A Grande Corrida dos Protocolos de Agentes de IA: Function Calling vs. MCP vs. A2A
Se você tem acompanhado o mundo do desenvolvimento de IA ultimamente, provavelmente notou uma coisa: agora todos estão falando sobre Agentes de IA — não apenas chatbots inteligentes, mas programas autônomos completos que podem usar ferramentas, chamar APIs e até colaborar uns com os outros. LangChain e OpenAI até tiveram um debate sobre a definição de “Agentes de IA.”
Mas, assim que você começa a criar sistemas sérios de Agentes de IA, surge uma grande dor de cabeça: não há uma forma clara e universal para os Agentes trabalharem com ferramentas — ou uns com os outros.
No momento, três abordagens principais estão competindo para definir o futuro da arquitetura de agentes de IA:
Function Calling: A abordagem pioneira da OpenAI — ensinar LLMs a fazer chamadas de API como desenvolvedores juniores
MCP (Model Context Protocol): A tentativa da Anthropic de criar uma interface padrão de kit de ferramentas entre modelos e serviços.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): A especificação novíssima do Google para permitir que diferentes Agentes conversem entre si e trabalhem em equipe.
Todos os grandes players de IA — OpenAI, Anthropic, Google — estão apostando discretamente que quem definir esses padrões moldará o futuro ecossistema de agentes.
Para desenvolvedores que estão criando algo além de chatbots básicos, entender esses protocolos não é apenas uma questão de se manter atualizado — é uma forma de evitar reescritas dolorosas no futuro.
Veja o que abordaremos neste post:
O que é Function Calling Por que tornou possível o uso de ferramentas — mas por que não é suficiente.
Como o MCP tenta resolver a bagunça criando um protocolo real para ferramentas e modelos.
O que o A2A acrescenta ao fazer Agentes trabalharem juntos como equipes, não como solitários.
Como você deve realmente pensar em usá-los (sem perder tempo perseguindo hype).
Function Calling: O pioneiro com dores de crescimento
Function Calling, popularizado pela OpenAI e agora adotado pela Meta, Google e outros, foi a primeira abordagem mainstream para conectar LLMs a ferramentas externas. Pense nisso como ensinar seu LLM a escrever chamadas de API com base em solicitações em linguagem natural.
Figura 1- Fluxo de trabalho de function calling (Crédito @Google Cloud)
Figura 1: Fluxo de trabalho de function calling (Crédito @Google Cloud)
O fluxo de trabalho é simples:
O usuário faz uma pergunta ("Como está o tempo em Seattle?")
O LLM reconhece que precisa de dados externos
Ele seleciona a função apropriada na sua lista predefinida
Ele formata os parâmetros seguindo JSON Schema: 5
{
"location": "Seattle",
"unit": "celsius"
}
Sua aplicação executa a chamada de API real
O LLM incorpora os dados retornados em sua resposta
Para desenvolvedores, Function Calling é como dar à sua IA um livro de receitas de APIs que ela pode seguir. Para aplicações simples com um único modelo, é quase plug-and-play. Para saber mais sobre como usar function calling para criar aplicações, confira os seguintes artigos:
Mas há uma desvantagem significativa ao escalar: não há consistência entre modelos. Cada provedor de LLM implementa function calling de forma diferente. Quer dar suporte tanto ao Claude quanto ao GPT? Você precisará manter definições de função separadas e lidar com diferentes formatos de resposta.
É como ter que reescrever seu pedido no restaurante em um idioma diferente para cada chef na cozinha. Esse problema M×N se torna rapidamente difícil de gerenciar à medida que você adiciona mais modelos e ferramentas.
Function Calling também carece de suporte nativo para cadeias de funções em várias etapas. Se a saída de uma função precisa alimentar outra, é você quem está lidando com essa orquestração.
MCP (Model Context Protocol): O Tradutor Universal para IA e Ferramentas
MCP (Model Context Protocol) aborda precisamente esses problemas de escalabilidade. Apoiado pela Anthropic e ganhando suporte em modelos como Claude, GPT, Llama e outros, o MCP introduz uma forma padronizada para LLMs interagirem com ferramentas externas e fontes de dados.
Como o MCP Funciona
Pense no MCP como o "padrão USB para ferramentas de IA" — uma interface universal que garante compatibilidade:
As ferramentas anunciam suas capacidades usando um formato padronizado, descrevendo ações disponíveis, entradas necessárias e saídas esperadas
Os modelos de IA leem essas descrições e conseguem entender automaticamente como usar as ferramentas
As aplicações integram uma única vez e ganham compatibilidade em todo o ecossistema de IA
O MCP transforma o problema confuso de integração M×N em um problema M+N mais gerenciável.
A Arquitetura do MCP
O MCP usa um modelo cliente-servidor com quatro componentes principais:
Figura 2- A arquitetura do MCP (Crédito @Anthropic)
Figura 2: A arquitetura do MCP (Crédito @Anthropic)
MCP Hosts: As aplicações onde os usuários interagem com IA (como Claude Desktop ou editores de código aprimorados por IA)
MCP Clients: Os conectores que gerenciam a comunicação entre hosts e servidores
MCP Servers: Implementações de ferramentas que expõem funcionalidades por meio do padrão MCP
Data Sources: Os arquivos, bancos de dados, APIs e serviços subjacentes que fornecem informações
Se Function Calling é como ter que falar vários idiomas com diferentes chefs, o MCP é como ter um tradutor universal na cozinha. Defina suas ferramentas uma vez, e qualquer modelo compatível com MCP poderá usá-las sem código personalizado. Isso reduz drasticamente o custo marginal de adicionar novos modelos ou ferramentas à sua aplicação. Como alguém que já lidou com dores de cabeça de integração, isso é música para meus ouvidos.
A2A (Agent-to-Agent Protocol): O Coordenador de Equipes para Agentes de IA
Enquanto Function Calling e MCP se concentram na interação modelo-ferramenta, A2A (Agent-to-Agent Protocol), introduzido pelo Google, enfrenta um desafio diferente: Como fazemos vários agentes especializados colaborarem de forma eficaz?
À medida que as arquiteturas de agentes de IA se tornam mais complexas, rapidamente fica claro que nenhum agente único deve lidar com tudo. Você pode ter um agente especializado em resumo de documentos, outro em consultas a bancos de dados e outro em interação com o usuário.
O A2A define um protocolo leve e aberto que permite que diferentes Agentes:
Descubram uns aos outros e anunciem suas capacidades,
Deleguem tarefas dinamicamente ao Agente mais adequado,
Coordenem o progresso e compartilhem atualizações em tempo real com segurança.
Figura 3- Como o A2A funciona (crédito @Google)
Figura 3: Como o A2A funciona (crédito @Google)
O A2A facilita a comunicação entre um agente "cliente" que gerencia tarefas e um agente "remoto" que as executa. Se Function Calling dá a um agente acesso a ferramentas, o A2A permite que agentes formem equipes eficazes.
Considere a contratação de um engenheiro de software: um gerente de contratação poderia encarregar seu agente de encontrar candidatos que correspondam a critérios específicos. Esse agente então colabora com agentes especializados para buscar candidatos, agendar entrevistas e facilitar verificações de antecedentes — tudo por meio de uma interface unificada.
Comparação Rápida: Function Calling vs MCP vs A2A
É tentador ver esses protocolos como concorrentes, mas eles na verdade resolvem diferentes partes do quebra-cabeça do ecossistema de agentes:
Function Calling conecta modelos a ferramentas individuais (limitado, mas simples)
MCP padroniza o acesso a ferramentas entre diferentes modelos (mais escalável)
A2A permite a colaboração entre agentes independentes (orquestração de nível mais alto)
| Function Calling | MCP | A2A | |
|---|---|---|---|
| O que resolve | Modelo → chamadas de API | Modelo → acesso a ferramentas, padronizado | Agente → colaboração entre agentes |
| Bom para | Consultas simples em tempo real | Ecossistemas de ferramentas escaláveis | Fluxos de trabalho multiagente distribuídos |
| Pontos problemáticos | Sem padrão, suporte multimodelo confuso | Necessidade de configurar servidores | Ainda em estágio inicial, suporte limitado |
| Analogia do mundo real | Ensinar sua IA a fazer chamadas telefônicas | Ter qualquer app inteligente acessando facilmente qualquer banco de dados/API | Ter equipes de bots trabalhando juntas como colegas de trabalho |
Em termos arquiteturais, o MCP responde "quais ferramentas meu agente pode usar?", enquanto o A2A lida com "como meus agentes podem trabalhar juntos?"
Isso se assemelha à forma como estruturamos software complexo: componentes individuais com interfaces bem definidas, compostos em sistemas maiores. Um ecossistema de agentes eficaz precisa tanto de interfaces de ferramentas (Function Calling/MCP) quanto de comunicação entre agentes (A2A).
O Que Isso Significa para Desenvolvedores
Então, o que você, como desenvolvedor criando com IA, deve fazer com esses padrões concorrentes?
Para aplicações simples: Function Calling continua sendo o caminho mais rápido para adicionar uso de ferramentas à sua aplicação de LLM, especialmente se você estiver usando apenas um provedor de modelo.
Para compatibilidade entre modelos: Considere adotar o MCP, que oferece suporte mais amplo a modelos sem duplicar o trabalho de integração.
Para sistemas multiagente complexos: Fique de olho no A2A, que pode se tornar crucial à medida que os ecossistemas de agentes amadurecem.
A jogada inteligente pode ser combinar essas abordagens em camadas: usar Function Calling para prototipagem rápida, mas implementar adaptadores MCP para melhor escalabilidade, com orquestração A2A para fluxos de trabalho multiagente.
O Caminho à Frente
A conversa sobre o que constitui um "Agente de IA" ainda está evoluindo — às vezes até sendo debatida entre empresas como OpenAI, Anthropic e LangChain.
Mas, independentemente das definições, uma coisa é clara: Padrões como Function Calling, MCP e A2A estão lançando as bases para a próxima geração de aplicações de IA.
Para desenvolvedores, entender esses padrões cedo é um investimento para preparar seu trabalho para o futuro. É assim que passamos de demos de brinquedo para sistemas prontos para produção — do tipo que resolve problemas reais em escala. O ecossistema de agentes está se desenvolvendo rapidamente, e construir sobre esses protocolos agora significa posicionar suas aplicações para o que vem a seguir.
O que você acha? Quais protocolos você está usando em seus projetos de IA? Você está apostando que um padrão vai prevalecer ou se preparando para um futuro multiprotocolo?
Mais Recursos
Como Usar Function Calling com Ollama, Llama3 e Milvus - blog da Zilliz
Como Usar o Servidor MCP da Anthropic com Milvus - blog da Zilliz
O que são Agentes de IA? Por que a LangChain Briga com a OpenAI? - blog da Zilliz
Top 10 Agentes de IA para Ficar de Olho em 2025 🚀 - blog da Zilliz
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