O modelo nunca aperta o botão
Chamada de ferramenta, a ficha em JSON que o modelo lê, ferramentas separadas por efeito, o MCP como tomada padrão, o A2A entre agentes e por que o que volta de uma ferramenta é dado, não ordem.
Resumo da aula
- O modelo não executa nada: pede, e o harness decide.
- Ferramentas são descritas em JSON com schema, separadas por efeito e liberadas com escopo mínimo, começando pela leitura.
- A descrição é pedido; o que o harness confere é trava.
- O MCP padroniza a conexão entre aplicativos e sistemas, e o A2A, entre agentes; os dois mudam de versão depressa, e o que vale é a data da especificação.
Neste artigo
- O terceiro degrau: as rédeas
- O modelo não chama nada: ele pede
- Toda permissão mora no harness
- Por dentro de uma ferramenta
- A descrição é pedido, não trava
- Separar por efeito, liberar aos poucos
- MCP: uma tomada padrão
- Uma data, não um número de versão
- Resultado de ferramenta é dado, não ordem
- Envenenamento de ferramenta
- A2A: quando do outro lado também há um agente
O artigo é lido por partes. Use os botões abaixo para avançar — a aula em vídeo e o material de apoio ficam no curso, e o método completo, no livro.
Perguntas frequentes
Como funciona a chamada de ferramenta (function calling) nos modelos de IA?
O modelo não executa nada: em vez de responder só com texto, ele devolve um pedido estruturado para usar uma ferramenta, com nome e argumentos. Quem executa é o harness, o programa em volta do modelo. O ciclo é este: o harness envia a pergunta e a descrição das ferramentas disponíveis; o modelo pede, por exemplo, para consultar a agenda num intervalo; o harness valida os argumentos, confere se a ferramenta é permitida, executa e devolve o resultado marcado como dado externo; o modelo redige a resposta. Por isso toda permissão mora no harness. Não ter a ferramenta de marcar compromisso é trava; pedir que não marque é só educação.
O que é MCP (Model Context Protocol) e para que serve?
O MCP é um protocolo aberto que funciona como uma tomada padrão entre aplicativos de IA e sistemas. Sem ele, dez aplicativos e vinte sistemas exigiriam duzentos conectores sob medida; com ele, o sistema publica uma vez um servidor MCP e qualquer aplicativo compatível o usa. Há três papéis: hospedeiro, cliente e servidor, que oferece ferramentas, recursos e prompts. Criado pela Anthropic em novembro de 2024, foi doado em 09/12/2025 à Agentic AI Foundation, da Linux Foundation. Em 28/09/2026, a especificação vigente é identificada pela data 2026-07-28. O MCP padroniza a conexão, não a confiança: o que volta de uma ferramenta é dado, não ordem.
Qual a diferença entre MCP e A2A?
O MCP liga um agente a ferramentas e dados; o A2A, sigla de Agent2Agent, liga agentes de organizações diferentes, cada um opaco para o outro. A documentação do próprio A2A diz que os dois são complementares. No A2A, cada agente publica um Agent Card, um cartão de visita digital com capacidades e forma de contato, e outro agente pode ler esse cartão e delegar uma tarefa sem integração sob medida. Em 28/09/2026, o A2A estava na versão v1.0, de 12/03/2026, sob a mesma fundação do MCP. O limite é o mesmo nos dois: um cartão assinado prova quem é o agente, não que ele é confiável.
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- 1 A segunda onda
- 2 Do chatbot ao sistema que executa
- 3 Tudo o que não é o modelo
- 4 O contrato entre máquinas
- 5 O que a IA precisa saber
- 6 O modelo nunca aperta o botão
- 7 Achar pelo sentido
- 8 Prova com consulta
- 9 O que mora entre os documentos
- 10 A fonte vencida e o teste que sabe falhar
- 11 O agente e quem diz que ele terminou
- 12 Um processo que cabe num desenho
- 13 Peça ao modelo só o que só ele sabe
- 14 Dividir o trabalho, dividir o erro
- 15 Aprovar não é olhar
- 16 Um jeito de desfazer
- 17 Até onde o erro alcança
- 18 Quem acorda de madrugada
- 19 A fatura e o registro
- 20 Quando ninguém estiver calmo
- 21 Automação que erra igual e avisa
- 22 Todo texto pode soar como ordem
- 23 Um agente sem nome próprio
- 24 O dado que nunca precisou chegar
- 25 O sistema inteiro