EVO-AI: Entenda de forma simples como funciona essa nova arquitetura de agentes de IA

Nos últimos anos, modelos de linguagem como GPT, Claude e Gemini vêm dominando o cenário de IA. Mas há um novo movimento em curso: o desenvolvimento de agentes modulares, capazes de cooperar entre si e resolver problemas de maneira distribuída. A EVO-AI é uma das iniciativas mais promissoras nesse caminho.

Neste post, vou te explicar como a EVO-AI funciona, o que são os termos MCP, ADK e A2A, e por que essa ferramenta pode mudar a forma como construímos sistemas de IA.

O que é a EVO-AI?

A EVO-AI é uma estrutura open source (código aberto) para criar agentes de inteligência artificial que podem se comunicar e colaborar. A ideia principal é dividir tarefas entre modelos especializados e permitir que eles troquem informações de forma segura, organizada e extensível.

🧱 Como a EVO-AI se organiza

A arquitetura da EVO-AI se baseia em três componentes principais:

1. MCP (Model Context Protocol)

O Model Context Protocol é o protocolo que define como um modelo de linguagem pode acessar ferramentas e manter o contexto durante uma interação.

Imagine que você tenha um agente de IA que precisa consultar um calendário, fazer um cálculo e enviar um e-mail. Com MCP, o agente sabe qual ferramenta usar em cada momento, mantendo o histórico de tudo o que já foi feito. Isso evita repetições e erros de lógica.

Exemplo prático:
Um agente recebe um pedido de reunião por e-mail → chama uma API de agenda para verificar horários → gera automaticamente uma resposta com os horários disponíveis.
O MCP garante que o modelo saiba o que já foi feito e o que falta concluir.

2. ADK (Agent Development Kit)

O ADK é o conjunto de ferramentas e padrões que facilitam a criação de novos agentes. Com ele, você pode:

  • Criar um agente do zero ou com base em templates.
  • Definir o comportamento esperado.
  • Conectar ferramentas externas via JSON-RPC.
  • Rodar testes localmente antes de usar em produção.

Exemplo prático:
Você pode criar um agente chamado "ResumoLegal" que pega documentos PDF jurídicos, extrai os principais riscos e gera um resumo automático para advogados.

3. A2A (Agent to Agent Communication)

Esse componente permite que um agente se comunique com outro, o que viabiliza fluxos mais complexos de trabalho.

Exemplo prático:
Um agente A recebe uma nota fiscal em PDF → envia o conteúdo para um agente B que faz o reconhecimento de dados → que por sua vez envia para um agente C que insere isso em um ERP.

Tudo isso ocorre de forma coordenada, segura e com contexto preservado.

Por que isso é relevante?

Diferente de arquiteturas monolíticas, a EVO-AI facilita o uso de múltiplos modelos especializados trabalhando em equipe. Isso melhora:

  • Reaproveitamento de componentes.
  • Controle sobre os dados.
  • Transparência em cada etapa do raciocínio do agente.

Além disso, por ser open source, qualquer pessoa pode usar, modificar e contribuir com melhorias.

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Boa! Simples e direto.