Ao estruturar um agente de IA, algumas dúvidas sobre integrações podem surgir: é necessário utilizar uma API? Onde o MCP entra? Em quais situações o A2A pode fazer sentido?
A resposta depende do papel que o agente terá dentro da operação. Um agente que consulta informações pode exigir uma estrutura diferente de outro que precisa acessar sistemas, executar tarefas ou colaborar com outros agentes.
Por isso, a escolha da tecnologia começa pelo entendimento do processo, das informações necessárias e das ações previstas para o agente.
1. Comece pelo processo: o que seu agente precisa fazer?
Antes de definir qual tecnologia utilizar, vale mapear a função prevista para o agente:
- Ele vai apenas responder perguntas?
- Precisa consultar dados de outro sistema?
- Precisa registrar ou atualizar informações?
- Deve acionar alguma ferramenta?
- Precisa transferir uma tarefa para outro agente?
- Vai trabalhar com dados sensíveis?
- Precisa seguir regras específicas de acesso?
Alguns exemplos ajudam a visualizar como essas necessidades podem variar:
Agente de atendimento: pode consultar informações disponibilizadas pela empresa para apoiar respostas a dúvidas recorrentes.
Agente comercial: pode precisar consultar dados de um cliente, registrar informações da negociação ou acessar outros sistemas, como uma agenda ou um CRM.
Operação com diferentes agentes: um agente pode identificar a necessidade do contato e outro participar de uma etapa específica do processo, como suporte técnico ou financeiro.
A partir desse mapeamento, é possível avaliar onde API, MCP ou A2A podem participar da arquitetura.
2. Quando uma API pode ser necessária
Uma API, ou Interface de Programação de Aplicações, permite que diferentes sistemas troquem informações e solicitem determinadas ações por meio de regras definidas para essa comunicação.
Em uma operação com agentes de IA, uma API pode participar de processos como:
- Consultar dados em outro sistema.
- Registrar uma informação.
- Criar ou atualizar um cadastro.
- Consultar disponibilidade de agenda ou estoque.
- Acionar funcionalidades de outra ferramenta.
- Enviar dados para outra plataforma.
Um exemplo seria um agente comercial identificar que um lead deseja agendar uma demonstração. Dependendo das integrações disponíveis, o agente pode consultar informações de agenda ou enviar os dados necessários para o sistema responsável pelo agendamento.
De forma simplificada, APIs permitem estruturar a comunicação entre diferentes sistemas dentro de um processo.
3. Onde o MCP entra
O MCP, ou Model Context Protocol, é um padrão aberto voltado à conexão de aplicações de IA com ferramentas, fontes de dados e outros recursos externos.
Em uma operação com agentes, ele pode participar de estruturas nas quais a aplicação precisa acessar diferentes recursos, como:
- Ferramentas internas.
- Fontes de dados autorizadas.
- Funções disponibilizadas por outros sistemas.
- Diferentes recursos necessários para executar uma tarefa.
A adoção do MCP depende da arquitetura utilizada e dos recursos que precisam estar disponíveis para o agente.
De forma simplificada, o MCP fornece uma maneira padronizada de disponibilizar ferramentas e contexto para aplicações de IA.
4. E quando o A2A passa a fazer sentido?
O A2A, ou Agent2Agent Protocol, é um protocolo voltado à comunicação e colaboração entre agentes de IA dentro de arquiteturas compatíveis.
Esse tipo de recurso pode ser considerado quando diferentes agentes possuem responsabilidades específicas dentro de um mesmo processo.
Por exemplo:
Cliente → Agente de entrada → Necessidade identificada → Agente comercial
Ou:
Cliente → Agente de atendimento → Questão técnica identificada → Agente especializado
Em uma arquitetura compatível, protocolos como o A2A podem apoiar a troca de informações e a colaboração entre esses agentes.
A necessidade de utilizar esse tipo de protocolo depende da estrutura implementada e da forma como os agentes participam do processo.
5. API, MCP e A2A em uma visão simples
| Necessidade da operação | Tecnologia que pode participar |
| Estruturar a comunicação entre diferentes sistemas | API |
| Disponibilizar ferramentas, dados e recursos para aplicações de IA | MCP |
| Apoiar a comunicação e colaboração entre agentes | A2A |
Essa comparação é uma simplificação didática. Em uma operação real, essas tecnologias podem participar da mesma arquitetura ou aparecer separadamente, dependendo dos sistemas, processos e integrações envolvidos.
6. Um exemplo prático: o mesmo agente em três níveis de necessidade
Cenário 1 — Agente utiliza informações disponíveis: O cliente pergunta sobre um produto. O agente utiliza a base de conhecimento disponibilizada pela empresa para apoiar a resposta. Dependendo da estrutura utilizada, esse processo pode acontecer sem a necessidade de consultar um sistema externo.
Cenário 2 — Agente precisa consultar ou executar uma ação em outro sistema: O cliente solicita uma informação disponível em outra ferramenta. O agente precisa acessar esse recurso e, dependendo do processo, registrar dados ou solicitar uma ação. APIs ou recursos disponibilizados por meio de MCP podem participar dessa arquitetura.
Cenário 3 — Diferentes agentes participam do processo: Um agente identifica a demanda e outro agente especializado participa da próxima etapa. Nesse cenário, mecanismos de comunicação e colaboração entre agentes, como o A2A, podem fazer parte da arquitetura.
Esses exemplos mostram como diferentes tecnologias podem ser consideradas a partir das necessidades e da estrutura de cada processo.
7. A arquitetura precisa utilizar API, MCP e A2A juntos?
A combinação dessas tecnologias depende das necessidades da operação. Uma empresa pode, por exemplo:
- Utilizar APIs em determinados processos.
- Ter agentes que trabalham apenas com as informações disponibilizadas em sua configuração.
- Utilizar MCP para disponibilizar determinados recursos a aplicações de IA.
- Trabalhar com um único agente, sem necessidade de uma arquitetura multiagente.
- Adotar mecanismos de colaboração entre agentes somente em processos específicos.
Antes de incluir uma nova tecnologia na arquitetura, vale avaliar qual necessidade ela deverá atender, quais recursos serão necessários e como sua utilização se conecta ao processo já existente.
8. Como avaliar o que faz sentido para sua operação
Alguns pontos podem orientar a definição da arquitetura:
- Qual é o objetivo do agente? Atendimento, vendas, suporte, processos internos ou outra função.
- Quais informações ele precisa? Base de conhecimento, CRM, ERP, agenda, banco de dados ou outras fontes.
- Quais sistemas fazem parte do processo? Identifique onde as informações estão e quais ferramentas precisam participar da operação.
- O agente precisa executar ações? Avalie se ele deverá apenas consultar informações ou também registrar dados, atualizar sistemas ou acionar funcionalidades.
- Quantos agentes participam do processo? Um único agente pode ser suficiente em alguns cenários. Outros processos podem exigir responsabilidades separadas.
- Existem dados sensíveis ou diferentes níveis de acesso? Defina quais informações podem ser utilizadas e quais permissões são necessárias.
- Quais situações exigem participação humana? Estabeleça critérios para encaminhamento quando houver necessidade de análise, negociação, exceções ou decisões da equipe.
Esse mapeamento ajuda a avaliar quais recursos e integrações fazem sentido para a estrutura que a empresa pretende implementar.
9. Como o GPT Maker pode participar dessa estrutura
O GPT Maker permite criar agentes de IA e conectá-los a diferentes recursos, conforme as integrações e possibilidades disponíveis na plataforma e na estrutura de cada empresa.
A construção de um agente não termina no prompt inicial: conforme a necessidade do negócio evolui, integrações podem ampliar o que ele consegue consultar ou executar.
Se você quer entender melhor cada uma dessas peças, o blog tem conteúdos dedicados a APIs, MCP, WebMCP e operações com múltiplos agentes vale a leitura complementar antes de decidir o que faz sentido para o seu caso.
Conclusão
O GPT Maker permite criar agentes de IA e conectá-los a diferentes recursos, conforme as integrações disponíveis na plataforma e a estrutura de cada empresa.
A configuração pode ser desenvolvida de acordo com o papel previsto para o agente, considerando as informações que ele precisa utilizar, as ações que poderá executar e os sistemas que fazem parte do processo. Conforme novas necessidades surgem, a empresa pode avaliar quais integrações e recursos fazem sentido para ampliar as possibilidades de atuação do agente.
Para aprofundar o tema, o blog do GPT Maker também possui conteúdos sobre APIs, MCP, WebMCP e operações com múltiplos agentes. Esses materiais podem complementar a avaliação sobre quais tecnologias fazem sentido para cada cenário.
