TL;DR: O Azure API Management e o Azure API Center ganharam recursos para governar não só APIs, mas também agentes de IA, modelos multi-provider (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) e interações agente-a-agente. Destaques: API Center com registro e avaliação automatizada de agentes, suporte a JSON-RPC para A2A, Unified Model API em preview, e observabilidade de tokens expandida. Para empresas brasileiras, isso significa centralizar a governança de todo o ecossistema de IA em uma única plataforma, reduzindo riscos e complexidade operacional em ambientes multi-cloud.
Há mais de uma década, o Azure API Management ajuda organizações a proteger, governar e operar APIs em escala empresarial. Com a adoção crescente de aplicações baseadas em IA, as APIs passaram a fazer parte de arquiteturas mais amplas — que incluem modelos de IA, agentes, ferramentas MCP e interações entre agentes. Esses novos padrões exigem governança, descoberta, segurança e observabilidade consistentes em todo o ecossistema.
O Azure API Management já oferecia capacidades de AI Gateway para governar workloads de IA. No Build 2026, a Microsoft expandiu essas capacidades e introduziu atualizações que ajudam a gerenciar o ecossistema crescente de APIs, modelos, agentes, ferramentas MCP e interações alimentadas por IA.
Como o Azure API Center expande a descoberta e governança para APIs e ativos de IA?
Com a evolução das aplicações de IA, as APIs deixaram de ser o único ativo reutilizável nas empresas. Agentes, ferramentas MCP, prompts, skills e serviços de IA estão se tornando blocos de construção que os desenvolvedores precisam descobrir, avaliar e reutilizar.
Para apoiar essa mudança, o Azure API Center agora permite o registro de agentes, avaliação automatizada e sincronização baseada em Git, criando um catálogo centralizado para APIs e ativos de IA. Os desenvolvedores podem registrar agentes diretamente no API Center, tornando-os detectáveis junto com as APIs e outros ativos corporativos. As definições dos agentes podem ser sincronizadas automaticamente de repositórios Git, garantindo que o catálogo permaneça alinhado com as implementações versionadas.
Para estabelecer padrões de confiança e qualidade, o API Center também oferece avaliação automatizada de agentes usando um framework LLM-as-a-Judge. Os agentes são avaliados quanto à segurança, confiabilidade e completude comportamental antes de serem publicados no catálogo corporativo.
Além disso, foi anunciado o Azure API Center data plane MCP server em GA. Esse servidor atua como um endpoint unificado de descoberta corporativa, permitindo que agentes e ferramentas de desenvolvimento acessem servidores MCP, ferramentas, APIs, agentes e ativos de IA registrados por meio de uma única conexão MCP. Isso centraliza o acesso, simplifica a descoberta e torna automaticamente disponíveis novos servidores e ferramentas MCP registrados, sem necessidade de reconfiguração individual dos clientes.
Juntos, registro de agentes, avaliação, sincronização Git e o data plane MCP server ajudam a criar uma fonte única de verdade para APIs, agentes, ferramentas MCP e ativos de IA, melhorando a descoberta, governança e reuso em toda a empresa.
Como as APIs Agente-a-Agente (A2A) e os controles de segurança de conteúdo ajudam na governança de sistemas agenticos?
Sistemas agenticos introduzem novos desafios de governança. À medida que os agentes começam a coordenar tarefas em nome de aplicações e usuários, a comunicação entre agentes torna-se um padrão arquitetural cada vez mais importante. Historicamente, essas interações ficavam fora dos limites tradicionais de governança de APIs, criando pontos cegos operacionais e modelos de governança fragmentados.
O Azure API Management agora suporta APIs Agente-a-Agente (A2A) baseadas em JSON-RPC, permitindo gerenciar interações entre agentes lado a lado com APIs REST, GraphQL, ferramentas MCP e APIs de modelos de IA — tudo na mesma plataforma de API Management.
A Microsoft também estendeu as capacidades de segurança de conteúdo para ferramentas MCP e interações A2A. As organizações podem agora aplicar controles de segurança centralizados em invocações de modelo, execução de ferramentas e padrões de comunicação entre agentes, por meio de uma camada unificada de governança.
Em vez de introduzir plataformas separadas para agentes, o Azure API Management permite estender os princípios familiares de governança de APIs para os ecossistemas emergentes de agentes.
O que é a Unified Model API e como ela simplifica aplicações multi-model?
A maioria das organizações já percebeu que a IA está caminhando para um mundo multi-model. As aplicações combinam cada vez mais modelos da Microsoft, OpenAI, Anthropic, Google e outros, com base em desempenho, custo, latência, requisitos regionais ou necessidades específicas de workload. Isso gera complexidade para desenvolvedores e equipes de plataforma: diferentes provedores expõem APIs diferentes, SDKs variam, a governança se fragmenta e trocar de provedor muitas vezes exige alterações no código.
Para simplificar arquiteturas multi-model, a Microsoft está introduzindo a Unified Model API em public preview. Ela permite que as organizações padronizem um único formato de API voltado ao cliente, enquanto o Azure API Management trata as transformações específicas de cada provedor de forma transparente. Os desenvolvedores podem continuar usando APIs e SDKs familiares, enquanto as equipes de plataforma ganham flexibilidade para rotear tráfego entre múltiplos provedores, implementar estratégias de failover e evoluir a escolha de modelos ao longo do tempo. Ao abstrair as diferenças específicas de cada provedor por trás de uma camada unificada de API, as organizações podem construir aplicações de IA mais portáteis, resilientes e governáveis.
Como o AI Gateway foi expandido para Anthropic e Vertex AI?
As capacidades de AI Gateway do Azure API Management já ajudavam a governar e observar o tráfego de IA entre provedores de modelo. Com arquiteturas multi-model se tornando comuns, as organizações precisam de governança consistente independentemente de onde os modelos estão hospedados.
Agora, o API Management estende as capacidades do AI Gateway para modelos Anthropic e Google Vertex AI. As organizações podem aplicar governança em runtime, controles de segurança, políticas de segurança de conteúdo, caching semântico, controle de tokens, logging, tracing e observabilidade em um conjunto mais amplo de provedores de IA.
Isso permite que as equipes de plataforma apliquem práticas de governança consistentes em ambientes multi-model, sem introduzir ferramentas de gerenciamento ou processos operacionais separados para cada provedor.
Como a observabilidade de tokens foi expandida para workloads de IA?
Entender o uso de IA está se tornando cada vez mais importante à medida que os provedores de modelo introduzem novos tipos de tokens além dos tradicionais tokens de prompt e completion.
O Azure API Management agora suporta métricas de tokens para todos os tipos de token, incluindo tokens cached, reasoning e thinking, com métricas disponíveis no Application Insights.
As organizações podem coletar dados de uso de tokens em múltiplos provedores e formatos de API, construir dashboards de custo mais precisos, melhorar o monitoramento de orçamento e obter visibilidade mais profunda sobre comportamentos emergentes dos modelos. À medida que os workloads de IA continuam a crescer, a observabilidade expandida de tokens ajuda a gerenciar melhor os custos, otimizar o uso e fortalecer a governança nas aplicações de IA.
Quais as melhorias na plataforma empresarial?
Junto com os investimentos focados em IA, a Microsoft continua expandindo as capacidades centrais da plataforma que as organizações usam para operar programas de API em escala.
O Azure API Management Premium v2 agora suporta múltiplos domínios customizados, permitindo expor APIs, portais do desenvolvedor e endpoints de gerenciamento sob múltiplas experiências de marca, mantendo a governança centralizada.
O Premium v2 e Standard v2 agora suportam wildcard custom hostnames, reduzindo significativamente a sobrecarga de gerenciamento de certificados e hostnames para ambientes de API em crescimento.
A Microsoft também expandiu o suporte a workspaces para o built-in gateway. As organizações podem agora adotar modelos de governança baseados em equipes e gerenciamento delegado de API em opções de deployment adicionais, enquanto se beneficiam das capacidades do gateway built-in, como deployments multi-região, hostnames customizados e conectividade Private Link.
Juntas, essas melhorias facilitam a escalada de programas de API mantendo a simplicidade operacional.
Perspectivas futuras
As APIs continuam sendo a base das aplicações modernas. Mas cada vez mais, elas não são os únicos ativos com os quais os desenvolvedores interagem. Modelos, agentes, ferramentas MCP e interações agente-a-agente estão se tornando componentes importantes das arquiteturas de aplicações empresariais. O desafio de governança não está mais limitado apenas às APIs.
Com esses anúncios do Build, o Azure API Management e o Azure API Center continuam expandindo a base de governança que as organizações usam, ajudando as equipes a descobrir, proteger, governar e observar APIs, modelos, agentes, ferramentas MCP e interações de IA por meio de uma experiência unificada de plataforma.
À medida que as organizações constroem a próxima geração de aplicações alimentadas por IA, a Microsoft se compromete a fornecer os controles de governança, segurança, visibilidade e operacionais necessários para executar esses sistemas com confiança em escala empresarial.
Perguntas Frequentes
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Como o Azure API Center ajuda a gerenciar agentes de IA?
O API Center agora permite registrar agentes diretamente no catálogo, sincronizar definições via Git e avaliar automaticamente a segurança e confiabilidade dos agentes usando um framework LLM-as-a-Judge, antes de publicá-los no catálogo corporativo. -
O que é a Unified Model API e por que ela é importante?
É uma API unificada em preview que permite padronizar o formato de chamada para diferentes provedores de IA (OpenAI, Anthropic, Google, etc.). O Azure API Management traduz as requisições internamente, facilitando o roteamento, failover e troca de modelos sem alterações no código do cliente. -
Quais provedores de IA agora são suportados pelo AI Gateway?
Além dos provedores já suportados, o AI Gateway do Azure API Management agora oferece suporte em GA para modelos Anthropic e Google Vertex AI, permitindo aplicar políticas de segurança, caching semântico, controle de tokens e observabilidade de forma consistente entre múltiplos provedores. -
Como a observabilidade de tokens foi expandida?
O Azure API Management agora monitora todos os tipos de tokens — incluindo cached, reasoning e thinking tokens — com métricas enviadas ao Application Insights. Isso permite dashboards de custo mais precisos e visibilidade sobre o comportamento dos modelos em produção.
Artigo originalmente publicado em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
