🤖 Agentes, MCP e Skills

Agentes de IA sao sistemas autonomos que percebem o ambiente, tomam decisoes e executam acoes para atingir objetivos. Diferente de automacao tradicional (regras fixas), agentes usam LLMs para raciocinar, planejar e adaptar seu comportamento em tempo real usando o padrao ReAct (Reason + Act).

42% das empresas ja tem agentes em producao. Agentes sao a evolucao natural de chatbots: em vez de apenas responder, eles fazem. Saber construir agentes e a skill mais demandada em IA aplicada em 2026.

Loop de decisao (Perceber > Raciocinar > Agir > Observar), ReAct pattern (Thought > Action > Observation em ciclo), Tool-use (agente decide qual ferramenta usar e quando), Planning (decomposicao de tarefas complexas em sub-tarefas).

Sistemas multiagentes usam varios agentes especializados trabalhando juntos. Cada agente tem um papel definido (Executor, Analista, Revisor) e um orquestrador roteia tarefas entre eles. Podem operar em paralelo ou sequencialmente, com handoff de contexto entre etapas.

Um unico agente nao escala para tarefas complexas. Multiagentes permitem dividir responsabilidades, usar modelos diferentes por funcao (barato para triagem, potente para raciocinio) e processar em paralelo. E a arquitetura por tras de Devin, Manus AI e outros agentes avancados.

Roles (Executor faz, Analyst avalia, Reviewer valida), Pods especializados (grupos de agentes por dominio), Routing (classificador decide qual agente responde), Execucao paralela vs sequencial (chains).

Skills sao capacidades especializadas que um agente pode executar: enviar email, consultar banco de dados, gerar relatorio. Tools sao a interface tecnica: funcoes com JSON Schema definindo parametros, que o LLM chama via function calling. O agente decide qual tool usar baseado no contexto.

Sem tools, um agente so conversa. Com tools, ele age no mundo real: acessa APIs, manipula arquivos, consulta bancos. Function calling e o mecanismo que transforma um LLM de gerador de texto em executor de acoes. E a base de qualquer agente util.

JSON Schema (define nome, descricao e parametros da tool), Function calling (LLM retorna tool_calls em vez de texto), Tool registration (registro de tools disponiveis no sistema), Structured outputs (respostas tipadas e validaveis).

MCP (Model Context Protocol) e um padrao aberto criado pela Anthropic que define como aplicacoes de IA se conectam a fontes de dados e ferramentas externas. Funciona com arquitetura Host/Client/Server: o Host (sua app) conecta a MCP Servers que expoem recursos, tools e prompts de forma padronizada.

MCP resolve o problema de integracao M x N: em vez de cada app implementar cada conector, um MCP Server serve qualquer app compativel. Ja existem milhares de conectores (GitHub, Slack, bancos de dados, APIs). E o USB-C das integracoes de IA.

Host (aplicacao que inicia conexoes), Client (gerencia conexao 1:1 com um MCP Server), Server (expoe resources, tools e prompts), Transports: stdio (local) ou HTTP+SSE (remoto).

Memoria de agentes e como o sistema retem informacao entre interacoes. Memoria de curto prazo (context window) dura uma sessao. Memoria de longo prazo persiste entre sessoes via banco de dados ou vector store. Handoff e a passagem de contexto entre agentes quando uma tarefa muda de responsavel.

Sem memoria, cada interacao comeca do zero. Com memoria, o agente aprende preferencias, acumula contexto e melhora com o uso. Handoff mal feito entre agentes causa perda de contexto e repeticao. Em SaaS multi-tenant, isolar memoria por usuario e essencial para seguranca.

Short-term (context window do LLM, conversa atual), Long-term (vector store, SQLite, embeddings semanticos), Handoff (passar estado + contexto entre agentes), Tenant isolation (memoria separada por usuario/organizacao).

Exercicio pratico onde voce implementa um sistema com pelo menos 2 agentes especializados, cada um com suas skills, conectados via MCP a fontes de dados externas, com orquestracao e handoff funcional entre eles.

Teoria sem pratica nao fixa. Integrar agentes reais force voce a lidar com problemas concretos: como passar contexto, como lidar com falhas, como rotear entre agentes. E a base do SaaS que voce vai entregar no fim da imersao.

Criar agente Executor (gera conteudo) + Revisor (valida), registrar skills com JSON Schema em cada agente, conectar MCP Server (ex: filesystem, GitHub, Slack), implementar routing e handoff entre agentes.