A Linux Foundation anunciou a criação da AAIF (Agentic AI Foundation) para coordenar o desenvolvimento de três tecnologias essenciais para inteligência artificial. A iniciativa, estabelecida na última terça-feira (9), reúne empresas como OpenAI, Anthropic e Block para padronizar o Model Context Protocol (MCP), AGENTS.md e goose, visando assim maior interoperabilidade entre diferentes sistemas de IA.
A fundação surge em momento estratégico para o setor tecnológico, que direciona investimentos para o desenvolvimento de agentes de IA.
As três tecnologias selecionadas já ganharam popularidade na indústria e podem se tornar referências para futuros avanços, conforme reportado pelo Ars Technica, que acompanha de perto os desenvolvimentos no setor de tecnologia.
Padronização em ambiente competitivo
A AAIF responde à necessidade de estabelecer padrões comuns em um cenário onde diversas empresas competem para transformar conceitos de IA em produtos concretos. Entre as várias ferramentas desenvolvidas por diferentes companhias, estas três tecnologias se destacaram.
O MCP, disponibilizado como código aberto pela Anthropic há aproximadamente um ano, é a mais conhecida das três. Seu objetivo é criar uma conexão padronizada entre agentes de IA e fontes de dados, sendo frequentemente comparado a uma “porta USB-C para IA”.
Assim, esta abordagem permite que desenvolvedores conectem seus sistemas a qualquer servidor compatível, eliminando a necessidade de integrações específicas.
Adoção crescente no mercado
A implementação do MCP tem se expandido por todo o setor. A Google incorporou suporte ao protocolo em suas ferramentas de desenvolvimento durante o evento I/O 2025. Além disso, vários de seus produtos agora incluem servidores MCP para facilitar o acesso a dados. A OpenAI também adotou o protocolo alguns meses após seu lançamento inicial.
Um exemplo prático é o Pebble Index 01, que utiliza um modelo LLM local para processar notas de voz e oferece suporte ao MCP para personalização pelo usuário.
Vinesh Sukumar, responsável por produtos de IA na Qualcomm, explicou: “Muitas tarefas de produtividade e conteúdo são totalmente viáveis na borda. Com o MCP, você tem um acordo com vários provedores de serviços em nuvem para qualquer tipo de tarefa complexa a ser concluída.”
Tecnologias complementares
A ferramenta goose, contribuição da empresa Block (proprietária do Square), estreou no primeiro semestre de 2025. Trata-se de um agente de código aberto personalizável para programação, projetado para funcionar tanto localmente quanto na nuvem, compatível com qualquer modelo LLM escolhido pelo usuário e com suporte integrado ao MCP.
Por outro lado, o AGENTS.md, desenvolvido pela OpenAI e anunciado em agosto de 2025, é a mais recente das três tecnologias. Consiste em um arquivo readme baseado em markdown criado para orientar o comportamento de agentes de codificação de IA de forma mais previsível.
Desafios e perspectivas
A evolução cronológica dessas tecnologias demonstra a velocidade das mudanças no cenário tecnológico. Mesmo para o MCP, a ferramenta mais amplamente adotada entre as três, ainda existem desafios a serem superados, como, por exemplo, o gerenciamento de tecnologias básicas como OAuth.
A Linux Foundation tem experiência na coordenação de projetos de código aberto. Em 2015, a organização formou a Cloud Native Computing Foundation (CNCF) para apoiar o Kubernetes do Google, projeto que desde então integrou dezenas de ferramentas de computação em nuvem.
Diferentemente do Kubernetes, que já era uma tecnologia consolidada quando foi disponibilizada amplamente, as tecnologias de IA atualmente em desenvolvimento, como MCP ou AGENTS.md, ainda não têm sua relevância a longo prazo confirmada.
Porém, apesar das incertezas, o setor demonstra comprometimento com estas iniciativas. Além das empresas que contribuem com suas ferramentas, a AAIF conta com o apoio de várias organizações de tecnologia, incluindo, por exemplo, Amazon, Google, Cloudflare e Microsoft.
A Linux Foundation afirma que seu objetivo é conduzir estas tecnologias em nome da abertura e transparência. Isso embora possa acabar acumulando diversas ferramentas de IA em estágio inicial neste processo.
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