Agentic AI Protocols (MCP, A2A, ACP)

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Agentic AI Protocols (MCP, A2A, ACP)

Ce cours fait partie de Spécialisation "Hands-on Agentic AI: Building Intelligent Agents"

Instructeur : Harshita Gulati

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

3 modules

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niveau Intermédiaire

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Ce que vous apprendrez

A deeper understanding of the core principles underlying multi-agent communication and collaboration
Insight into the structural and functional aspects of MCP, A2A, and ACP protocols
Ability to critically analyze and refine information exchange formats and negotiation flows.

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Récemment mis à jour !

décembre 2025

Évaluations

5 affectations¹

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Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

Navigating Multi-Agent Communication Protocols is an intermediate-level course designed for AI engineers and system architects who need to build sophisticated multi-agent systems where effective communication and coordination are critical. In today's AI landscape, isolated agents are obsolete—success depends on seamless collaboration between multiple intelligent agents working toward shared objectives.

This course provides comprehensive coverage of three essential communication protocols: Multi-Agent Communication Protocol (MCP) for standardized communication, Agent-to-Agent (A2A) for dynamic task coordination, and Agent Collaboration Protocol (ACP) for complex workflow orchestration. Through real-world case studies from organizations like Anthropic, Google, and IBM, hands-on implementation exercises, and practical design challenges, you'll learn to strategically select and integrate these protocols to solve complex coordination problems. Whether you're building autonomous systems, enterprise AI solutions, or collaborative AI applications, this course equips you with the knowledge and skills to transform chaotic agent interactions into orchestrated, efficient collaborations that deliver measurable business value.

In this foundational lesson, learners will explore the architecture and components of the Multi-Agent Communication Protocol (MCP), examining how it facilitates effective information exchange between AI agents. Through real-world examples from Anthropic's implementation and industry case studies, learners will analyze MCP's structural elements, understand its role in standardizing agent communication, and practice identifying optimal scenarios for MCP deployment.

Inclus

3 vidéos2 lectures1 devoir

3 vidéos Total 18 minutes

Introduction and Welcome 5 minutes
MCP Fundamentals: Architecture and Core Components 8 minutes
When to Use MCP: Scenarios and Decision Framework 6 minutes

2 lectures Total 19 minutes

Welcome to the Course: Course Overview 4 minutes
MCP Implementation Strategies and Best Practices 15 minutes

1 devoir Total 15 minutes

HOL: Analyze MCP Architecture for a Given Scenario 15 minutes

This lesson focuses on Agent-to-Agent (A2A) protocols and their application in coordinating tasks among AI agents. Learners will examine Google's implementation of A2A in autonomous systems, understand the strategic differences between A2A and MCP, and practice designing coordination mechanisms for complex multi-agent tasks. Through hands-on exercises and real-world case studies, learners will develop skills in task distribution, coordination patterns, and performance optimization in A2A environments.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 devoir

3 vidéos Total 18 minutes

A2A Protocol Fundamentals: Beyond Point-to-Point Communication 7 minutes
Task Coordination Strategies: When Agents Need to Work Together 6 minutes
Performance Optimization in A2A Systems 5 minutes

1 lecture Total 10 minutes

A2A Implementation Patterns and Coordination Strategies 10 minutes

1 devoir Total 15 minutes

HOL: Design A2A Task Coordination for Multi-Agent Scenario 15 minutes

In this final lesson, learners will examine the Agent Collaboration Protocol (ACP) and its application in enterprise environments for collaborative execution. They'll analyze IBM's implementation approach, understand ACP's unique strengths in managing complex collaborative workflows, and develop strategies for optimizing collaborative execution in diverse AI systems. The lesson culminates with a comprehensive capstone project where learners design a multi-protocol implementation plan, and a graded assessment that tests their understanding across all three protocols.

Inclus

3 vidéos2 lectures3 devoirs

3 vidéos Total 19 minutes

ACP Fundamentals: Collaborative Execution at Scale 6 minutes
Evaluating ACP for Complex Collaborative Scenarios 7 minutes
Congratulations and Continuous Learning Journey 6 minutes

2 lectures Total 18 minutes

Enterprise ACP Implementation and Collaborative Workflows 8 minutes
ACP Performance Optimization and Scalability Strategies 10 minutes

3 devoirs Total 75 minutes

HOL: Design Multi-Protocol Implementation Plan 20 minutes
Project: Multi-Agent Protocol Implementation Plan 45 minutes
Assessment 10 minutes

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Instructeur

Harshita Gulati

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