TL;DR: A API da Anthropic agora oferece novas ferramentas para construir agentes de IA mais robustos, incluindo execução de código, conector MCP, API de Arquivos e cache de prompts estendido. Essas funcionalidades permitem análises de dados avançadas, integração com sistemas externos e manutenção do contexto em interações prolongadas. As ferramentas já estão disponíveis em beta pública, permitindo que desenvolvedores criem agentes mais eficientes e preparados para desafios complexos.
Takeaways:
- A ferramenta de execução de código permite que Claude execute código Python para análise de dados e geração de visualizações.
- O conector MCP simplifica a conexão com servidores remotos, gerenciando autenticação e descoberta de ferramentas automaticamente.
- A API de Arquivos facilita o armazenamento e acesso a documentos, evitando o reenvio constante de dados.
- O cache de prompts estendido prolonga o tempo de vida dos prompts, reduzindo custos e latência em interações longas.
- A integração dessas ferramentas permite a construção de agentes de IA mais autônomos e capazes de realizar tarefas complexas com mínima intervenção humana.
Novas Capacidades para a Construção de Agentes na API Anthropic
Introdução
A Anthropic API introduziu quatro novas capacidades fundamentais para a construção de agentes de inteligência artificial mais robustos: a ferramenta de execução de código, o conector MCP, a API de Arquivos e o cache de prompts estendido. Essas funcionalidades ampliam consideravelmente as possibilidades de análise de dados, integração com sistemas externos e manutenção do contexto em interações prolongadas. Ao unir essas ferramentas, desenvolvedores podem criar agentes mais eficientes e preparados para desafios complexos.
Essas novas features estão disponíveis em beta pública e acompanham as atualizações do Claude, que agora pode executar código Python em um ambiente isolado para gerar resultados computacionais e visualizações de dados. Assim, o agente deixa de ser somente um assistente de escrita para se transformar em um analista de dados capaz de iterar e refinar seus outputs de maneira autônoma. Como destacado na documentação, “We’re introducing a code execution tool [https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool]”, reforçando seu potencial para transformar fluxos de trabalho.
Neste artigo, iremos explorar detalhadamente cada uma dessas capacidades, recorrendo a exemplos práticos e casos de uso. Abordaremos aspectos técnicos e implicações de cada ferramenta, desde a execução de código até a integração com servidores MCP e o armazenamento contínuo de arquivos. A estrutura adotada é didática, com seções organizadas em três parágrafos, para facilitar o entendimento mesmo para aqueles sem conhecimento prévio aprofundado na área.
Introdução de Novas Ferramentas para Agentes de IA
A Anthropic API passou a oferecer um conjunto integrado de ferramentas que permite construir agentes de IA mais poderosos e eficientes. Entre elas, destacam-se a ferramenta de execução de código, o conector MCP, a API de Arquivos e o cache de prompts estendido, cada uma desenvolvida para atender necessidades específicas de análise e integração de dados. Essa inovação amplia o leque de possibilidades na criação de soluções que interagem com diferentes sistemas de forma autônoma.
Essas capacidades possibilitam que o agente Claude execute código Python em um ambiente isolado, transforme dados brutos em insights visuais e se conecte automaticamente a servidores externos. Por meio do conector MCP, o agente gerencia autenticação e descoberta de ferramentas com maior agilidade. Desta forma, a integração das novas funcionalidades permite a criação de agentes que realizam análises avançadas e processamento de dados complexos sem intervenção manual excessiva.
Para ilustrar, pense em um agente de gerenciamento de projetos que utiliza o conector MCP para se conectar com plataformas como Asana, a API de Arquivos para armazenar e acessar relatórios e a ferramenta de execução de código para realizar análises detalhadas. Esse exemplo reforça o aprendizado prático e evidencia como cada ferramenta pode ser combinada para otimizar processos. Como demonstrado na documentação, os exemplos práticos ajudam a compreender melhor o funcionamento das novas capacidades, promovendo uma aprendizagem baseada em casos reais.
Ferramenta de Execução de Código
A ferramenta de execução de código permite que Claude execute instruções em Python dentro de um ambiente sandboxed, garantindo segurança e isolamento durante a execução. Essa funcionalidade transforma o agente em um analista de dados capaz de iterar na criação de visualizações e na limpeza de datasets. Assim, os desenvolvedores podem integrar análises computacionais avançadas diretamente nos fluxos de interação com a IA.
Entre os itens importantes desta ferramenta estão a capacidade de carregar datasets, gerar gráficos exploratórios e identificar padrões relevantes nos dados. Essas habilidades a tornam ideal para aplicações em modelagem financeira, computação científica e inteligência de negócios, além de servir para processamento de documentos e análises estatísticas. Como exemplo, use casos de uso demonstrados na documentação indicam que ela possibilita desde a execução de simulações até a geração de relatórios automatizados.
Organizações recebem, por padrão, 50 horas gratuitas diárias de uso dessa funcionalidade, sendo cobrado o valor adicional de $0.05 por hora por container extra. Uma citação representativa dos exemplos práticos afirma: “Organizations receive 50 free hours of usage with the code execution tool per day”, evidenciando a relação entre custo e benefício. Esse modelo econômico, aliado à capacidade técnica, torna a ferramenta uma solução atrativa para diversos setores.
Conector MCP
O conector MCP foi desenvolvido para simplificar a conexão de Claude a servidores remotos que utilizam o Model Context Protocol (MCP). Ele gerencia automaticamente a autenticação, a descoberta de ferramentas e o tratamento de erros, eliminando a necessidade de desenvolver códigos específicos para cada integração. Essa automação facilita a comunicação entre agentes e sistemas externos, potencializando a coleta e o processamento de dados.
Ao integrar-se com servidores MCP de plataformas como Zapier e Asana, o conector recupera e disponibiliza ferramentas de forma automática, facilitando o desenvolvimento de agentes que interagem com múltiplos sistemas. Essa funcionalidade reduz significativamente a complexidade associada à criação de conexões seguras e eficientes. Com isso, os desenvolvedores podem concentrar-se na lógica do agente em vez de gerenciar detalhes de infraestrutura.
Um exemplo prático ilustra como um agente de gerenciamento de projetos pode utilizar o conector MCP para automatizar a atribuição de tarefas e a recuperação de dados críticos sem a necessidade de código adicional. Essa integração torna o sistema mais resiliente e ágil, especialmente em ambientes que demandam atualizações e interações dinâmicas constantes. Tal abordagem demonstra a eficácia do conector ao reduzir barreiras técnicas e acelerar o desenvolvimento de soluções integradas.
API de Arquivos
A API de Arquivos simplifica o processo de armazenamento e acesso a documentos, permitindo que desenvolvedores façam upload de arquivos uma única vez e os usem em múltiplas interações subsequentes. Essa abordagem elimina a necessidade de reenvio constante de documentos, otimizando fluxos de trabalho em aplicações que dependem de grandes conjuntos de dados. Com isso, a manutenção de bases de conhecimento e documentação técnica torna-se mais eficiente.
Ao integrar-se com a ferramenta de execução de código, a API de Arquivos permite que os agentes acessem e processem documentos diretamente, facilitando análises e extração de informações em tempo real. Essa integração reforça a capacidade dos agentes de adaptar-se a diferentes contextos e de reutilizar dados sem redundância. O resultado é um sistema de armazenamento que alia rapidez e facilidade de uso a uma arquitetura robusta.
Um exemplo prático demonstra que “developers can upload a dataset through the Files API once, then have Claude analyze it across multiple sessions without re-uploading”, evidenciando a eficiência do processo. Essa funcionalidade é especialmente útil para aplicações que necessitam de acesso contínuo a informações importantes, reduzindo esforços operacionais e melhorando a experiência do usuário. Assim, a API de Arquivos prova ser uma ferramenta indispensável no gerenciamento de dados em grande escala.
Cache de Prompts Estendido
O cache de prompts estendido oferece a possibilidade de prolongar o tempo de vida dos prompts até 1 hora, em comparação aos 5 minutos do cache padrão, possibilitando interações mais longas e eficientes. Essa melhoria impacta positivamente a redução de custos e a latência, elementos críticos em fluxos de trabalho que demandam manutenção do contexto por períodos prolongados. A inovação permite que os agentes operem de forma mais contínua e integrada.
Entre os benefícios destacados estão uma melhoria de 12 vezes em relação à cache padrão, redução de custos de até 90% e diminuição da latência em cerca de 85% para prompts extensos. A funcionalidade permite, por exemplo, que clientes forneçam ao agente um extenso contexto prévio, potencializando a qualidade das respostas. Um dos exemplos práticos afirma: “With extended caching, customers can provide Claude with extensive background knowledge and examples”, ilustrando o impacto direto na performance do agente.
Essa extensão do cache é fundamental para agentes que precisam manter informações relevantes ao longo de interações multi-etapas, como na análise de documentos complexos ou na coordenação de tarefas entre diferentes sistemas. Ao assegurar um contexto prolongado, a funcionalidade permite que o fluxo de informações seja contínuo e consistente, facilitando o desenvolvimento de soluções inteligentes e autônomas. Dessa forma, o cache de prompts estendido se mostra um diferencial para a criação de agentes de IA de alto desempenho.
Disponibilidade das Novas Funcionalidades
Todas as novas funcionalidades – a ferramenta de execução de código, o conector MCP, a API de Arquivos e o cache de prompts estendido – estão disponíveis em beta pública na Anthropic API. Essa disponibilidade permite que os desenvolvedores iniciem imediatamente a experimentação e a implementação dessas ferramentas em seus projetos. O acesso antecipado facilita a incorporação de inovações que podem transformar processos e fluxos de trabalho.
A documentação completa, acompanhada de vídeos das conferências de desenvolvedores, está à disposição para orientar a implementação prática de todas as funcionalidades. Esses recursos fornecem informações detalhadas e demonstrações das capacidades, garantindo que os usuários possam explorar e adaptar as ferramentas conforme suas necessidades. Tais materiais instruem desde os conceitos básicos até as integrações mais avançadas, promovendo uma aprendizagem aprofundada.
Ao oferecer acesso simultâneo a todas as ferramentas em beta, a Anthropic API convida os desenvolvedores a construir agentes de IA que reúnam múltiplas capacidades em um único ambiente. Essa integração de recursos não só estimula a inovação, como também possibilita a criação de soluções mais eficientes e customizadas para diversos setores. Dessa forma, a disponibilidade das funcionalidades amplia o horizonte de possibilidades para projetos que dependem de inteligência de dados e automação.
Integração e Exemplos Práticos
A integração dos diversos recursos disponíveis na Anthropic API permite a construção de agentes de IA robustos e integrados, capazes de executar tarefas complexas de forma eficiente e econômica. Ao combinar a execução de código, o conector MCP, a API de Arquivos e o cache de prompts estendido, desenvolvedores têm à disposição um conjunto completo de ferramentas que operam de maneira sinérgica. Essa integração resulta em fluxos de trabalho coesos, que atendem às demandas de ambientes dinâmicos e de alta performance.
Como exemplo prático, um agente de gerenciamento de projetos pode usar o conector MCP para se conectar com plataformas como Asana e Zapier, a API de Arquivos para carregar relatórios e dados importantes, e a ferramenta de execução de código para analisar informações e gerar insights em tempo real. Essa combinação de funcionalidades permite a automação total de tarefas, desde a atribuição de atividades até a verificação do progresso de projetos. Tais casos de uso demonstram a aplicabilidade dos recursos em cenários reais, estimulando a inovação e a economia operacional.
A manutenção do contexto durante interações prolongadas, facilitada pelo cache de prompts estendido, garante que todos os dados relevantes sejam preservados ao longo do tempo. Isso, por sua vez, permite a coordenação de múltiplas etapas de processamento e a integração com outros sistemas de forma eficiente. Essa abordagem integrada reflete o potencial de transformar ferramentas individuais em uma solução abrangente para o desenvolvimento de agentes de IA inteligentes, prontos para atender a desafios complexos.
Conclusão
As novas capacidades da Anthropic API oferecem um conjunto robusto de ferramentas para a construção de agentes de IA mais eficientes, integrados e capazes de executar tarefas complexas. A combinação de execução de código, conector MCP, API de Arquivos e cache de prompts estendido permite a criação de soluções inovadoras que transformam desde a análise de dados até o gerenciamento de projetos. Essa integração de funcionalidades representa um avanço significativo na forma de desenvolver aplicações de inteligência artificial.
A ferramenta de execução de código capacita Claude a se transformar em um verdadeiro analista de dados, enquanto o conector MCP simplifica a integração com serviços externos como Asana e Zapier. Além disso, a API de Arquivos facilita o armazenamento e o acesso a documentos, e o cache de prompts estendido permite manter o contexto durante interações prolongadas. Juntas, essas ferramentas unificam os recursos essenciais para a criação de agentes de IA com alto desempenho e conectividade.
Espera-se que essas inovações impulsionem o desenvolvimento de agentes de IA mais autônomos e inteligentes, capazes de realizar tarefas complexas com mínima intervenção humana. Essa evolução abre novas possibilidades em áreas como atendimento ao cliente, análise de dados e automação de processos, incentivando o contínuo aperfeiçoamento e a adaptação das tecnologias às demandas do mercado. O futuro promete agentes mais integrados e eficazes, capazes de transformar a maneira como interagimos com sistemas inteligentes.
Referência Principal
- Título: Novas capacidades para construção de agentes na API da Anthropic
- Fonte: Anthropic
- Link: https://www.anthropic.com/news/agent-capabilities-api
Referências Adicionais
- Título: Model Context Protocol (MCP) à Primeira Vista: Estudo da Segurança e Manutenibilidade de Servidores MCP
Autor: Mohammed Mehedi Hasan, Hao Li, Emad Fallahzadeh, Bram Adams, Ahmed E. Hassan
Data: 2025-06-16
Fonte: arXiv
Link: https://arxiv.org/abs/2506.13538 - Título: Auditoria de Segurança do MCP: LLMs com o Model Context Protocol Permitem Exploits de Segurança Significativos
Autor: Brandon Radosevich, John Halloran
Data: 2025-04-02
Fonte: arXiv
Link: https://arxiv.org/abs/2504.03767 - Título: MCP Bridge: Um Proxy RESTful Leve e Agnóstico a LLMs para Servidores do Model Context Protocol
Autor: Arash Ahmadi, Sarah Sharif, Yaser M. Banad
Data: 2025-04-11
Fonte: arXiv
Link: https://arxiv.org/abs/2504.08999 - Título: Model Context Protocol
Fonte: Wikipedia
Link: https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol