Desbloqueando a Colaboração IA: Protocolo A2A

O mundo da Inteligência Artificial está evoluindo rapidamente, com agentes de IA tornando-se cada vez mais sofisticados e capazes. À medida que esses agentes se tornam mais prevalentes, a necessidade de comunicação e colaboração perfeitas entre eles torna-se fundamental. Apresentamos o protocolo Agent2Agent (A2A), a solução inovadora do Google projetada para promover a interoperabilidade e o trabalho em equipe entre agentes de IA.

A2A, em sua essência, é uma estrutura que permite que agentes de IA se comuniquem e colaborem de forma eficaz, independentemente de sua arquitetura subjacente ou dos fornecedores por trás deles. Ele serve como um tradutor universal, preenchendo as lacunas entre diferentes sistemas de IA e facilitando a interação perfeita. Pense nisso como uma linguagem comum que permite que agentes de IA trabalhem juntos harmoniosamente, desbloqueando novas possibilidades para resolução de problemas complexos e automação.

A Gênese do A2A: Abordando os Desafios da Integração de IA

Para apreciar totalmente o significado do A2A, é essencial entender o contexto que levou à sua criação. A ascensão de modelos de linguagem poderosos como o GPT-3.5 marcou um ponto de virada na adoção da IA, à medida que os desenvolvedores procuravam maneiras de estender suas capacidades além de interfaces de bate-papo simples.

Uma das primeiras soluções foi a chamada de função, que permitiu que Large Language Models (LLMs) se conectassem com APIs externas individualmente. No entanto, essa abordagem rapidamente levou a um ecossistema fragmentado, onde diferentes fornecedores e implementadores de IA adotaram métodos de integração variados, resultando em interoperabilidade limitada.

O Model Context Protocol (MCP) da Anthropic surgiu como uma solução potencial para o ‘problema NxM’, onde o número de agentes/sistemas de IA (N) é multiplicado pelo número de ferramentas/fontes de dados (M). O MCP visava padronizar o contexto e simplificar a integração, mas o Google reconheceu a necessidade de um protocolo que permitisse que os agentes se comunicassem diretamente entre si.

É aqui que o A2A entra em cena. Como o MCP, o A2A unifica a forma como os agentes de IA interagem, mas em vez de se concentrar na conexão de agentes a ferramentas e dados, ele se concentra na conexão de agentes a outros agentes. É um passo crucial para a construção de sistemas de IA verdadeiramente colaborativos.

Revelando a Essência do A2A: Uma Linguagem Universal para Agentes de IA

A2A é um protocolo aberto que capacita agentes de IA a se comunicarem uns com os outros, independentemente de sua origem ou design. Ele atua como um tradutor, entendendo e interpretando várias linguagens e frameworks, como LangChain, AutoGen e LlamaIndex.

Lançado em abril de 2025, o A2A foi desenvolvido em colaboração com mais de 50 parceiros de tecnologia, incluindo gigantes do setor como Atlassian, Salesforce, SAP e MongoDB. Essa abordagem colaborativa garante que o A2A não seja apenas uma iniciativa do Google, mas um esforço mais amplo do setor em direção à padronização.

Em sua essência, o A2A trata cada agente de IA como um serviço em rede com uma interface padrão. Isso é análogo a como os navegadores e servidores da web se comunicam usando HTTP, mas em vez de sites, é para agentes de IA. Assim como o MCP aborda o problema NxM, o A2A simplifica o processo de conexão de diferentes agentes sem exigir código personalizado para cada emparelhamento.

Decifrando as Principais Capacidades do A2A: Permitindo a Colaboração Perfeita

O A2A é construído sobre quatro capacidades-chave que tornam a colaboração do agente uma realidade. Para entender essas capacidades, é importante definir alguns termos-chave:

• Agente cliente/Cliente A2A: O aplicativo ou agente que consome os serviços A2A. Este é o agente ‘principal’ que inicia as tarefas e se comunica com outros agentes.
• Agente remoto/Servidor A2A: Um agente que expõe um endpoint HTTP usando o protocolo A2A. Estes são os agentes suplementares que lidam com a conclusão da tarefa.

Com essas definições em mente, vamos explorar as quatro capacidades principais do A2A:

1. Descoberta de Capacidade: Essa capacidade responde à pergunta: ‘O que você pode fazer?’ Ele permite que os agentes anunciem suas capacidades por meio de ‘Cartões de Agente’, que são arquivos JSON que fornecem um perfil legível por máquina das habilidades e serviços do agente. Isso ajuda os agentes clientes a identificar o melhor agente remoto para uma tarefa específica.
2. Gerenciamento de Tarefas: Essa capacidade aborda a pergunta: ‘Está todo mundo trabalhando junto e qual é o seu status?’ Ele garante que a comunicação entre os agentes clientes e remotos esteja focada na conclusão da tarefa, com um objeto de tarefa específico e ciclo de vida. Para tarefas de longa duração, os agentes podem se comunicar para permanecerem sincronizados.
3. Colaboração: Essa capacidade se concentra na pergunta: ‘Qual é o contexto, resposta, saída da tarefa (artefatos) ou instrução do usuário?’ Ele permite que os agentes enviem mensagens para frente e para trás, criando um fluxo conversacional.
4. Negociação da Experiência do Usuário: Essa capacidade aborda a pergunta: ‘Como devo mostrar o conteúdo ao usuário?’ Cada mensagem contém ‘partes’ com tipos de conteúdo específicos, permitindo que os agentes negociem o formato correto e entendam as capacidades da interface do usuário, como iframes, vídeo e formulários da web. Os agentes adaptam como apresentam as informações com base no que o agente receptor (cliente) pode lidar.

Desmistificando o Funcionamento Interno do A2A: Um Modelo Cliente-Servidor para Comunicação de IA

O A2A opera em um modelo cliente-servidor, onde os agentes se comunicam por meio de protocolos web padrão como HTTP usando mensagens JSON estruturadas. Essa abordagem garante a compatibilidade com a infraestrutura existente, ao mesmo tempo em que padroniza a comunicação do agente.

Para entender como o A2A atinge seus objetivos, vamos detalhar os componentes principais do protocolo e explorar o conceito de agentes ‘opacos’.

Componentes Principais do A2A: Blocos de Construção para Colaboração de IA

• Cartão de Agente: Este arquivo JSON, normalmente hospedado em uma URL bem conhecida (por exemplo, /.well-known/agent.json), descreve as capacidades, habilidades, URL do endpoint e requisitos de autenticação de um agente. Ele serve como o ‘currículo’ legível por máquina de um agente, ajudando outros agentes a determinar se devem se envolver com ele.
• Servidor A2A: Um agente que expõe endpoints HTTP usando o protocolo A2A. Este é o ‘agente remoto’ no A2A, que recebe solicitações do agente cliente e lida com as tarefas. Os servidores anunciam suas capacidades por meio de Cartões de Agente.
• Cliente A2A: O aplicativo ou sistema de IA que consome os serviços A2A. O cliente constrói tarefas e as distribui para os servidores apropriados com base em suas capacidades e habilidades. Este é o ‘agente cliente’ no A2A, que orquestra os fluxos de trabalho com servidores especializados.
• Tarefa: A unidade central de trabalho no A2A. Cada tarefa tem um ID exclusivo e progride por meio de estados definidos (por exemplo, submetido, trabalhando, concluído). As tarefas servem como contêineres para o trabalho que está sendo solicitado e executado.
• Mensagem: Uma troca de comunicação entre o cliente e o agente. As mensagens são trocadas dentro do contexto de uma tarefa e contêm Partes que entregam conteúdo.
• Parte: A unidade de conteúdo fundamental dentro de uma Mensagem ou Artefato. As partes podem ser:
  • TextPart: Para texto simples ou conteúdo formatado
  • FilePart: Para dados binários (com bytes inline ou uma referência URI)
  • DataPart: Para dados JSON estruturados (como formulários)
• Artefato: A saída gerada por um agente durante uma tarefa. Os artefatos também contêm Partes e representam o produto final do servidor de volta para o cliente.

O Conceito de Agentes Opacos: Protegendo a Propriedade Intelectual e Garantindo a Segurança

O termo ‘opaco’ no contexto do A2A significa que os agentes podem colaborar em tarefas sem revelar sua lógica interna. Isso significa que:

• Um agente só precisa expor quais tarefas ele pode executar, não como ele as executa.
• Algoritmos ou dados proprietários podem permanecer privados.
• Os agentes podem ser trocados por implementações alternativas, desde que suportem as mesmas capacidades.
• As organizações podem integrar agentes de terceiros sem preocupações de segurança.

A abordagem do A2A simplifica o desenvolvimento de sistemas complexos de multi-agentes, mantendo altos padrões de segurança e salvaguardando segredos comerciais.

Um Fluxo de Interação A2A Típico: Um Guia Passo a Passo

Quando os agentes se comunicam via A2A, eles seguem uma sequência estruturada:

1. Fase de Descoberta: Imagine um usuário perguntando ao seu agente de IA principal: ‘Você pode me ajudar a planejar uma viagem de negócios para Tóquio no próximo mês?’ A IA reconhece a necessidade de encontrar agentes especializados para voos, hotéis e atividades locais. O agente cliente identifica agentes remotos que podem auxiliar em cada tarefa e recupera seus Cartões de Agente para avaliar sua adequação.
2. Iniciação da Tarefa: Com a equipe reunida, é hora de atribuir tarefas. O agente cliente pode dizer ao agente de reserva de viagens: ‘Encontre voos para Tóquio de 15 a 20 de maio’. O cliente envia uma solicitação para o endpoint do servidor (normalmente um POST para /tarefassend), criando uma nova tarefa com um ID exclusivo. Isso inclui a mensagem inicial detalhando o que o cliente quer que o servidor faça.
3. Processamento: O agente especialista em reservas (servidor/agente remoto) começa a procurar voos disponíveis que correspondam aos critérios. Ele pode:
   • Concluir a tarefa imediatamente e retornar um artefato: ‘Aqui estão os voos disponíveis’.
   • Solicitar mais informações (definindo o estado como entrada-requerida): ‘Você prefere uma companhia aérea específica?’
   • Começar a trabalhar em uma tarefa de longa duração (definindo o estado como trabalhando): ‘Estou comparando tarifas para encontrar a melhor oferta’.
4. Conversas de Várias Rodadas: Se forem necessárias mais informações, o cliente e o servidor trocam mensagens adicionais. O servidor pode fazer perguntas esclarecedoras (‘As conexões estão ok?’), e o cliente responde (‘Não, apenas voos diretos.’), tudo dentro do contexto do mesmo ID de tarefa.
5. Atualizações de Status: Para tarefas que levam tempo para serem concluídas, o A2A oferece suporte a vários mecanismos de notificação:
   • Polling: O cliente verifica periodicamente o status da tarefa.
   • Eventos Enviados pelo Servidor (SSE): O servidor transmite atualizações em tempo real se o cliente estiver inscrito.
   • Notificações push: O servidor pode POSTAR atualizações para uma URL de callback se fornecida.
6. Conclusão da Tarefa: Quando terminar, o servidor marca a tarefa como concluída e retorna um artefato contendo os resultados. Alternativamente, ele pode marcar a tarefa como falha se encontrar problemas ou cancelada se a tarefa for encerrada.

Ao longo desse processo, o agente principal pode trabalhar simultaneamente com outros agentes especialistas: um especialista em hotéis, um guru do transporte local, um mestre das atividades. O agente principal criará um itinerário combinando todos esses resultados em um plano de viagem abrangente e, em seguida, o apresentará ao usuário.

Em essência, o A2A capacita vários agentes a contribuir e colaborar para um objetivo comum, com um agente cliente reunindo um resultado que supera a soma de suas partes.

A2A vs. MCP: Uma Parceria Sinérgica para Integração de IA

Embora o A2A e o MCP possam parecer competir pelo mesmo espaço, eles são projetados para trabalhar em conjunto. Eles abordam aspectos distintos, mas complementares, da integração de IA:

• MCP conecta LLMs (ou agentes) a ferramentas e fontes de dados (integração vertical).
• A2A conecta agentes a outros agentes (integração horizontal).

O Google posicionou deliberadamente o A2A como complementar ao MCP. Essa filosofia de design é evidente no lançamento de seu construtor de agente Vertex AI com suporte MCP integrado juntamente com A2A.

Para ilustrar esse ponto, considere esta analogia: Se o MCP permite que os agentes usem ferramentas, então o A2A é a conversa deles enquanto trabalham. O MCP equipa agentes individuais com capacidades, enquanto o A2A os ajuda a coordenar essas capacidades como uma equipe.

Em uma configuração abrangente, um agente pode usar o MCP para recuperar informações de um banco de dados e, em seguida, usar o A2A para passar essas informações para outro agente para análise. Os dois protocolos podem trabalhar juntos para criar soluções mais completas para tarefas complexas, simplificando os desafios de desenvolvimento que existem desde que os LLMs se tornaram populares.

Padrões de Segurança A2A: Garantindo a Proteção de Nível Empresarial

O A2A foi desenvolvido com a segurança empresarial como uma preocupação primária. Além do uso exclusivo de agentes opacos, cada Cartão de Agente especifica o método de autenticação necessário (chaves de API, OAuth, etc.) e todas as comunicações são projetadas para ocorrerem via HTTPS. Isso permite que as organizações estabeleçam políticas que regem quais agentes podem se comunicar entre si e quais dados eles podem compartilhar.

Semelhante à especificação MCP para autorização, o A2A aproveita os padrões de segurança da web existentes em vez de criar novas modalidades, garantindo compatibilidade imediata com os sistemas de identidade atuais. Como todas as interações ocorrem por meio de endpoints bem definidos, a observabilidade torna-se direta, permitindo que as organizações integrem suas ferramentas de monitoramento preferidas e obtenham um trilha de auditoria unificada.

Ecossistema e Adoção do A2A: Uma Comunidade Crescente de Suporte

O protocolo A2A foi lançado com suporte significativo de mais de 50 parceiros de tecnologia, muitos dos quais atualmente suportam ou pretendem suportar o A2A com seus próprios agentes. O Google integrou o A2A em sua plataforma Vertex AI e ADK, fornecendo um ponto de entrada simplificado para desenvolvedores já dentro do ecossistema Google Cloud.

As organizações que consideram a implementação do A2A devem considerar o seguinte:

1. Custo de Integração Reduzido: Em vez de construir código personalizado para cada emparelhamento de agente, os desenvolvedores podem implementar o A2A universalmente, reduzindo os custos de integração.
2. Lançamento Relativamente Recente: O A2A ainda está em seus estágios iniciais de lançamento amplo, o que significa que ainda não passou pelos extensos testes do mundo real necessários para descobrir possíveis deficiências em escala.
3. À Prova do Futuro: Como um protocolo aberto, o A2A permite que agentes novos e antigos se integrem ao seu ecossistema sem exigir esforço adicional.
4. Limitações do Agente: Embora o A2A represente um avanço significativo para a IA verdadeiramente autônoma, ele permanece orientado a tarefas e não opera de forma totalmente independente.
5. Agnosticismo do Fornecedor: O A2A não bloqueia as organizações em nenhum modelo, framework ou fornecedor específico, permitindo que elas misturem e combinem em todo o cenário da IA.

O Futuro do Protocolo Agent2Agent: Uma Visão para a Colaboração Perfeita da IA

Olhando para o futuro, espera-se que o A2A passe por novas melhorias, conforme descrito no roteiro do protocolo. As melhorias planejadas incluem:

• Esquemas de autorização formalizados e credenciais opcionais diretamente dentro dos Cartões de Agente.
• Negociação dinâmica da experiência do usuário dentro de tarefas em andamento (como adicionar áudio/vídeo no meio da conversa).
• Desempenho de streaming aprimorado e mecânica de notificação push.

Talvez a possibilidade mais emocionante a longo prazo seja que o A2A se torne para o desenvolvimento de agentes o que o HTTP foi para a comunicação web: um catalisador para uma explosão de inovação. À medida que a adoção aumenta, podemos ver ‘equipes’ pré-embaladas de agentes especializados para setores específicos e, eventualmente, uma rede global perfeita de agentes de IA que os clientes podem aproveitar.

Para desenvolvedores e organizações que exploram a implementação de IA, agora é o momento ideal para aprender e construir com o A2A. Juntos, A2A e MCP representam o início de uma abordagem mais padronizada, segura e pronta para empresas para IA.