Os 5 padrões de integração para sistemas multiagentes propostos pelo Google Cloud: A2A e MCP

O Google Cloud revelou no Cloud Next 26 a infraestrutura para construir sistemas multiagentes em escala empresarial. O núcleo são dois protocolos. O A2A (Agent-to-Agent), responsável pela comunicação entre agentes, e o MCP (Model Context Protocol), usado quando os agentes acessam ferramentas e dados externos. Este texto apresenta cinco padrões de integração que combinam os dois protocolos.

Padrão 1: descoberta e registro de agentes

• Agent Card — Todo agente compatível com A2A publica um documento JSON com suas capacidades, requisitos de autenticação, limites de chamada e assim por diante. É parecido com uma especificação OpenAPI, mas funciona como uma espécie de "cartão de visitas" projetado para interações entre agentes.
• Agent Registry — Ao registrar os agentes da organização em um registro central, outros agentes podem pesquisar capacidades e acessá-los sem precisar conhecer a URL. Ele exerce um papel semelhante ao de um service mesh na arquitetura de microsserviços, a camada intermediária que gerencia a comunicação entre serviços.

Padrão 2: delegação entre equipes

• Colaboração multilíngue e entre equipes — Um único agente de orquestração delega tarefas ao agente em Go da equipe de segurança, ao agente em Java da equipe de risco, ao agente em TypeScript da equipe de marketing e assim por diante. Mesmo que cada equipe use linguagens e frameworks diferentes, a integração funciona desde que implementem o protocolo A2A.
• Implantação e evolução independentes — Pelo mesmo princípio que levou ao sucesso dos microsserviços, cada agente pode ser implantado e atualizado de forma independente, sem exigir mudanças no lado do agente de orquestração.

Padrão 3: conexão de ferramentas via MCP (Tool Bridge)

• Conexão de diversas fontes de dados com um único protocolo — Sem o MCP, seria necessário criar conectores separados para cada REST API, banco de dados ou sistema legado. O MCP unifica isso em uma única interface padrão.
• Reaproveitamento da governança de APIs existente — Por meio do Apigee API Hub, APIs REST existentes podem ser convertidas automaticamente em ferramentas para agentes, com autenticação, logging, controle de acesso e outras práticas de gestão já existentes aplicadas como estão.
• Mais de 60 ferramentas pré-construídas — São oferecidas integrações MCP prontas para uso com GitHub, Notion, Stripe e outros.

Padrão 4: colaboração entre organizações

• Agent Gallery — Dentro do Gemini Enterprise, é possível usar imediatamente mais de 100 agentes parceiros validados, como Adobe, ServiceNow e Salesforce.
• Manutenção de governança independente — Cada organização colabora via A2A mantendo seu próprio modelo de segurança. Com as políticas do Agent Gateway, é possível controlar com granularidade quais dados compartilhar e quais ações permitir.

Padrão 5: malha de agentes baseada em eventos

• Rede de agentes sempre ativa — Agentes conectados a tabelas do BigQuery ou a streams do Pub/Sub, serviço de streaming de mensagens em tempo real, detectam eventos e, quando necessário, delegam via A2A a agentes especializados ou escalam para pessoas.
• Auto-organização — Ao adicionar um novo agente especializado, basta registrá-lo no Registry e ajustar apenas a lógica de roteamento, sem necessidade de redesenhar toda a malha.
• Observabilidade — Agent Identity, Agent Gateway e Agent Observability permitem rastrear toda a atividade dos agentes dentro da malha.

Diferenciais

• A abertura do A2A — Ele se apresenta como um protocolo aberto que não depende de framework, linguagem ou nuvem específicos, buscando se tornar um padrão para integração entre agentes em ambientes heterogêneos.
• Separação de papéis entre A2A + MCP — Ao separar a comunicação entre agentes e o acesso a ferramentas em protocolos distintos, cria-se uma estrutura em que cada camada pode evoluir de forma independente.
• Aproveitamento da infraestrutura existente — Como a camada de agentes é adicionada sobre uma infraestrutura do Google Cloud já em operação, como Apigee e BigQuery, a proposta parece buscar reduzir o peso de adotar uma pilha totalmente nova.

Pontos de atenção

• Ecossistema centrado no Google Cloud — Recursos-chave como Agent Gallery e Gemini Enterprise Agent Platform estão fortemente ligados à plataforma do Google Cloud, por isso a abertura prática em ambientes multicloud ainda precisa ser validada.
• Complexidade empresarial — Ao operar uma combinação desses cinco padrões, podem surgir complexidades típicas de sistemas distribuídos, como gestão de dependências entre agentes e propagação de falhas.

O framework apresentado agora pelo Google Cloud é uma tentativa de expandir os agentes de IA de ferramentas isoladas para uma infraestrutura de colaboração em toda a organização. Assim como a arquitetura de microsserviços superou os limites das aplicações monolíticas, A2A e MCP apontam para resolver o problema do isolamento entre agentes individuais. Ainda assim, o quão bem essa visão funcionará na prática em ambientes empresariais reais só poderá ser avaliado à medida que casos de adoção se acumularem. A maturidade dos protocolos, a qualidade dos agentes parceiros e a coordenação de governança entre organizações serão os três eixos que devem determinar o valor real desse ecossistema.

[bluenyx]

Mesmo com apenas 3 ou 4 pessoas de nível sênior, já está virando uma estrutura capaz de dar conta do que 3 a 40 pessoas faziam. (De forma mais clara do que agora.. )