De la traction à la maturité

Photo by Hm H. Yardm on Unsplash

Ce blog est le fruit dune analyse approfondie de la prsentation de Laurie Voss au MCP Developers Summit, o les vrits fondamentales et la pense critique ont guid chaque insight.

Imaginez un monde o des armes dagents IA collaborent pour automatiser presque tous les aspects de nos vies : de la gestion nergtique dune ville la coordination de missions de secours. Vous observez, merveille, la chorgraphie des messages qui schangent jusquau moment o tout se bloque. Les messages narrivent plus, les agents attendent indfiniment une rponse et des tches cruciales restent inacheves.

Ce scnario nest pas de la science-fiction : cest la ralit daujourdhui, mise en lumire par Laurie Voss au dernier MCP Developers Summit.

Depuis lmergence des LLM augments doutils, les agents IA sont passs dexpriences isoles une vritable explosion dusages industriels et grand public. Chatbots de support client, assistants de recherche en laboratoire, robots logiciels de trading : tous cherchent communiquer pour se complter, senrichir et prendre des dcisions collectives.

Pourtant, derrire cette promesse d Internet des Agents , se cache une jungle de protocoles :

• Context-Oriented (comme MCP) pour des changes rapides et synchrones,

• Inter-Agent (ANP, A2A, AComP) pour des workflows longs et asynchrones.

Sans un cadre unifi, ces protocoles tournent en silos. Rsultat : fragmentation, latence accrue, surface dattaque tendue. Laurie Voss la soulign : nos agents parlent, mais sur des frquences et des dialectes diffrents, risquant de ne jamais se comprendre.

Laurie Voss a commenc par distinguer faits, hypothses et biais :

• Fait : MCP est le protocole le plus adopt, simple implmenter et soutenu par de grands acteurs.

• Hypothse : sa traction initiale suffit garantir une volution sans accrocs vers des usages plus complexes.

• Biais : la croyance que la simplicit de MCP dissimule naturellement des capacits de workflow long et de dcouverte dcentralise.

Or, chaque extension non fonde sur des vrits fondamentales fragilise ldifice.

Pour viter ces cueils, Laurie a propos de revenir aux premiers principes :

1. Identit : comment prouver quun agent est bien celui quil prtend tre ?

2. Mtaprotocoles : quel format minimal (JSON, binaire) pour garantir efficacit et flexibilit ?

3. Dcouverte & ngociation : comment un agent trouve-t-il un pair sans registre central ?

4. Flux & rsilience : quels mcanismes assurent la fiabilit et la cohrence multi-tapes ?

5. Scurit : quelles garanties cryptographiques, quels ACL et quel chiffrement ?

6. Interoprabilit & volution : comment composer des protocoles htrognes et grer les versions ?

Ces questions, poses en sous-texte de chaque slide, forment le socle dune architecture robuste.

premire vue, MCP (Model Context Protocol) brille par ses atouts :

• Adoption rapide : intgr dans lOpenAI Agents SDK, support par Claude, dploy sur des serveurs Cloudflare.

• Architecture pure : un change synchrone request/response, un canal SSE pour les mises jour.

• Scalabilit : sparation client/server, cosystme de plug-ins.

Pourtant, Laurie Voss a point plusieurs failles invisibles :

• Asynchronie limite : idal pour 90 % des cas RPC, mais insuffisant pour des workflows longs ncessitant journalisation et webhooks.

• Absence de dcouverte universelle : pas de registre fdr pour rechercher dynamiquement les agents disponibles.

• AuthZ trop grossier : OAuth2 assure lAuthentification, mais pas de scopes fins ni de micropaiements intgrs.

• Pas de rputation : aucun mcanisme natif pour classifier, mesurer ou sanctionner les comportements agents malveillants ou dfaillants.

• Interoprabilit fragile : collision de noms de tools et absence de ngociation automatique de format quand MCP cohabite avec A2A ou ANP.

Prenons lexemple dune chane dagents automatisant la prise de dcisions boursires :

1. Agent A collecte des donnes de march en continu.

2. Agent B analyse ces donnes et formule des recommandations.

3. Agent C excute des ordres.

En MCP pur, chaque appel est synchrone : ABC. Si lun des agents est indisponible, tout sarrte. Pas de file dattente, pas de reprise aprs coupure, pas de journalisation. Les pertes de messages se traduisent par des ordres oublis et des pertes financires.

Recommandations & perspectives

Un cosystme o chaque agent se dcouvre, sauthentifie, collabore sans friction, o les workflows complexes sont transparents et rsilients.

6.1. Registre & dcouverte

• Agent Directory fdr ou central (DNS-like),

• Manifests MCP enrichis de mtadonnes, DIDs et capacits.

6.2. AuthZ & micropaiement

• Scopes OAuth2 granulaires,

• Jetons dure de vie courte,

• Intgration de micropaiements pour usages premium.

6.3. Rputation & audit

• Service dcentralis de notation (voting, metrics),

• Audit trails sur blockchain pour garantir traabilit et immuabilit.

6.4. Mta-protocoles pour linteroprabilit

• Layer de ngociation automatique (format, versions, collision de noms),

• Fallbacks entre JSON-RPC, gRPC, SSE.

6.5. QoS, workflows longs et scurit

• Primitives Notify & Webhook pour asynchronie native,

• Contrle de flux (back-pressure, retry policies),

• Sandbox unifi et signatures cryptographiques pour le code des agents.

Le dernier MCP Developers Summit a lev le voile : MCP est un formidable point de dpart, mais il doit mrir pour accompagner les ambitions les plus folles de lIA agentique.

Transposons ces premiers principes en standards vivants, pour construire ensemble la prochaine rvolution : un vritable Internet des Agents, robuste, scuris et volutif.