Construindo Agentes de IA em Produção com Google Cloud ADK + Claude
Nota: Este artigo resume o seguinte vídeo do post X (aproximadamente 30 min) em inglês.
Palestrante: Ivan Nardini (Engenheiro de Relações com Desenvolvedores do Google Cloud, IA/ML) / Gravado em um evento hospedado pela Anthropic.
YouTube original: Construindo agentes de IA com Claude no Vertex AI do Google Cloud | Código com Claude
Introdução
Você construiu um agente de IA — mas não consegue colocá-lo em produção. Essa é a barreira que Ivan Nardini (Google Cloud) desmonta neste workshop de 30 minutos.
Usando ADK, MCP, Vertex AI Agent Engine e A2A Protocol, ele orienta sobre como construir e implantar um sistema multi-agente alimentado por Claude — do início ao fim.
Por que os Agentes de IA são Difíceis de Colocar em Produção
Protótipos são fáceis. Produção é difícil. Três causas raízes:
| Desafio | Detalhes |
|---|---|
| Paisagem fragmentada | Muitos frameworks — pouco claro o que escolher |
| Difícil de integrar | A comunicação entre agentes de diferentes frameworks é complexa |
| Falta de operações e governança | Monitoramento, registro e escalonamento devem ser feitos manualmente |
O Agentic Stack do Google Cloud foi projetado para resolver os três problemas.
O Google Cloud Agentic Stack
Quatro camadas, cada uma visando um dos desafios acima:
| Camada | Papel |
|---|---|
| Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) | Framework de desenvolvimento de agentes de código aberto e orientado a código |
| Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) | Protocolo aberto que padroniza como os aplicativos fornecem contexto para LLMs |
| Vertex AI Agent Engine | Plataforma gerenciada para implantar e escalar agentes em produção |
| Protocolo Agent2Agent (A2A) | Padrão aberto que permite a colaboração entre agentes de diferentes frameworks |
Demonstração 1: Construa Seu Primeiro Agente com 3 Arquivos
Usando um agente planejador de aniversário como exemplo:
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.models.anthropic_llm import Claude
from google.adk.models.registry import LLMRegistry
root_agent = LlmAgent(
name="birthday_planner",
model="claude-3-7-sonnet@20250219",
description="Um agente que ajuda a planejar festas de aniversário",
instruction="Gerenciar listas de convidados, sugestões de locais e agendamentos..."
)
Apenas três arquivos: agent.py, .env, requirements.txt. Um comando para executar:
adk run birthday_planner # Interação CLI
adk web # UI do navegador + visualização de depuração
ADK suporta LlmAgent, SequentialAgent, e outros padrões — compatível com Claude, Gemini e mais.
Demonstração 2: Vá Multi-Agente com MCP
Para estender o planejador de aniversário para também agendar eventos de calendário, você adiciona mais dois agentes e um orquestrador:
- BirthdayPlannerAgent — sugestões de festas
- CalendarServiceAgent — operações de calendário via servidor MCP
- EventOrganizerAgent — roteia solicitações para o agente certo
Conectar um servidor MCP é feito em duas linhas:
mcp_tools, exit_stack = await MCPToolset.from_server(
connection_params=SseServerParams(url=MCP_CALENDAR_SERVER_URL)
)
agent = LlmAgent(
name="CalendarServiceAgent",
model="claude-3-7-sonnet@20250219",
tools=mcp_tools,
...
)
Qualquer servidor MCP existente pode ser conectado como uma ferramenta. O orquestrador roteia automaticamente as solicitações com base nas descrições dos agentes.
Demonstração 3: Implantar no Vertex AI Agent Engine
agent_engines.create(
agent=root_agent,
requirements=["google-cloud-aiplatform[adk]"]
)
O que você obtém automaticamente após a implantação:
- Observabilidade via Cloud Trace / Logging / Monitoring
- Gerenciamento de sessão (histórico de conversas persistente)
- Integração com o Vertex AI Evaluation Service para melhoria contínua
Funciona com LangGraph, LangChain, LlamaIndex e CrewAI também — não apenas com ADK.
Bônus: Protocolo A2A — Comunicação entre Agentes de Diferentes Frameworks
Quando você precisa que um agente LangChain e um agente ADK colaborem, você precisa de uma linguagem compartilhada: Protocolo Agent2Agent (A2A).
Dois conceitos principais:
- Cartão do Agente: Um cartão de visita digital para o agente — permite que outros agentes descubram o que ele pode fazer
- Habilidades do Agente: Descreve as capacidades específicas do agente e sua API
Construído sobre HTTP / JSON-RPC, segurança pronta para empresas incluída.
