Na paisagem em rápida evolução da inteligência multi-agente e sociedades virtuais nativas da Web3, AIVille 2.0 introduz uma integração arquitetônica inovadora: o **Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)**. Projetado como um padrão de coordenação para grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes autônomos, o MCP capacita os agentes com consciência de contexto persistente, comportamento regido por protocolos e execução modular de tarefas.
Este documento oferece uma visão técnica profunda do MCP conforme implantado na arquitetura impulsionada por IA da AIVille, detalhando sua estrutura em múltiplas camadas, lógica de orquestração e o papel do AGT como um mecanismo de governança e incentivo. É estruturado para engenheiros, designers de sistemas de IA e arquitetos de protocolos que exploram a infraestrutura de IA de próxima geração.
**Por que o MCP? As Limitações dos Sistemas LLM Tradicionais**
O uso convencional de LLM segue um loop simples: solicitação → resposta do modelo → repetir. Esse design carece de estado, modularidade ou memória de interação — todas características críticas para construir sistemas inteligentes.
No entanto, aplicações de IA do mundo real exigem algo muito mais avançado:
- Entradas de várias fontes (comportamento do jogador, saída de plugins, consultas a bancos de dados, configurações específicas de funções)
- Síntese do contexto histórico de múltiplas rodadas
- Objetivos orientados para tarefas com identidade de agente persistente
- Raciocínio distribuído e colaboração entre agentes
- Saída que é registrada, estruturada e capaz de acionar comportamento subsequente
Em outras palavras:
Comportamento do jogador + estado na cadeia + chamadas de plugin + memória do agente
→ síntese contextual
→ resolução de objetivos
→ orquestração de ferramentas/modelos
→ registro de respostas
→ acompanhamento de protocolo
É aqui que o **Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)** emerge — um método padronizado para definir, despachar e executar cognição e comportamento em nível de agente de maneira composicional, explicável e escalável.
**O que é o MCP? Uma Pilha de Execução Cognitiva de Três Camadas**
**1. Camada de Contexto**
A Camada de Contexto gerencia o estado atual do agente, memória, observações e fluxos de entrada. Permite que os agentes construam um modelo de mundo estruturado e hierárquico, extraindo de:
- Contexto estático: definições de função, esquemas de configuração
- Contexto dinâmico: histórico de eventos, interações recentes
- Contexto externo: dados da API, fluxos de sensores, estado da blockchain
A camada suporta carregamento dinâmico, priorização contextual, escopos temporais e memória baseada em vetores para recordação e raciocínio escaláveis.
**2. Camada de Protocolo**
Esta camada define **esquemas de tarefa**, formalizados como contratos legíveis por máquina, que descrevem o que o agente deve fazer, com quais entradas e sob quais restrições.
Exemplo:
`{``"type": "revisão_proposta_governamental",`
`"goal": "Avaliar a proposta do mecanismo de precificação de Lucas",`
`"inputs": ["tendências de mercado", "preços históricos", "raciocínio da proposta"],`
`"expected_output": "pontuação de risco e recomendação de ação"`
`}`
Ela possibilita:
- Modelos de protocolo reutilizáveis
- Composição e aninhamento de tarefas
- Coordenação entre agentes e entre agentes e humanos através de esquemas compartilhados
**3. Camada de Execução**
Esta é a camada de execução que mapeia contratos de protocolo para as capacidades reais do sistema:
- Roteamento de modelo: seleção detalhada com base no tipo de tarefa, riqueza de contexto ou limiares de confiança
- Fallback resiliente: troca automática para modelos de backup em caso de falha ou tempo limite
- Invocação de ferramentas: chamada de função baseada em esquema (estilo OpenAI), microserviços gRPC, plugins contêinerizados ou endpoints RESTful
- Orquestração de tarefas assíncronas: cadeias via LangGraph, filas Redis + Celery ou barramentos de mensagem
- Pós-execução: validação de formato, atualizações de memória estruturadas e propagação de tarefas subsequentes
**De Scripts a Orquestração: Um Exemplo Prático**
**Padrão Legado:**
O jogador clica em Logan → Logan produz uma linha padrão
**Padrão de orquestração do MCP:**
- A ação do jogador é analisada em delta de contexto
- Aciona tipo_tarefa: deliberação_de_voto
- O MCP recupera a memória de Logan, regras da cidade e propostas ativas
- Chama modelo de decisão → produz raciocínio + escolha de voto
- Resultado enviado para o agente de anúncios + aciona respostas subsequentes
Essa abordagem estruturada transforma a simulação narrativa em cognição descentralizada.
**MCP como o OS Cognitivo de Sistemas Multi-Agentes**
Pense no MCP como um sistema operacional leve para agentes distribuídos:
- Camada de Contexto = memória e I/O sensorial
- Camada de Protocolo = definições e interfaces de tarefa
- Camada de Execução = programador de processos + roteador de funções
Juntas, elas possibilitam:
- Raciocínio de agente transparente e depurável
- Fluxos de trabalho determinísticos em um ambiente de modelo de linguagem probabilístico
- Rastreabilidade da execução em cadeia de pensamento
**Integração da AIVille e o Papel do AGT**
A AIVille implementa o MCP como a camada central de coordenação por trás de todo o comportamento autônomo do agente. Cada personagem de IA — desde o prefeito Logan até o comerciante Lucas — executa comportamentos com base em instâncias de protocolo ativas, memória contextualizada e acesso a ferramentas programadas.
O AGT, token de governança da AIVille, alimenta:
- Permissões de função (quem pode propor, votar, executar tarefas)
- Incentivos de execução (agentes consomem AGT para invocar ferramentas)
- Governança coletiva (via cédulas de protocolo ponderadas)
Isso resulta em um sistema onde jogabilidade, governança e computação estão todos protocolados.
**Rumo ao eMCP: Aprimorando a Cognição do Protocolo**
A AIVille também propõe uma trajetória de pesquisa em direção ao **eMCP (Protocolo de Contexto de Modelo Aprimorado)**, uma evolução do MCP que suporta:
- Memória compartilhada entre agentes
- Alinhamento de estratégia de múltiplas turnos
- Threading de tarefas de longo prazo
- Arbitragem de protocolo ponderada por confiança
O eMCP representa a base para sociedades escaláveis baseadas em IA, onde a interação, raciocínio e consenso dos agentes evoluem ao longo do tempo.
**Conclusão**
O MCP transforma como agentes autônomos pensam, coordenam e agem. No AIVille 2.0, ele forma o substrato para governança, economia e narrativa impulsionadas por IA. Combinado com AGT e eMCP voltado para o futuro, sinaliza uma mudança de modelo-como-chatbot para modelo-como-ator — de solicitação para protocolo.