Você está escolhendo um framework de agentes esse mês. A OpenAI abriu o código do dela. A Anthropic trancou o dela no Claude. E o Google lançou o ADK — Agent Development Kit — um toolkit pra construir agentes de IA que fazem coisas por você. Você parou de acompanhar as siglas do Google depois da terceira, o que é justo.

Mas o que importa é o seguinte: o ADK é o único framework grande que fala nativamente tanto A2A quanto MCP — os dois protocolos que o resto da indústria trata como problema dos outros. A2A (Agent-to-Agent) permite que agentes de IA conversem entre si. MCP (Model Context Protocol) permite que agentes se conectem a ferramentas e dados externos — tipo portas USB pra IA. O SDK da OpenAI tem suporte a MCP mas ignora A2A. O SDK da Anthropic tem MCP (eles inventaram) e trata A2A como opcional. O Google entrega os dois de fábrica.

Isso é uma vantagem técnica real. Também é a jogada de abertura no plano de lock-in mais cuidadosamente arquitetado da guerra de infraestrutura de IA atual.

Três Estratégias de Lock-In

Cada grande empresa de IA captura desenvolvedores de um jeito diferente. Essa é a taxonomia que ninguém ainda desenhou no quadro branco, e explica por que a vantagem de protocolo do ADK não é caridade.

OpenAI captura na camada do SDK. pip install openai, segue o quickstart, constrói algo numa tarde. A API é limpa, a documentação é boa, o ecossistema é gigante. Quando você percebe que está preso, já tem 40.000 linhas de código chamando endpoints específicos da OpenAI. Trocar significa reescrever. O SDK é o fosso.

Anthropic captura na camada do modelo. Você fica porque o Claude é bom nas coisas que você precisa — contexto longo, seguir instruções, código. O SDK é secundário. A qualidade do modelo é a gravidade. Se um modelo melhor aparecer, você vai embora. Se não aparecer, você fica. Física simples.

Google captura na camada de infraestrutura. O ADK é gratuito. Os protocolos são abertos. O caminho pra produção passa pelo Vertex AI Agent Engine — o runtime gerenciado do Google — e lock-in de infraestrutura é o tipo mais difícil de abandonar. Você não percebe as paredes subindo porque cada tijolo individual parece uma conveniência.

Isso não é especulação. É arquitetura.

O Que "A2A Nativo" Realmente Significa

A maioria das comparações de frameworks para em "suporta A2A". Ninguém explica o que isso significa quando você abre um terminal.

Quando você constrói um agente ADK, você expõe ele como um servidor compatível com A2A com um único decorator. O framework gera o Agent Card obrigatório — um manifesto JSON que diz a outros agentes o que o seu faz, que inputs aceita, que outputs retorna. Outros agentes compatíveis com A2A descobrem o seu acessando /.well-known/agent.json, leem o card e iniciam uma Task — a unidade de trabalho do A2A.

Em 3 de abril, o Google lançou o ADK v1.24.0 com orquestração por grafo de workflow, auto-rendering de UIs e um ecossistema de integrações — AgentOps, Arize, MLflow, n8n, mais de 200 conectores SaaS via StackOne. Quatro linguagens: Python, TypeScript, Go, Java. Mais de 200 modelos pelo Model Garden — Gemini, Claude, GPT, Llama, Mistral.

O framework gerencia o ciclo de vida de tarefas A2A (submitted → working → completed/failed), faz streaming de resultados parciais via Server-Sent Events e administra a troca de artefatos entre agentes. MCP roda junto: seu agente chama ferramentas externas via MCP enquanto coordena com outros agentes via A2A. Dois protocolos, um runtime, zero gambiarra.

No papel, é exatamente o que sistemas multi-agente precisam. Na prática, é a primeira camada de um funil bem específico.

Como a Armadilha Fecha

O ADK roda open-source localmente. Você pode desenvolver, testar e prototipar sem encostar no Google Cloud. Isso é proposital — a rampa de entrada tem zero atrito.

Produção significa Vertex AI Agent Engine — onde o Google cobra $0,00994/vCPU-hora com tokens de LLM cobrados separadamente, preços ativos desde fevereiro de 2026. Valores razoáveis. Nada alarmante na fatura.

Mas o preço não é a armadilha de verdade. A gravidade do protocolo é.

Funciona assim: se seu sistema multi-agente depende de A2A pra coordenação, e agentes ADK falam A2A nativamente, cada novo agente que você adiciona ao sistema puxa na direção do ADK. Não porque o ADK é melhor na tarefa — porque o ADK é melhor no protocolo. Você escolhe ADK pro Agente #3 porque os Agentes #1 e #2 já falam A2A. Escolhe pro Agente #4 pelo mesmo motivo. Cada agente fortalece o efeito de rede.

Todo agente ADK em desenvolvimento funciona bem no seu notebook. Todo agente ADK em produção puxa na direção do Vertex. O Google Cloud gerencia seu roteamento de tarefas A2A, seu armazenamento de artefatos, sua descoberta de agentes. Quanto mais agentes você deploy, mais profunda a integração. Mais profunda a integração, maior o custo de troca.

Isso é economia de plataforma clássica vestida de open-source. O framework é gratuito. O protocolo é aberto. O runtime de produção é do Google, e quando você está rodando quinze agentes coordenando via A2A no Vertex, "é só migrar pra AWS" vira um projeto de migração de seis meses.

O Google não construiu um protocolo aberto pela interoperabilidade. O Google construiu um protocolo aberto pela adoção, e um runtime proprietário pela receita.

O Gap de Interoperabilidade

A vantagem A2A do ADK tem um teto prático: o protocolo conecta principalmente agentes ADK com outros agentes ADK. Nem o SDK da Anthropic nem o da OpenAI expõem endpoints A2A nativamente. Conectar um mesh de agentes cross-vendor ainda exige middleware customizado — exatamente a gambiarra que o suporte nativo a protocolos prometia eliminar.

Isso não invalida a arquitetura do ADK. Contextualiza. A vantagem de protocolo é real dentro do ecossistema do Google. Cross-ecossistema, você ainda está escrevendo adaptadores. A gravidade puxa pra dentro, não pra fora.

O Que Isso Significa

O Google Cloud Next começa em 22 de abril. A sessão BRK3-022 promete o roadmap do ADK e afirma que o Google "depende do ADK pra sua própria engenharia interna." O slide pra ficar de olho não é a lista de features — é se eles fazem demo de um agente não-Google falando A2A com um agente ADK sem middleware customizado. Essa demo ou existe ou não existe.

O suporte a protocolos do ADK está genuinamente à frente das ofertas da OpenAI e da Anthropic. A arquitetura técnica é sólida. Suporte a quatro linguagens, compatibilidade com 200+ modelos, streaming SSE e troca de artefatos são capacidades reais, não vaporware.

Mas a pergunta nunca foi "o ADK é bom?" A pergunta é "pra onde o ADK-bom te leva?" E a resposta é Vertex AI Agent Engine, cobrado por vCPU-hora, com custos de troca que crescem a cada agente que você faz deploy.

Três empresas. Três estratégias de lock-in. A OpenAI aposta que você não vai reescrever seu código. A Anthropic aposta que você não vai achar um modelo melhor. O Google aposta que você não vai migrar sua infraestrutura.

A aposta do Google é a mais paciente. Também é a mais difícil de escapar — se alguém um dia chegar lá.