O Google I/O ’26 apresentou uma stack unificada para o desenvolvimento de agentes de IA, evoluindo o Vertex AI para a Gemini Enterprise Agent Platform. A estratégia central é um modelo de quatro níveis ("rungs") que vai do low-code à engenharia complexa, todos operando sob o protocolo A2A. A conclusão é que empresas devem priorizar a escalabilidade e segurança, utilizando as novas APIs de agentes e ferramentas de governança para manter dados sensíveis dentro de perímetros controlados.
Com a evolução do Vertex AI para a Gemini Enterprise Agent Platform, o foco agora é a governança centralizada e a persistência de memórias de sessão. Para empresas brasileiras, isso sinaliza uma transição importante: a saída de experimentos isolados para ambientes de produção que exigem conformidade (como LGPD) e controle de custos (FinOps).
Os quatro degraus: O espectro de construção de agentes
A estrutura proposta é deliberadamente aditiva. O objetivo é evitar o bloqueio tecnológico (vendor lock-in), permitindo que você comece com rapidez e escale para a customização profunda conforme a necessidade da aplicação.
Sob todos esses níveis, repousa o protocolo A2A, que garante que um agente simples criado inicialmente seja reutilizável como um sub-agente dentro de uma arquitetura mais complexa.
Rung 1: Agent Studio (Low Code)
O workspace visual ideal para prototipagem rápida e times de negócio. Ele utiliza o mesmo runtime dos níveis mais técnicos, garantindo que o que é desenhado aqui não precise ser descartado na hora de escalar.
Rung 2: Managed Agents API
Esta é a abordagem "Gerencie a missão, não a máquina". É a escolha certa para times que precisam implementar casos de uso rapidamente sem gerenciar a infraestrutura de backend. O Google provê um sandbox isolado e seguro para cada agente.
Rung 3: Antigravity e Orchestration
O Antigravity 2.0 centraliza a orquestração de agentes. Ele permite que desenvolvedores coordenem tarefas complexas (como refatoração de código ou testes unitários) com suporte nativo para multi-agentes. O ponto crítico aqui para gestores de TI no Brasil é a integração com autenticação via Cloud OAuth, que mantém o tráfego dentro das fronteiras de governança do seu projeto de nuvem.
Rung 4: Agent Development Kit (ADK 2.0)
Para o time de engenharia que precisa de customização total. Com suporte a Python, Go, Java e, agora, Kotlin (Beta), o ADK permite criar meshes de agentes com lógicas de roteamento dinâmico complexas.
O que priorizar na sua estratégia?
Se você está começando hoje, a recomendação consultiva é seguir esta ordem:
- Explore o Antigravity 2.0 desktop app para entender as capacidades core.
- Migre para o ADK 2.0 assim que sua lógica de roteamento exigir branching complexo.
- Centralize via Skill Registry para reutilizar lógicas de domínio entre diferentes equipes, reduzindo retrabalho e inconsistências técnicas.
- Avalie com rigor: Utilize a suite de avaliação do Gemini Enterprise, indo além de testes simples e implementando simulações de usuários para validar a resiliência dos seus agentes.
- Security First: Utilize o Agent Gateway e políticas de identidade de agentes desde o dia zero para garantir que sua implementação esteja em conformidade com as exigências corporativas.
O ecossistema de agentes evolui rápido, mas a fundação construída pelo Google Cloud está cada vez mais focada em portabilidade e segurança, permitindo que times técnicos mantenham o controle sobre a infraestrutura e os dados enquanto inovam com agilidade.
Artigo originalmente publicado por Alan Blount, Product Manager, Google Cloud em Cloud Blog.
