{"id":205378,"date":"2025-12-19T10:13:30","date_gmt":"2025-12-19T13:13:30","guid":{"rendered":"https:\/\/goias.gov.br\/ligo\/?p=205378"},"modified":"2025-12-22T11:21:40","modified_gmt":"2025-12-22T14:21:40","slug":"criando-agentes-inteligentes-com-google-adk-consumindo-modelos-llm-via-wso2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goias.gov.br\/ligo\/criando-agentes-inteligentes-com-google-adk-consumindo-modelos-llm-via-wso2\/","title":{"rendered":"Criando Agentes Inteligentes com Google ADK Consumindo Modelos LLM via WSO2"},"content":{"rendered":"
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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Com o avan\u00e7o dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs), cresce tamb\u00e9m a necessidade de utiliz\u00e1-los de forma segura, controlada e integrada<\/strong> aos ambientes corporativos e governamentais. Nesse cen\u00e1rio, apenas realizar chamadas diretas a um modelo de linguagem j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 suficiente para atender requisitos como governan\u00e7a, rastreabilidade, controle de acesso e reutiliza\u00e7\u00e3o de l\u00f3gica de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Este material apresenta, de forma gradual e pr\u00e1tica, como criar agentes inteligentes utilizando o Google ADK (Agent Development Kit)<\/strong>, consumindo modelos de linguagem disponibilizados por meio do WSO2<\/strong>, plataforma amplamente adotada para gerenciamento e exposi\u00e7\u00e3o de APIs no Estado de Goi\u00e1s. A proposta \u00e9 mostrar como sair de um uso simples de LLMs e evoluir para agentes capazes de tomar decis\u00f5es, utilizar ferramentas e interagir com sistemas externos de maneira estruturada.<\/p>\n\n\n\n

Ao longo do passo a passo, ser\u00e3o abordados conceitos fundamentais, arquitetura da solu\u00e7\u00e3o e exemplos pr\u00e1ticos de c\u00f3digo, sempre com foco em um cen\u00e1rio real: modelos de linguagem protegidos por um gateway corporativo, com autentica\u00e7\u00e3o, seguran\u00e7a e pol\u00edticas de uso. O objetivo \u00e9 fornecer uma base s\u00f3lida para desenvolvedores que desejam criar agentes mais robustos, previs\u00edveis e alinhados \u00e0s necessidades de ambientes institucionais.<\/p>\n\n\n\n

Antes de avan\u00e7ar para a parte pr\u00e1tica, \u00e9 importante estabelecer alguns conceitos fundamentais<\/strong> que servem de base para todo o restante do material. Termos como LLM<\/em>, agente<\/em>, Google ADK<\/em> e WSO2<\/em> aparecem com frequ\u00eancia ao longo do texto e, embora estejam relacionados, representam pap\u00e9is distintos dentro da arquitetura proposta.<\/p>\n\n\n\n

Nesta se\u00e7\u00e3o, ser\u00e1 apresentada uma vis\u00e3o geral sobre a diferen\u00e7a entre o uso de um modelo de linguagem simples e a constru\u00e7\u00e3o de um agente, al\u00e9m de uma explica\u00e7\u00e3o objetiva sobre o que \u00e9 o Google ADK e como o WSO2 se encaixa nesse contexto. O objetivo \u00e9 garantir um entendimento comum antes de partir para a implementa\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica dos agentes.<\/p>\n\n\n\n

Diferen\u00e7a entre um LLM simples e um agente<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um LLM simples<\/strong> \u00e9, basicamente, uma chamada direta a um modelo de linguagem:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Voc\u00ea envia um prompt<\/li>\n\n\n\n
  • O modelo gera uma resposta<\/li>\n\n\n\n
  • A intera\u00e7\u00e3o termina ali<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Esse modelo funciona bem para tarefas isoladas, como responder perguntas, resumir textos ou gerar conte\u00fado, mas ele n\u00e3o possui consci\u00eancia de contexto, objetivo ou capacidade de a\u00e7\u00e3o estruturada<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    J\u00e1 um agente<\/strong> \u00e9 uma entidade que utiliza um LLM como parte do seu funcionamento, mas vai al\u00e9m:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Ele possui instru\u00e7\u00f5es claras de comportamento<\/strong><\/li>\n\n\n\n
    • Pode decidir quando usar ferramentas externas<\/strong><\/li>\n\n\n\n
    • Pode executar m\u00faltiplos passos para chegar a uma resposta<\/li>\n\n\n\n
    • Mant\u00e9m um fluxo l\u00f3gico mais controlado<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Em outras palavras:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • LLM<\/strong> \u2192 responde<\/li>\n\n\n\n
      • Agente<\/strong> \u2192 analisa, decide, age e responde<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        O Google ADK permite justamente essa evolu\u00e7\u00e3o: sair de chamadas simples a modelos e criar agentes que operam de forma mais pr\u00f3xima a um assistente inteligente real, especialmente quando integrados a APIs corporativas, sistemas internos e modelos protegidos por plataformas como o WSO2.<\/p>\n\n\n

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        \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

        O que \u00e9 o Google ADK (Agent Development Kit)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        O Google ADK (Agent Development Kit)<\/strong> \u00e9 um framework criado para facilitar o desenvolvimento de agentes inteligentes<\/strong>, ou seja, aplica\u00e7\u00f5es baseadas em modelos de linguagem que n\u00e3o apenas respondem perguntas, mas tomam decis\u00f5es<\/strong>, utilizam ferramentas<\/strong>, executam a\u00e7\u00f5es<\/strong> e seguem regras de comportamento<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

        Diferente de uma simples chamada a um modelo de linguagem, o ADK fornece uma estrutura para:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Definir instru\u00e7\u00f5es e objetivos<\/strong> do agente<\/li>\n\n\n\n
        • Controlar quando e como ferramentas externas s\u00e3o utilizadas<\/strong><\/li>\n\n\n\n
        • Organizar o fluxo de execu\u00e7\u00e3o do agente<\/li>\n\n\n\n
        • Evitar que toda a l\u00f3gica fique concentrada apenas em prompts<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Na pr\u00e1tica, o ADK funciona como uma \u201ccamada de orquestra\u00e7\u00e3o\u201d sobre um modelo de linguagem. Ele n\u00e3o substitui o LLM, mas define como o LLM deve se comportar dentro de um contexto mais amplo<\/strong>, permitindo a cria\u00e7\u00e3o de agentes mais previs\u00edveis, reutiliz\u00e1veis e control\u00e1veis.<\/p>\n\n\n

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          \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

          O que \u00e9 o WSO2<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

          O WSO2<\/strong> \u00e9 uma plataforma de gerenciamento de APIs e integra\u00e7\u00e3o<\/strong>, muito utilizada em ambientes corporativos e governamentais por oferecer controle, seguran\u00e7a e governan\u00e7a no consumo de servi\u00e7os.<\/p>\n\n\n\n

          No contexto de modelos de linguagem, o WSO2 atua como um gateway<\/strong> entre as aplica\u00e7\u00f5es consumidoras (como agentes criados com o Google ADK) e os modelos LLM propriamente ditos. Isso significa que:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          • O acesso aos modelos \u00e9 feito via APIs padronizadas<\/strong><\/li>\n\n\n\n
          • Existe controle de autentica\u00e7\u00e3o e autoriza\u00e7\u00e3o<\/strong>, geralmente via OAuth2<\/li>\n\n\n\n
          • \u00c9 poss\u00edvel aplicar pol\u00edticas de seguran\u00e7a<\/strong>, limites de uso e auditoria<\/li>\n\n\n\n
          • Os modelos n\u00e3o ficam expostos diretamente \u00e0 internet<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Em ambientes como o do Estado de Goi\u00e1s, essa abordagem \u00e9 fundamental para garantir que o uso de modelos de IA siga requisitos de seguran\u00e7a, conformidade e rastreabilidade.<\/p>\n\n\n\n

            Hora de por a m\u00e3o na massa.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

            Pr\u00e9-requisitos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Lista clara para evitar frustra\u00e7\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Python 3.10+<\/li>\n\n\n\n
            • pip<\/li>\n\n\n\n
            • Acesso ao endpoint do modelo no WSO2<\/li>\n\n\n\n
            • Client ID \/ Client Secret (OAuth2)<\/li>\n\n\n\n
            • Ambiente virtual (opcional, mas recomendado)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
              <\/circle><\/circle><\/circle><\/g><\/svg><\/span>