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A2A, ACP, agents.json… Que deviennent ces protocoles agentiques ?
Agora à l’état de concept ; agent.json en brouillon ; ANP en cours de finalisation ; MCP devenu « standard de fait ».
Ces quatre technologies en étaient à ces stades respectifs lorsque l’université Jiao-tong de Shanghai les a intégrées dans sa taxonomie des protocoles agentiques. C’était en mai 2025.
La taxonomie distinguait les protocoles orientés contexte et ceux axés sur la communication entre agents. Elle introduisait un deuxième niveau de segmentation, entre protocoles généralistes et protocoles spécialisés (ces derniers se divisant, sur la partie communication, entre humain-agent, robot-agent et système-agent).
Pas de suite favorable pour agents.json
Depuis, agents.json n’a pas connu de nouvelle version – la dernière date de février 2025. Le projet semble abandonné (démos non fonctionnelles, documentation en 404, invitation Discord expirée, chaîne YouTube non alimentée…). Wildcard, la start-up américaine instigatrice du projet, existe toujours. Elle s’est spécialisée dans le GEO (Generative Engine Optimization).
Le protocole étend la spécification OpenAPI pour permettre la définition de contrats guidant les LLM dans l’utilisation des API. Ces contrats contiennent un ou plusieurs appels décrivant un résultat. Une manière de conserver l’aspect non déterministe dans la réalisation des tâches tout en cadrant l’exploitation des outils.
L’approche est stateless. Les fichiers agents.json, préférentiellement hébergés dans un dossier /.well-known, sont exposés aux LLM en tant qu’outils via un SDK spécifique.
A2A, confié à la Fondation Linux
Google avait annoncé A2A (Agent-to-Agent) en avril 2025. Quelques semaines après la publication de la taxonomie, le confierait le protocole à la Fondation Linux.
A2A permet la communication entre des agents reposant sur des frameworks différents. Ils peuvent découvrir mutuellement leurs capacités (par le biais de cartes), négocier leurs modalités d’interaction et opérer sans exposer leur état interne, leur mémoire ou leurs outils. La communication est en JSON-RPC sur HTTP(S).
Un groupe de travail W3C autour d’ANP
ANP (AgentNetworkProtocol) était passé en v1 peu après la publication de la taxonomie. Depuis, la communauté qui en est à l’origine a pris la tête d’un groupe de travail AI Agent Protocol au sein du W3C. Avec, entre autres contributeurs, Google, Huawei et Microsoft.
Un brouillon de spécification a été publié fin janvier. On y retrouve les trois principaux modules constitutifs d’ANP : l’identité (sur la base du standard DID), ainsi que la description et la découverte des agents. La négociation de protocoles de communication entre agents est dynamique, sur la base de langage naturel. La v1 a introduit une proposition de framework transactionnel P2P et une option human in the loop.
AITP demeure en brouillon
Depuis la publication de la taxonomie, AITP (Agent Interaction and Transaction Protocol) est resté en brouillon. Ce protocole orienté Web3 est né sous l’impulsion de la NEAR Foundation, à l’origine d’une blockchain de couche 1. Il doit permettre aux agents d’échanger tous types de données structurées (éléments d’UI, formulaires, demandes de paiement…). Aux dernières nouvelles, des connexions sont établies avec le wallet NEAR. Les wallets EVM et SOL sont sur la roadmap.
ACP, devenu brique d’AGNTCY…
LangChain est l’instigateur d’ACP (Agent Connect Protocol). La spec englobe découverte, communication de groupe, identité et observabilité. Elle fait aujourd’hui partie de l’initiative AGNTCY, que Cisco porte pour créer « une stack pour l’Internet des agents » – et qui sous l’égide de la Fondation Linux depuis juillet 2025.
… comme AComp, fusionné avec A2A
AGNTCY exploite aussi AComp (Agent Communication Protocol). Celui-ci est également sous l’aile de la Fondation Linux, où il a fusionné avec A2A. Il est soutenu entre autres par AWS, Microsoft, Salesforce, SAP et Snowflake. On le doit à IBM, qui en a créé l’implémentation de référence en l’objet du framework BeeAI.
Par rapport à ACP, plutôt que d’imposer immédiatement des spécifications strictes, AComp se concentre sur le volet fonctionnel. Il est dit suffisamment simple pour ne pas nécessiter de SDK (des outils HTTP standards suffisent).
LMOS vise toujours la standardisation W3C
LMOS (Language Model Operating System) émane de la Fondation Eclipse. Il implémente l’architecture WoT (Web of Things) du W3C, à travers les couches identité, transport et application, autour du format JSON-LD.
Le projet a un opérateur Kubernetes et un routeur, intégrés en un runtime. Ainsi qu’un langage basé sur Kotlin pour développer des agents. Il n’est pas encore entré dans la procédure de standardisation W3C.
Agent Protocol a changé de mains
La dernière version (v1) d’Agent Protocol remonte à 2024. Cette année-là, la fondation qui avait créé ce protocole l’a transmis à une start-up qui développe un assistant IA pour smartphones.
Construit sur OpenAPI, Agent Protocol définit une interface unifiée pour la gestion du cycle de vie. Il introduit des abstraction comme les runs (exécution de tâches), les threads (gestion des interactions à plusieurs tours) et les stores (mémoire à long terme).
Des protocoles d’origine académique restés des concepts
L’université Jiao-tong avait inclus, dans sa taxonomie, plusieurs protocoles issus du monde académique qui étaient alors à l’état de concept. Aucun ne semble aujourd’hui avoir de grande implémentation référente.
Parmi eux, Agora, made in université d’Oxford. Sa dernière version remonte à janvier 2025. Il permet aux agents de créer des protocoles ad hoc sur la base de documentation YAML.
Avec PXP (Predict and eXplain Protocol), issu d’un institut technologique indien, on est dans la communication humain-agent. Le protocole implique un système de tableau blanc et un planificateur qui assure l’alternance des tours de discussion.
Dans le même domaine, il y a LOKA (Layered Orchestration for Knowledgeful Agents), de Carnegie Mellon. Se nourrissant de standards comme DID et VC (Verified Credentials), il met en œuvre un système de consensus décentralisé fondé sur des règles d’éthique partagées.
CrowdES est un protocole de type robot-agent né à l’université de science et de technologie de Gwangju (Corée du Sud). Conçu pour gérer des comportements de groupe, il inclut un « émetteur » et un « simulateur ». Le premier utilise des modèles de diffusion pour assigner des attributs individuels (types d’agents, vitesse de déplacement…) sur la base d’informations spatiales extraites d’images en entrée. Le second génère des trajectoires et des interactions grâce à un mécanisme de changement d’état basé sur des chaînes de Markov.
L’université de Liverpool a emmené les travaux sur la famille de protocoles dit SPP (Spatial Population Protocols). Ils permettent à des robots de s’accorder sur un système de coordonnées, même lorsque celui-ci est arbitraire et que leurs positions de départ le sont éventuellement aussi. Chaque robot peut mémoriser une ou plusieurs coordonnées et analyser la distance vis-à-vis d’autres robots lors des interactions. Le calcul de cette distance peut reposer sur un « leader » pour ancrer le système de coordonnées.
Illustration générée par IA
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