Microsoft com o MAF e Google com o ADK – Duas Estratégias e o Mesmo Futuro dos Agentes de IA
O Microsoft Agent Framework e o Google ADK compartilham o objetivo de democratizar o desenvolvimento de agentes de IA, mas partem de origens e filosofias distintas que resultam em propostas diferenciadas para públicos específicos. A Microsoft apostou na unificação de ferramentas maduras, herdando a robustez enterprise do Semantic Kernel e a flexibilidade multi-agentes do AutoGen, priorizando o ecossistema .NET e a integração com Azure. O Google construiu o ADK como projeto greenfield, sem bagagem de predecessores, focando em práticas de engenharia de software convencionais e oferecendo suporte nativo a três linguagens desde o primeiro dia. A escolha entre os frameworks não se resume a qual é tecnicamente superior, mas qual se alinha melhor com a stack existente, o ecossistema cloud preferido e o perfil da equipe de desenvolvimento.
Insights
- O Microsoft Agent Framework e o Google ADK compartilham o objetivo de democratizar o desenvolvimento de agentes de IA, mas partem de filosofias e ecossistemas distintos
- A Microsoft aposta na unificação de Semantic Kernel e AutoGen, priorizando o ecossistema .NET e a integração com Azure
- O Google posiciona o ADK como ferramenta de engenharia de software convencional, com suporte nativo a Python, Go e Java
- A escolha entre os frameworks deve considerar stack tecnológico existente, ecossistema cloud preferido e perfil da equipe de desenvolvimento
- Ambos os frameworks estão em evolução ativa e a decisão de hoje pode precisar ser reavaliada conforme o mercado amadurece
Este artigo inaugura uma série sobre SDKs de desenvolvimento de agentes de IA
Antes de tudo, é importante contextualizar o propósito desta análise. Este artigo faz parte de uma série onde exploramos as principais SDKs para desenvolvimento de agentes de IA disponíveis no mercado. Nos artigos anteriores, examinamos em profundidade o Microsoft Agent Framework e o Google Agent Development Kit individualmente. Agora, colocamos os dois lado a lado.
O objetivo não é declarar um vencedor. Seria intelectualmente desonesto e praticamente inútil afirmar que um framework é universalmente melhor que o outro. Cada um foi construído com premissas diferentes, para públicos diferentes, dentro de ecossistemas diferentes. O que funciona perfeitamente para uma organização pode ser inadequado para outra.
O que este artigo oferece é uma análise estruturada que permite a tomadores de decisão avaliar qual framework se alinha melhor com o contexto específico da sua organização. Consideramos fatores técnicos como linguagens suportadas e arquitetura, fatores operacionais como opções de deployment e integração com cloud, e fatores estratégicos como direção de evolução e posicionamento no mercado.
A honestidade exige reconhecer que ambos os frameworks são relativamente novos e estão em evolução rápida. Características que destacamos hoje podem mudar amanhã. Lacunas que apontamos podem ser preenchidas em versões futuras. A análise reflete o estado atual, não uma verdade permanente.
A origem e evolução de cada framework revela prioridades diferentes
O Microsoft Agent Framework surge da consolidação de ferramentas existentes
A Microsoft não começou do zero. O Agent Framework é explicitamente posicionado como a evolução e unificação do Semantic Kernel e do AutoGen, dois projetos que já tinham adoção significativa na comunidade. Essa herança é tanto força quanto responsabilidade.
O Semantic Kernel conquistou desenvolvedores .NET oferecendo abstrações elegantes para integrar modelos de linguagem em aplicações existentes. Conceitos como plugins, memória semântica e planejadores permitiram que times adicionassem capacidades de IA a sistemas sem reescrever tudo do zero. A maturidade e estabilidade do Semantic Kernel atraíram adoção enterprise.
O AutoGen seguiu caminho diferente, focando em cenários de múltiplos agentes colaborando. Pesquisadores e prototipadores gravitaram para o AutoGen pela flexibilidade em experimentar com orquestrações complexas. O framework era mais experimental, mais voltado para exploração de possibilidades do que para produção imediata.
O Agent Framework busca unificar essas duas vertentes. Da perspectiva de features, isso significa combinar a robustez enterprise do Semantic Kernel com a flexibilidade multi-agentes do AutoGen. Da perspectiva de comunidade, significa migrar duas bases de usuários para uma nova plataforma, com todas as fricções que isso envolve.
A vantagem dessa abordagem é maturidade relativa. Muitos problemas já foram enfrentados e resolvidos nos frameworks predecessores. Padrões de uso já foram estabelecidos. Documentação e exemplos já existem. Times que conhecem Semantic Kernel ou AutoGen encontrarão familiaridade no Agent Framework.
O Google ADK nasce como Projeto greenfield com foco em engenharia de software
O Google tomou caminho diferente. O ADK foi construído como projeto novo, sem a bagagem de predecessores. A filosofia declarada é transformar desenvolvimento de agentes em algo tão familiar quanto desenvolvimento de software convencional.
Essa liberdade de começar do zero permitiu decisões de design mais coerentes. A arquitetura não carrega compromissos com decisões passadas. As abstrações foram projetadas especificamente para agentes, não adaptadas de outros contextos. O resultado é um framework que se sente mais unificado em sua visão.
A contrapartida é menor maturidade. O ADK não teve anos de uso em produção para revelar falhas e casos de borda. A comunidade ainda está se formando. Documentação e exemplos, embora crescendo, são menos abundantes que os disponíveis para ferramentas Microsoft.
A decisão de suportar Python, Go e Java desde o lançamento demonstra ambição de alcance amplo. Diferente de frameworks que prometem suporte futuro a outras linguagens, o ADK chegou com SDKs funcionais para três ecossistemas distintos. Isso reduz risco de adoção para times fora do mundo Python.
A Arquitetura de agentes segue padrões similares com aspectos importantes
Ambos os frameworks organizam-se em torno do conceito de agentes como unidades de processamento autônomas, mas a implementação específica varia.
A classificação de tipos de agentes difere entre os frameworks
O Microsoft Agent Framework estrutura-se em dois pilares principais: Agentes de IA e Fluxos de Trabalho. Agentes de IA são entidades individuais que usam LLMs para processar entradas e tomar decisões. Fluxos de Trabalho são estruturas que orquestram múltiplos agentes e funções em sequências coordenadas. A distinção é clara: agentes fazem trabalho, fluxos coordenam agentes.
O Google ADK adota uma taxonomia diferente com três categorias: LLM Agents para raciocínio dinâmico baseado em modelos de linguagem, Workflow Agents para execução determinística e previsível, e Custom Agents para lógica personalizada. A diferença principal é que Workflow Agents no ADK são um tipo de agente, não uma estrutura separada.
Na prática, as capacidades são similares. Ambos permitem criar agentes individuais inteligentes e orquestrar múltiplos agentes em sequências ou paralelo. A diferença está mais na organização conceitual do que nas possibilidades concretas. Times escolherão a abordagem que melhor ressoa com seu modelo mental de como sistemas de agentes devem funcionar.
O suporte a orquestração multi-agentes é comparável
Tanto o Microsoft Agent Framework quanto o Google ADK reconhecem que sistemas de agentes reais frequentemente requerem múltiplos agentes colaborando. Ambos oferecem mecanismos para composição e coordenação.
O Agent Framework implementa orquestração através de Fluxos de Trabalho baseados em grafos. Cada nó do grafo pode ser um agente ou função, e as arestas definem dependências e fluxo de execução. Essa estrutura permite padrões sofisticados incluindo roteamento condicional, execução paralela e checkpointing para processos de longa duração.
O ADK implementa orquestração tanto através de Workflow Agents dedicados quanto através de composição hierárquica. Um agente pode ter sub-agentes, que por sua vez podem ter seus próprios sub-agentes. Agentes podem também ser usados como ferramentas de outros agentes, permitindo delegação dinâmica.
A abordagem de checkpointing do Agent Framework é diferencial para processos enterprise de longa duração. A capacidade de salvar estado e retomar após falhas é crucial em cenários onde processos levam horas ou dias. O ADK não enfatiza esse aspecto na mesma medida, posicionando-se talvez para casos de uso com interações mais curtas.
As linguagens de programação suportadas refletem públicos-alvo distintos
O Microsoft Agent Framework prioriza .NET com Python como segunda opção
A Microsoft oferece suporte a duas linguagens: .NET e Python. A ordem não é acidental. O framework é desenvolvido primariamente com .NET em mente, com Python como opção para alcançar a comunidade de machine learning e data science.
Para organizações com stack .NET existente, essa priorização é vantagem clara. Os exemplos, a documentação e os padrões assumem contexto .NET. A integração com ASP.NET, Entity Framework e outras tecnologias Microsoft é natural. Desenvolvedores .NET se sentirão em casa.
O suporte a Python, embora funcional, pode não oferecer a mesma experiência refinada. Organizações que escolhem Python com o Agent Framework devem avaliar se a experiência atende suas expectativas ou se a comunidade Python estaria melhor servida por outras opções.
O Google ADK trata Python, Go e Java como cidadãos de primeira classe
O ADK se diferencia por oferecer SDKs nativos para três linguagens desde o lançamento. Python é a mais madura, como esperado dado o domínio da linguagem em IA. Go e Java têm versões funcionais, embora com menos exemplos e documentação.
A decisão de suportar Go é particularmente interessante. Go é popular em infraestrutura, sistemas distribuídos e ferramentas de DevOps. Agentes escritos em Go podem integrar naturalmente com ecossistemas Kubernetes, sistemas de observabilidade e pipelines de CI/CD. Isso posiciona o ADK para casos de uso que vão além de chatbots e assistentes.
O suporte a Java abre portas em ambientes enterprise onde Java é padrão. Organizações com investimentos significativos em Java, incluindo bibliotecas internas e expertise de equipe, podem adotar o ADK sem mudar de linguagem. Isso reduz barreiras de adoção em contextos corporativos tradicionais.
| Aspecto | Microsoft Agent Framework | Google ADK |
|---|---|---|
| Linguagens | .NET, Python | Python, Go, Java |
| Linguagem primária | .NET | Python |
| Maturidade Python | Boa | Excelente |
| Suporte Go | Não | Sim |
| Suporte Java | Não | Sim |
As opções de deployment refletem estratégias de ecossistema
O Microsoft Agent Framework integra-se naturalmente com Azure
O Agent Framework foi construído para funcionar bem com Azure. Os provedores de modelo suportados nativamente são Azure OpenAI, OpenAI direto e Azure AI. Não há suporte nativo a outros provedores cloud ou modelos auto-hospedados.
Para organizações comprometidas com Azure, essa integração é vantagem. Autenticação, gerenciamento de chaves, compliance e governança funcionam de forma integrada. Dados permanecem dentro do ecossistema Azure, simplificando questões de soberania e regulamentação.
O repositório do framework está no GitHub e o código é open source, permitindo execução fora do Azure em teoria. Na prática, aproveitar o framework sem Azure requer esforço adicional para configurar provedores de modelo e infraestrutura alternativos.
O Google ADK oferece espectro amplo de opções de deployment
O ADK apresenta quatro caminhos de deployment claramente documentados: Vertex AI Agent Engine para gerenciamento completo, Cloud Run para simplicidade com flexibilidade, GKE para controle granular, e containers customizados para execução em qualquer lugar.
Essa variedade reflete uma estratégia de capturar usuários em diferentes estágios de maturidade e compromisso com Google Cloud. Uma organização pode começar experimentando localmente com Docker, escalar para Cloud Run quando precisar de infraestrutura gerenciada, e eventualmente migrar para Vertex AI Agent Engine quando buscar máxima abstração.
A opção de containers customizados é diferencial para organizações fora do Google Cloud ou com requisitos especiais de deployment. O ADK pode rodar em AWS, Azure, on-premises ou qualquer ambiente que suporte containers. Essa portabilidade reduz lock-in e facilita adoção em contextos multi-cloud.
| Aspecto | Microsoft Agent Framework | Google ADK |
|---|---|---|
| Cloud primário | Azure | Google Cloud |
| Gerenciado | Via Azure | Vertex AI Agent Engine |
| Containers | Possível | Cloud Run, GKE, customizado |
| On-premises | Limitado | Suportado |
| Multi-cloud | Difícil | Facilitado |
O Ecossistema de ferramentas e integrações apresenta focos distintos
O Microsoft Agent Framework aposta em MCP e integração Azure
O Agent Framework adota o Model Context Protocol como padrão para integração de ferramentas. Clientes MCP permitem que agentes conectem-se a servidores MCP de qualquer fornecedor, criando um ecossistema potencialmente amplo de integrações.
A vantagem do MCP é sua natureza de padrão aberto. Ferramentas desenvolvidas para MCP funcionam com qualquer framework que suporte o protocolo, não apenas com Agent Framework. Isso reduz dependência de fornecedor e aumenta opções de integração.
Além de MCP, o framework oferece integração com serviços Azure como Azure OpenAI, Azure AI Search e outros. Para organizações no ecossistema Azure, essas integrações nativas simplificam arquitetura e reduzem código de integração.
O Google ADK traz ecossistema rico de ferramentas pré-construídas
O ADK diferencia-se pela quantidade de ferramentas prontas para uso. Ferramentas Gemini como Google Search e Code Execution. Ferramentas Google Cloud para BigQuery, Spanner, Bigtable e Vertex AI. Ferramentas de terceiros para GitHub, Notion, Atlassian e dezenas de outros serviços.
Essa riqueza de integrações pré-construídas acelera desenvolvimento. Um agente pode buscar na web, consultar bancos de dados, interagir com repositórios de código e acessar sistemas de gestão de projetos sem que o desenvolvedor escreva código de integração.
O ADK também suporta MCP, oferecendo compatibilidade com o ecossistema de ferramentas MCP. Adicionalmente, permite criar ferramentas a partir de especificações OpenAPI, transformando APIs REST existentes em ferramentas para agentes automaticamente. Essa flexibilidade de integração é ponto forte.
| Aspecto | Microsoft Agent Framework | Google ADK |
|---|---|---|
| Padrão de integração | MCP | MCP + OpenAPI + nativo |
| Ferramentas pré-construídas | Foco em Azure | Extenso (Google + terceiros) |
| Geração via OpenAPI | Não documentado | Suportado |
| Search integrado | Não nativo | Google Search nativo |
| Execução de código | Não nativo | Nativo via Gemini |
A Maturidade e estabilidade variam entre os frameworks
O Microsoft Agent Framework herda maturidade de predecessores
O posicionamento como sucessor do Semantic Kernel e AutoGen traz vantagens de maturidade. Muitos problemas já foram resolvidos. Padrões de uso já foram estabelecidos. A comunidade já existe, mesmo que em transição.
O framework está em versão prévia pública, o que significa que a API pode mudar antes da versão estável. Para projetos de produção, isso representa risco. Para projetos novos ou experimentais, a prévia oferece acesso antecipado a capacidades que serão estabilizadas.
A Microsoft tem histórico de suporte longo a tecnologias que adota como estratégicas. O Agent Framework claramente se enquadra nessa categoria, sendo apresentado como direção futura para desenvolvimento de agentes no ecossistema Microsoft.
O Google ADK é mais novo mas evolui rapidamente
O ADK não tem predecessores diretos para herdar maturidade. É um projeto relativamente novo que está construindo sua base de usuários e comunidade. As versões atuais (Python v1.19.0, Go v0.2.0, Java v0.4.0) indicam diferentes níveis de maturidade entre linguagens.
A velocidade de evolução é alta. O repositório no GitHub mostra atividade constante com releases frequentes. Para organizações que podem acompanhar essa evolução, isso significa acesso a melhorias contínuas. Para organizações que preferem estabilidade, pode significar risco de breaking changes.
O compromisso do Google com o ADK parece sólido, dado o investimento em múltiplas linguagens e a integração com Vertex AI. Entretanto, o Google tem histórico de descontinuar projetos, o que pode ser consideração para decisores avessos a risco.
| Aspecto | Microsoft Agent Framework | Google ADK |
|---|---|---|
| Status atual | Preview pública | Produção (varia por linguagem) |
| Herança | Semantic Kernel + AutoGen | Projeto greenfield |
| Estabilidade de API | Em definição | Variável |
| Atividade desenvolvimento | Alta | Alta |
| Histórico fornecedor | Suporte longo | Variável |
A Documentação e Comunidade Impactam Experiência de Adoção
O Microsoft Agent Framework deneficia-se de ecossistema Microsoft existente
A documentação do Agent Framework está integrada ao Microsoft Learn, o portal centralizado de documentação da Microsoft. Isso significa acesso a padrões de qualidade estabelecidos, busca integrada e navegação familiar para quem já usa documentação Microsoft.
A comunidade herdada do Semantic Kernel e AutoGen oferece recursos adicionais. Blogs, vídeos, repositórios de exemplo e discussões em fóruns cobrem casos de uso que a documentação oficial pode não abordar. Essa riqueza de recursos comunitários é valiosa para times aprendendo o framework.
O suporte enterprise também é consideração. Organizações com contratos de suporte Microsoft podem obter ajuda oficial quando encontram problemas, diferencial importante para aplicações críticas.
O Google ADK constrói comunidade e documentação ativamente
A documentação do ADK está hospedada no GitHub Pages, seguindo padrões de projetos open source. A estrutura é clara, cobrindo desde primeiros passos até tópicos avançados. Exemplos de código são abundantes e funcionais.
A comunidade está em formação. O repositório GitHub é o ponto central de interação, com issues e discussions servindo como fórum. Para um projeto relativamente novo, a atividade é saudável, indicando interesse genuíno da comunidade de desenvolvedores.
A posição do Google como empresa de tecnologia traz recursos implícitos. Posts em blogs oficiais, apresentações em conferências e integração com outras iniciativas Google (como AI Studio) ampliam o alcance e os recursos disponíveis para aprendizado.
A análise de casos de uso revela adequações diferentes
Organizações .NET com Azure encontram caminho natural no agent framework
Para empresas que já operam no ecossistema Microsoft, o Agent Framework oferece caminho de menor resistência. A linguagem é familiar. As ferramentas de desenvolvimento são conhecidas. A integração com Azure existente é direta. O modelo de suporte já está estabelecido.
Times que já usam Semantic Kernel têm incentivo adicional: a migração para Agent Framework é evolução natural, não mudança disruptiva. Conhecimento e código existentes podem ser aproveitados, reduzindo curva de aprendizado e risco de transição.
Aplicações enterprise com requisitos de compliance rigorosos também se beneficiam. A governança do Azure, incluindo controles de acesso, auditoria e soberania de dados, aplica-se naturalmente a agentes construídos com Agent Framework.
Times políglotas com foco em engenharia gravitam para o ADK
Organizações com times diversos que trabalham em múltiplas linguagens encontram no ADK flexibilidade valiosa. O mesmo framework pode ser usado por times Python, Go e Java, permitindo consistência de abordagem mesmo com diversidade de implementação.
Startups e empresas de tecnologia que valorizam práticas modernas de engenharia apreciam a filosofia do ADK. A ênfase em desenvolvimento de agentes como engenharia de software convencional ressoa com culturas que priorizam qualidade de código, testes automatizados e deployment contínuo.
Casos de uso que requerem integração com múltiplos serviços de terceiros beneficiam-se do ecossistema de ferramentas do ADK. A quantidade de integrações pré-construídas reduz tempo de desenvolvimento e permite prototipagem rápida.
Cenários multi-cloud favorecem abordagem agnóstica do ADK
Organizações com estratégia multi-cloud ou que preferem evitar lock-in encontram no ADK maior flexibilidade. A capacidade de rodar em containers em qualquer ambiente significa que a escolha de framework não impõe escolha de cloud.
Ambientes on-premises ou com requisitos especiais de segurança que proíbem uso de serviços cloud também são melhor atendidos pelo ADK. A opção de deployment completamente local, sem dependência de serviços externos, pode ser requisito eliminatório em certos contextos.
A decisão deve considerar contexto específico da organização
Perguntas que orientam a escolha
Antes de decidir entre Microsoft Agent Framework e Google ADK, considere as seguintes questões:
Qual é sua stack tecnológica atual? Se sua organização opera primariamente em .NET com Azure, o Agent Framework oferece integração mais natural. Se você trabalha com Python, Go ou Java em ambientes diversos, o ADK oferece mais flexibilidade.
Qual seu nível de compromisso com um ecossistema cloud? Se você está fortemente investido em Azure, o Agent Framework maximiza esse investimento. Se você prefere independência de cloud ou opera em Google Cloud, o ADK é mais adequado.
Qual a experiência da sua equipe? Times com background em Semantic Kernel ou AutoGen terão transição mais suave para Agent Framework. Times sem essa bagagem podem achar o ADK mais acessível, especialmente se valorizarem a abordagem de engenharia de software.
Quais são seus requisitos de integração? Se você precisa de integrações específicas com serviços Google (BigQuery, Vertex AI, etc.), o ADK oferece vantagem clara. Se suas integrações são primariamente com serviços Azure ou via MCP, o Agent Framework atende bem.
Qual sua tolerância a risco e necessidade de estabilidade? Se você precisa de máxima estabilidade e suporte enterprise, o Agent Framework com backing da Microsoft pode oferecer mais conforto. Se você aceita evolução rápida em troca de acesso a features mais recentes, o ADK pode ser mais atraente.
Não existe resposta universal
A tentação de declarar um framework “melhor” é compreensível, mas seria desserviço. O Microsoft Agent Framework é excelente para seu público-alvo: organizações Microsoft-centric que precisam de robustez enterprise e integração Azure. O Google ADK é igualmente excelente para seu público: times políglotas que valorizam práticas de engenharia de software e flexibilidade de deployment.
A decisão correta é aquela que considera o contexto específico da sua organização. Um framework que é ideal para uma startup de tecnologia pode ser inadequado para uma instituição financeira regulada. Uma escolha perfeita para um time de data scientists pode frustrar desenvolvedores backend tradicionais.
O futuro dos frameworks de agentes está em construção
Ambos os frameworks continuarão evoluindo
O mercado de agentes de IA está em momento de definição. Padrões ainda estão sendo estabelecidos. Melhores práticas ainda estão emergindo. Os frameworks que analisamos hoje serão diferentes em um ano, possivelmente de formas significativas.
O Microsoft Agent Framework provavelmente aprofundará integração com Azure e expandirá capacidades enterprise. A maturidade do Semantic Kernel e AutoGen sugere direção de evolução focada em confiabilidade, governança e escala.
O Google ADK provavelmente expandirá ecossistema de ferramentas e refinará a experiência nas três linguagens suportadas. A filosofia de engenharia de software sugere foco contínuo em testabilidade, observabilidade e práticas de desenvolvimento.
A decisão de hoje pode precisar ser reavaliada
Organizações que adotam qualquer framework devem fazê-lo com consciência de que revisão futura pode ser necessária. O mercado está em movimento. Novos concorrentes surgem. Capacidades evoluem. O que é diferencial hoje pode ser commodity amanhã.
Práticas que reduzem lock-in são prudentes independente da escolha. Abstrair integrações com frameworks. Manter lógica de negócio separada de código específico do framework. Documentar decisões de arquitetura para facilitar migração futura se necessário.
O valor está na capacidade de construir agentes, não no framework específico
Em última análise, frameworks são meios, não fins. O objetivo é construir agentes de IA que resolvam problemas reais e gerem valor para organizações e usuários. Tanto o Microsoft Agent Framework quanto o Google ADK são ferramentas capazes de alcançar esse objetivo.
A habilidade de desenvolver agentes eficazes transcende a escolha de framework. Entender como estruturar problemas para agentes, como projetar ferramentas úteis, como avaliar qualidade de respostas, como operar sistemas de IA em produção. Essas competências são transferíveis entre frameworks.
Invista em aprender um framework, mas invista ainda mais em entender os princípios subjacentes. Quando o próximo framework surgir, ou quando for necessário migrar entre opções, esse conhecimento fundamental será o verdadeiro diferencial.
Tabela Comparativa Consolidada
| Dimensão | Microsoft Agent Framework | Google ADK |
|---|---|---|
| Origem | Evolução Semantic Kernel + AutoGen | Projeto greenfield |
| Filosofia | Unificação enterprise | Engenharia de software |
| Linguagens | .NET, Python | Python, Go, Java |
| Cloud primário | Azure | Google Cloud |
| Deployment flexível | Limitado | Amplo |
| Ferramentas nativas | Foco Azure + MCP | Extenso ecossistema |
| Checkpointing | Destaque | Não enfatizado |
| Avaliação integrada | Telemetria | Avaliação de qualidade |
| Maturidade | Herança de predecessores | Em construção |
| Documentação | Microsoft Learn | GitHub Pages |
| Suporte enterprise | Contratos Microsoft | Suporte Google Cloud |
| Lock-in | Azure-centric | Menor |
| Ideal para | Organizações Microsoft | Times políglotas |
FAQ: Perguntas Frequentes
1. Posso migrar um projeto do Microsoft Agent Framework para o Google ADK ou vice-versa?
A migração entre frameworks é possível mas não trivial. As abstrações, APIs e padrões diferem significativamente. Código de agentes precisará ser reescrito, não apenas adaptado. Integrações com ferramentas precisarão ser reconfiguradas. O esforço de migração depende da complexidade do projeto, mas para sistemas de produção deve ser tratado como reescrita parcial, não como atualização. A recomendação é escolher com cuidado desde o início e isolar lógica de negócio do código específico do framework para facilitar eventual migração.
2. Qual framework é melhor para quem está começando com desenvolvimento de agentes de IA?
Para iniciantes, a escolha deve considerar a linguagem de programação mais familiar. Se você já programa em .NET, o Microsoft Agent Framework oferece caminho mais natural. Se você programa em Python, ambos são opções viáveis, mas o ADK pode ter curva de aprendizado mais suave pela ênfase em práticas de engenharia de software convencionais. Para desenvolvedores Go ou Java, o ADK é a única opção com suporte nativo. Independente da escolha, recomenda-se começar com exemplos oficiais e progredir para projetos próprios gradualmente.
3. Os frameworks suportam os mesmos modelos de linguagem?
Não exatamente. O Microsoft Agent Framework suporta nativamente Azure OpenAI, OpenAI e Azure AI. O Google ADK é otimizado para Gemini mas suporta outros modelos através de integrações. Ambos permitem extensão para outros provedores, mas o esforço varia. Se você tem requisito específico de modelo, verifique suporte nativo antes de escolher o framework. Para organizações sem preferência forte de modelo, ambos os frameworks oferecem opções suficientes.
4. Como os frameworks se comparam em termos de custo?
Ambos os frameworks são open source e gratuitos para uso. Os custos surgem na infraestrutura de execução e nas chamadas a modelos de linguagem. Esses custos dependem mais do provedor cloud e modelo escolhido do que do framework em si. O ADK pode oferecer vantagem em cenários onde deployment local ou em infraestrutura própria é preferível, reduzindo custos de cloud. O Agent Framework pode ser mais econômico para organizações com créditos ou acordos existentes com Azure.
5. Qual framework tem melhor performance?
Performance depende mais da arquitetura da solução e da escolha de modelo do que do framework. Ambos adicionam overhead mínimo sobre chamadas diretas a APIs de modelos. Para aplicações com requisitos extremos de latência, Go no ADK pode oferecer vantagem sobre linguagens interpretadas. Para a maioria das aplicações, a diferença de performance entre frameworks é negligenciável comparada ao tempo de resposta dos modelos de linguagem. Otimizações devem focar em design de prompts, caching e arquitetura de agentes antes de considerar troca de framework por performance.
