AI開発のパラダイムは、単一の高性能モデル（LLM）から、自律的に動き、道具を使い、互いに協力し合う**「Agentic AI（エージェント型AI）」**へと完全に移行しました。
現在、この領域でデファクトスタンダードとなりつつあるのが、ADK（Agent Development Kit）、MCP（Model Context Protocol）、**A2A（Agent to Agent Protocol）**の3要素です。本記事では、これらをどのように組み合わせ、次世代のマルチエージェントシステムを構築するかを解説します。
1. エージェント開発を支える3つの柱
2025年から2026年にかけて、AIエージェントの「標準化」が急速に進みました。それぞれの役割を整理します。
MCP
Anthropic外部ツール・データの利用標準化Agent ↔ ツール / DB / App
A2A
Google / Linux Foundationエージェント間の通信標準化Agent ↔ Agent
ADK
Google (Vertex AI等)構築・運用のフレームワーク開発者 ↔ エージェント
各要素の詳細解説
- MCP (Model Context Protocol): AIの「周辺機器」を繋ぐ これまでAIに特定のツール（例：GitHubやGoogle Calendar）を使わせるには、個別のAPI連携コードを書く必要がありました。MCPはこれを標準化し、一つの「MCPサーバー」を立てるだけで、あらゆるMCP対応AI（Claude、Gemini、IDEなど）からそのツールを即座に利用可能にします。
- A2A (Agent to Agent Protocol): AI同士の「分業」を実現する 「経費精算エージェント」が「上司承認エージェント」にタスクを依頼する際、ベンダーやモデルが異なっても会話を成立させるためのプロトコルです。Linux Foundationによる管理が進み、相互運用性の核となっています。
- ADK (Agent Development Kit): エージェントを「設計・統制」する Googleが提供するこのキットは、エージェントの「思考プロセス（推論）」や「オーケストレーション（司令塔機能）」を記述するためのフレームワークです。PythonやGoで実装でき、MCPやA2Aを組み込んだエージェントを素早くデプロイできます。
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