Um Agente de IA possui a seguinte estrutura:
- Model
- Prompt
- Tools
Um Agente é zero determinístico, ele roda 100% com base na interpretacao do modelo LLM
Eu poderia ter utilizado o modelo gemini-2.0-flash, mas é pago, então usei o gemma3:12b, que é OpenSource
Para isso, precisei baixar o modelo na minha máquina, fiz isso utilizando ollama
O Google centralizou todo o debug nesse frontend que sobe na porta 8000:
Por baixo dos panos, ele está trabalhando com eventos, o que traféga por parte do ADK é um grande JSON:
E na Request enviada para o modelo, o usuário enviou um "Olá", mas o Agente envia o Prompt todo para o modelo
Tools são as habilidades, o que o Agente é capaz de fazer, sem uma Tool, o Agente é apenas um Assistente Conversacional, com habilidades para alterar estado, ele se torna um Agente
No início, criei o Agente sem nenhuma tool
Consequentemente, o Agente sem internet, estava respondendo com base em 16 de maio, a data em que o modelo foi treinado, para corrigir isso, criei uma tool para buscar a resposta diretamente do Google, se conectando com a internet
+ from google.adk.tools import google_search
root_agent = Agent(
name="previsao_do_tempo",
description="Agente para previsão do tempo",
model=LiteLlm(model="ollama/gemma3:12b"),
instruction=prompt,
+ tools=[google_search],
)Com isso, podemos ver que o Agente responde sobre a previsão do tempo, da forma mais atualizada possível
ollama serve #sobe o ollama localmente
ollama run gemma3:12b
adk web
pip install google-adk
pip install litellm
Níveis de Agentes IA:
- Nível 0: você mesmo codando as chamadas à LLM, traçando os caminhos na mão
- Nível 1: LangChain facilita comunicação com APIs
- Nível 2: LangGraph orquestra as chamadas nas APIs via low-code
- Nível 3: Google ADK, framework para construção de sistemas 'agênticos'
Tanto Agentes de IA quanto MCPs estão sendo utilizados em praticamente todos os processos automáticos, seja em pipelines CI/CD, chatbots ou workflows com N8N, que, por mais que pareçam revolucionários à primeira vista, não representam uma transformação tão profunda quanto o hype sugere
Porque esses workflows automatizados, como conectar um Google Spreadsheet ao WhatsApp, registrar respostas na planilha e disparar e-mails para todos os contatos, já existem há bastante tempo, quem atua com Marketing Digital sabe disso
A verdadeira novidade agora é que estamos inserindo IAs conversacionais nesses fluxos para auxiliar na tomada de decisão
Como sempre, o hype está mais na embalagem do que na real transformação
Mas sim: Agentes de IA estão presentes em quase todo processo automático e, mais do que isso, estão mudando a forma como usuários interagem com sistemas
Pois MCP não é apenas um novo protocolo, é um novo paradigma. A promessa é que usuários manipulem dados e interajam com nossos sistemas não mais através de um frontend tradicional, mas via chat. Será que a influência das LLMs é tão forte assim? O futuro dirá…
