Ygo Leite
CPTO Viaflow
O cenário da Inteligência Artificial está evoluindo a uma velocidade impressionante.
Se antes o foco estava em chatbots capazes de responder perguntas, agora
entramos em uma nova era: a dos agentes inteligentes que fazem coisas, que agem
de forma autônoma e, crucialmente, colaborativa para resolver problemas complexos
de negócios.1 O recente Google Cloud Next 2025 deixou claro que essa não é mais
uma visão distante, mas uma realidade em construção, fornecendo peças
fundamentais para esse futuro.3 Vemos exemplos concretos surgindo, desde sistemas
de pedidos em drive-thrus a assistentes de compras e navegação em veículos,
mostrando que agentes especializados estão começando a entregar resultados
tangíveis e retorno sobre investimento.4 Essa transição para agentes focados em
tarefas específicas – como agentes de cliente, de dados, de codificação ou de
segurança7 – sugere uma mudança arquitetural. Em vez de um único “super-agente”
generalista, o futuro aponta para ecossistemas de múltiplos agentes especializados.3
A ênfase crescente no ROI7 também sinaliza que a IA está amadurecendo, passando
de tecnologia experimental para ferramenta de negócio essencial, exigindo que
líderes de tecnologia justifiquem investimentos com resultados claros e mensuráveis.
Para construir esses agentes mais sofisticados e colaborativos, são necessárias
ferramentas adequadas. O Google apresentou o Agent Development Kit (ADK), um
framework open-source projetado exatamente para simplificar a criação não apenas
de agentes individuais, mas de sistemas multi-agente complexos.5 Notavelmente, é o
mesmo framework que alimenta produtos do próprio Google, como o Agentspace.9 O ADK foi concebido com a colaboração em mente (“Multi-Agent by Design”),
permitindo compor múltiplos agentes especializados em hierarquias para
coordenação e delegação de tarefas.11 Ele oferece flexibilidade e controle preciso
sobre o comportamento do agente5, suporta interações ricas via streaming de
áudio/vídeo para conversas mais naturais9, e funciona com diversos modelos de IA,
sendo otimizado para as capacidades avançadas de raciocínio do Gemini 2.5 Pro9,
mas compatível com outros através de integrações.11 Além disso, o ADK se integra
nativamente ao Vertex AI para implantação, gerenciamento e escalabilidade em nível
empresarial.9 A decisão de tornar o ADK open source5 representa uma abordagem
estratégica do Google para acelerar a adoção, fomentar uma comunidade e
potencialmente estabelecer um padrão, convidando desenvolvedores a construir
dentro do seu ecossistema. O foco explícito em design multi-agente desde o início11
indica que a visão para resolver tarefas empresariais complexas reside na
orquestração e colaboração entre agentes especializados.
Para que esses agentes e sistemas multi-agente alcancem seu potencial máximo, eles
precisam de padrões para interagir – tanto com ferramentas e dados quanto entre si.
Aqui entram dois protocolos cruciais, um deles apresentados no Next ’25: o Model
Context Protocol (MCP) e o Agent2Agent (A2A) – aprensentado no Next ’25. O MCP
pode ser entendido como um “hub usb-c”, um padrão aberto que permite aos
agentes conectar-se e utilizar diversas fontes de dados e ferramentas (APIs, bancos
de dados, aplicações empresariais) sem a necessidade de integrações customizadas
para cada uma.8 O ADK suporta ferramentas MCP 8, facilitando a conexão dos
agentes com os recursos necessários para agir (“fazer”) e não apenas processar
informação (“pensar”).1 Já o A2A é um novo protocolo padrão e aberto que funciona
como uma linguagem comum, permitindo que diferentes agentes de IA – mesmo
construídos em frameworks distintos ou por fornecedores diferentes – se
comuniquem, troquem informações de forma segura e coordenem ações para
completar tarefas complexas.3 Suas capacidades incluem a descoberta de
funcionalidades de outros agentes (via “Agent Cards”), gerenciamento conjunto de
tarefas e colaboração através do compartilhamento de contexto.16 O amplo apoio da
indústria (mais de 50 parceiros)7 sinaliza seu potencial para se tornar um padrão de
fato. Enquanto o MCP conecta um agente a ferramentas e dados, o A2A conecta um
agente a outros agentes.16 Ambos são essenciais para habilitar os fluxos de trabalho
colaborativos e automatizados do futuro. A promoção conjunta de ADK (construção),
MCP (conexão com ferramentas) e A2A (conexão entre agentes) revela uma
estratégia do Google para fornecer um ecossistema aberto e completo para IA
agentica orquestrada.5 O foco em protocolos abertos5 é vital para evitar a
fragmentação do mercado e oferecer às empresas a flexibilidade e interoperabilidade
necessárias, mitigando riscos de dependência tecnológica.
Do ponto de vista de um líder de tecnologia, esses avanços transcendem a mera
novidade tecnológica; eles sinalizam uma transformação fundamental na forma como
o trabalho será realizado. O ecossistema emergente – combinando frameworks como
ADK, protocolos como MCP e A2A, modelos poderosos como Gemini, GPT, Llama e
plataformas robustas como Vertex AI, N8N e Langflow – destrava um potencial
imenso para automação, eficiência e inovação.3 Isso permite ir além da automação de
tarefas simples para orquestrar processos complexos de ponta a ponta, que envolvem
raciocínio, acesso a dados diversos e colaboração entre múltiplos agentes
especializados.7 Casos de uso incluem desde aprovações multi-etapas e análises de
dados sofisticadas até jornadas de suporte ao cliente totalmente automatizadas.21 A produtividade pode ser significativamente aumentada, com agentes auxiliando
funcionários em tarefas rotineiras22, acelerando processos como a criação de
campanhas de marketing6, e impulsionando a eficiência de desenvolvedores.7 A capacidade de “aterrar” (grounding) as respostas dos agentes em fontes confiáveis
de informação – como a busca Google, dados empresariais, fontes de terceiros e até
o Google Maps6 – aumenta a confiabilidade e a qualidade das decisões baseadas em
IA.3 Ferramentas como Google Agentspace3 e Workspace Flows3 buscam
democratizar o acesso a essas capacidades, colocando agentes nas mãos de mais
colaboradores. Crucialmente, a combinação de controle oferecido pelo ADK5, as
capacidades de grounding6 e a robustez da plataforma Vertex AI9 aborda
preocupações empresariais sobre confiabilidade, segurança e governança da IA,
tornando a adoção em larga escala mais viável. A ascensão desses sistemas
multi-agente exigirá, contudo, novas abordagens em arquitetura de TI, integração10 e,
potencialmente, novas competências focadas na orquestração e gerenciamento
dessas “forças de trabalho digitais” colaborativas.
Navegar neste futuro agentico representa tanto uma oportunidade quanto um
desafio. A promessa é clara: sistemas de agentes inteligentes, especializados e
colaborativos estão prontos para se tornar a próxima onda de transformação
impulsionada pela IA, capazes de gerar inovação, eficiência operacional e
experiências de cliente radicalmente novas.3 No entanto, concretizar esse potencial
exige mais do que apenas adotar a tecnologia; requer expertise para entender as
ferramentas (ADK, MCP, A2A), desenhar fluxos de trabalho agenticos eficazes,
garantir a integração segura com sistemas legados9 e gerenciar a implantação de
forma estratégica.4 A complexidade inerente à construção e gestão desses
ecossistemas multi-agente cria uma necessidade clara de parceiros estratégicos que
compreendam tanto a tecnologia subjacente quanto o contexto de negócios
específico de cada empresa. A velocidade vertiginosa da evolução da IA, evidenciada
pelos anúncios do Next ’253, torna a aprendizagem contínua e a adaptação proativa
não apenas recomendáveis, mas essenciais. Empresas que adotarem uma postura de
esperar para ver arriscam ficar para trás.3
É neste cenário que um parceiro numa posição de trusted advisor, como a
Viaflow, se torna crucial, ajudando as organizações a desenvolver a prontidão
tecnológica necessária para a correta adoção e implementação de agentes
customizados, integrados aos processos existentes e alavancar todo o poder do seu
ecossistema tecnológico para navegar com sucesso nesta nova era de inteligência
colaborativa. Ajudar nossos clientes a explorar como esses agentes podem
impulsionar negócios é o nosso desafio.
Referências
