Com a ascensão dos LLMs, as possibilidades da inteligência artificial se expandiram muito: resumir textos, responder perguntas complexas, gerar código, criar imagens e apoiar decisões.
Por trás de boa parte dessas capacidades está o conceito de agents de IA: sistemas que usam LLMs como “cérebro” para interagir com o mundo, executar tarefas e atingir objetivos de forma autônoma.
Mas isso é só o começo. Com protocolos como MCP (Model Context Protocol) e A2A (Agent-to-Agent Protocol), o potencial cresce ainda mais.
Esses protocolos permitem que os agents se conectem a ferramentas externas e a dados em tempo real. Também permitem que eles colaborem entre si, combinando especializações diferentes para resolver problemas mais complexos.
Antes de entrar nos protocolos, vale entender o que são agents de IA e como eles funcionam na prática.
Depois, vamos ver como MCP e A2A ampliam o que eles conseguem fazer, abrindo novas possibilidades de interação e colaboração.
Agents de IA
Agents de IA são sistemas de software autônomos que percebem o ambiente, tomam decisões e agem para atingir objetivos definidos por pessoas.
Movidos por LLMs, eles interpretam entradas, geram planos e decidem ações em um loop contínuo, em vez de esperar instruções explícitas a cada passo.
Em geral, um agent combina três elementos centrais:
- Um perfil que define seu papel e seus objetivos,
- Um componente de planejamento (normalmente baseado em LLM) que raciocina sobre contexto e memória
- Um componente de ação que executa tarefas por meio de integrações com APIs, sistemas corporativos ou bancos de dados.
Juntos, esses elementos transformam agents de ferramentas passivas em colaboradores proativos, capazes de conduzir workflows complexos de ponta a ponta.
Uma característica central dos agents de IA é a capacidade de decidir e agir com autonomia. Essas ações incluem consultar bancos de dados, atualizar sistemas corporativos, rodar workflows internos ou chamar APIs externas.
Nesse arranjo, o LLM cuida do raciocínio e as integrações permitem a execução no mundo real. Sem um padrão, essas integrações ficam complexas de manter, e é aí que o Model Context Protocol (MCP) ajuda, oferecendo uma forma unificada de conectar agents a ferramentas e executar tarefas com confiabilidade.
Agents de IA são mais eficazes quando atuam dentro de um contexto específico, como agendamento, CRM ou finanças.
Essa especialização os torna eficientes, mas também cria um limite: para resolver problemas mais amplos, os agents precisam de uma forma de colaborar entre domínios diferentes. É aí que entram protocolos como o A2A.
Leia também: Agents de IA vs sistemas de IA na arquitetura de software
O que é o MCP (Model Context Protocol)?
O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto criado pela Anthropic para tornar agents de IA mais capazes e interoperáveis. A proposta é oferecer uma forma estruturada de conectar agents a ferramentas, serviços e dados em tempo real, tirando esses sistemas do raciocínio passivo e levando para a execução concreta.
Em vez de depender de integrações pontuais, o MCP cria uma interface comum. Qualquer agent compatível com MCP passa a usar recursos externos como APIs, calendários, bancos de dados ou sistemas corporativos de forma consistente.
O problema que o MCP resolve é o gargalo de integração. Sem ele, você precisa programar cada agent à mão para interagir com cada serviço externo, incluindo autenticação, schemas de API e tratamento de erro específicos.
Conforme o número de agents e ferramentas cresce, isso vira rapidamente um problema MxN: cada agent precisa integrar com cada serviço separadamente, o que deixa o sistema frágil e caro de manter. O MCP simplifica esse cenário ao padronizar descoberta e interação. Uma vez que a ferramenta está descrita em MCP, qualquer agent compatível consegue usar de imediato.
Como o MCP funciona
Por dentro, o MCP organiza a interação entre um agent de IA e ferramentas externas em três componentes principais:
- O Host é onde o agent roda, por exemplo uma interface de chat ou uma aplicação de copiloto.
- O Client funciona como ponte: traduz as intenções do agent em chamadas de ferramenta, cuida da comunicação e aplica a autenticação.
- O Server é onde as ferramentas ficam, expondo capacidades como enviar e-mails, consultar um calendário ou acessar um banco de dados. Essa separação mantém os agents independentes de modelo e, ao mesmo tempo, dá acesso estruturado a serviços externos.
Na maioria das implementações, o Host (o app que o usuário vê) e o Client (a lógica de conexão) ficam juntos na mesma aplicação.
Já o Server pode ser uma API externa ou algo implementado dentro da mesma aplicação, dependendo de onde as ferramentas ou serviços estão hospedados.
A comunicação entre esses componentes acontece por meio de payloads bem definidos:
- Prompts reúnem as regras de sistema, o histórico da conversa e o último pedido do usuário. É basicamente o que o agent “vê” a cada passo.
- Context traz os dados vivos de que o agent precisa para decidir melhor, como e-mails recentes, disponibilidade na agenda ou registros do CRM.
- Tools são um catálogo de ações que podem ser chamadas, cada uma descrita com nome, propósito e schema JSON, para o agent saber exatamente como invocar. Juntos, esses elementos criam um ciclo de feedback em que o agent raciocina, planeja e age com autonomia e estrutura.
MCP na prática: um caso de uso
Imagine um usuário pedindo ao seu assistente de IA: “Planeje uma viagem de negócios para Nova York na semana que vem.”
Sem MCP, o agent precisaria de integrações feitas sob medida para cada serviço externo envolvido: voos, hotéis, calendário, e-mail e o que mais aparecer. Cada integração seria única, frágil e difícil de manter.
Com MCP, o processo flui sem atrito. O assistente consegue:
- Usar uma ferramenta de reserva de voos (via um servidor MCP) para buscar e reservar passagens.
- Acessar o calendário do usuário por outra ferramenta MCP para checar disponibilidade.
- Chamar uma API de reserva de hotel para confirmar a hospedagem.
- Enviar um e-mail de confirmação usando uma ferramenta de e-mail.
O Host (a interface de chat) repassa o pedido ao Client, que orquestra as chamadas de ferramenta definidas em MCP. Cada ferramenta vem descrita com um schema claro, então o agent sabe exatamente quais entradas são exigidas e quais saídas esperar.
No fim, o usuário recebe um roteiro completo, com voos comprados, hotel reservado e reuniões marcadas, tudo dentro de um único loop de raciocínio sustentado pelo MCP.
O que é o A2A (Agent to Agent Protocol)?
O Agent-to-Agent Protocol (A2A) é um padrão aberto criado pelo Google em 2025. Ele permite que agents de IA descubram uns aos outros, se comuniquem e colaborem entre plataformas diferentes.
Enquanto o MCP foca em conectar agents a ferramentas e dados, o A2A define as regras para que os próprios agents troquem tarefas e coordenem esforços.
O principal problema que o A2A resolve é a falta de interoperabilidade entre agents. Sem um padrão, você precisa implementar descoberta, autenticação e formatos de mensagem próprios em cada novo agent para ele conversar com os outros.
Isso vira frágil e ineficiente rápido. O A2A derruba essa barreira ao definir um protocolo consistente de descoberta e comunicação, o que permite a agents especializados de domínios diferentes colaborarem sem atrito em tarefas complexas.
Como o A2A funciona
Por dentro, o A2A organiza a interação entre agents de IA em alguns componentes-chave:
- O Agent Card é um documento JSON pequeno que descreve o que um agent faz, onde ele está e como alcançá-lo. Funciona como um cartão de visita digital que outros agents leem para descobrir capacidades.
- O Client Agent é quem inicia uma tarefa, enviando uma requisição para outro agent.
- O Server Agent é quem recebe a requisição, processa a tarefa e devolve o resultado. Essa separação clara permite que agents especializados colaborem sem precisar de conexões sob medida para cada interação. Um agent pode atuar como cliente ou como servidor, dependendo da situação, e esses papéis não são fixos.
A comunicação entre agents acontece por meio de mensagens bem definidas:
- Tasks descrevem o trabalho a ser feito, passam por um ciclo de vida (criada, em andamento, concluída) e podem gerar resultados.
- Messages são as trocas estruturadas entre agents e podem conter várias Parts.
- Parts podem ser texto puro, dados JSON, imagens ou até tabelas, o que permite uma comunicação multimodal rica. Juntos, esses elementos garantem que os agents troquem não só instruções, mas também contexto e artefatos, viabilizando colaboração real entre domínios.
O fluxo de comunicação costuma começar quando um client agent lê um Agent Card para descobrir as capacidades de outro agent.
Em seguida, ele cria uma requisição de tarefa e envia como mensagem. O server agent atualiza o status da tarefa conforme o trabalho avança, por exemplo de “em andamento” para “aguardando entrada” e, por fim, “concluída”.
Ao terminar, o servidor devolve o resultado como um artefato, que pode incluir texto, dados estruturados ou arquivos. Esse ciclo de vida garante transparência, coordenação e colaboração confiável entre agents.
A2A na prática: um caso de uso
Imagine uma empresa planejando o lançamento de um produto. Um agent coordenador recebe o pedido e precisa de ajuda em vários domínios. Em vez de chamar cada ferramenta diretamente, ele descobre agents especializados pelos Agent Cards e delega.
- Descoberta: O coordenador lê os Agent Cards de um Scheduling Agent, um Budgeting Agent e um Marketing Agent para confirmar capacidades e endpoints.
- Delegação de tarefas: Ele envia uma tarefa ao Scheduling Agent para reservar o local e alinhar as agendas dos stakeholders. Em paralelo, envia uma tarefa ao Budgeting Agent para validar custos e montar um plano de gastos. Também passa ao Marketing Agent a criação de um brief de campanha e de um cronograma de anúncio.
- Atualizações de progresso: Cada agent atualiza o status da tarefa em mensagens: em andamento, aguardando entrada, concluída. O Scheduling Agent pode pausar e pedir preferências de local. O Budgeting Agent pode anexar uma tabela de custos como uma part em JSON. O Marketing Agent pode devolver um rascunho de anúncio em texto e um checklist de mídia como artefato em arquivo.
- Agregação dos resultados: O coordenador recebe os artefatos de cada agent e monta o plano final de lançamento, com local reservado, orçamento aprovado e materiais de marketing. Se alguma dependência mudar, o coordenador reenvia ou ajusta as tarefas, e os agents seguem a partir do estado atual.
O A2A deixa cada especialista de domínio focado no seu escopo, colaborando por um protocolo consistente de descoberta, troca de tarefas, atualização de status e artefatos.
O resultado é um workflow modular entre domínios, sem integrações sob medida e quebradiças entre cada par de agents.
MCP e A2A trabalhando juntos
MCP e A2A rendem mais quando são combinados. O MCP dá aos agents uma forma padronizada de acessar ferramentas e dados em tempo real. O A2A define as regras para que eles se descubram e colaborem entre domínios.
Juntos, permitem que agents de IA não só ajam no mundo, mas também se coordenem entre si, criando ecossistemas multi-agent escaláveis.
Para fechar: o futuro dos agents de IA com MCP e A2A
Agents de IA atingem todo o seu potencial quando conseguem agir no mundo e colaborar entre domínios. MCP e A2A entregam os padrões que tornam isso possível e abrem caminho para ecossistemas de agents mais escaláveis e interoperáveis.
Referências
- What are AI agents?
- Building AI Agents? A2A vs. MCP Explained Simply
- What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP
- Model Context Protocol, documentação oficial
- Agent2Agent Protocol, documentação oficial
