04 de ago 2025
Protocolos ajudam agentes de IA a lidar com a complexidade da vida cotidiana
Novos protocolos de interação entre agentes de IA prometem melhorar a segurança e eficiência, mas desafios persistem na comunicação entre plataformas

Colagem de fotos de agentes de IA, laptops e um bebedouro. (Foto: Sarah Rogers/MIT Technology Review | Getty Images)
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A crescente adoção de agentes de inteligência artificial (IA) por empresas visa automatizar tarefas digitais, mas esses sistemas enfrentam desafios na interação com diferentes plataformas. A falta de infraestrutura adequada limita sua eficácia. Recentemente, empresas como Anthropic e Google introduziram protocolos como Model Context Protocol (MCP) e Agent2Agent (A2A), que buscam padronizar a comunicação entre agentes de IA, abordando questões de segurança e eficiência.
Esses protocolos têm como objetivo facilitar a interação entre agentes e programas, como clientes de e-mail e aplicativos de anotações. O MCP, por exemplo, padroniza como os agentes se comunicam com o mundo, permitindo que mais de 15 mil servidores já utilizem essa tecnologia. O A2A, por sua vez, modera as trocas entre agentes, sendo considerado um passo essencial para a evolução dos sistemas de IA.
Desafios de segurança permanecem, uma vez que a compreensão sobre como os modelos de IA operam ainda é limitada. Pesquisadores alertam para vulnerabilidades, como ataques de injeção indireta, que podem comprometer a segurança dos dados dos usuários. Embora o MCP não tenha um design de segurança robusto, há esperança de que a padronização ajude a mitigar riscos.
Além disso, a abertura dos protocolos é um tema debatido. Enquanto o MCP é de propriedade da Anthropic, o A2A é de código aberto, permitindo que diferentes grupos contribuam para seu desenvolvimento. Essa abordagem colaborativa pode acelerar a evolução das tecnologias de IA, mas também levanta questões sobre a governança e o controle das ferramentas.
Por fim, a utilização de interfaces de linguagem natural nos protocolos pode resultar em ineficiências. A comunicação entre máquinas em linguagem natural é menos precisa do que por meio de códigos, o que pode aumentar o custo operacional. A evolução desses protocolos é vista como crucial para a escalabilidade e a utilidade dos agentes de IA no futuro.
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