Amazon, Microsoft, OpenAI e Vercel apoiam padrão para plugins de agentes de IA

Grandes empresas de inteligência artificial e desenvolvimento de software estão apoiando um novo padrão aberto para facilitar a portabilidade de ferramentas e habilidades entre diferentes plataformas de agentes de IA. Batizado de Agent Plugins 1.0, o formato pretende permitir que desenvolvedores criem uma capacidade uma única vez e possam reutilizá-la em diferentes agentes compatíveis.

A especificação inicial foi publicada pela Vercel com contribuições de Amazon, Cursor, Microsoft e OpenAI, que também comprometeram engenheiros com o desenvolvimento do projeto. A iniciativa foi rapidamente acolhida pela Agentic AI Foundation (AAIF), ligada à Linux Foundation, embora seja administrada como uma entidade independente.

O Agent Plugins 1.0 define uma estrutura padronizada de diretórios para reunir as ferramentas e habilidades utilizadas por um agente. O projeto se apoia em dois padrões já existentes: o Model Context Protocol (MCP), administrado pela AAIF, e o Agent Skills, padrão aberto originalmente desenvolvido pela Anthropic em 2025.

Cada tecnologia desempenha uma função diferente. O Agent Skills contém instruções que definem como um agente deve executar determinada tarefa, enquanto o MCP fornece conectividade com recursos externos, como bancos de dados, APIs e scripts. O Agent Plugins reúne essas capacidades em um único pacote portátil.

Na prática, a proposta é estabelecer para agentes de IA uma lógica semelhante ao conceito de "escreva uma vez, execute em qualquer lugar". Um plugin poderia, em teoria, ser transferido entre diferentes plataformas sem exigir que suas habilidades e integrações fossem reconstruídas para cada ambiente.

A interface com o usuário, os limites de segurança e os marketplaces para distribuição dos plugins continuam sob responsabilidade de cada plataforma. Segundo o projeto, VS Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT, Codex e Kiro já oferecem suporte ao padrão.

A estrutura segue uma abordagem baseada no próprio sistema de arquivos. Cada plugin possui um diretório principal acompanhado por um pequeno manifesto e um schema. O manifesto registra informações como nome, versão e esquema do plugin em JSON.

As instruções do agente ficam armazenadas no subdiretório skills, enquanto a configuração do servidor MCP é mantida em um arquivo mcp.json. Desenvolvedores também podem utilizar um diretório de namespace para extensões específicas de determinada plataforma.

Essa separação foi projetada para manter o formato principal previsível sem incorporar imediatamente cada nova funcionalidade experimental criada pelas diferentes plataformas de agentes. Extensões podem ser adicionadas ao namespace, embora isso não garanta que permaneçam portáveis entre diferentes clientes.

Para a versão 1.0, os responsáveis optaram deliberadamente por manter o escopo limitado. Funcionalidades experimentais poderão ser avaliadas para versões futuras, dependendo da adoção e da evolução do ecossistema.

O Agent Plugins será administrado por um modelo aberto de governança, com um comitê técnico independente responsável pela evolução da especificação e pela análise de contribuições públicas. Atualmente, engenheiros de Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI e Vercel fazem parte da equipe principal de desenvolvimento. A especificação utiliza a licença Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0).

A iniciativa faz parte de um movimento mais amplo de padronização da infraestrutura para agentes de IA. O Google transferiu seu protocolo Agent2Agent (A2A), desenvolvido para comunicação entre agentes, para a AAIF e também trabalha no Agentic Resource Discovery, uma especificação voltada à descoberta de ferramentas disponíveis na web.

A própria AAIF mantém outro projeto complementar chamado Skills Over MCP, que propõe distribuir habilidades diretamente por meio de servidores MCP. A abordagem difere do Agent Plugins principalmente na forma como os componentes são empacotados e distribuídos.

Com diferentes propostas ainda em desenvolvimento, o Agent Plugins 1.0 tenta resolver uma questão central do mercado emergente de agentes de IA: evitar que ferramentas, integrações e instruções precisem ser reconstruídas sempre que um desenvolvedor muda de plataforma.