A conversa sobre agentes de IA evoluiu rapidamente. Já não estamos falando apenas de um chatbot conectado a um LLM, mas de sistemas multiagentes que executam tarefas reais, integram com ERPs, bancos de dados, ferramentas internas e até realizam transações. O desafio agora não é “se funciona”, mas como implementar corretamente em ambiente corporativo.
O guia técnico da Google Cloud sobre sistemas multiagentes deixa claro que o problema não é apenas de modelo, mas de arquitetura. Se você está em um time de engenharia, arquitetura ou plataforma, a pergunta certa não é qual LLM usar, mas como estruturar agentes que sejam interoperáveis, escaláveis e governáveis desde o primeiro deploy.
Arquitetura de agentes: não é só chamar o modelo
Um agente corporativo não é apenas um prompt bem escrito. Ele é um ciclo estruturado de raciocínio e ação, normalmente implementado com o padrão ReAct (Reasoning + Action). O fluxo é simples em teoria:
O agente recebe a entrada → raciocina sobre o que fazer → decide qual ferramenta usar → executa a ferramenta → recebe o resultado → raciocina novamente → responde ou executa nova ação.
A implementação prática disso exige um framework que orquestre chamadas ao modelo, controle estado, gerencie memória e padronize o uso de ferramentas. É aqui que entra o Agent Development Kit (ADK), que abstrai esse loop e permite que você construa agentes multiagentes com menos código boilerplate.
O ponto crítico: ferramentas precisam ser definidas como contratos formais. Cada tool deve ter assinatura clara, tipos explícitos, schema de retorno estruturado e indicação de sucesso/erro. Se você não trata tools como APIs bem definidas, o agente se torna imprevisível.
Tipos de agentes e quando usar cada um
Nem todo agente precisa ser puramente baseado em LLM.
O guia diferencia três categorias principais:
LLM-based agents: ideais para raciocínio dinâmico, tomada de decisão não determinística e interpretação de linguagem natural.
Workflow agents (determinísticos): executam sequências fixas, paralelas ou iterativas de sub-agentes. São úteis quando você precisa de previsibilidade e controle.
Custom agents: implementados diretamente com lógica programática quando o comportamento precisa ser estritamente controlado.
Uma arquitetura madura normalmente combina os três. Use LLM para decidir “o que fazer” e lógica determinística para controlar “como executar”.
Interoperabilidade: MCP e A2A na prática
Se você quer evitar lock-in e integração ponto a ponto, precisa padronizar a comunicação.
Model Context Protocol (MCP) resolve o problema da conexão entre agentes e ferramentas. Em vez de criar integrações customizadas para cada banco de dados ou API, você expõe ferramentas via um servidor MCP. O agente atua como cliente MCP e consome qualquer ferramenta padronizada nesse protocolo.
Isso reduz drasticamente o acoplamento e facilita governança, pois você controla quais ferramentas estão disponíveis no servidor MCP.
Já o Agent2Agent (A2A) resolve outro problema: como agentes descobrem e colaboram entre si.
O protocolo A2A define:
- Agent Card (um manifesto JSON com capacidades e endpoint)
- Comunicação baseada em tarefas
- Suporte a múltiplas modalidades (texto, áudio, vídeo)
Na prática, isso permite que você tenha um agente especializado em compliance sendo chamado por um agente orquestrador, independentemente do framework usado para implementá-lo.
Se você está desenhando um ecossistema de agentes corporativos, MCP e A2A deveriam estar no seu diagrama arquitetural.
Escalando para produção: runtime importa
Construir localmente é fácil. Produzir é outra história.
Em produção, você precisa de:
- Escalabilidade automática
- Controle de sessão
- Memória de curto e longo prazo
- Observabilidade (logs, traces, métricas)
- Gestão de versões de agentes
- Controle de custos de modelo
O runtime (como o Agent Engine no Vertex AI) abstrai infraestrutura e oferece:
- Managed runtime
- Memory Bank
- Sessions
- Observability integrada
- APIs para lifecycle management
Se você ignora essa camada, acabará reinventando um mini-plataforma de agentes dentro da sua organização.
Avaliação contínua e qualidade
Um erro comum é testar agentes apenas “conversando com eles”.
O guia reforça a necessidade de avaliação estruturada:
- Armazenar exemplos controlados (Example Store)
- Criar métricas de qualidade
- Avaliar trajetórias completas do agente, não apenas respostas finais
- Detectar falhas antes de irem para produção
Isso é particularmente importante quando agentes executam ações reais, como atualizar registros, emitir pagamentos ou modificar sistemas.
Sandbox e execução segura
Se o agente executa código ou interage com sistemas operacionais, você precisa de isolamento.
Execução em sandbox permite que o agente rode scripts, faça cálculos complexos ou automações sem comprometer o ambiente principal.
Sem isolamento, um bug de raciocínio vira um incidente de segurança.
Governança pragmática
Governança aqui não é conceito abstrato. É controle técnico.
Três pilares práticos:
Identidade por agente: cada agente deve ter identidade própria e permissões mínimas necessárias (least privilege).
Observabilidade completa: você precisa de trilhas de auditoria que mostrem qual tool foi chamada, com quais parâmetros e qual retorno foi obtido.
Proteção de modelo: mecanismos como Model Armor ajudam a filtrar prompt injection, jailbreak e vazamento de dados sensíveis.
Se seu agente pode acessar ERP, CRM ou dados regulatórios, isso não é opcional.
Pagamento e transações
O protocolo AP2 aborda um ponto pouco discutido: como permitir que agentes realizem pagamentos ou transações com autorização verificável.
Ele trata explicitamente de:
- Provar que o usuário autorizou a transação
- Garantir que o pedido do agente reflete a intenção real
- Definir responsabilidade em caso de erro ou fraude
Se sua visão inclui agentes realizando ações financeiras, você precisa pensar nisso desde a arquitetura.
Conclusão
Sistemas multiagentes não são apenas “LLMs conectados a APIs”. São sistemas distribuídos, orientados a eventos, com orquestração, contratos formais de ferramentas, protocolos padronizados de comunicação e uma camada de runtime gerenciada.
Para departamentos de tecnologia, a implementação bem-sucedida exige:
- Arquitetura clara (LLM + determinístico)
- Protocolos abertos (MCP, A2A, AP2)
- Runtime gerenciado
- Observabilidade e avaliação contínua
- Governança baseada em identidade e auditoria
O desafio deixou de ser gerar texto inteligente. O desafio agora é construir agentes que operem como componentes confiáveis dentro do seu ecossistema corporativo.
Se quiser, posso agora transformar isso em um guia ainda mais prático com um exemplo arquitetural passo a passo, incluindo um desenho lógico de como montar um sistema multiagente real.
Diego Sanches Blog 
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