Mastering A2A + MCP for Agentic AI Development: A Hands-On Guide to Agent Communication and Reasoning with LangChain, LangGraph, and LLM Workflows
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2025
- Brossura
- Usato

Da: HPB-Emerald, Dallas, TX, U.S.A.HPB-Emerald
Venditore AbeBooks dal 15 settembre 2017
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Codice articolo S_481546203
- Titolo
- Mastering A2A + MCP for Agentic AI Development: A Hands-On Guide to Agent Communication and Reasoning with LangChain, LangGraph, and LLM Workflows
- Autore
- Winston, Ted
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798287450106
That future is here—and this book is your blueprint.
In Mastering A2A + MCP for Agentic AI Development, you’ll gain the skills to design, build, and deploy autonomous agents that communicate, reason, and orchestrate tools using two emerging standards: A2A (Agent-to-Agent) and MCP (Model Context Protocol). These aren't just theoretical frameworks—they are the foundations powering the next generation of intelligent systems from Google, Anthropic, and the open-source community.
Unlike prompt-only models, protocol-native agents can invoke APIs, share context across networks, track internal reasoning, and collaborate in structured workflows. Whether you’re building research copilots, automation teams, or sensor-integrated control systems, this hands-on guide shows you how to use LangChain and LangGraph to implement these capabilities with real-world clarity and precision.
Inside, you’ll learn to:
- Build interoperable agents using A2A and JSON-RPC 2.0
- Define reasoning flows, action blocks, and output schemas with MCP
- Orchestrate modular agent systems using LangGraph nodes
- Deploy agents with LangServe, Docker, and secured environments
- Log, debug, and monitor live agent systems in production
- Implement advanced workflows like shared memory, planner-worker chains, and human-in-the-loop overrides
This book is written for developers, ML engineers, and AI architects who want to move beyond experimentation and into production-grade agentic AI systems. Each chapter builds toward working implementations and real-world blueprints, including multi-agent support desks, research bots, and dynamic tool dispatchers.
Stop chaining prompts. Start architecting autonomy. Get your copy of Mastering A2A + MCP for Agentic AI Development today.
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HPB-Emerald
Dallas, TX, U.S.A.
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