A2A e MCP : O Futuro da Comunicação entre Agentes de IA

Desvendando de uma vez por todas a diferença entre A2A e MCP

abr 19, 2025

À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam mais autônomos e distribuídos, cresce a necessidade de padronizar a forma como esses agentes se comunicam e compartilham recursos.

Duas propostas recentes têm se destacado nesse cenário: o protocolo Agent2Agent (A2A), apresentado pela Google, e o Model Context Protocol (MCP), desenvolvido pela Anthropic (veja mais aqui).

Esses dois protocolos abordam aspectos diferentes – e complementares – da interação entre agentes, estabelecendo as bases para um ecossistema mais colaborativo e interoperável.

Quer mais novidades de IA? Me siga no Linkedin e no Instagram !

O Problema: Silos de automação

O cenário atual da IA corporativa lembra os primórdios da nuvem: soluções potentes, mas isoladas. Falta interoperabilidade. Falta coordenação.

Resultado? Processos manuais, integrações frágeis e fluxos de trabalho com pouco ou nenhum dinamismo.

É aí que entram o A2A e o MCP, com uma proposta ousada: transformar agentes em verdadeiras equipes digitais autônomas e colaborativas.

A2A: A API universal dos agentes

O Agent-to-Agent é uma proposta da Google para padronizar como agentes de IA trocam mensagens, tarefas e resultados. Pense nele como uma API REST, mas voltada para agentes.

Ele fornece regras claras para que um agente consiga descobrir outro, entender suas capacidades, negociar o formato de saída, dividir tarefas e manter o diálogo em andamento, mesmo ao longo de várias interações.

A grande sacada do A2A é sua construção com base em tecnologias amplamente utilizadas na web, como HTTP, JSON-RPC e Server-Sent Events (SSE), o que facilita sua adoção por desenvolvedores e integração com sistemas existentes.

Principais componentes:

Agent Cards: um "cartão de visita digital" que permite a descoberta de outros agentes e suas capacidades.
Tasks e Artifacts: tarefas com ciclo de vida bem definido e resultados padronizados.
Parts e Messaging: suporte a mensagens modulares com texto, arquivos, imagens ou JSON.
Comunicação assíncrona: atualizações em tempo real via SSE e notificações push.

O design é elegante: cada agente é autônomo, com sua identidade, capacidades e permissões.

MCP: Compartilhamento eficiente de contexto

Já o MCP se propõe a resolver um problema diferente: como fornecer aos agentes acesso padronizado a ferramentas, APIs e bases de conhecimento.

Ele permite que diferentes modelos ou agentes compartilhem recursos e acessem funcionalidades externas de forma organizada e segura.

Enquanto o A2A foca na conversa entre agentes, o Model Context Protocol resolve como os modelos de IA acessam dados e ferramentas externas. Ele atua como um conector universal, oferecendo uma interface padronizada para interações complexas.

Como funciona:

MCP Clients: geralmente os próprios agentes ou aplicações que precisam acessar dados.
MCP Servers: representam ferramentas, bancos de dados e serviços que expõem suas funções via protocolo.

O MCP também suporta comunicação bidirecional persistente (estilo WebSocket), permitindo atualizações em tempo real e operação contínua. Ele organiza os recursos em três níveis:

Prompts (controlados pelo usuário),
Recursos (controlados pela aplicação),
Ferramentas (controladas pelo modelo).

Como eles se complementam?

Simples: o MCP atua na camada de dados (data plane) e o A2A na camada de controle (control plane).

Imagine o seguinte cenário:

Um agente orquestrador usa o A2A para acionar agentes especializados.
Cada agente especializado utiliza o MCP para buscar os dados e ferramentas necessárias.
Os resultados são coordenados e compartilhados via A2A, em uma rede de colaboração fluida.

Essa arquitetura cria ecossistemas inteligentes e altamente automatizados, com especialização e colaboração entre agentes.

O que isso significa para DevOps e AIOps?

A revolução vem acompanhada de novas possibilidades — e responsabilidades.

Orquestração distribuída: Workflows dinâmicos com múltiplos agentes trabalhando em paralelo.
Observabilidade aprimorada: Padrões de comunicação facilitam o uso de ferramentas de monitoramento existentes.
Segurança embutida: A2A já nasce com autenticação e autorização integradas.
Novas habilidades DevOps: Seleção, deployment, orquestração e gestão de agentes autônomos se tornam parte do escopo.

Um exemplo?

Em AIOps, um agente de monitoramento pode detectar um incidente (MCP), acionar um agente de triagem (A2A), que então consulta um banco de dados (MCP), e solicita correções a outro agente (MCP), tudo sob a batuta de um coordenador que supervisiona e documenta (A2A).

A guerra dos Protocolos?

Apesar do discurso de complementaridade, há quem diga que uma “guerra de protocolos” pode surgir.

Alguns especialistas acreditam que o MCP pode perder espaço se as empresas decidirem expor diretamente suas plataformas como agentes A2A - aproveitando o suporte nativo a segurança e controle que o A2A já oferece.

Seja como for, é um debate que promete aquecer os bastidores da IA nos próximos anos.

Conclusão: A era da Inteligência Colaborativa

O A2A e o MCP são mais do que protocolos.

São fundamentos para um novo paradigma de orquestração baseada em agentes inteligentes. Quando combinados, eles oferecem um caminho claro para a construção de sistemas verdadeiramente autônomos, integrados e escaláveis.

E para nós, profissionais de IA e DevOps, isso representa um convite: aprender, experimentar e liderar essa transformação!

Espero que tenham gostado do artigo! Até a próxima edição 😉