Compreendendo os papéis de agente, framework e mcp na arquitetura de IA

Um artigo recente explora as distinções entre agentes, frameworks e MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) em sistemas de IA, focando em qual camada gerencia os loops de execução, o estado, as ferramentas, as permissões e a recuperação. O MCP, definido por seus três primitivos no lado do servidor – ferramentas, recursos e prompts – agora suporta MRTR (Solicitações de Várias Viagens) para lidar com permissões. O OpenAI's Relay e o Codex exemplificam como as aplicações possuem contexto e ferramentas de produto, com o MCP atuando como a camada de protocolo. O artigo destaca que os agentes, como o Claude Code e o do OpenAI, gerenciam permissões e recuperação, enquanto os frameworks, como o LangGraph e o Microsoft Agent Framework, fornecem pontos de fixação para a lógica de aprovação. O papel do MCP é facilitar a comunicação entre agentes e ferramentas, sem sobreposição na comunicação entre agentes. A especificação do MCP enfatiza que os princípios de segurança devem ser aplicados pelo host, e não pelo protocolo. Os números de adoção mostram mais de 1 bilhão de downloads de SDK por mês, o que demonstra a importância do MCP no cenário de IA baseado em agentes. O artigo nota que, embora o MCP lide com o transporte e a execução básica de ferramentas, os agentes e os frameworks gerenciam políticas e recuperação de nível superior. O harness do OpenAI melhorou o desempenho do GPT-5.6, e a aplicação do Codex demonstrou uma execução robusta de ferramentas. As fronteiras entre essas camadas estão se tornando mais tênues, mas a comunicação A2A (agente-para-agente) permanece distinta. A peça enfatiza a importância de uma clara atribuição de responsabilidades para garantir operações seguras e eficientes de agentes de IA.