Como os protocolos Agentic estão transformando o desenvolvimento da IA

A inteligência artificial está à beira do seu próximo grande salto. Após anos dominados pela IA generativa, 2025 é moldando-se ser o ano da IA agêntica. Ao contrário de seus predecessores generativos, que apenas respondem a prompts e criam novos conteúdos, os sistemas de IA agêntica fazem muito mais. Eles são construídos não apenas para interagir com humanos, mas para perceber ativamente seus arredores, tomar decisões independentes e executar tarefas para atingir objetivos específicos. Essa mudança tem o potencial de causar um impacto significativo. Enquanto a IA generativa se concentra principalmente em fornecer informações ou produzir conteúdo, a IA agêntica trata de agir e permitir a colaboração. Esses sistemas são construídos para trabalhar juntos e resolver problemas complexos do mundo real como uma equipe, não isoladamente. No entanto, desbloquear todo o potencial da IA agêntica requer uma mudança fundamental na forma como os sistemas de IA interagem entre si, com os dados e com o mundo ao seu redor. É aqui que os protocolos agênticos estão remodelando o campo. Eles estão transformando ferramentas isoladas e de propósito único em redes poderosas e colaborativas que podem alcançar muito mais do que qualquer IA individual por conta própria.

O problema com sistemas de IA isolados

Apesar dos rápidos avanços na área, a maioria das soluções de IA atuais ainda opera de forma isolada. Tradicionalmente, as organizações criam sistemas de IA separados para necessidades específicas, como suporte ao cliente, detecção de fraudes ou gestão de estoque. Esses sistemas não conseguem se comunicar facilmente entre si. Eles usam formatos de dados diferentes, têm maneiras únicas de trocar informações e seguem seus próprios protocolos operacionais. Embora essa abordagem possa ser viável para aplicações simples, ela leva à fragmentação, à duplicação de esforços e ao desperdício de recursos. As organizações frequentemente acabam mantendo vários sistemas sobrepostos, cada um exigindo sua própria infraestrutura e expertise, o que aumenta a complexidade e os custos operacionais.

O principal desafio é a integração. Quando as organizações desejam que seus diferentes sistemas de IA funcionem em conjunto, elas enfrentam barreiras técnicas significativas. Por exemplo, um chatbot que atende às perguntas dos clientes não consegue compartilhar informações facilmente com a plataforma de logística que rastreia os pedidos. Ferramentas de detecção de fraudes também operam separadamente das ferramentas de avaliação de risco. Como esses sistemas não falam a mesma linguagem, conectá-los geralmente requer soluções personalizadas, caras e frágeis. Isso não só reduz a eficiência, como também dificulta o aproveitamento máximo dos dados pelas organizações.

As tendências recentes tornaram esses desafios mais evidentes. Estudos mostrar que. 96% das organizações planejam aumentar o uso de agentes de IA no próximo ano, sendo que a maioria considera isso vital para se manter competitiva. No entanto, esses agentes de IA exigem coordenação perfeita, compartilhamento de dados e interoperabilidade para funcionar. Se nada mudar, a integração dessas ferramentas desconectadas poderá em breve se tornar um fardo caro e insustentável.

A Ascensão dos Protocolos Agentes

Para enfrentar os crescentes desafios dos silos de IA, a comunidade de IA está desenvolvendo protocolos agênticos. Trata-se de regras e interfaces padrão que permitem que os sistemas de IA se comuniquem e trabalhem em conjunto. A ideia subjacente é construir a base para o que muitos agora chamam de "Internet dos Agentes"onde os agentes podem se encontrar, compartilhar informações e colaborar. É semelhante a como a internet primitiva ajudou computadores ao redor do mundo a se conectar e interagir.

• Protocolo de Contexto do Modelo (MCP)

A Protocolo de Contexto do Modelo, lançado por No final de 2024, o Anthropic está se tornando rapidamente o padrão para conectar sistemas de IA a ferramentas externas e fontes de dados. Muitos o chamam de porta USB-C para IA porque, como um conector universal, ele substitui um emaranhado de sistemas incompatíveis por um padrão simples.

Anteriormente, conectar um sistema de IA a uma nova ferramenta ou banco de dados significava escrever código personalizado para cada conexão. O MCP resolve esse problema. Agora, os aplicativos de IA podem usar um protocolo único e padronizado para acessar diversas fontes de dados, APIs e serviços sem a necessidade de integrações especiais. Grandes empresas de tecnologia como AWS, IBM e Cloudflare já adotaram o MCP, com a OpenAI e o Google DeepMind seguindo seu exemplo. implementações mostram que as organizações que utilizam o MCP relatam melhorias significativas na automação e na produtividade, às vezes aumentando a eficiência do fluxo de trabalho em mais de 50%

• Protocolo Agent2Agent (A2A)

Enquanto o MCP se concentra em conectar sistemas de IA a ferramentas externas, Agent2Agent (A2A) do Google O protocolo permite que agentes de IA se comuniquem diretamente entre si. Lançado em abril de 2025, o A2A permite que agentes autônomos de IA se descubram, negociem suas funções e colaborem em tarefas complexas. É importante ressaltar que eles podem fazer tudo isso sem expor seus algoritmos proprietários ou mecanismos internos sensíveis. Isso é especialmente valioso em ambientes de negócios, onde as organizações frequentemente usam soluções de IA de diferentes fornecedores e precisam proteger a propriedade intelectual.

A2A introduz o conceito de “Cartões de Agente.” São como cartões de visita digitais que descrevem as capacidades de um agente e como se conectar com ele. Esses cartões resumem as habilidades de cada agente e fornecem detalhes para estabelecer conexões. O protocolo também inclui um sistema estruturado para gerenciar todo o processo de trabalho colaborativo, desde a atribuição até a conclusão. Com suporte integrado para diferentes formatos de comunicação, o protocolo oferece um alto grau de flexibilidade. A decisão da Linux Foundation de adotar O A2A, como um padrão aberto e independente de fornecedores, garante que permanecerá amplamente acessível e continuará a impulsionar a inovação do setor.

• Protocolo de Comunicação do Agente (ACP)

Da IBM Protocolo de Comunicação do Agente (ACP) adota uma abordagem diferente, concentrando-se na simplicidade e na fácil adoção. Desenvolvido como parte do Plataforma BeeAI e agora gerenciado pela Linux Foundation, o ACP usa tecnologias web familiares como APIs REST e JSON. Isso facilita o uso para desenvolvedores, mesmo que eles não tenham grande experiência em IA.

O ACP suporta comunicação em tempo real (síncrona) e atrasada (assíncrona) entre agentes. Ele também inclui recursos de descoberta integrados, permitindo que os agentes se encontrem e se conectem, mesmo em ambientes com acesso limitado ou inexistente à internet. Essa praticidade e baixo nível de exigência tornam o ACP uma opção atraente para organizações que desejam permitir a colaboração entre agentes sem uma configuração complexa.

Benefícios da comunicação padronizada de IA

A adoção de protocolos agênticos é um marco importante no desenvolvimento da IA. Ao migrar de ferramentas isoladas para ecossistemas de agentes colaborativos, as organizações podem obter benefícios que vão além das melhorias técnicas.

• Interoperabilidade aprimorada

Os protocolos Agentic atuam como tradutores universais para a IA. As organizações não precisam mais investir tempo e recursos criando integrações exclusivas para cada sistema. Em vez disso, agentes de IA de diferentes fornecedores, e até mesmo aqueles desenvolvidos com diferentes linguagens de programação, agora podem se comunicar facilmente por meio de padrões compartilhados. Esse nível de interoperabilidade permite que as organizações combinem as melhores soluções disponíveis, criando um ambiente de IA mais flexível e adaptável.

• Maior eficiência e automação

Protocolos padronizados podem reduzir significativamente o trabalho manual e a duplicação de esforços. Quando os agentes de IA conseguem se coordenar sem esforço, muitas tarefas rotineiras que antes exigiam supervisão humana agora são realizadas automaticamente. Os primeiros a adotar o sistema já viram até Melhorias de 40% na eficiência operacional, pois os fluxos de trabalho se tornam mais suaves e menos dependentes de pessoas para coordenação.

• Segurança e governança aprimoradas

A padronização também traz muitas vantagens em termos de segurança. Com protocolos unificados, é mais fácil aplicar regras consistentes de autenticação, autorização e auditoria em todo um ecossistema de ferramentas de IA. Isso facilita o atendimento aos padrões de conformidade e regulatórios para as organizações. Quando os agentes de IA seguem as mesmas regras de segurança, não importa em qual tecnologia eles são desenvolvidos.

• Inovação Acelerada

Talvez o benefício mais empolgante seja o impulso à inovação. Sem o fardo de resolver constantemente problemas de integração, os desenvolvedores ficam livres para se concentrar na construção de recursos novos e valiosos. Essa abordagem de blocos de construção, em que cada agente, protocolo ou ferramenta pode ser reutilizado e expandido, incentiva a experimentação e acelera o progresso da IA em todos os setores.

Superando desafios de implementação

Apesar dessas vantagens, construir um ecossistema de IA totalmente colaborativo não é isento de desafios. Segurança e confiança são preocupações importantes. As organizações precisam garantir que os dados permaneçam privados, os sistemas permaneçam confiáveis e todos os requisitos de conformidade sejam atendidos antes de implantar agentes de IA interconectados. Há também uma escassez de profissionais qualificados. O campo da IA agêntica está avançando rapidamente, mas não há especialistas suficientes para atender à crescente demanda. Além disso, muitas empresas ainda utilizam sistemas legados mais antigos, que não possuem as APIs ou a infraestrutura modernas necessárias para uma integração tranquila com agentes de IA.

Concluindo!

Para concretizar a visão da IA agêntica, é crucial aprimorar a integração e a comunicação entre os sistemas de IA e outras ferramentas e tecnologias. Protocolos como MCP, A2A e ACP estão emergindo como facilitadores essenciais para a colaboração em IA. Ao padronizar a comunicação, esses protocolos ajudam a criar ecossistemas de IA mais interoperáveis, eficientes e seguros. A transição de ferramentas de IA isoladas e de propósito único para agentes interconectados levará a uma automação aprimorada, custos operacionais mais baixos e inovação acelerada.