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Usando Protocolos Agênticos (MCP, A2A e NLWeb)

Protocolos Agênticos

À medida que o uso de agentes de IA cresce, também aumenta a necessidade de protocolos que garantam padronização, segurança e promovam a inovação aberta. Nesta lição, abordaremos 3 protocolos que buscam atender a essa necessidade - Model Context Protocol (MCP), Agent to Agent (A2A) e Natural Language Web (NLWeb).

Introdução

Nesta lição, vamos abordar:

• Como o MCP permite que agentes de IA acessem ferramentas e dados externos para realizar tarefas dos usuários.

• Como o A2A possibilita a comunicação e colaboração entre diferentes agentes de IA.

• Como o NLWeb traz interfaces de linguagem natural para qualquer site, permitindo que agentes de IA descubram e interajam com o conteúdo.

Objetivos de Aprendizado

• Identificar o propósito principal e os benefícios do MCP, A2A e NLWeb no contexto de agentes de IA.

• Explicar como cada protocolo facilita a comunicação e interação entre LLMs, ferramentas e outros agentes.

• Reconhecer os papéis distintos que cada protocolo desempenha na construção de sistemas agênticos complexos.

Model Context Protocol

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que fornece uma maneira padronizada para que aplicações forneçam contexto e ferramentas para LLMs. Isso possibilita um “adaptador universal” para diferentes fontes de dados e ferramentas às quais os agentes de IA podem se conectar de forma consistente.

Vamos explorar os componentes do MCP, os benefícios em comparação ao uso direto de APIs e um exemplo de como agentes de IA podem usar um servidor MCP.

Componentes Centrais do MCP

O MCP opera em uma arquitetura cliente-servidor, e seus componentes principais são:

• Hosts: São aplicações LLM (por exemplo, um editor de código como o VSCode) que iniciam conexões com um servidor MCP.

• Clientes: São componentes dentro da aplicação host que mantêm conexões individuais com servidores.

• Servidores: São programas leves que expõem capacidades específicas.

O protocolo inclui três primitivas centrais, que são as capacidades de um servidor MCP:

• Ferramentas: São ações ou funções discretas que um agente de IA pode chamar para realizar uma ação. Por exemplo, um serviço de clima pode expor uma ferramenta “obter clima”, ou um servidor de e-commerce pode expor uma ferramenta “comprar produto”. Os servidores MCP anunciam o nome, descrição e esquema de entrada/saída de cada ferramenta em sua lista de capacidades.

• Recursos: São itens de dados ou documentos somente leitura que um servidor MCP pode fornecer, e os clientes podem recuperá-los sob demanda. Exemplos incluem conteúdos de arquivos, registros de banco de dados ou arquivos de log. Os recursos podem ser texto (como código ou JSON) ou binários (como imagens ou PDFs).

• Prompts: São modelos predefinidos que fornecem sugestões de prompts, permitindo fluxos de trabalho mais complexos.

Benefícios do MCP

O MCP oferece vantagens significativas para agentes de IA:

• Descoberta Dinâmica de Ferramentas: Os agentes podem receber dinamicamente uma lista de ferramentas disponíveis de um servidor, junto com descrições de suas funções. Isso contrasta com APIs tradicionais, que frequentemente exigem codificação estática para integrações, significando que qualquer alteração na API requer atualizações no código. O MCP oferece uma abordagem “integre uma vez”, proporcionando maior adaptabilidade.

• Interoperabilidade entre LLMs: O MCP funciona com diferentes LLMs, permitindo flexibilidade para trocar modelos principais e avaliar qual oferece melhor desempenho.

• Segurança Padronizada: O MCP inclui um método de autenticação padrão, melhorando a escalabilidade ao adicionar acesso a servidores MCP adicionais. Isso é mais simples do que gerenciar diferentes chaves e tipos de autenticação para várias APIs tradicionais.

Exemplo de MCP

Diagrama MCP

Imagine que um usuário deseja reservar um voo usando um assistente de IA alimentado pelo MCP.

  1. Conexão: O assistente de IA (o cliente MCP) conecta-se a um servidor MCP fornecido por uma companhia aérea.

  2. Descoberta de Ferramentas: O cliente pergunta ao servidor MCP da companhia aérea: “Quais ferramentas você tem disponíveis?” O servidor responde com ferramentas como “buscar voos” e “reservar voos”.

  3. Invocação de Ferramenta: Você então pede ao assistente de IA: “Por favor, procure um voo de Portland para Honolulu.” O assistente de IA, usando seu LLM, identifica que precisa chamar a ferramenta “buscar voos” e passa os parâmetros relevantes (origem, destino) para o servidor MCP.

  4. Execução e Resposta: O servidor MCP, atuando como um intermediário, faz a chamada real para a API interna de reservas da companhia aérea. Ele então recebe as informações do voo (por exemplo, dados em JSON) e as envia de volta ao assistente de IA.

  5. Interação Adicional: O assistente de IA apresenta as opções de voo. Uma vez que você seleciona um voo, o assistente pode invocar a ferramenta “reservar voo” no mesmo servidor MCP, concluindo a reserva.

Protocolo Agente-para-Agente (A2A)

Enquanto o MCP foca em conectar LLMs a ferramentas, o protocolo Agent-to-Agent (A2A) vai além, permitindo comunicação e colaboração entre diferentes agentes de IA. O A2A conecta agentes de IA de diferentes organizações, ambientes e tecnologias para completar uma tarefa compartilhada.

Vamos examinar os componentes e benefícios do A2A, junto com um exemplo de como ele poderia ser aplicado em nosso aplicativo de viagens.

Componentes Centrais do A2A

O A2A foca em habilitar a comunicação entre agentes e fazê-los trabalhar juntos para completar uma subtarefa do usuário. Cada componente do protocolo contribui para isso:

Cartão do Agente

Semelhante a como um servidor MCP compartilha uma lista de ferramentas, um Cartão do Agente contém:

Executor do Agente

O Executor do Agente é responsável por passar o contexto do chat do usuário para o agente remoto, permitindo que o agente remoto entenda a tarefa que precisa ser concluída. Em um servidor A2A, um agente usa seu próprio Modelo de Linguagem (LLM) para interpretar solicitações recebidas e executar tarefas usando suas ferramentas internas.

Artefato

Uma vez que um agente remoto conclui a tarefa solicitada, seu produto de trabalho é criado como um artefato. Um artefato contém o resultado do trabalho do agente, uma descrição do que foi concluído e o contexto textual enviado pelo protocolo. Após o envio do artefato, a conexão com o agente remoto é encerrada até que seja necessária novamente.

Fila de Eventos

Este componente é usado para gerenciar atualizações e passar mensagens. Ele é particularmente importante em sistemas agênticos de produção para evitar que a conexão entre agentes seja encerrada antes que uma tarefa seja concluída, especialmente quando os tempos de conclusão podem ser mais longos.

Benefícios do A2A

• Colaboração Aprimorada: Permite que agentes de diferentes fornecedores e plataformas interajam, compartilhem contexto e trabalhem juntos, facilitando a automação entre sistemas tradicionalmente desconectados.

• Flexibilidade na Escolha de Modelos: Cada agente A2A pode decidir qual LLM usar para atender às suas solicitações, permitindo modelos otimizados ou ajustados para cada agente, ao contrário de uma única conexão LLM em alguns cenários MCP.

• Autenticação Integrada: A autenticação é integrada diretamente no protocolo A2A, fornecendo uma estrutura de segurança robusta para interações entre agentes.

Exemplo de A2A

Diagrama A2A

Vamos expandir nosso cenário de reserva de viagens, mas desta vez usando o A2A.

  1. Solicitação do Usuário para Multi-Agente: Um usuário interage com um “Agente de Viagens” cliente/agente A2A, talvez dizendo: “Por favor, reserve uma viagem completa para Honolulu na próxima semana, incluindo voos, um hotel e um carro alugado.”

  2. Orquestração pelo Agente de Viagens: O Agente de Viagens recebe essa solicitação complexa. Ele usa seu LLM para raciocinar sobre a tarefa e determinar que precisa interagir com outros agentes especializados.

  3. Comunicação entre Agentes: O Agente de Viagens então usa o protocolo A2A para se conectar a agentes especializados, como um “Agente de Companhia Aérea”, um “Agente de Hotel” e um “Agente de Aluguel de Carros”, criados por diferentes empresas.

  4. Execução de Tarefas Delegadas: O Agente de Viagens envia tarefas específicas para esses agentes especializados (por exemplo, “Encontrar voos para Honolulu”, “Reservar um hotel”, “Alugar um carro”). Cada um desses agentes especializados, executando seus próprios LLMs e utilizando suas próprias ferramentas (que podem ser servidores MCP), realiza sua parte específica da reserva.

  5. Resposta Consolidada: Uma vez que todos os agentes especializados concluem suas tarefas, o Agente de Viagens compila os resultados (detalhes do voo, confirmação do hotel, reserva do carro) e envia uma resposta abrangente, em estilo de chat, de volta ao usuário.

Natural Language Web (NLWeb)

Os sites há muito tempo são a principal maneira de os usuários acessarem informações e dados na internet.

Vamos explorar os diferentes componentes do NLWeb, os benefícios do NLWeb e um exemplo de como o NLWeb funciona, analisando nosso aplicativo de viagens.

Componentes do NLWeb

NLWeb por Exemplo

NLWeb

Considere novamente nosso site de reservas de viagens, mas desta vez, ele é alimentado pelo NLWeb.

  1. Ingestão de Dados: Os catálogos de produtos existentes do site de viagens (por exemplo, listas de voos, descrições de hotéis, pacotes turísticos) são formatados usando Schema.org ou carregados via feeds RSS. As ferramentas do NLWeb ingerem esses dados estruturados, criam embeddings e os armazenam em um banco de dados de vetores local ou remoto.

  2. Consulta em Linguagem Natural (Humano): Um usuário visita o site e, em vez de navegar por menus, digita em uma interface de chat: “Encontre um hotel familiar em Honolulu com piscina para a próxima semana”.

  3. Processamento NLWeb: A aplicação NLWeb recebe essa consulta. Ela envia a consulta para um LLM para interpretação e, simultaneamente, busca em seu banco de dados de vetores por listagens de hotéis relevantes.

  4. Resultados Precisos: O LLM ajuda a interpretar os resultados da busca no banco de dados, identifica as melhores correspondências com base nos critérios “familiar”, “piscina” e “Honolulu”, e então formata uma resposta em linguagem natural. Crucialmente, a resposta refere-se a hotéis reais do catálogo do site, evitando informações inventadas.

  5. Interação com Agentes de IA: Como o NLWeb funciona como um servidor MCP, um agente de viagens externo de IA também poderia se conectar à instância NLWeb deste site. O agente de IA poderia então usar o método ask do MCP para consultar diretamente o site: ask("Existem restaurantes veganos recomendados na área de Honolulu pelo hotel?"). A instância NLWeb processaria isso, aproveitando seu banco de dados de informações sobre restaurantes (se carregado), e retornaria uma resposta estruturada em JSON.

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Recursos

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