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A2A: o protocolo que ensina agentes de IA a "conversarem" entre si dentro das empresas (Unsplash/Reprodução)
Jornalista
Publicado em 7 de agosto de 2026 às 13h23.
Empresas que usam múltiplos sistemas de inteligência artificial enfrentam um problema recorrente: cada agente opera de forma isolada, sem trocar informações com agentes de outros fornecedores. Um protocolo criado pelo Google, batizado de A2A (Agent-to-Agent), busca resolver essa limitação.
O padrão permite que agentes de IA de empresas diferentes se identifiquem, entendam o que cada um é capaz de fazer e deleguem tarefas entre si. Na prática, um sistema de atendimento pode acionar automaticamente um agente especializado em suporte técnico, mesmo que os dois tenham sido construídos por fornecedores distintos.
Lançado pelo Google em abril de 2025, o A2A é um padrão aberto e gratuito, mantido pela Linux Foundation desde junho daquele ano. Diferentemente do MCP (Model Context Protocol), voltado a conectar um agente a ferramentas e bases de dados, o A2A foi criado para conectar agentes entre si.
Em pouco mais de um ano, o número de organizações que declaram suporte ao protocolo saltou de 50 para mais de 150, incluindo Microsoft, AWS, Salesforce, SAP, ServiceNow e Workday. Os dois protocolos são tratados como complementares: um cuida do acesso a ferramentas, o outro, da comunicação entre sistemas.
O funcionamento do A2A parte de três elementos. O primeiro é o Agent Card, um cartão de apresentação em que cada agente descreve o que sabe fazer. O segundo é a estrutura de tarefas, que organiza o trabalho a ser delegado. O terceiro é o transporte da informação, feito por protocolos já conhecidos da internet, como HTTP e JSON-RPC.
Com a versão 1.0 do protocolo, lançada no início de 2026, os Agent Cards passaram a contar com assinatura criptográfica. Isso permite que um agente confirme que está se comunicando com o sistema legítimo de determinada empresa, e não com uma cópia fraudulenta.
Imagine uma rede de varejo cujo agente de atendimento identifica um problema de cobrança. Em vez de escalar o caso para um humano, ele localiza e aciona o agente financeiro, de outro fornecedor, que resolve a pendência e devolve o status ao primeiro agente, que informa o cliente.
A adoção do A2A altera a forma como equipes de tecnologia estruturam seus fluxos internos. Áreas como atendimento, logística e finanças, hoje dependentes de integrações manuais, passam a contar com agentes capazes de negociar tarefas de forma autônoma.
Para o setor de recursos humanos, o impacto aparece na revisão de funções ligadas à integração de sistemas. Cresce a demanda por profissionais que entendam tanto de processos de negócio quanto de arquitetura de agentes, combinação ainda rara no mercado.
Especialistas do setor ponderam que a utilidade do protocolo depende do contexto de cada operação. Um blog técnico especializado em inteligência artificial observa que "muitos casos de uso de agentes precisam de processos e permissões mais claros", reforçando que a tecnologia resolve um problema específico, não todos os gargalos da automação.
A comunicação automática entre agentes de empresas diferentes levanta questões de segurança e governança. Antes de liberar um agente para negociar tarefas com sistemas externos, é preciso definir limites claros sobre quais dados podem ser compartilhados e quais decisões exigem validação humana.
Outro ponto é a maturidade dos processos internos. A automação entre agentes só entrega resultado quando os fluxos que ela conecta já estão bem definidos. Sem essa base, o protocolo apenas automatiza uma bagunça existente.
Empresas que avaliam adotar comunicação entre agentes podem começar mapeando quais processos hoje dependem de troca manual de informações entre sistemas diferentes. Esse levantamento ajuda a identificar onde a automação traria ganho real.
Também é recomendável testar o protocolo em fluxos de baixo risco antes de estendê-lo a operações críticas, como pagamentos ou dados sensíveis de clientes. Essa etapa permite ajustar regras de segurança e definir quando a intervenção humana continua necessária.
Profissionais que buscam se atualizar sobre arquitetura de agentes e inteligência artificial aplicada a negócios encontram no mercado opções de capacitação voltadas a esse cenário em transformação.