Engenharia de Agentes: Um Guia Prático sobre Ferramentas e MCP

Por: Caio Henrique de Oliveira Sousa

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A Inteligência Artificial Generativa passou por uma transformação silenciosa, mas radical. Se antes usávamos LLMs (Large Language Models) como oráculos passivos — perguntando "o que é isso?" —, hoje estamos entrando na era da Agência.

Não queremos mais apenas que a IA fale; queremos que ela faça.

Após uma imersão técnica intensiva em arquitetura de Agentes, consolidei os pilares fundamentais para transformar modelos de linguagem em sistemas operacionais capazes de executar tarefas, usar ferramentas e tomar decisões. Este artigo é um compêndio dessas competências, indo do básico "Function Calling" até o protocolo universal MCP e estratégias de segurança.

🔄 A Mudança de Paradigma

Um Chatbot é um sistema isolado: ele conhece o mundo apenas até a data do seu treinamento. Um Agente, por outro lado, é um sistema conectado: ele possui "mãos" (ferramentas) e "olhos" (acesso a dados em tempo real).

A mágica não é mágica; é engenharia. O modelo não clica em botões. Ele gera um texto estruturado (JSON) que diz ao seu código o que fazer. Entender esse ciclo — Pensar > Chamar Ferramenta > Executar > Observar > Responder — é o primeiro passo para deixar de ser um usuário de IA e se tornar um Arquiteto de IA.

⚡ Competência 1: Anatomia da Ação (Function Calling)

A base de qualquer agente é a capacidade de invocar funções externas. O modelo atua como um orquestrador que decide qual ferramenta usar e quais parâmetros enviar.

💡 O Conceito

Você define uma função Python, por exemplo, buscar_clima(cidade). Você não executa essa função diretamente; você entrega a descrição dela para a IA. Se o usuário perguntar "Vai chover em SP?", a IA não alucina uma resposta; ela devolve um pedido formal para executar a função.

📝 Exemplo Prático

❌ Errado (IA Isolada):

Usuário: "Qual o saldo da minha conta?"
IA: "Sou um modelo de linguagem e não tenho acesso aos seus dados bancários."

✅ Certo (Agente com Function Calling):

Definição: Entregamos à IA a ferramenta get_saldo(user_id).
Raciocínio: A IA identifica a intenção e gera: {"tool": "get_saldo", "id": "123"}.
Execução: O sistema roda o código, busca no banco e devolve "R$ 5.000".
Resposta: A IA traduz o dado: "Seu saldo atual é de R$ 5.000,00."

🛠️ Competência 2: Engenharia de Ferramentas (Tool Engineering)

Não basta conectar uma API. A forma como você descreve a ferramenta determina se a IA será um gênio ou um estagiário confuso. Código é para computadores; Docstrings são para a IA.

🥇 Regras de Ouro

Publique Tarefas, não APIs: Não crie uma ferramenta http_get_request. Crie uma ferramenta verificar_status_pedido. A IA deve focar no objetivo de negócio, não na implementação técnica.
O Poder da Docstring: A descrição da função é o "prompt" da ferramenta. Ela deve conter o propósito, os argumentos esperados e as regras de negócio.
Mensagens de Erro Construtivas: Quando a ferramenta falha, o erro retornado à IA deve ser um tutorial. Em vez de Error 500, retorne Erro: Produto não encontrado. Tente buscar pelo nome em vez do ID. Isso permite que a IA se corrija sozinha (Self-Correction).

🎼 Competência 3: Orquestração e Multi-Agentes

Um único agente tentando fazer tudo (pesquisar, escrever, codar, revisar) sofre de "Context Bloat" — ele se perde nas instruções. A solução é a especialização.

👔 Arquitetura de Gerente (Manager Pattern)

Neste modelo, temos um Agente Orquestrador que não põe a mão na massa. Ele recebe o pedido complexo e delega para sub-agentes ou ferramentas especializadas.

Exemplo: Um "Agente de Criação de Blog".
O Gerente recebe o tema.
Chama o Agente Pesquisador (ferramenta de busca) para levantar dados.
Passa os dados para o Agente Redator escrever.
Passa o texto para o Agente Revisor corrigir.

🔌 Competência 4: O Protocolo MCP (Interoperabilidade)

O maior desafio atual é o "Problema N x M": conectar N modelos diferentes a M ferramentas diferentes cria um caos de integrações. A solução é o MCP (Model Context Protocol).

🔗 O "USB" da Inteligência Artificial

O MCP padroniza a conexão entre IAs e ferramentas. O sistema é dividido em:

Host (Hospedeiro): A aplicação onde a IA vive (ex: Claude Desktop, IDE, Script Python).
Server (Servidor MCP): Onde as ferramentas vivem.

Se você cria um "Servidor MCP de Banco de Dados", você pode conectá-lo instantaneamente ao Claude, ao Gemini ou ao ChatGPT sem reescrever uma linha de código. Isso garante modularidade e escala.

🛡️ Competência 5: Segurança e Human-in-the-Loop

Dar autonomia para a IA é poderoso, mas perigoso. E se o agente decidir apagar o banco de dados? E se ele for enganado por um usuário malicioso (Confused Deputy)?

🔒 Mecanismos de Defesa

Human-in-the-Loop (HIL): Para ações críticas (deletar, pagar, enviar), o agente deve ser programado para PAUSAR a execução e solicitar aprovação explícita do humano.
Princípio do Menor Privilégio: O Servidor MCP nunca deve confiar cegamente na IA. Ele deve validar se o usuário real que iniciou a conversa tem as credenciais para aquela ação.
Ferramentas de Leitura vs. Escrita: Separe claramente o que é Resource (apenas leitura de dados) do que é Tool (ação que altera o sistema).

🚀 Conclusão e Roteiro de Criação

A criação de Agentes de IA deixou de ser uma arte obscura para se tornar uma disciplina de engenharia com padrões claros. Não começamos mais pelo código, mas pelo design da interação e das ferramentas.

Para guiar seus próximos projetos, desenvolvi este fluxograma mestre que sintetiza a metodologia "Brain & Hands" aprendida nestes estudos.

🗺️ O Fluxograma do Arquiteto de Agentes

Use este roteiro visual para decidir como construir sua próxima solução de IA.

📚 Bibliografia e Referências Recomendadas

Para aprofundar seus conhecimentos nos tópicos abordados neste guia, recomendo a leitura dos materiais originais e documentações técnicas que fundamentaram este estudo:

Styer, M., Patlolla, K., Mohan, M., & Diaz, S. (2025). Agent Tools & Interoperability with MCP. Google.

Fonte primária sobre a arquitetura do Model Context Protocol e melhores práticas de design de ferramentas.

Barektain, M., et al. (2025). Foundational Large Language Models & Text Generation. Google.

Base teórica sobre o funcionamento de LLMs, Transformers e técnicas de fine-tuning.

Model Context Protocol (MCP) Specification. (2025). Anthropic & Open Source Community.

Documentação oficial do protocolo para padronização de interfaces de IA.

Kaggle & Google Cloud. (2025). 5 Days of Gen AI Agents.

Notebooks práticos "Day 2a: Agent Tools" e "Day 2b: Best Practices" utilizados para validação dos conceitos de código.

Google DeepMind. (2024). Gemini 1.5 Technical Report.

Referência sobre capacidades de longa janela de contexto e raciocínio multimodal.