OpenAI, Anthropic, Alibaba e Hugging Face abrem mais quatro formatos para agentes. Construa o seu agente sobre os formatos, não sobre o fornecedor
By Surya Pratap
26 de outubro de 2026
7 min read
AI & Technology
26 de outubro de 2026
7 min read
Um formato neutro por camadaHover to exploreHá dois meses, a grande dúvida sobre as normas para agentes era se os protocolos com que os agentes falam entre si iriam estabilizar. Estabilizaram. Esta semana, a mesma fundação acolheu mais quatro projetos, e estes cobrem as peças que vivem dentro do seu próprio produto: a chamada ao modelo, as instruções que o agente segue, a máquina onde executa código e os ambientes onde o testa.
Este artigo baseia-se no anúncio da Agentic AI Foundation de 22 de outubro de 2026 e nos seus artigos sobre cada projeto, bem como na cobertura da Unite.AI. Os números de adoção são da própria fundação e não foram verificados de forma independente. A leitura a partir da secção 3 é minha.
A Agentic AI Foundation (AAIF) é o organismo da Linux Foundation que já aloja o MCP, o AGENTS.md e o A2A. A 22 de outubro, na AGNTCon + MCPCon North America, em San José, na Califórnia, anunciou quatro novos projetos:
A fundação arrancou em dezembro de 2025 com três projetos. Hoje aloja dez.
Organizada por camadas, a lista deixa de parecer uma sopa de siglas e passa a parecer uma pilha:
Os outros três, agentgateway, Agent Router e goose, giram à volta destes. O importante não é que todas as camadas estejam resolvidas. É que, na maioria, já existe um formato neutro óbvio, e esse formato não pertence ao fornecedor cujo modelo está a usar.
A API do modelo era a única camada em que todos os agentes tocavam e que nenhum organismo neutro governava. A partir desta semana, há um.
A maioria dos agentes em fase inicial é um produto preso a um único fornecedor de modelos. O MCP já tinha tornado as ferramentas portáveis. O que continuava proprietário era a própria chamada ao modelo: a forma do pedido, o modo como voltam as chamadas a ferramentas, os eventos de streaming. É aí que está o custo de mudar de fornecedor e, como a Replit mostrou na semana passada, é esse custo que decide se uma guerra de preços joga a seu favor.
O Open Responses aponta exatamente para aí. Nas palavras da fundação, com um endpoint compatível «o endpoint e o identificador do modelo passam a ser configuração». E não é teoria: segundo a fundação, o Databricks Model Serving já disponibiliza um endpoint Open Responses para Claude, Gemini e modelos abertos, traduzindo cada pedido para a API nativa de cada fornecedor, e o Vercel AI Gateway também disponibiliza um.
Duas ressalvas. Primeira: a forma comum é a forma da OpenAI. Para a portabilidade não há problema, mas significa que os fornecedores com funcionalidades diferentes chegam até si através de uma tradução, e a própria fundação pede aos programadores que reportem «onde se perde informação». Segunda: as funcionalidades próprias de cada fornecedor chegam como extensões com o seu próprio espaço de nomes, pelo que um prompt que dependa da extensão de um fornecedor não é portável só porque o pedido o é.
Coloque as chamadas ao modelo atrás de uma interface com a forma Responses. Quer chame os fornecedores diretamente, quer através de um gateway, escreva o ciclo do agente para uma única forma de pedido e resposta. Assim, um segundo fornecedor é uma alteração de configuração e uma ronda de avaliação, não uma reescrita.
Escreva o saber-fazer como skills, não como um único prompt de sistema gigante. As instruções, os exemplos e as verificações de uma tarefa, empacotados como skill, podem ser versionados, revistos e reutilizados entre produtos. Quem conhece o processo pode mantê-lo sem tocar no código do agente.
Execute o código do agente numa sandbox substituível. Se o seu agente executa comandos ou instala pacotes, nunca o faça no host. Encapsule a criação e a execução de sandboxes atrás de uma única interface, para que passar dos seus próprios contentores para um fornecedor alojado, ou o inverso, não mexa no agente.
Trate uma skill de terceiros como uma dependência. Uma skill pode conter scripts, e instalá-la dá-lhe os mesmos acessos do agente. Fixe versões e reveja o que instala. Uma das empresas citadas pela fundação submete cada skill recebida a revisão humana antes de chegar aos seus agentes.
Primeiro estabilizaram os protocolos
Cobrimos a primeira vaga em agosto, quando o A2A se juntou ao MCP e ao AGENTS.md na mesma fundação, e explicámos porque é que um transporte normalizado nada diz sobre se um agente acerta. Se já mantém um AGENTS.md, veja o que os maiores repositórios lá escrevem.
Que os números de adoção estão auditados. Mais de 70 plataformas, 1 milhão de skills e 280 milhões de instalações são números da fundação. Uma skill publicada não é o mesmo que uma skill útil.
Que «neutro» signifique que os fornecedores deixam de competir. Cada projeto foi contribuído por uma empresa que ganha se o formato se espalhar. Uma casa neutra muda quem governa um formato, não a razão por que foi oferecido.
Que o OpenSandbox torne seguro código não fiável. O artigo da fundação descreve a API e os ambientes de execução, não a robustez do isolamento. Isolar com contentores não é o mesmo que usar uma máquina virtual separada; confirme o que o seu ambiente garante de facto.
Que deva adotar os dez. Uma equipa de duas pessoas precisa de uma chamada ao modelo portável, de uma sandbox se o agente executar código e de um conjunto de avaliação. O resto pode esperar até que um cliente ou um parceiro o peça.
A 22 de outubro, a OpenAI, a Anthropic, a Alibaba e a Hugging Face levaram Open Responses, Agent Skills, OpenSandbox e OpenEnv para a Agentic AI Foundation, que aloja agora dez projetos. Juntamente com o MCP, o AGENTS.md e o A2A, quase todas as camadas de um agente têm já um formato neutro que nenhum fornecedor de modelos controla sozinho.
Para os fundadores, a consequência útil é que mudar de fornecedor fica mais barato. A camada que mais pesava nesse custo, a chamada ao modelo, é precisamente a que acabou de receber uma especificação neutra. Construa sobre estes formatos agora, enquanto o seu agente é pequeno, em vez de os encaixar depois, quando as suas próprias convenções já se tiverem espalhado por todo o código.
Este mês, coloque todas as chamadas ao modelo atrás de uma única interface com a forma Responses e corra o seu conjunto de avaliação num segundo fornecedor, transforme o seu prompt de sistema mais longo numa skill versionada e garanta que todo o código executado pelo seu agente passa por uma sandbox que poderia substituir.
Fontes: Agentic AI Foundation, 22 de outubro de 2026 — os quatro novos projetos, quem os contribuiu e a sua descrição, a lista dos dez projetos alojados e o crescimento desde os três do lançamento. Artigos da AAIF sobre Open Responses (o formato comum, o suporte do Databricks Model Serving e do Vercel AI Gateway, as extensões e a informação que se perde na tradução), Agent Skills (os números de plataformas, skills e instalações e o exemplo de revisão humana) e OpenSandbox (as API de ciclo de vida e de execução e os ambientes Docker e Kubernetes). Unite.AI — a descrição do OpenEnv e o contexto da AGNTCon + MCPCon. Linux Foundation — a criação da fundação em dezembro de 2025. A leitura das secções 3 a 5 é minha.
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