in staat stellen om als MCP-clients te functioneren. Ze kunnen hiermee tools aanroepen die door MCP-servers worden aangeboden, waardoor toolinteractie binnen LangChain-workflows gestandaardiseerd wordt.⁴¹ Dit vereenvoudigt de integratie van externe functionaliteiten.⁴⁰
• 2.4 Integratie met Agent Ecosystemen:
  • Vector Stores & Geheugen: De interactie tussen communicatieprotocollen en geheugensystemen is cruciaal. MCP Resources zouden contextuele data kunnen leveren die uit vector stores is opgehaald. A2A- of ACP-berichten kunnen context-ID’s bevatten die verwijzen naar gedeelde geheugenstacks of vector stores. Het DACA-patroon integreert expliciet vector databases (zoals Pinecone) met A2A.³⁹ Discussies rond BeeAI/ACP noemen de noodzaak voor agenten om toegang te hebben tot vector databases.²⁹ Agent frameworks zoals LangGraph en CrewAI beheren hun eigen staat en geheugen, en zouden via deze protocollen kunnen interageren met externe geheugencomponenten of andere agenten.⁴² Langetermijngeheugen is een belangrijk aspect voor deze frameworks.⁴⁵
  • Tool Gebruik & Plugins: MCP is fundamenteel ontworpen om toolgebruik te standaardiseren.⁷ A2A daarentegen, staat agenten toe om hun eigen interne tools te gebruiken op een ‘opaque’ manier tijdens samenwerking; de focus ligt op het uitwisselen van taken en resultaten, niet op de interne werking.²⁶ ACP faciliteert waarschijnlijk toolgebruik binnen het BeeAI-ecosysteem. ANP zou mechanismen vereisen voor agenten om tools te adverteren en aan te roepen in een gedecentraliseerde setting. Een belangrijk verschil is MCP’s expliciete blootstelling van tools versus A2A’s abstractie van de uitvoering.
  • Agent Frameworks (CrewAI, AutoGen, LangGraph, BeeAI, ADK):
    • MCP: Frameworks kunnen als MCP Host/Client fungeren (bv. LangChain via adapters ⁴¹). Conceptueel zouden agenten binnen een framework ook als MCP Server kunnen worden aangeboden.
    • A2A: Frameworks kunnen A2A implementeren voor communicatie met andere A2A-compatibele agenten. Google’s Agent Development Kit (ADK) is ontworpen met A2A-ondersteuning.⁴⁷ LangGraph kan agents van andere frameworks zoals AutoGen of CrewAI wrappen en mogelijk extern communiceren via A2A.⁴³ Het DACA-patroon toont integratie van A2A met OpenAI Agents SDK, LangGraph en AutoGen.³⁹ A2A streeft naar framework-agnosticisme.⁹
    • ACP: Voornamelijk geassocieerd met BeeAI, met als doel interoperabiliteit te bieden binnen het BeeAI-platform voor agenten die oorspronkelijk met verschillende frameworks (LangChain, CrewAI genoemd) zijn gebouwd.⁸
    • ANP: Gezien de gedecentraliseerde aard waarschijnlijk framework-agnostisch, maar concrete integratiedetails ontbreken in de bronnen.
• Protocol Stacking & Complementariteit: Meerdere bronnen benadrukken dat MCP en A2A complementair zijn, niet concurrerend.⁹ ACP wordt gepositioneerd ten opzichte van MCP en A2A, vaak als een laag erbovenop of als een alternatief voor specifieke (lokale) contexten.⁸ De voorgestelde gefaseerde adoptieroadmap (MCP → ACP → A2A → ANP) suggereert een gelaagde of evolutionaire benadering, waarbij protocollen op elkaar voortbouwen of verschillende stadia van complexiteit vertegenwoordigen.⁴ Dit volgt logischerwijs uit het feit dat multi-agent systemen diverse functionaliteiten vereisen: toegang tot externe data en tools (MCP), coördinatie van taken tussen agenten (A2A/ACP), ontdekking van agenten (A2A/ANP), en opereren in verschillende netwerkomgevingen (lokaal, enterprise, open internet). Geen enkel protocol dekt al deze behoeften efficiënt. Een typisch MAS zou MCP kunnen gebruiken voor tooltoegang binnen elke agent, terwijl diezelfde agenten A2A of ACP gebruiken om onderling te coördineren. ANP zou dan de discovery-laag kunnen vormen in een open, gedecentraliseerde setting. Dit impliceert dat architecten moeten denken in termen van een protocol stack in plaats van te kiezen voor één enkel protocol. De optimale combinatie hangt af van de specifieke vereisten voor contexttoegang, samenwerkingsstijl en de beoogde implementatieomgeving.
• Tabel 2.1: Architectonische Vergelijking van Protocollen

Protocol	Primaire Focus	Interactiepatroon	Typische Orchestratie	Kerncomponenten Architectuur
MCP	Agent-Tool Context & Interactie (Verticaal)	Client-Server (Host-Server)	Host-gestuurd	Host, Client, Server (Tools, Resources, Prompts)
A2A	Agent-Agent Taakdelegatie (Horizontaal)	Peer-to-Peer via Discovery	Peer-gestuurd / Supervisor-Agent	Client Agent, Remote Agent, Agent Card, Task Lifecycle
ACP	Agent-Agent Communicatie (Lokaal/Cluster)	RESTful API / Client-Server	BeeAI Server / Cluster Manager	BeeAI Server, ACP Agents (REST/JSON-RPC over HTTP/WSS)
ANP	Gedecentraliseerde Agent Discovery & Comms	Peer-to-Peer (Gedecentraliseerd)	Gedecentraliseerd / Peer-gestuurd	DID Registry, JSON-LD Graphs, Gelaagde Protocol Stack (spec.)

• Conceptueel Diagram: Een multi-agent systeem kan worden gevisualiseerd als een netwerk van knooppunten (agenten). MCP representeert een verticale pijl van een agent naar externe tools/data. A2A en ACP representeren horizontale pijlen tussen agenten voor samenwerking en taakdelegatie. ANP zou de onderliggende ‘stof’ van het netwerk kunnen zijn, die discovery en verbindingen in een open omgeving mogelijk maakt.

3. Protocolontwerp & Interoperabiliteit (Protocol Design & Interoperability)

• 3.1 A2A Protocol Specificaties:
  • Basisstandaard: A2A bouwt voort op de JSON-RPC 2.0 specificatie voor de structuur van verzoeken en antwoorden.¹⁸
  • Serialisatie: De primaire serialisatievorm is JSON, inherent aan JSON-RPC. Hoewel gRPC en Protocol Buffers genoemd worden als hoogperformante alternatieven voor inter-service communicatie in het algemeen ⁵¹, en mogelijk als implementatiepatroon voor A2A kunnen dienen, focussen de A2A-specifieke bronnen op JSON-RPC.¹⁸ JSON-LD wordt geassocieerd met ANP.⁴ De keuze voor JSON biedt menselijke leesbaarheid ten koste van potentiële prestatie- en omvangnadelen vergeleken met binaire formaten zoals Protobuf.⁵¹
  • Agent Card: Dit is een cruciaal JSON-document, vaak gehost op een standaardlocatie zoals /.well-known/agent.json.¹⁸ Het dient als het ‘visitekaartje’ van de agent en bevat metadata zoals de agent-ID, naam, beschrijving, versie, aangeboden skills/capabilities, vereiste beveiligingsmethoden (bv. OAuth, API Keys) en API-endpoints.⁴ Dit maakt dynamische discovery en selectie van geschikte agenten mogelijk.
  • Task Lifecycle & States: A2A definieert een gestructureerde levenscyclus voor taken, met statussen zoals ‘submitted’, ‘working’, ‘input-required’, ‘completed’, ‘canceled’, ‘failed’ en ‘unknown’.¹⁸ Dit maakt het mogelijk om de voortgang van (potentieel langlopende) taken te volgen.
  • Message/Artifact Structuur: Berichten binnen A2A kunnen bestaan uit meerdere ‘parts’, elk met een eigen content type. Dit ondersteunt multimodale communicatie, inclusief tekst (TextPart), bestanden (FilePart, direct of via URL), en gestructureerde data (DataPart, typisch JSON).⁹ Resultaten van taken worden verpakt als ‘Artifacts’, die eveneens uit meerdere parts kunnen bestaan.
• 3.2 ACP & ANP vs. Bestaande Infrastructuur:
  • Transportlagen:
    • ACP: Maakt gebruik van standaard webprotocollen zoals HTTP en WebSockets.⁸ De REST-native benadering ⁴ onderscheidt het van pub/sub-protocollen zoals MQTT. Synchronische (HTTP POST), asynchrone (fire-and-forget met polling/subscriptie) en streaming (WebSockets/SSE) communicatiepatronen worden ondersteund.⁸
    • ANP: Concrete transportdetails zijn schaars, maar gezien de focus op open internet-schaal, is het aannemelijk dat het bouwt op HTTP/S en mogelijk WebSockets voor real-time interactie.
    • MQTT: Een lichtgewicht pub/sub-protocol, geoptimaliseerd voor omgevingen met beperkte bandbreedte en onbetrouwbare netwerken (IoT).⁵⁴ Het vereist een centrale broker en biedt Quality of Service (QoS) niveaus. Dit verschilt fundamenteel van de request/response of streaming modellen van ACP/ANP.
    • NATS: Net als MQTT een messaging systeem, vaak beschouwd als performanter en eenvoudiger schaalbaar, ondersteunt pub/sub en request/reply.⁵⁷ NATS kan MQTT ondersteunen.⁵⁸ Zowel MQTT als NATS zijn meer gericht op berichtdistributie dan op de gestructureerde taakuitvoering van A2A of de contextuitwisseling van MCP.
    • HTTP/2: Biedt voordelen zoals multiplexing en header compressie, wat de prestaties van protocollen zoals gRPC verbetert.⁵² Deze voordelen kunnen relevant zijn voor hoogperformante implementaties van ACP of ANP.
    • WebSockets: Geschikt voor persistente, bidirectionele, real-time communicatie.⁵⁴ Dit is relevant voor de streaming-mogelijkheden van ACP ⁸ en potentieel voor ANP.
• 3.3 Cross-Agent Interoperabiliteitsuitdagingen:
  • Heterogene Agenten: Het waarborgen van naadloze interactie is complex wanneer agenten verschillen in hun onderliggende LLM (Claude, GPT, Llama), systeem-prompts, rollen, of interne frameworks (AutoGen, CrewAI, LangGraph).¹ Protocollen moeten deze heterogeniteit kunnen overbruggen.
  • Tool Access Standaardisatie: MCP standaardiseert de agent-tool interactie. Maar hoe coördineren agenten via A2A of ACP als ze afhankelijk zijn van verschillende onderliggende tools, mogelijk benaderd via MCP? Moet het protocol onderhandelen over tool-capaciteiten of enkel over taakresultaten? A2A’s principe van ‘opaque execution’ (waarbij interne tools verborgen blijven) vereenvoudigt dit ²⁶, maar kan diepgaande, tool-specifieke samenwerking beperken.
  • Context Slot Management: Hoe wordt gedeelde context beheerd en gerefereerd tussen agenten die horizontaal communiceren via A2A/ACP? Definiëren deze protocollen standaard ‘context slots’, of vertrouwen ze op het doorgeven van context binnen berichten? MCP beheert context verticaal; de mechanismen voor horizontale contextdeling zijn minder expliciet gedefinieerd in de protocollen zelf.¹ ANP’s gebruik van JSON-LD zou semantische contextkoppeling kunnen bieden.⁴ Het “context retention problem” over agentgrenzen heen is een fundamentele uitdaging.¹
• De Semantische Kloof: Protocollen zoals A2A definiëren de syntaxis en structuur van communicatie (bv. JSON-RPC formaat, Agent Card velden, Task statussen), maar garanderen vaak geen gedeeld semantisch begrip van de inhoud binnen berichten.¹ ANP’s gebruik van JSON-LD en DIDs suggereert een poging om deze kloof te overbruggen door betekenis te koppelen aan data.⁴ Effectieve samenwerking vereist dat agenten niet alleen berichten uitwisselen, maar ook de betekenis ervan consistent interpreteren. Huidige protocollen (vooral A2A, gebaseerd op de bronnen) lijken te vertrouwen op de interpretatie van natuurlijke taal of vooraf gedefinieerde JSON-schema’s binnen berichten. Dit werkt voor eenvoudigere taken, maar kan falen in complexe domeinen waar nuances belangrijk zijn, wat leidt tot misinterpretaties of de noodzaak van uitgebreide voorafgaande afspraken over vocabulaires. Semantische webtechnologieën (zoals JSON-LD in ANP) of gedeelde ontologieën ⁶⁴ bieden een fundament voor gedeelde betekenis, onafhankelijk van specifieke agentimplementaties. Dit impliceert dat robuuste interoperabiliteit, met name in open of zeer heterogene omgevingen (het doel van ANP), waarschijnlijk protocollen vereist die semantische lagen integreren die verder gaan dan basale berichtformattering. A2A en ACP zijn mogelijk voldoende voor enterprise-contexten met meer controle over agentontwerp, maar ANP’s benadering kan noodzakelijk zijn voor bredere toepasbaarheid.
• Tabel 3.1: Vergelijking van Technische Specificaties

Protocol	Basis Standaard	Primaire Transport(en)	Typische Serialisatie	Kern Ontwerpkenmerken
MCP	JSON-RPC 2.0	stdio, HTTP/SSE	JSON	Tools, Resources, Prompts; Client-Server
A2A	JSON-RPC 2.0	HTTP/S, SSE, Webhooks	JSON	Agent Card, Task Lifecycle, Multi-part Berichten
ACP	RESTful API	HTTP, WebSockets	JSON (via JSON-RPC)	REST-native, Async/Sync/Streaming, Local-first (BeeAI)
ANP	Niet gespec.	Waarsch. HTTP/S, WSS	JSON-LD	DID, Semantische Lagen, Gedecentraliseerde Discovery

4. Security, Privacy & Compliance (Security, Privacy & Compliance)

• 4.1 ACP Security Design:
  • Zero Trust: De beschikbare documentatie specificeert niet expliciet of ACP is ontworpen volgens Zero Trust-principes. Discussies rond A2A noemen Zero Trust ⁶⁶, maar voor ACP ontbreekt deze informatie. De local-first focus van BeeAI ⁸ zou kunnen impliceren dat er wordt uitgegaan van een meer vertrouwde interne omgeving, hoewel dit niet expliciet wordt bevestigd.
  • Encryptie: ACP gebruikt waarschijnlijk TLS/HTTPS voor transportbeveiliging via HTTP/WebSockets.⁸ Details over end-to-end encryptie van berichten tussen agenten zijn niet gespecificeerd in de beschikbare bronnen.
  • Identiteit/Authenticatie: Hoe ACP/BeeAI agentidentiteit en authenticatie beheert, is onduidelijk. De noodzaak voor standaardisatie van authenticatie wordt genoemd.⁸ BeeAI-discussies suggereren concepten als identiteit gebaseerd op prompts of cryptografische methoden ²⁹, maar concrete ACP-mechanismen ontbreken.²⁸
• 4.2 MCP Context Sharing Implicaties:
  • Data Minimalisatie & Privacy: Het delen van context via MCP staat op gespannen voet met het principe van dataminimalisatie (GDPR Art. 5(1)(c)). MCP faciliteert toegang tot potentieel grote hoeveelheden data, terwijl privacywetgeving vereist dat alleen noodzakelijke gegevens worden verwerkt. Implementaties moeten zorgvuldig beheren welke context wordt gedeeld om onnodige blootstelling te voorkomen.¹
  • GDPR/ISO 27701 Compliance: Bij het verwerken van persoonsgegevens via MCP moeten organisaties voldoen aan GDPR (bv. rechtmatige grondslag, transparantie, rechten van betrokkenen) en kunnen ze ISO 27701 gebruiken als raamwerk voor privacy management.⁶⁹ MCP zelf is neutraal; de implementatie bepaalt de compliance.¹ Cruciaal zijn duidelijke toestemmingsmodellen, gebruikerscontrole en security-by-design.¹
  • Risico van Gevoelige Data Blootstelling: Het delen van context kan onbedoeld leiden tot het lekken van gevoelige informatie naar LLMs of via de tools die door MCP-servers worden aangeroepen.⁶⁹ Dit vereist strikte toegangscontrole en validatie.
• 4.3 A2A Security Threat Mitigation:
  • Replay Attacks: Het voorkomen van replay attacks (het opnieuw afspelen van legitieme berichten door een aanvaller) vereist mechanismen zoals unieke nonces per bericht, timestamps met een beperkte geldigheidsduur, of sessiebeheer met sequentienummers. Specifieke A2A-mitigaties worden niet gedetailleerd, maar replay attacks worden als een risico genoemd.⁶⁷
  • Injection Attacks (Prompt/Context): A2A is kwetsbaar voor indirecte prompt injectie. Aanvallers kunnen kwaadaardige instructies verbergen in Agent Cards (vooral in beschrijvingen of voorbeelden) of in taakberichten die door een gecompromitteerde of kwaadwillende agent worden verzonden.⁷⁴ Mitigatie vereist inputvalidatie, context-isolatie tussen agenten en robuust vertrouwensbeheer.
  • Impersonation Attacks: Het voorkomen dat malafide agenten zich voordoen als legitieme agenten is cruciaal. A2A vertrouwt hiervoor op de authenticatiemechanismen die in de Agent Card zijn gespecificeerd (bv. OAuth, tokens).¹⁸ Het risico op naamconflicten (’typosquatting’ of vergelijkbare namen) is echter aanzienlijk en kan leiden tot misleiding.⁷⁴ Decentralized Identifiers (DIDs), genoemd voor ANP, zouden hier een robuustere oplossing kunnen bieden.
• 4.4 Vergelijkende Beveiligingsarchitectuur:
  • MCP: Beveiliging hangt sterk af van de bemiddeling door de Host, gebruikersconsent en de veilige implementatie van Servers.²⁰ Risico’s omvatten context/tool poisoning, lekken van credentials via servers, en onvoldoende toegangscontrole.⁷³ OAuth-ondersteuning is in ontwikkeling.¹⁶
  • A2A: Ingebouwde beveiliging via Agent Cards die authenticatiemethoden specificeren (OAuth, HTTP Auth, API Keys) ¹⁸ en beveiligd transport (HTTPS).¹⁸ Focus op veilige inter-agent communicatie.⁷⁸ Zero Trust principes worden genoemd als ontwerpfilosofie.⁶⁶ Kwetsbaar voor naamconflicten en context poisoning door peers.⁷⁴ End-to-end encryptie wordt genoemd als doel of feature.⁶⁷ Just-in-time access is een passend patroon.⁷⁶
  • ACP: Beveiligingsdetails zijn schaars. Vertrouwt waarschijnlijk op transportbeveiliging (HTTPS/WSS) en mogelijk capability tokens binnen BeeAI.⁸ Verdere specificatie is nodig.
  • ANP: Ontworpen met een sterke focus op beveiliging en decentralisatie, gebruikmakend van DIDs voor identiteit en potentieel Verifiable Credentials (VCs) of Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) voor vertrouwen en privacy.⁴ Streeft naar ’trustless’, versleutelde communicatie.³
• Beveiliging is Implementatie-Afhankelijk & Ecosysteem-Breed: Hoewel protocollen mechanismen definiëren (zoals A2A’s specificatie van authenticatie in Agent Cards), hangt het daadwerkelijke beveiligingsniveau sterk af van de implementatie van de agenten, servers, hosts en de omringende infrastructuur.⁶⁷ Kwetsbaarheden ontstaan vaak door onveilige configuraties, te ruime permissies, of ‘gepoisonde’ context die via schijnbaar veilige kanalen wordt geïnjecteerd. Protocollen bieden een gemeenschappelijke taal, maar garanderen geen veilig gedrag van de deelnemers. MCP vertrouwt op de betrouwbaarheid van servers en de handhaving door de host. A2A vertrouwt op correcte authenticatie en validatie tussen agenten. De gedistribueerde aard (vooral A2A/ANP) vergroot het aanvalsoppervlak en compliceert het beheer van geheimen.⁷⁷ Bovendien zijn de onderliggende LLMs zelf kwetsbaar voor prompt injectie, wat via deze protocollen kan worden uitgebuit.⁷³ Dit impliceert dat beveiliging niet alleen op protocolniveau beoordeeld kan worden. Een holistische benadering is noodzakelijk, inclusief veilige ontwikkelpraktijken, robuust identiteitsbeheer (bv. DIDs in ANP), ‘least-privilege’ toegangscontrole, inputvalidatie, context-isolatie, continue monitoring en veilige implementatiepatronen (bv. Just-in-Time access ⁷⁶). De veiligheid van het gehele ecosysteem is bepalend.
• Tabel 4.1: Vergelijking van Beveiligingsaspecten

Protocol	Identiteit/Authenticatie Mechanisme	Encryptie	Context Beveiligingsfocus	Kern Risico’s	Primaire Mitigatie Strategie
MCP	Host-gemedieerd / Server-specifiek (OAuth opkomend)	Transport (TLS)	Host Controle	Tool Poisoning, Credential Lek, Overprivilege	Host Handhaving, Server Implementatie
A2A	Agent Card Auth (OAuth, HTTP, API Key, PKCE)	Transport (TLS/HTTPS), E2E genoemd	Inter-Agent Vertrouwen	Peer Poisoning, Naming Attacks, Impersonation	Agent Authenticatie/Validatie, JIT Access
ACP	TBD / Platform-specifiek (BeeAI Capability Tokens?)	Transport (TLS/WSS)	Platform Controle?	TBD (afhankelijk van specificatie)	Platform Beveiliging (BeeAI)
ANP	DID / VCs / ZKPs (Voorgesteld)	Encrypted Comms (Doel), E2E (Waarsch.)	Gedecentraliseerd Vertrouwen	Sybil Attacks, Discovery Poisoning, DID Compromise	Cryptografische Bewijzen, Reputatie Systemen

5. Governance, Vertrouwen & Ethische Kaders (Governance, Trust & Ethical Frameworks)

• 5.1 Taakdelegatie & Agency Grenzen:
  • ACP/A2A Implementatie: A2A beheert taakdelegatie via Task objecten die van een Client Agent naar een Remote Agent worden gestuurd, gebaseerd op de capabilities in de Agent Card.⁹ ACP maakt gebruik van gestructureerde berichtenveloppen voor taakdelegatie en routing.⁸ De vraag is hoe strikt de grenzen van de autonomie van een agent (agency boundaries) worden gedefinieerd en gehandhaafd op protocolniveau. Is dit enkel gebaseerd op de geadverteerde capabilities, of zijn er fijnmazigere controles mogelijk? De noodzaak om te definiëren “wie met wie mag praten” en “welke acties mogen worden voorgesteld of goedgekeurd” wordt benadrukt als een openstaande uitdaging voor PAM in A2A-systemen.⁷⁶
• 5.2 Logging, Auditing & Rollback:
  • Mogelijkheden: De protocollen specificeren niet noodzakelijkerwijs standaard logging- of auditingformaten, maar faciliteren deze wel. A2A’s task lifecycle impliceert status tracking.¹⁸ ACP/BeeAI integreert met OpenTelemetry voor observability.⁸ Concepten zoals de Universal Wallet benadrukken het belang van gedetailleerde audit logs die agentactiviteiten vastleggen.⁸¹ Event sourcing wordt voorgesteld als een methode voor traceerbaarheid in A2A.⁸²
  • Cryptografische Bewijzen / Zero-Knowledge Logging: Mechanismen voor verifieerbare of privacy-beschermende logs zijn nog niet wijdverspreid in deze protocollen. ANP’s potentieel gebruik van DIDs, VCs en ZKPs opent de deur naar dergelijke technieken.⁶⁸ Blockchain-concepten voor onveranderlijke en fraudebestendige logs worden ook besproken in gerelateerde contexten.²⁹
  • Rollback: Expliciete rollback-functionaliteit op protocolniveau lijkt te ontbreken. A2A ondersteunt het annuleren van taken.⁵⁰ Herstel- en backupmechanismen bestaan in ondersteunende systemen.⁸¹ Echte transactionele rollback over meerdere autonome agenten heen is complex en hangt waarschijnlijk af van de orchestrator of applicatielogica. Failover en retry patronen, genoemd voor A2A ⁸³, dragen bij aan betrouwbaarheid maar zijn geen volledige rollback.
• 5.3 Ethische Risico’s van Context Chaining (MCP):
  • Instructielekken: Het ketenen van context via meerdere MCP-servers (waarbij de output van de ene server als input dient voor de volgende interactie) creëert een risico dat gevoelige instructies, bedrijfseigen logica of persoonlijke data die in prompts, tools of resources zijn ingebed, onbedoeld worden gelekt naar het LLM of andere verbonden componenten. Dit bouwt voort op de risico’s van context poisoning.⁷³
  • Verstoorde Autonomie/Manipulatie: Het sequentieel aanbieden van context via MCP kan de redenering en besluitvorming van een agent subtiel manipuleren. De volgorde en inhoud van de aangeboden context kunnen de agent sturen naar acties die afwijken van de oorspronkelijke intentie van de gebruiker of ethische richtlijnen, zonder dat dit direct duidelijk is. Dit is gerelateerd aan context poisoning.⁷³ Hoewel MCP mensgerichte controle als ontwerpprincipe noemt ¹, blijft het risico bestaan, vooral bij complexe ketens en toenemende agent autonomie.⁸⁵
  • Bias Amplificatie: Als context wordt gehaald uit meerdere bronnen via MCP, en deze bronnen bevatten elk hun eigen vooroordelen (biases), kan het ketenen van deze context leiden tot een versterking van deze biases in de uiteindelijke output of beslissing van de agent.
• 5.4 Voorgestelde Governance Framework Elementen:
  • Een effectief governance framework voor MAS die deze protocollen gebruiken, zou de volgende elementen moeten omvatten:
    • Duidelijke Agent Identiteit & Authenticatie: Verifieerbare identiteiten (bv. DIDs).
    • Granulair Toegangsbeleid: Fijnmazige controle over welke agenten toegang hebben tot welke data, tools of andere agenten (least privilege).
    • Gestandaardiseerde Audit Logging: Consistente, verifieerbare logs van alle agent-interacties en beslissingen.
    • Menselijk Toezicht & Interventie: Mechanismen voor human-in-the-loop controle, vooral bij kritieke taken.²³
    • Verifieerbare Credentials & Reputatie: Systemen om de betrouwbaarheid van agenten te beoordelen, met name in open netwerken (ANP).
    • Gedefinieerde Taakdelegatie Protocollen: Duidelijke regels en limieten voor het delegeren van taken.
    • Data Behandelingsbeleid: Richtlijnen voor privacy, dataminimalisatie en beveiliging conform regelgeving.
• Governance Loopt Achter op Capaciteit: Hoewel de protocollen geavanceerde interacties mogelijk maken (context delen via MCP, taakdelegatie via A2A/ACP, discovery via ANP), lijken de mechanismen voor robuuste governance (het definiëren van grenzen, waarborgen van accountability, betrouwbare rollback, beheren van ethische risico’s) minder ontwikkeld binnen de protocol specificaties zelf.¹ Governance is vaak afhankelijk van het implementerende platform (bv. BeeAI, ADK) of de applicatielogica. De initiële focus ligt vaak op het mogelijk maken van functionaliteit. Governance vereist complexe regels, beleid en handhavingsmechanismen, wat complexiteit toevoegt aan het protocolontwerp. Gedecentraliseerde systemen (A2A/ANP) maken centrale governance moeilijker, waardoor vertrouwen en reputatie mechanismen belangrijker worden. Ethische overwegingen zijn genuanceerd en moeilijk direct in laag niveau communicatieprotocollen te coderen. Rollback in gedistribueerde, autonome systemen is inherent complex. Dit impliceert dat organisaties die deze protocollen adopteren niet alleen op het protocol kunnen vertrouwen voor governance. Ze moeten hogere-niveau governance frameworks bouwen of integreren, mogelijk gebruikmakend van observability features (zoals ACP’s OTLP integratie) en identiteitsmechanismen (zoals ANP’s DIDs), maar met toevoeging van specifiek beleid, auditing tools en menselijke controlemechanismen.

6. Toepassingen en Operationele Patronen (Applications and Operational Patterns)

• 6.1 Real-World Use Cases:
  • Mapping Protocol naar Toepassing:
    • Autonome DevOps: Agenten voor CI/CD, provisioning, monitoring. ACP voor interne clustercommunicatie, MCP voor toegang tot cloud API’s/tools, mogelijk A2A voor interactie met externe security agents.²⁹
    • Juridische Assistenten: Agenten voor documentopstelling, jurisprudentieonderzoek, contractbeheer. Intensief gebruik van MCP voor toegang tot juridische databases en tools. A2A voor samenwerking tussen onderzoeks- en opstelagenten.³⁰
    • Edge Computing Agenten: Agenten op resource-beperkte apparaten, onbetrouwbare netwerken. Vergelijking met MQTT suggereert noodzaak voor optimalisatie. ANP’s gedecentraliseerde aard past mogelijk, maar resource-beperkingen zijn kritiek. ACP’s local-first benadering is mogelijk aanpasbaar.⁵ A2A/MCP zijn wellicht te zwaar tenzij geoptimaliseerd.⁵²
    • Supply Chain Automatisering: Agenten coördineren voorraad, logistiek, inkoop over verschillende bedrijven heen. A2A lijkt ideaal voor deze cross-enterprise samenwerking.⁴⁷ MCP kan context leveren (bv. voorraadniveaus) aan individuele agenten.
  • Andere Voorbeelden: E-mail/Agenda (MCP ⁸⁹), Content Creatie (MCP ⁸⁹), Project Management (MCP ⁸⁹), Sales/Marketing (MCP/A2A ⁴⁷), Gezondheidszorg (MCP/A2A ¹⁰), Financiën (MCP/A2A ⁸), Onderzoek (A2A/ACP ⁸), Klantenservice (A2A ²⁴), Productie (MCP/A2A ²⁰).
• 6.2 Persistente Samenwerkingspatronen:
  • A2A Use Cases: Scenario’s waarbij agenten langdurige samenwerkingen onderhouden, zoals een projectmanagement-agent die continu communiceert met een rapportage-agent via A2A, gebruikmakend van de task lifecycle voor status tracking.⁹
  • ACP/ANP voor Betrouwbaarheid: ACP’s stateful sessions ⁸ of ANP’s potentieel voor robuuste, gedecentraliseerde communicatie kunnen failover verbeteren. Retry-logica en status tracking (inherent aan A2A’s task lifecycle, mogelijk verbeterd in ACP/ANP) ondersteunen persistentie.⁸³
• 6.3 Agentic Netwerk Architecturen:
  • Mesh: Alle agenten kunnen potentieel direct communiceren (peer-to-peer). Geschikt voor A2A (met discovery) en ANP. Voordelen: veerkrachtig, directe communicatie. Nadelen: complexiteit van discovery, potentieel N^2 verbindingen.
  • Star: Agenten communiceren voornamelijk via een centrale hub/orchestrator. Geschikt voor gecentraliseerde orchestratiemodellen met MCP, A2A of ACP. Voordelen: eenvoudigere routing, gecentraliseerde controle/monitoring. Nadelen: single point of failure/bottleneck.³²
  • Hierarchical: Agenten georganiseerd in niveaus, communiceren voornamelijk met superieuren/ondergeschikten. Kan geïmplementeerd worden met A2A/ACP taakdelegatie. Voordelen: gestructureerde controle, specialisatie. Nadelen: potentiële communicatievertragingen.⁶⁴ AIOS architectuur gebruikt registry nodes.⁹³
  • Vergelijking: Analyseer de trade-offs voor elk model op basis van schaalbaarheid, veerkracht, controle en communicatiepatronen, en relateer ze aan de protocollen.
• Applicatie Stuurt Protocolkeuze (en vice-versa): De geschiktheid van een protocol hangt sterk af van de behoeften van de specifieke applicatie met betrekking tot contexttoegang (MCP), samenwerkingsstijl (A2A/ACP) en netwerkomgeving (ACP/ANP). MCP blinkt uit in het geven van toegang tot veel tools/data aan één agent.⁷ A2A is sterk in het coördineren van veel agenten over verschillende systemen.⁹ ACP lijkt toegesneden op nauw samenwerkende agenten in een gecontroleerde omgeving.⁸ ANP richt zich op brede discovery en interactie in ongecontroleerde omgevingen.⁴ De keuze voor een protocol vereist dus een analyse van het primaire interactiepatroon dat de applicatie nodig heeft. Omgekeerd kan het gekozen protocol de applicatiearchitectuur beïnvloeden of beperken. Dit impliceert dat er geen universeel “beste” protocol is; selectie moet use-case gedreven zijn. Een mismatch (bv. enkel MCP gebruiken voor complexe multi-agent coördinatie) leidt waarschijnlijk tot inefficiënte of fragiele oplossingen. De gefaseerde adoptieroadmap (MCP → ACP → A2A → ANP) weerspiegelt mogelijk een natuurlijke progressie in applicatiecomplexiteit.
• Tabel 6.1: Geschiktheid van Protocollen per Use Case

Toepassingstype / Patroon	Meest Geschikte Protocol(len)	Rationale / Kern Protocol Kenmerken
Single Agent Tool Augmentatie	MCP (Primair)	Gestandaardiseerde toegang tot tools/resources.
Enterprise Workflow Automatisering	A2A (Primair), MCP (Secundair)	Taakdelegatie over systemen, context via MCP.
Cross-Organisationele Samenwerking	A2A (Primair)	Interoperabiliteit tussen onafhankelijke agenten, Agent Cards.
Lokale Agent Cluster / Local-first	ACP (Primair), MCP (Secundair)	Geoptimaliseerd voor lokale/cluster communicatie (BeeAI), context via MCP.
Open Agent Marktplaats / Ecosysteem	ANP (Primair), A2A (Secundair)	Gedecentraliseerde discovery (DID), open P2P communicatie.
Real-time Edge Processing	ACP/ANP (Potentieel), MQTT alt.	Lichtgewicht/efficiënt protocol nodig (afh. van spec), lokale focus.

7. Observability, Performance & Schaalbaarheid (Observability, Performance & Scale)

• 7.1 Performance Knelpunten:
  • MCP Context Switching/Overhead: MCP introduceert latentie door client-server aanroepen voor context en tools. Benchmarks tonen aan dat MCP de taakvoltooiing kan versnellen, maar ook het tokenverbruik en de kosten kan verhogen door context overhead.⁹⁴ Grote resource-responses kunnen traag zijn.⁷⁰ Het is cruciaal om alleen noodzakelijke context te laden.⁹⁴
  • A2A Coördinatie Overhead: Hoogfrequente coördinatie via A2A kan een bottleneck vormen. Latentie hangt af van netwerk, agent verwerkingstijd en berichtfrequentie. Benchmarks suggereren dat A2A hoge doorvoer en lage latentie kan bereiken voor inter-agent taken, maar dit is implementatie-afhankelijk.⁹⁰ De overhead van discovery (Agent Cards) en task management moet ook in overweging worden genomen.
  • ACP/ANP: Prestatiekenmerken zijn minder gedocumenteerd. ACP’s local-first focus suggereert potentieel lagere latentie binnen een cluster.⁸ ANP’s gedecentraliseerde aard kan discovery-latentie introduceren maar biedt schaalbare P2P-communicatie.
• 7.2 Observability Tools & Technieken:
  • Distributed Tracing: Essentieel om verzoeken te volgen over meerdere agenten en services. Tools zoals OpenTelemetry (expliciet ondersteund door ACP/BeeAI ⁸), Jaeger en Zipkin zijn relevant. Protocollen kunnen tracing faciliteren door trace-ID’s mee te sturen. A2A-discussies noemen tracing.⁸²
  • Agent Monitoring: Behoeften omvatten agent heartbeat monitoring, status tracking (A2A task lifecycle), resourcegebruik. Platforms zoals Langfuse, Honeycomb, Arize, LangSmith kunnen integreren.⁴⁸ MCP Guardian wordt genoemd voor logging/policy.⁶³
  • Logging: Gestructureerde, uitgebreide logging is cruciaal voor het debuggen van agent flows.²⁹
• 7.3 Schaalbaarheidsstrategieën:
  • MCP: Schalen van MCP-servers gebeurt via standaard cloud-native technieken: containerisatie (Docker), orchestratie (Kubernetes), load balancing, serverless (Lambda), managed services (ECS, Cloud Run).⁹⁷ Uitdagingen met stateful connecties in serverless omgevingen.⁷
  • A2A: Schaalbaarheid hangt af van de onderliggende agentimplementaties en infrastructuur. Strategieën omvatten microservices, K8s, dynamische discovery (Agent Cards), load balancing, asynchrone communicatie.⁴
  • ACP: Schaalbaarheid is waarschijnlijk gekoppeld aan het BeeAI-platform en K8s-deployment patronen.²⁹ De RESTful aard maakt standaard schaaltechnieken mogelijk.
  • ANP: Ontworpen voor web-schaal decentralisatie. Schaalbaarheid hangt af van efficiënte gedecentraliseerde discovery (bv. DHT/Gossip ⁹³) en P2P-communicatie.
• Observability is Fundamenteel voor Vertrouwen en Debugging: Naarmate agentsystemen complexer en autonomer worden (multi-agent, geketende aanroepen via MCP/A2A), wordt het begrijpen waarom een agent een beslissing nam of waar een workflow faalde extreem moeilijk zonder robuuste observability.²⁹ Complexe, vaak non-deterministische executiepaden vereisen tracing over agentgrenzen en inzicht in de context bij elke stap. Auditing en governance vereisen betrouwbare logs. Prestatieoptimalisatie vereist identificatie van bottlenecks. Gestandaardiseerde protocollen kunnen observability faciliteren door gemeenschappelijke punten voor instrumentatie te bieden (bv. trace headers, log formats). Features zoals ACP’s OTLP-integratie en A2A’s task lifecycle tracking zijn stappen in de goede richting. Dit impliceert dat het kiezen van protocollen en frameworks met ingebouwde of eenvoudig te integreren observability-features cruciaal is voor het bouwen van onderhoudbare, debugbare en betrouwbare MAS. Een gebrek aan observability zal het vermogen om complexe agentic workflows te schalen en beheren ernstig beperken.
• Tabel 7.1: Samenvatting Prestaties & Schaalbaarheid

Protocol	Kern Latentiefactoren	Potentiële Doorvoerlimieten	Primaire Schaalbenadering	Observability Ondersteuning
MCP	Netwerk Calls, Context Grootte, Server Proc.	Server Capaciteit, LLM Latency	Server Scaling (K8s, Serverless)	Protocol (basic), Framework Afhankelijk
A2A	Netwerk Calls, Agent Proc., Discovery	Agent Capaciteit, Protocol Overhead	Agent/Microservice Scaling (K8s)	Task Lifecycle, Framework Afhankelijk
ACP	Lokale Netwerk Calls, Agent Proc.	BeeAI Server/Cluster Capaciteit	Cluster Management (BeeAI/K8s)	Platform Integratie (OTLP), Task Lifecycle?
ANP	P2P Latency, Decentralized Discovery	P2P Bandbreedte, Agent Capaciteit	Gedecentraliseerde P2P	TBD (afhankelijk van specificatie/implementatie)

8. Openstaande Vragen & Onderzoeksrichting (Open Questions & Research Directions)

• 8.1 Geïdentificeerde Leemtes:
  • Emergent Gedrag: Hoe leiden complexe interacties, gefaciliteerd door deze protocollen, tot onverwacht gedrag op systeemniveau? Hoe kan dit worden voorspeld, beheerst of benut? Dit is een fundamentele vraag in MAS-onderzoek.²
  • Inter-Agent Drift: Hoe behouden agenten die samenwerken via A2A/ACP/ANP hun onderlinge afstemming (alignment) over tijd? Hoe kunnen semantische drift (uiteenlopende interpretaties) of doel-divergentie worden gedetecteerd en gecorrigeerd? Dit is een conceptuele uitdaging gerelateerd aan contextbehoud.¹
  • Dynamische Context Heronderhandeling: Kunnen agenten de context (via MCP) of taakparameters (via A2A/ACP) dynamisch heronderhandelen tijdens de uitvoering op basis van veranderende omstandigheden? Hoe zouden de protocollen dit ondersteunen? De noodzaak voor onderhandeling wordt genoemd.⁴ Het Agora-protocol wordt genoemd als voorbeeld voor dynamische protocolonderhandeling.³
  • Protocol Evolutie & Coëxistentie: Hoe zullen deze verschillende protocollen evolueren? Zal één standaard domineren, of zullen ze naast elkaar bestaan en interoperabel worden? Hoe kan interoperabiliteit tussen de protocollen worden bereikt?.¹²
• 8.2 Interdisciplinaire Verbindingen:
  • Swarm Intelligence: Hoe zijn concepten uit zwermintelligentie (gedecentraliseerde controle, eenvoudige regels, emergent gedrag) van toepassing op grootschalige agentnetwerken die ANP of A2A gebruiken?.¹⁰⁰
  • Sociotechnische Systemen: Hoe interageren menselijke gebruikers met en besturen ze multi-agent systemen gebouwd op deze protocollen? Hoe beïnvloedt sociale dynamiek de samenwerking tussen agenten?.⁸⁷
  • Cybernetica & Feedback Loops: Hoe kunnen principes uit de cybernetica (controle, feedback) worden toegepast om stabiliteit en doelgerichtheid te beheren in complexe agentinteracties die door deze protocollen worden gefaciliteerd?.⁸⁷
  • Collectieve Intelligentie: Hoe dienen deze protocollen als infrastructuur voor het mogelijk maken van collectieve intelligentie, waarbij de capaciteit van het systeem de som van de individuele agenten overstijgt?.²
• 8.3 Toekomstige Protocol Evolutie:
  • Trends wijzen op meer adaptieve, privacy-bewuste, groep-gecoördineerde protocollen, gelaagde architecturen en toegewijde intelligentie-infrastructuur.² Integratie met semantische webtechnologieën (ANP) of zelfs de Spatial Web ¹³ behoort tot de mogelijkheden.
• Protocollen als Facilitators, Niet als Oplossers, van Complexe Dynamiek: De open onderzoeksvragen richten zich op complexe systeemdynamieken (emergentie, drift, onderhandeling) en interdisciplinaire concepten (zwermen, cybernetica, collectieve intelligentie) die voortkomen uit de agentinteracties die mogelijk gemaakt worden door de protocollen. De protocollen zelf lossen deze problemen niet direct op. Communicatieprotocollen bieden de kanalen en structuur voor interactie. Complex gedrag zoals emergentie, drift en de noodzaak voor dynamische onderhandeling zijn eigenschappen van de interagerende agenten en het systeem als geheel, niet alleen van het communicatiemechanisme. Het aanpakken hiervan vereist hoger-niveau coördinatiestrategieën, governance frameworks, agent-leermechanismen en mogelijk nieuwe protocolfeatures (zoals die ter ondersteuning van onderhandeling of semantische afstemming). Velden zoals cybernetica, zwermintelligentie en sociotechnische systemen bieden theoretische kaders voor het begrijpen en beheren van deze complexe dynamieken. Dit impliceert dat toekomstig onderzoek de kloof moet overbruggen tussen protocolontwerp en de studie van complexe adaptieve systemen. Protocollen moeten mogelijk evolueren om monitoring-, controle- en adaptatiemechanismen beter te ondersteunen om deze emergente uitdagingen effectief te beheren. Het ontwerpen van het protocol is slechts de eerste stap; het begrijpen en beheren van het resulterende systeemgedrag is de volgende grote horde.

9. Conclusies & Aanbevelingen (Conclusions & Recommendations)

• Samenvatting van Bevindingen: Dit rapport heeft vier opkomende protocollen voor multi-agent AI-systemen geanalyseerd: MCP, A2A, ACP en ANP. MCP standaardiseert de verticale agent-tool contextuitwisseling. A2A focust op horizontale agent-agent taakdelegatie over platformen heen. ACP, verbonden aan BeeAI, lijkt gericht op lokale/cluster agentcommunicatie via een REST-native interface. ANP ambieert een open, gedecentraliseerd netwerk voor discovery en interactie met DIDs. De protocollen zijn grotendeels complementair en adresseren verschillende lagen van interoperabiliteit. MCP legt de basis voor individuele agentcapaciteiten, A2A en ACP faciliteren samenwerking, en ANP opent de deur naar open ecosystemen. Aanzienlijke uitdagingen blijven echter bestaan op het gebied van semantische interoperabiliteit, robuuste beveiliging voorbij transport, alomvattende governance en het beheersen van complexe dynamieken. De specificaties en volwassenheid van ACP en ANP zijn, gebaseerd op de beschikbare bronnen, minder vergevorderd dan die van MCP en A2A.
• Gefaseerde Adoptie Roadmap: Gebaseerd op de toenemende complexiteit en interoperabiliteitsvereisten, wordt de volgende gefaseerde adoptiestrategie aanbevolen, geïnspireerd door ⁴:
  • Fase 1 (Fundering): Implementeer MCP voor gestandaardiseerde tool- en datatoegang voor individuele agenten. Dit vormt de basis voor capabele agenten.
  • Fase 2 (Lokale Samenwerking): Introduceer ACP (indien gebruikmakend van BeeAI of vergelijkbare platformen) voor het orkestreren van agent-clusters in gecontroleerde (enterprise) omgevingen.
  • Fase 3 (Enterprise Integratie): Adopteer A2A voor bredere inter-agent of interdepartementale taakdelegatie en workflows over verschillende platformen en systemen heen.
  • Fase 4 (Open Ecosysteem): Verken ANP voor deelname aan gedecentraliseerde agentnetwerken of marktplaatsen, gebruikmakend van DIDs voor vertrouwen en discovery in open omgevingen.
• Aanbevelingen voor Enterprise Adoptie:
  • Start met Duidelijke Use Cases: Definieer specifieke problemen die MAS moeten oplossen om de juiste protocollen te kiezen.
  • Kies Protocollen Gebaseerd op Behoefte: Selecteer MCP/A2A/ACP/ANP op basis van het primaire interactiepatroon (tooltoegang, taakdelegatie, lokale comms, open discovery). Overweeg een gelaagde (‘stacked’) benadering.
  • Prioriteer Security & Governance: Implementeer vanaf het begin robuuste identiteits-, toegangscontrole-, monitoring- en auditingmechanismen. Vertrouw niet blindelings op het protocol alleen.
  • Investeer in Observability: Implementeer tracing en logging tools vroegtijdig voor debugging en analyse.
  • Selecteer Frameworks Zorgvuldig: Kies agent frameworks (ADK, BeeAI, LangGraph, etc.) die goed integreren met de gekozen protocollen.
  • Bevorder Standaardisatie: Neem deel aan standaardisatie-inspanningen en draag bij aan open-source implementaties.
• Aanbevelingen voor Standaardisatie Inspanningen:
  • Focus op het verduidelijken en voltooien van de specificaties voor ACP en ANP.
  • Ontwikkel gestandaardiseerde semantische lagen (bv. via ontologieën of JSON-LD uitbreidingen) voor betere interoperabiliteit.
  • Definieer gemeenschappelijke beveiligingsprofielen en best practices voor elk protocol.
  • Creëer referentie-implementaties en compliance test suites.
  • Bevorder interoperabiliteit tussen de verschillende protocollen waar mogelijk, bijvoorbeeld via gateways of adapters.