TL;DR: A Microsoft Foundry lança capacidades como Tool Search, Skills, Work IQ, Fabric IQ, Browser Automation e Routines para resolver o gargalo de escalar agentes de IA em produção. A conclusão principal: o maior desafio não é construir agentes, mas operacionalizá-los com descoberta eficiente de ferramentas, contexto empresarial real e execução confiável. Para empresas brasileiras, isso significa menos customização manual e mais governança nativa.
Do discovery à execução: os novos recursos de Toolboxes e Routines no Microsoft Foundry
Se sua equipe já enfrentou o problema de um agente que funciona perfeitamente em ambiente de desenvolvimento, mas desaba quando chega a produção — bem-vindo ao clube. A Microsoft Foundry acaba de anunciar um conjunto de capacidades que atacam exatamente essa dor: a transição de protótipos de agentes para sistemas confiáveis e escaláveis.
O anúncio cobre seis áreas principais, todas integradas ao ecossistema de Toolboxes (a camada runtime onde agentes descobrem, acessam e usam ferramentas) e Routines (o mecanismo de execução agendada/evento do Foundry Agent Service). Vamos analisar cada uma sob a ótica de quem precisa tomar decisões de arquitetura e operação no Brasil.
Como o Tool Search resolve o problema de custo e precisão na descoberta de ferramentas?
Quando um toolbox tem 5 ferramentas, enviar todas para o modelo a cada turno é aceitável. Quando chega a 50 ou 200, o custo de tokens explode e o modelo se perde em meio a definições irrelevantes. O Tool Search (preview) elimina esse problema expondo apenas duas meta-ferramentas: tool_search e call_tool. O agente descreve sua intenção, o sistema recupera apenas as ferramentas mais relevantes, e o contexto permanece enxuto.
Além disso, o Tool Search oferece controles granulares: é possível fixar ferramentas críticas para que fiquem sempre visíveis, adicionar contexto extra para alinhar nomes à nomenclatura da equipe, e ativar auto-pin para ferramentas de alto uso. Para empresas brasileiras que operam com múltiplos sistemas legados e integrações heterogêneas, isso reduz significativamente o overhead de manutenção do toolbox.
Como o Work IQ, Fabric IQ e Browser Automation trazem contexto real aos agentes?
Um agente só é útil se conseguir agir sobre dados reais da organização. O Work IQ (preview) conecta agentes ao ecossistema Microsoft 365 sem expor dados brutos — respeitando permissões e políticas existentes. O Fabric IQ (preview) vai além, oferecendo uma camada de contexto compartilhado com dados operacionais e analíticos em tempo real. Usando ontologias, data agents e modelos semânticos do Power BI, o agente pode responder em linguagem natural a perguntas como "Quais clientes fizeram pedidos acima de R$ 50.000 no último trimestre?" com resultados governados.
Já o Browser Automation (preview) traz automação web nativa via MCP (Model Context Protocol) usando Playwright workspaces. Isso permite que agentes executem tarefas complexas em sites e sistemas web com visibilidade ao vivo — algo essencial para empresas que dependem de portais de terceiros ou ERPs web.
Outro destaque são os Managed MCP servers do Azure Connector Namespace, que fornecem integrações prontas para SaaS como Jira, Confluence, LinkedIn e Box. Em vez de desenvolver e manter conectores customizados, a equipe provisiona um servidor MCP gerenciado e o agente já pode agir.
Por que Skills transforma a reutilização de capacidades em um ativo gerenciado?
Ferramentas dizem ao agente o que ele pode fazer; Skills dizem como fazer. Tradicionalmente, skills ficam espalhados entre repositórios, scripts e configurações runtime. Com a novidade, os Skills se tornam objetos versionados e imutáveis anexados diretamente ao Toolbox. Os agentes descobrem e carregam esses skills via MCP resources na inicialização, sem custom wiring. Para times de engenharia que buscam padronização e governança, isso é um salto qualitativo.
Como a governança de tool calls funciona com Guardrails?
Escalar toolboxes sem controle é receita para desastre. O Guardrails no Foundry Control Plane permite aplicar políticas sobre entradas e saídas das ferramentas: bloqueia chamadas que violem compliance, exponham dados sensíveis, gerem conteúdo inseguro ou desviem da tarefa. A integração é direta com o Toolbox, garantindo que todas as chamadas estejam sujeitas às mesmas regras. Para empresas sujeitas à LGPD e outras regulamentações, isso elimina a necessidade de construir camadas adicionais de validação.
O que são Routines e como facilitam a execução automatizada de agentes?
Até aqui, falamos de como o agente descobre e usa ferramentas. Mas quando ele executa? Routines (preview) resolvem o problema de orquestração básica. Em vez de montar schedulers, webhooks, Azure Functions e filas manualmente, você declara um trigger (agendamento ou evento) e a ação do agente. O Foundry cuida da invocação, permissões, conexões e histórico de execução — tudo no mesmo projeto. É ideal para automações leves como resumos diários, lembretes ou verificações periódicas. Casos complexos com branching, múltiplos agentes ou aprovação humana continuam exigindo workflows.
Exemplo de código: criando um Toolbox com busca inteligente
O artigo original inclui o seguinte snippet Python que ilustra a criação de um toolbox com web search, Tool Search e um servidor MCP:
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import MCPTool, WebSearchTool, ToolboxSearchPreviewTool
# Create Foundry project client
endpoint = "https://<your-foundry-account>.services.ai.azure.com/api/projects/<your-project>"
project = AIProjectClient(
endpoint=endpoint,
credential=DefaultAzureCredential(),
)
# Create toolbox version with web search and MCP tools
toolbox_version = project.beta.toolboxes.create_toolbox_version(
toolbox_name="my-toolbox",
description="Toolbox with web search and an MCP server",
tools=[
WebSearchTool(),
ToolboxSearchPreviewTool(),
MCPTool(
server_label="myserver",
server_url="https://your-mcp-server.example.com",
require_approval="never",
project_connection_id="my-key-auth-connection",
),
],
)
print(f"Created toolbox: {toolbox_version.name}, version: {toolbox_version.version}")
Perceba que o ToolboxSearchPreviewTool é incluído como uma ferramenta normal — a mágica do Tool Search acontece em runtime, filtrando o que é exposto ao modelo.
Como começar?
A Microsoft recomenda explorar as capacidades pelo portal do Foundry, criar um projeto e seguir os quickstarts. Para quem estiver no Microsoft Build 2026, as sessions BRK241 (From prototype to production) e BRK242 (Turn your agents into action) aprofundam os temas. Links diretos para documentação:
- Tool Search in Toolbox
- Work IQ
- Fabric IQ
- Browser Automation
- Skills in Toolbox
- Managed MCP servers
- Routines
- Creating Toolbox with Azure Developer CLI
Artigo originalmente publicado por Linda Li e Maria Naggaga em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
