論文の概要: A Study on the MCP x A2A Framework for Enhancing Interoperability of LLM-based Autonomous Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01804v2
- Date: Mon, 09 Jun 2025 14:03:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-10 14:13:04.112728
- Title: A Study on the MCP x A2A Framework for Enhancing Interoperability of LLM-based Autonomous Agents
- Title（参考訳）: LLMを用いた自律エージェントの相互運用性向上のためのMPP x A2Aフレームワークに関する研究
- Authors: Cheonsu Jeong,
- Abstract要約: 現代のAIシステムでは、自律エージェントと外部ツールとの統合が、実用的なAIアプリケーションを構築する上で不可欠な要素となっている。
本稿では,Googleが開発したオープンソースのエージェント・ツー・エージェント(A2A)プロトコルと,Arthropicが導入したモデルコンテキストプロトコル(MCP)の詳細な技術分析と実装手法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper provides an in-depth technical analysis and implementation methodology of the open-source Agent-to-Agent (A2A) protocol developed by Google and the Model Context Protocol (MCP) introduced by Anthropic. While the evolution of LLM-based autonomous agents is rapidly accelerating, efficient interactions among these agents and their integration with external systems remain significant challenges. In modern AI systems, collaboration between autonomous agents and integration with external tools have become essential elements for building practical AI applications. A2A offers a standardized communication method that enables agents developed in heterogeneous environments to collaborate effectively, while MCP provides a structured I/O framework for agents to connect with external tools and resources. Prior studies have focused primarily on the features and applications of either A2A or MCP individually. In contrast, this study takes an integrated approach, exploring how the two protocols can complement each other to address interoperability issues and facilitate efficient collaboration within complex agent ecosystems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Googleが開発したオープンソースのエージェント・ツー・エージェント(A2A)プロトコルと,Arthropicが導入したモデルコンテキストプロトコル(MCP)の詳細な技術分析と実装手法について述べる。
LLMベースの自律エージェントの進化は急速に加速しているが、これらのエージェント間の効率的な相互作用と外部システムとの統合は大きな課題である。
現代のAIシステムでは、自律エージェントと外部ツールとの統合が、実用的なAIアプリケーションを構築する上で不可欠な要素となっている。
A2Aは異種環境で開発されたエージェントが効果的に協調することを可能にする標準化された通信方法を提供し、MPPはエージェントが外部ツールやリソースと接続するための構造化されたI/Oフレームワークを提供する。
これまでの研究は、主にA2AまたはMPPの特徴と応用に焦点を当ててきた。
対照的に、本研究では、相互運用の問題に対処し、複雑なエージェントエコシステムにおける効率的なコラボレーションを促進するために、2つのプロトコルが相互補完する方法について、統合的なアプローチをとっています。
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