MCP vs. A2A: como os protocolos de modelo são realmente usados em 2025

O MCP (Model Context Protocol) e o A2A (Agent-to-Agent) estão reformulando rapidamente nossas suposições tradicionais sobre arquitetura de software. Independentemente de você estar liderando a estratégia ou criando soluções, nós as explicaremos claramente para evitar erros comuns cometidos ao integrar tecnologias emergentes.

Ao final deste artigo, você entenderá:

• O que é MCP e por que usá-lo
• O que é A2A e onde ele se encaixa em sua pilha
• Quando usar cada protocolo
• Por que você provavelmente usará ambos no futuro

O que são MCP e A2A e por que você deve se importar?

Estamos na vanguarda de uma das maiores mudanças de paradigma da história moderna. A inteligência artificial está sendo usada no dia a dia por quase todo mundo, em um contexto ou outro. Em fluxos de trabalho e arquitetura, um modelo usado para realizar uma tarefa é chamado de “agente”.

No centro da maior parte de seu uso atual está o protocolo de contexto de modelo (MCP). O Agent-to-Agent (A2A) é realmente mais um conjunto emergente de recursos do que um protocolo claramente definido.

• MCP: é usado para gerenciar o contexto e o estado interno do modelo. Você provavelmente interage com o MCP todos os dias. Modelos como Grok, ChatGPT e CoPilot usam o MCP para gerenciar o contexto e as tarefas para fins gerais. Ao criar seu próprio agente, você provavelmente escreverá um MCP personalizado.
• A2A: quando dois ou mais modelos conversam entre si, esse é um processo de agente para agente. Cada agente ainda segue seu próprio MCP. Seu processo de comunicação é chamado de A2A. Você pode pensar nisso como a linguagem falada e escrita entre humanos.

Protocolo de contexto de modelo – O cérebro

Você pode pensar na MCP quase como o “cérebro” da máquina. O MCP abrange todos os processos internos de uma tarefa, desde a interpretação da linguagem até a conclusão da tarefa.

No X, você pode encontrar um fluxo interminável de publicações nas quais os usuários respondem “@grok”, seguido de uma pergunta ou declaração. Em seguida, a Grok interpreta a solicitação do usuário e responde com uma publicação relevante para o tópico. Esse é um exemplo de MCP que preenche um caso de uso real na natureza.

1. Roteamento de consultas

Nossa primeira etapa envolve o “Roteamento de consultas”. Quando você diz: “@grok, você pode verificar este post?”, o Grok faz uma pesquisa e lê o texto relevante. Se você disser “@grok, por favor, descreva esta publicação como uma imagem”, o Grok encaminhará a solicitação para um Aurora diferente. Você pode ler mais sobre o Aurora aqui.

• Você faz a consulta inicial.
• O agente interpreta a consulta e escolhe um modelo para lidar com a consulta.

2. Seleção de ferramentas

Depois que a tarefa é passada para um modelo de IA específico, o modelo seleciona as ferramentas para concluir a tarefa em questão. Se você precisasse pendurar uma prateleira, provavelmente pegaria um martelo e pregos, ou uma furadeira e parafusos – isso é exatamente o que o modelo está fazendo.

Essas ferramentas podem ser um mecanismo de pesquisa, uma calculadora, um interpretador Python – literalmente qualquer coisa. Se a Grok fosse solicitada a verificar os fatos, provavelmente escolheria duas ferramentas.

• Mecanismo de pesquisa: o modelo realiza uma pesquisa e avalia os resultados “confiáveis”. Não estou endossando os resultados confiáveis da Grok aqui, eles estão sendo usados apenas como contexto.
• Calculadora: Se a publicação parecer exagerar ou subestimar, talvez as estatísticas da COVID, a Grok deve usar uma calculadora para adicionar números da pesquisa e da publicação do usuário.

3. Transferência de servidor

Depois que o modelo tiver estruturado a tarefa e escolhido suas ferramentas, ele precisará entregar a tarefa. Primeiro, ele informa ao mecanismo de busca qual consulta deve ser realizada. Depois de obter os números, ele envia uma série de cálculos para uma calculadora.

O termo “servidor” aqui é usado de forma vaga. Dependendo do seu modelo e da sua configuração, esse “servidor” pode ser algo executado dentro de um data center ou pode até mesmo ser executado em http://localhost:6000-orem qualquer outra porta. A questão é simples: as ferramentas escutam os trabalhos e o modelo envia esses trabalhos para as ferramentas.

• As ferramentas escutam nas portas: O modelo entrega o trabalho ao “servidor” correto da ferramenta. Ele faz uma solicitação HTTP para o servidor e aguarda uma resposta. Basicamente, o Grok envia “1+1=?” para o servidor.
• O servidor envia uma resposta: O servidor responde com os dados do trabalho concluído. O servidor pode dizer “1+1=2”. O Grok agora pode pegar a resposta e usá-la no contexto correto.

4. Pontos de controle (opcionalmente humanos)

Antes de enviar a resposta de volta ao agente para saída, a saída do modelo precisa ser verificada. Talvez você não se dê conta, mas ainda existem vieses e resultados ruins nos modelos atuais. Para evitar uma resposta incorreta como “1+1=3” ou “1+1=ragebait”, a saída passa por um ou mais pontos de verificação.

Dependendo do contexto da tarefa, esses pontos de controle podem ser humanos ou podem ser um modelo executando o mesmo trabalho. A questão aqui é simples: não deixe que uma saída ruim chegue ao usuário.

• O ponto de controle: Um ser humano ou um modelo verifica duas vezes o resultado da tarefa. Isso evita que resultados idiotas e embaraçosos cheguem ao usuário.
• Correção: Se a saída for de fato ruim, o agente precisará tentar novamente o trabalho – ele poderá usar o mesmo modelo ou passar o trabalho para um modelo diferente.
• A saída real: Depois que o resultado é verificado, a Grok o publica em uma resposta para a pessoa que usou “@grok”.

Protocolo de agente para agente – comunicação entre cérebros

Se MCP é a função geral do cérebro do agente, A2A é como vários cérebros conversam entre si. Em um contexto da vida real, vários agentes já conversam entre si. Imagine que você está em uma conversa com o ChatGPT.

Você e o ChatGPT estão falando sobre gatos. É uma conversa longa e que vai de um lado para o outro. Gatos pequenos, gatos grandes, gatos inteligentes… Então, você decide contar ao ChatGPT sobre o seu gato. Você quer uma foto ridícula do seu gato buscando dominar o mundo (porque todos os gatos querem isso no fundo).

O próprio ChatGPT não pode criar a imagem. O ChatGPT faz isso com o DALL-E, da mesma forma que o Grok usaria o Aurora. O agente que estiver executando o ChatGPT falará com o agente que estiver executando o DALL-E para realizar a tarefa.

Cartão do agente: O LEIAME de seu agente

Os cartões de agente são usados para mostrar aos outros o que seu agente de IA pode fazer. Isso deve mostrar às pessoas como se conectar a ele e que tipos de resultados podem ser esperados dele. Você não precisa se aprofundar nos detalhes aqui. Você não está guiando os usuários pelo seu código, está explicando com exemplos de uso ultrabásicos e o resultado esperado. Se você já leu a documentação da API, saberá o que é apropriado e o que não é.

• Conexão: Mostre exatamente como se conectar com segurança ao agente. Se estiver demonstrando uma API REST, use exemplos de HTTPS com o domínio real, não HTTP simples em um host local. Se o seu agente for gerenciado via SDK, mostre como se conectar usando o SDK.
• Uso simples: Para APIs REST, isso é bastante padrão – pontos de extremidade e saída. Se estiver usando um SDK, mostre as classes e os métodos básicos envolvidos.
• Exemplo de saída: Abaixo de cada snippet de uso, você deve mostrar outro snippet com exemplo de saída.

Ao escrever um aplicativo A2A, você usará o cartão de agente para conectar vários agentes. Ao criar seus próprios agentes, outros os usarão por meio do cartão de agente.

Trate as pessoas da maneira que você quer ser tratado.

Sistema de tarefas: Como as tarefas são criadas e realizadas

Seu sistema de tarefas é basicamente um aplicativo CRUD (Create, Read, Update, Delete) simples. Um usuário deve ser capaz de criar uma tarefa. Ele deve ser capaz de ler seu status. Tanto o usuário quanto o agente precisam atualizar a tarefa. Nesse caso, a exclusão é mais um método de práticas recomendadas – se você criar um aplicativo de tarefas que nunca para de crescer, isso é um desperdício.

• Criar: Os usuários (outros agentes, nesse caso) devem poder criar uma nova tarefa. O agente do ChatGPT diz a DALL-E que precisamos de um gato malvado determinado a governar o mundo.
• Ler: Os usuários (ou outros agentes) precisam ser capazes de verificar o status de uma tarefa. Quando o ChatGPT diz “Creating Image” (Criando imagem), o status é “in progress” (em andamento). Os agentes devem sempre ser capazes de ler e transmitir o status de uma determinada tarefa.
• Atualização: Você esqueceu de informar ao ChatGPT que queria uma gravata borboleta no seu gato. Você deve ser capaz de atualizar o prompt para obter uma imagem melhor. Além disso, o DALL-E deve atualizar o status da tarefa enquanto o ChatGPT espera por ela.
• Excluir: As empresas estão ignorando cada vez mais esse recurso básico, concentrando-se mais nos lagos de dados do que na eficiência. Seu agente deve ser capaz de excluir uma tarefa – manter as tarefas canceladas não é apenas inútil, mas também desperdiça armazenamento sem motivo.

Mensagens seguras

As mensagens entre os agentes precisam ser seguras. Vamos dar um passo atrás na ciência da computação em geral e pensar nas conexões SSL e HTTPS. Quando você envia uma solicitação via HTTPS/SSL, o corpo da solicitação é criptografado. Somente o servidor pode lê-lo. Quando o servidor envia sua resposta, ela é criptografada para que somente o navegador possa lê-la.

Os agentes devem seguir esse mesmo princípio. Ao lidar com vários agentes de IA (que provavelmente substituirão uma tarefa totalmente humana), às vezes podem estar envolvidas informações confidenciais. Esses agentes também devem usar um protocolo de criptografia.

• Criptografia: Quando os agentes se comunicam, a comunicação deve ser criptografada de ponta a ponta. Qualquer pessoa que intercepte a mensagem só poderá ver lixo misturado.
• Autenticação: Com técnicas de autenticação adequadas, como assinaturas digitais, os agentes podem saber com quem estão falando. Quando vinculadas a uma impressão digital específica, as informações da tarefa são limitadas àqueles com acesso adequado.

Suporte de longa duração para trabalhos longos

Algumas tarefas não são concluídas imediatamente. Às vezes, elas levam horas – até mesmo dias! Quando isso acontece, seu agente precisa ser comunicativo. Especialmente quando um trabalho envolve vários agentes, o usuário deve receber atualizações de status dos agentes.

• Atualizações em tempo real: Seus agentes devem atualizar seu status em tempo real. Isso permite que o usuário verifique o status quando lhe for conveniente.
• Notificações e e-mail: Seus agentes também devem enviar atualizações de status de forma incremental. Quando uma tarefa for concluída, envie um e-mail ou uma notificação por push.

Seus agentes devem manter os usuários informados sem enviar spam. Seus usuários estão usando seu A2A por conveniência – torne as tarefas de longa duração o mais conveniente possível.

Comunicação multimodal

Muitas vezes, quando os processos A2A lidam com tarefas multimodais. Pense no exemplo do ChatGPT e do DALL-E. O ChatGPT lida com o bate-papo de texto real, enquanto o DALL-E lida com a criação de imagens.

• Texto livre e lógica: Muitas vezes, são tratados por um LLM especializado em processamento de linguagem natural.
• Geração de imagens e vídeos: Essas tarefas são realizadas por outros modelos especializados, como DALL-E e Sora.

As tarefas geralmente exigem formatos de dados multimodais. Ao lidar com essas tarefas multimodais, seu protocolo A2A deve dividir essas tarefas entre os modelos apropriados.

Quando você deve usar cada protocolo?

Cada um desses protocolos foi criado para lidar com diferentes cenários. O MCP lida com as partes internas de um agente – seu cérebro. O A2A é usado para fazer com que vários agentes se comuniquem entre si.

Conclusão: No futuro, você usará os dois

O MCP e o A2A não são padrões concorrentes, são sistemas complementares. O MCP é a soma dos processos internos de um agente. O A2A determina a comunicação entre os agentes.

• O MCP permite que seu agente se comporte de forma inteligente.
• O A2A permite que agentes inteligentes conversem entre si.

Se você estiver treinando seus próprios modelos de IA, a Bright Data oferece conjuntos de dados personalizados com dados históricos para que seu agente possa identificar tendências. Precisa de dados em tempo real? Dê uma olhada na API Scraper – obtenhaseus dados sempre que seu agente precisar. para que seu agente esteja sempre preparado. Com o Agent Browser, seus agentes podem navegar na Web como um ser humano, com integração de proxy e solução de CAPTCHA.