Arquiteturas de Agentes Inteligentes: Modelos, Aplicações e Uso do Message Context Protocol (MCP)

O avanço das LLMs e da inteligência artificial aplicada trouxe uma nova geração de soluções corporativas baseadas em agentes inteligentes. Estes agentes interagem entre si, tomam decisões, acessam APIs, bancos de dados e serviços distribuídos, orquestrando processos complexos.

Para garantir escalabilidade, governança e eficiência, a definição da arquitetura de agentes é fundamental. Além disso, com o aumento da complexidade desses sistemas, técnicas como o Message Context Protocol (MCP) tornam-se essenciais para coordenar as interações entre agentes e preservar o estado do contexto em sistemas distribuídos.

A seguir, apresentamos as principais arquiteturas de agentes LLM e como o MCP pode ser utilizado para potencializá-las:

1. Single Agent (Agente Único)

Um único agente LLM processa todas as tarefas, interagindo diretamente com ferramentas, APIs, bancos de dados ou funções serverless.

Características:

• Arquitetura simples.

• Integração direta com sistemas legados via APIs.

• Facilidade de uso em pipelines serverless.

Aplicação: Automação de tarefas específicas, consultas a APIs, chatbots empresariais.

Uso de MCP: Neste cenário, o MCP pode ser utilizado para manter o histórico de requisições e respostas do agente com APIs externas ou funções serverless, garantindo que o agente preserve o contexto da interação ao longo de múltiplas etapas.

2. Network (Rede de Agentes)

Agentes autônomos se comunicam em rede, sem um nó central, compartilhando dados e decisões.

Características:

• Alta descentralização.

• Ideal para sistemas baseados em domínios (Data Mesh).

• Alta escalabilidade.

Aplicação: Ambientes com microsserviços independentes, integração com múltiplos bancos de dados e serviços heterogêneos.

Uso de MCP: O MCP é crucial para garantir que cada agente tenha acesso ao contexto compartilhado e atualizado, permitindo sincronização de estado entre agentes em diferentes domínios, evitando conflitos e redundância.

3. Supervisor

Um agente supervisor central coordena agentes subordinados, distribuindo tarefas e consolidando resultados.

Características:

• Forte orquestração central.

• Integração com múltiplas camadas de serviços (API, negócio, dados).

Aplicação: Sistemas com governança de microsserviços, onde APIs e bancos de dados são organizados sob uma camada coordenadora.

Uso de MCP: O MCP aqui fornece um canal padronizado para que o supervisor acompanhe o contexto e estado de execução de cada agente subordinado, facilitando rollback, retries e auditoria de processos.

4. Supervisor como Ferramentas

Neste modelo, o LLM principal acessa agentes supervisores como ferramentas, acionando-os sob demanda.

Características:

• Flexibilidade para integração com serviços legados.

• Supervisores tratados como APIs ou funções externas.

Aplicação: Integração com sistemas legados ou SaaS, sem alteração estrutural do ambiente principal.

Uso de MCP: O MCP pode ser usado para encapsular os prompts e respostas das chamadas aos supervisores, garantindo persistência de contexto mesmo com chamadas assíncronas ou distribuídas.

5. Hierarchical (Hierárquico)

Agentes organizados em árvore, com supervisores intermediários e agentes de execução nas folhas.

Características:

• Escalabilidade vertical e horizontal.

• Boa divisão de responsabilidades por camadas.

Aplicação: Ambientes com múltiplas divisões internas, políticas de governança rígidas e forte necessidade de rastreabilidade.

Uso de MCP: O MCP permite que mensagens percorram diferentes níveis da hierarquia preservando metadados essenciais (origem, contexto, status), fundamental para sistemas distribuídos que exigem rastreabilidade ponta-a-ponta.

6. Custom (Personalizado)

Arquitetura desenhada sob medida, combinando elementos dos modelos anteriores para atender necessidades específicas.

Características:

• Flexível.

• Suporte a múltiplos serviços, protocolos, bancos e domínios.

Aplicação: Ecossistemas complexos, integrando microsserviços, APIs públicas e privadas, filas de eventos, camadas serverless e legados.

Uso de MCP: Em arquiteturas customizadas, o MCP atua como protocolo unificador, permitindo que agentes heterogêneos, usando diferentes tecnologias e padrões de comunicação, troquem mensagens mantendo consistência de contexto e estado.

Por que o MCP é fundamental?

À medida que sistemas distribuídos aumentam em complexidade, com microsserviços, APIs, funções serverless e integrações legadas, o gerenciamento eficiente de contexto entre agentes se torna um desafio crítico.

O Message Context Protocol (MCP) resolve isso ao:

• Preservar metadados importantes durante a comunicação.

• Garantir rastreabilidade ponta-a-ponta.

• Reduzir ambiguidade e perda de contexto em arquiteturas assíncronas ou multi-hop.

• Simplificar retries, auditoria e governança.

Com o uso correto do MCP, arquiteturas de agentes não apenas se tornam mais resilientes, mas também facilitam a integração com API Gateways, bancos de dados distribuídos e camadas de serviços críticos.