O Desafio dos Ecossistemas de Agentes Fragmentados
Atualmente, o desenvolvimento de agentes de IA enfrenta desafios significativos relacionados à fragmentação e à falta de interoperabilidade. Esses desafios dificultam a criação de sistemas de IA robustos e escaláveis:
- Agentes Isolados: Os agentes frequentemente operam em silos, incapazes de se comunicar ou compartilhar informações. Um agente de CRM, por exemplo, pode não estar ciente das informações descobertas por um agente de data warehouse, levando a oportunidades perdidas e ineficiências.
- Uso Frágil de Ferramentas: Sem protocolos padronizados para invocar ferramentas e APIs, os agentes dependem de integrações codificadas que são difíceis de manter e reutilizar. Isso limita sua capacidade de se adaptar a ambientes em mudança e se integrar a novos sistemas.
- Frameworks Inconsistentes: Diferentes runtimes de agentes empregam modelos variados, tratando os agentes como chatbots, grafos acíclicos direcionados (DAGs) ou planejadores recursivos. Essa falta de consistência dificulta a criação de agentes portáteis e interoperáveis.
- Desenvolvimento Centrado em Protótipos: Muitos agentes são projetados como protótipos únicos, sem a robustez e a escalabilidade necessárias para implementações no mundo real. Eles frequentemente não abordam questões críticas como novas tentativas, falhas, coordenação, registro e escalonamento.
- Falta de Backbone de Colaboração: A ausência de um barramento de eventos central, memória compartilhada ou histórico rastreável de ações do agente dificulta a colaboração e a coordenação. As informações são frequentemente presas em chamadas HTTP diretas ou enterradas em logs, dificultando a compreensão e a depuração do comportamento do agente.
A solução não reside em consolidar todos os agentes em uma plataforma monolítica, mas em construir uma stack compartilhada baseada em protocolos abertos, arquitetura orientada a eventos e processamento em tempo real. Essa abordagem promove a interoperabilidade, a escalabilidade e a resiliência.
Agent2Agent: Padronizando a Comunicação do Agente
O protocolo A2A do Google é um passo significativo para resolver o problema de interoperabilidade do agente. Ele fornece um protocolo universal para conectar agentes, independentemente de sua origem ou ambiente de runtime. Ao definir uma linguagem compartilhada para os agentes, o A2A permite que eles:
- Anunciem Recursos: Os agentes podem anunciar seus recursos por meio de um
AgentCard, um descritor JSON que especifica o que o agente pode fazer e como interagir com ele. Isso permite que outros agentes descubram e utilizem seus serviços. - Troquem Tarefas: O A2A facilita interações estruturadas entre agentes por meio de JSON-RPC, onde um agente solicita ajuda de outro e recebe resultados ou artefatos em resposta. Isso permite que os agentes colaborem em tarefas complexas.
- Transmitam Atualizações: Os agentes podem transmitir feedback em tempo real durante tarefas de longa duração ou colaborativas usando eventos enviados pelo servidor (SSEs). Isso fornece transparência e permite que os agentes monitorem o progresso e reajam às mudanças.
- Troquem Conteúdo Rico: O A2A suporta a troca de arquivos, dados estruturados e formulários, não apenas texto simples. Isso permite que os agentes compartilhem informações complexas e colaborem em uma gama mais ampla de tarefas.
- Garantam a Segurança: O A2A incorpora suporte integrado para HTTPS, autenticação e permissões, garantindo a comunicação segura entre os agentes. Isso é crucial para proteger dados confidenciais e impedir o acesso não autorizado.
Model Context Protocol: Habilitando o Uso de Ferramentas e a Conscientização Contextual
O MCP da Anthropic complementa o A2A padronizando como os agentes usam ferramentas e acessam o contexto externo. Ele define como os agentes podem invocar APIs, chamar funções e se integrar a sistemas externos, permitindo que eles interajam com o mundo real.
Enquanto o A2A se concentra em como os agentes se comunicam uns com os outros, o MCP se concentra em como os agentes interagem com seu ambiente. Juntos, esses dois protocolos fornecem um projeto abrangente para um ecossistema de agentes conectados:
- MCP capacita a inteligência individual do agente, fornecendo acesso a ferramentas e informações.
- A2A permite a inteligência coletiva, facilitando a comunicação e a colaboração entre os agentes.
A Necessidade de uma Infraestrutura de Comunicação Robusta
Imagine uma empresa onde os funcionários só podem se comunicar por meio de mensagens diretas e individuais. O compartilhamento de atualizações exigiria o envio de mensagens para cada pessoa individualmente, e a coordenação de projetos entre várias equipes envolveria o retransmitimento manual de informações entre os grupos. À medida que a empresa cresce, essa abordagem se torna cada vez mais caótica e insustentável.
Da mesma forma, os ecossistemas de agentes construídos em conexões diretas tornam-se frágeis e difíceis de escalar. Cada agente deve saber com quem falar, como alcançá-los e quando eles estão disponíveis. À medida que o número de agentes aumenta, o número de conexões necessárias cresce exponencialmente, tornando o sistema incontrolável.
A2A e MCP fornecem aos agentes a linguagem e a estrutura para se comunicar e agir, mas a linguagem sozinha não é suficiente. Para coordenar um grande número de agentes em toda uma empresa, é necessária uma infraestrutura robusta para gerenciar o fluxo de mensagens e as reações do agente.
Apache Kafka e Apache Flink: A Base da Coordenação do Agente
Apache Kafka e Apache Flink fornecem a infraestrutura necessária para suportar a comunicação e a computação escaláveis do agente. O Kafka atua como uma plataforma distribuída de streaming de eventos, enquanto o Flink é um mecanismo de processamento de fluxo em tempo real.
O Kafka, originalmente desenvolvido no LinkedIn, serve como um barramento de mensagens durável e de alto rendimento, permitindo que os sistemas publiquem e se inscrevam em fluxos de eventos em tempo real. Ele desassocia os produtores dos consumidores e garante que os dados sejam duráveis, reproduzíveis e escaláveis. O Kafka é amplamente utilizado em várias aplicações, desde sistemas financeiros até detecção de fraudes e pipelines de telemetria.
O Flink, também um projeto Apache, é projetado para processamento de eventos com estado, de alto rendimento e baixa latência. Enquanto o Kafka lida com a movimentação de dados, o Flink lida com a transformação, o enriquecimento, o monitoramento e a orquestração desses dados à medida que eles fluem por um sistema.
Juntos, Kafka e Flink formam uma combinação poderosa: Kafka é a corrente sanguínea e Flink é o sistema reflexo. Eles fornecem a base para a construção de ecossistemas de agentes escaláveis e resilientes.
Assim como o A2A está surgindo como o HTTP do mundo dos agentes, o Kafka e o Flink formam a base orientada a eventos que pode suportar a comunicação e a computação escaláveis do agente. Eles resolvem problemas que a comunicação direta, ponto a ponto, não consegue:
- Desacoplamento: Com o Kafka, os agentes não precisam saber quem consumirá sua saída. Eles publicam eventos (por exemplo,
'TarefaConcluída','InsightGerado') em um tópico, e qualquer agente ou sistema interessado pode se inscrever. - Observabilidade e Reprodutibilidade: O Kafka mantém um log durável e ordenado por tempo de cada evento, tornando o comportamento do agente totalmente rastreável, auditável e reproduzível.
- Tomada de Decisão em Tempo Real: O Flink permite que os agentes reajam em tempo real aos fluxos de eventos, filtrando, enriquecendo, unindo ou acionando ações com base em condições dinâmicas.
- Resiliência e Escalonamento: Os trabalhos do Flink podem ser escalados independentemente, se recuperar de falhas e manter o estado em fluxos de trabalho de longa duração. Isso é essencial para agentes que executam tarefas complexas e de várias etapas.
- Coordenação Nativa de Fluxo: Em vez de esperar por uma resposta síncrona, os agentes podem se coordenar por meio de fluxos de eventos, publicar atualizações, se inscrever em fluxos de trabalho e progredir o estado de forma colaborativa.
Em resumo:
- A2A define como os agentes falam.
- MCP define como eles agem em ferramentas externas.
- Kafka define como suas mensagens fluem.
- Flink define como esses fluxos são processados, transformados e transformados em decisões.
A Stack de Quatro Camadas para Agentes de IA de Nível Empresarial
Protocolos como A2A e MCP são essenciais para padronizar o comportamento e a comunicação do agente. No entanto, sem um substrato orientado a eventos como o Kafka e um runtime nativo de fluxo como o Flink, esses agentes permanecem isolados, incapazes de coordenar de forma flexível, escalar normalmente ou raciocinar ao longo do tempo.
Para realizar totalmente a visão de agentes de IA interoperáveis de nível empresarial, precisamos de uma stack de quatro camadas:
- Protocolos: A2A e MCP definem o o quê da comunicação do agente e o uso de ferramentas.
- Frameworks: LangGraph, CrewAI e ADK definem o como da implementação do agente e do gerenciamento do fluxo de trabalho.
- Infraestrutura de Mensagens: Apache Kafka suporta o fluxo de mensagens e eventos entre agentes.
- Computação em Tempo Real: Apache Flink suporta o pensamento processando e transformando fluxos de dados em tempo real.
Essa stack de quatro camadas representa a nova stack da Internet para agentes de IA, fornecendo uma base para a construção de sistemas que não são apenas inteligentes, mas também colaborativos, observáveis e prontos para produção.
Movendo-se em Direção a um Ecossistema de Agentes Conectados
Estamos em um momento crucial na evolução do software. Assim como a stack original da Internet desbloqueou uma nova era de conectividade global, uma nova stack está surgindo para agentes de IA. Essa stack é construída para sistemas autônomos que trabalham juntos para raciocinar, decidir e agir.
A2A e MCP fornecem os protocolos para comunicação do agente e uso de ferramentas, enquanto Kafka e Flink fornecem a infraestrutura para coordenação, observabilidade e resiliência em tempo real. Juntos, eles tornam possível passar de demonstrações de agentes desconectados para ecossistemas escaláveis e inteligentes de nível de produção.
Isso não se trata apenas de resolver desafios de engenharia; trata-se de habilitar um novo tipo de software onde os agentes colaboram entre fronteiras, fornecendo insights e fluxo de ação em tempo real, e permitindo que a inteligência se torne um sistema distribuído.
Para realizar essa visão, precisamos construir de forma aberta, interoperável e com as lições da última revolução da Internet em mente. Da próxima vez que você estiver construindo um agente, não pergunte apenas o que ele pode fazer. Pergunte como ele se encaixa no sistema maior:
- Ele pode se comunicar com outros agentes?
- Ele pode coordenar suas ações com outros?
- Ele pode evoluir e se adaptar às mudanças nas circunstâncias?
O futuro não é apenas movido por agentes; é conectado por agentes.