Introdução
Os agentes de IA estão rapidamente a tornar-se uma camada central de execução dentro das organizações modernas — gerindo suporte, recuperação de conhecimento, apoio à decisão e fluxos de trabalho operacionais.
Mas existe uma lacuna crescente entre as demos de agentes e agentes que conseguem sobreviver à realidade empresarial: governação, escala, segurança, observabilidade e integração com sistemas reais.
É aqui que entra o Vertex AI Agent Builder .
Este artigo explora o que é realmente o Vertex AI Agent Builder, como funciona por trás do capot e — mais importante ainda — quando faz sentido do ponto de vista da engenharia e arquitetura
Porque é que a "engenharia de agentes" está a tornar-se uma disciplina distinta
Os primeiros agentes de IA eram, na sua maioria:
Prompt + LLM
Alguma recuperação
Talvez uma ou duas chamadas de ferramenta
Essa abordagem desmorona-se rapidamente na produção.
Sistemas agentes do mundo real precisam:
Orquestração determinística
Memória entre sessões
Acesso seguro a sistemas empresariais
Observabilidade e auditabilidade
Limites claros de permissões
Por outras palavras, a engenharia de agentes assemelha-se muito mais à engenharia de sistemas distribuídos do que à engenharia de prompts.
O Vertex AI Agent Builder posiciona-se claramente nesse espaço.
Porque é que a "engenharia de agentes" está a tornar-se uma disciplina distinta
Os primeiros agentes de IA eram, na sua maioria:
Prompt + LLM
Alguma recuperação
Talvez uma ou duas chamadas de ferramenta
Essa abordagem desmorona-se rapidamente na produção.
Sistemas agentes do mundo real precisam:
Orquestração determinística
Memória entre sessões
Acesso seguro a sistemas empresariais
Observabilidade e auditabilidade
Limites claros de permissões
Por outras palavras, a engenharia de agentes assemelha-se muito mais à engenharia de sistemas distribuídos do que à engenharia de prompts.
O Vertex AI Agent Builder posiciona-se claramente nesse espaço.
O que é o Vertex AI Agent Builder?
O Vertex AI Agent Builder é a plataforma empresarial de nível completo da Google Cloud para construir, implementar e governar agentes de IA.
Situa-se dentro do Google Cloud e expande o ecossistema mais amplo da Vertex AI com primitivas construídas de raiz para sistemas agentes.
A um nível geral, permite às equipas:
Construir agentes com raciocínio estruturado e uso de ferramentas
Respostas terrestres em dados proprietários e em tempo real
Orquestrar fluxos de trabalho multi-agente
Implementar agentes num runtime gerido e escalável
Aplicar governação de nível empresarial e controlos de acesso
Isto não é um framework de chatbot.
É infraestrutura de agentes.
Componentes Essenciais (A partir de uma Perspetiva de Engenharia)
1. Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK)
O Kit de Desenvolvimento de Agentes fornece uma estrutura de alto nível para definir agentes em Python ou Java, frequentemente com menos de 100 linhas de código.
O que importa aqui não é a brevidade — é o controlo.
O ADK permite-lhe:
Defina instruções explícitas de agente
Invocação da ferramenta de controlo
Etapas de raciocínio orquestrado deterministicamente
Compor agentes em fluxos de trabalho
Isto faz com que o comportamento do agente passe de emergente para engenheirado.
2. Agent Engine (Runtime Gerido)
Uma vez definidos, os agentes funcionam no Agent Engine — um tempo de execução totalmente gerido e serverless.
Do ponto de vista da infraestrutura, isto dá-lhe:
Escalonamento automático (vCPU / memória)
Memória ao nível da sessão e de longo prazo
Ambientes de execução seguros
Registo e rastreio incorporados
Crucialmente, a gestão do estado é tratada por si, que é uma das partes mais difíceis dos sistemas de agentes de produção.
3. Enraizamento Nativo e RAG
O Vertex AI Agent Builder tem um grounding de primeira classe, não uma recuperação acoplada.
Os agentes podem estar ancorados em:
Dados empresariais (via Pesquisa por IA de Vértices ou Pesquisa Vetorial)
Pesquisa Google
Google Maps (experimental, mas poderoso para casos de uso geográfico)
Isto importa porque o grounding não se resume apenas à precisão — trata-se de confiança, auditabilidade e defensabilidade regulatória.
4. Orquestração Multi-Agente (Agent2Agent)
Um dos aspetos mais orientados para o futuro é o suporte ao Agent2Agent (A2A) — um protocolo aberto para comunicação entre agentes.
Isto permite:
Interoperabilidade entre frameworks (LangChain, LangGraph, CrewAI)
Agentes especializados a colaborar em tarefas
Separação clara de responsabilidades entre agentes
Arquitetonicamente, isto espelha o pensamento dos microserviços — mas para sistemas de raciocínio.
5. Ferramentas e Integração Empresarial
Logo de uso, a plataforma inclui 100+ conectores para sistemas empresariais:
Jira
Salesforce
ServiceNow
APIs internas (via Apigee)
É aqui que muitos frameworks de agentes falham — fricção de integração.
O Vertex AI Agent Builder trata a integração como uma preocupação de primeira classe.
Construir, Escalar, Governar: O Modelo Operacional
A Google enquadra a plataforma num ciclo de vida de Build → Scale → Govern . Esse enquadramento vale a pena ser analisado.
Construir
Os engenheiros definem:
Instruções do agente
Ferramentas (APIs, RAG, pesquisa)
Modelos (Gemini ou outros via Model Garden)
Isto pode ser feito:
Em código (ADK)
Visualmente via Vertex AI Studio
Através de configurações sem código para testes iniciais
Escala
A implantação no Agent Engine abstrai:
Provisão de infraestruturas
Persistência da sessão
Manipulação em concorrência
Do ponto de vista da engenharia de plataformas, isto reduz drasticamente a sobrecarga operacional.
Governar
A governação é onde a adoção empresarial normalmente estagna — e onde o Vertex AI Agent Builder é mais forte.
Controlos-chave incluem:
Permissões baseadas em IAM
Rastreio de execução
Aplicação de políticas através de Armadura Modelo
Limpar os registos de auditoria para as ações dos agentes
Isto torna os agentes implementáveis em ambientes regulados, não apenas em laboratórios de inovação.
Casos de Uso Empresariais Comuns
Apoio ao Cliente e Autoatendimento
Agentes que:
Responder a perguntas usando documentação interna
Realizar ações autenticadas (reembolsos, cancelamentos)
Escalar inteligentemente para os humanos
Isto é automação de processos, não chat.
Acesso ao Conhecimento Interno
Consulta em linguagem natural ao longo de:
Google Drive
Slack
BigQuery
Documentação interna
Transformando efetivamente sistemas de conhecimento fragmentados numa única interface conversacional.
Fluxos de Trabalho Operacionais
Processos em múltiplas etapas, tais como:
Integração de RH
Aprovações de aquisição
Encaminhamento de documentos
Aqui, os agentes atuam como condutores de fluxo de trabalho, não apenas como assistentes.
Inteligência Geoespacial e Logística
Usar o aterramento do Google Maps para:
Otimização de rotas
Planeamento consciente da localização
Apoio logístico e de viagens
Isto ainda está a emergir — mas é singularmente poderoso dentro do ecossistema da Google.
Como prototipar rapidamente (sem engenharia pesada)
O Google oferece múltiplos pontos de entrada dependendo da maturidade:
Início sem código
Utilizando o Vertex AI Search & Conversation, as equipas podem:
Aponte para um site ou repositório de documentos
Teste instantaneamente a pesquisa ou chat alimentado por RAG
Ideal para validação, não para arquitetura final.
Vertex AI Studio
O separador Agente permite a configuração visual de:
Instruções do sistema
Ferramentas
Fontes de aterramento
Ótimo para colaboração entre produto, UX e engenharia.
Agent Garden and Labs
O Agent Garden da Google inclui padrões de referência e modelos para:
Bots de retalho
Agentes do conhecimento
Fluxos de trabalho de sumarização
Estes são pontos de partida úteis para equipas de engenharia.
Onde se encaixa o Vertex AI Agent Builder (e onde não encaixa)
É uma escolha forte se:
Já estão no Google Cloud
Necessidade de governação de nível empresarial
Quero infraestrutura gerida
Estão a construir agentes que tocam sistemas reais
Provavelmente é exagero se tu:
Estão a prototipar sozinhos
Só preciso de um chatbot simples
Quero máxima flexibilidade ao nível do framework
Isto é engenharia de plataformas, não ferramentas de experimentação.
Considerações Finais: De Chatbots a Plataformas de Agentes
A mudança que estamos a ver não é do chat para os agentes — é das ferramentas para as plataformas.
O Vertex AI Agent Builder reflete essa mudança:
Agentes como sistemas de longa duração
IA como parte da arquitetura operacional
Governação como uma restrição de design, não como um pensamento tardio
Para os líderes de engenharia, isto é um sinal:
Os sistemas de agentes estão a tornar-se infraestruturas essenciais, e as ferramentas estão finalmente a recuperar o atraso.
Perguntas Frequentes
1. O Vertex AI Agent Builder é apenas para modelos Gemini?
Não. Embora o Gemini esteja profundamente integrado, pode selecionar outros modelos através do Vertex Model Garden.
2. Pode substituir o LangChain ou o LangGraph?
Não exatamente. Pode interoperar com eles através do Agent2Agent, mas foca-se mais em tempo de execução, governação e escala.
3. Isto é adequado para indústrias reguladas?
Sim — governação, IAM e auditabilidade são características centrais de design.
4. Quão madura é a orquestração multi-agente?
Ainda em evolução, mas a direção arquitetónica é clara e alinhada com o empreendedorismo.
