A2A conecta agentes independentes; MCP conecta ferramentas e recursos. Entenda tarefas, identidade e confiança na delegação e acompanhe um exemplo Python completo para implantar e chamar um agente A2A no Microsoft Foundry, com RBAC e os limites de preview explícitos.
Um índice vetorial é uma cópia, e cópia não herda permissão: a documentação do Databricks AI Search diz que permissão de linha e de coluna não é suportada. As duas rotas de um agente até o dado — RAG e text-to-SQL —, onde mora a regra de acesso em cada uma, a credencial dupla do Genie Agent e a camada de métrica que faz o número parar de mudar.
Private endpoint controla ingresso; ele não autentica ninguém e não decide para onde o agente escreve depois. As três fronteiras de uma carga de IA — entrada, identidade e saída —, as três zonas de DNS que o Foundry exige, os papéis que foram renomeados e o controle de egresso que quase todo projeto deixa aberto.
Guardrail contém em runtime; avaliação mede ao longo do tempo — e uma não faz o trabalho da outra. Content Safety, Prompt Shields, evaluators que enxergam a chamada de ferramenta e não só a resposta, red teaming com PyRIT e o sinal de maturidade que separa um demo de um sistema: um deploy barrado por um número.
Federar, espelhar e ingerir não são sinônimos — e no Fabric “espelhar” já significa três mecanismos diferentes. Quando usar Lakehouse Federation, quando espelhar catálogo ou banco no Microsoft Fabric, quando ingerir com Lakeflow Connect, o que é realmente grátis e por que a permissão da origem não atravessa a fronteira do OneLake.
Prompt caching resolve reuso, mas não decide quando executar, como comprar capacidade nem qual modelo deve responder. Um framework prático para combinar Batch, PTU, pay-as-you-go e Model Router usando custo por tarefa aprovada.