Nos últimos anos, o Open Finance destravou um novo nível de interoperabilidade entre instituições financeiras, aplicações e usuários finais. Ao abrir APIs padronizadas e seguras, o mercado conseguiu inovar em cima de dados que antes estavam presos em silos.
Agora que estamos no boom dos LLMs e agentes de IA, surge a pergunta: existe algo equivalente ao Open Finance para o ecossistema de IA?
A resposta curta: ainda não temos um único “Open AI” regulado como o Open Finance, mas já existem padrões abertos que caminham nessa direção – com foco em interoperabilidade, portabilidade e redução de lock‑in entre provedores de modelos.
Neste artigo, vou apresentar os principais: Model Context Protocol (MCP), Open Responses, APIs “OpenAI‑compatíveis” e outras iniciativas que estão definindo o “Open Finance” da IA.
O problema: fragmentação e lock‑in em IA
Hoje, quem constrói produtos com IA enfrenta um cenário bem parecido com o pré‑Open Finance:
- Cada provedor (OpenAI, Anthropic, Google, local models, etc.) tem seu próprio formato de request e response.
- Tool calling, streaming, logging, telemetria e estruturas de agentes variam bastante entre plataformas.
- Trocar de modelo ou de provedor significa reescrever integrações, adaptadores e partes do core da aplicação.
No Open Finance, isso foi resolvido com padrões técnicos e regulatórios. Em IA, ainda estamos na fase dos padrões técnicos emergentes, mas o movimento é o mesmo: padronizar a camada de integração para liberar inovação em cima.
Model Context Protocol (MCP): o “Open Finance” da camada de contexto
O Model Context Protocol (MCP), criado pela Anthropic, é um padrão aberto para conectar modelos de IA a dados, ferramentas e sistemas onde a informação realmente vive.
De forma simplificada, o MCP resolve o problema clássico de integração:
- Antes: para cada modelo e cada sistema (CRM, ERP, banco de dados, Git, etc.) você precisava de conectores proprietários, plugins ou integrações ad‑hoc.
- Com MCP: você constrói servidores MCP que expõem dados e ações em um protocolo padrão, e clientes MCP (agentes, IDEs, plataformas) que falam a mesma linguagem.
Alguns pontos importantes:
- É um padrão aberto, mantido em colaboração com a comunidade e com forte adoção no mundo enterprise.
- Vários players (Red Hat, CData, grandes SaaS) começaram a adotar MCP como camada padrão de orquestração de agentes, o que dá sinais de maturidade.
- A arquitetura é simples (JSON sobre um protocolo comum), mas poderosa: permite que agentes compartilhem contexto e chamem ferramentas em múltiplos sistemas sem cada time reinventar a roda.
Se fizermos o paralelo com Open Finance:
- “APIs padronizadas de instituições financeiras” ⟶ servidores MCP expondo dados e ações.
- “Aplicativos de terceiros consumindo dados bancários” ⟶ agentes e plataformas que se conectam a esses servidores.
Open Responses: build once, run on many LLMs
Em janeiro de 2026, a OpenAI anunciou o Open Responses, uma especificação aberta para padronizar a forma como LLMs são chamados e como agentes são orquestrados.
A ideia é bem direta: se hoje o Chat Completions foi o “padrão de facto”, o Open Responses tenta ser o padrão de jure da próxima geração de APIs de IA:
- Define um schema comum para requisições e respostas, com foco em workflows agentic (loops de raciocínio, uso de ferramentas, reflexão).
- Padroniza streaming como uma sequência de eventos semânticos, em vez de apenas texto sendo cuspido; isso facilita roteamento, logging e observabilidade.
- Traz um modelo mais rico de razão interna vs saída externa, com suporte para “reasoning visibility” e execução de sub‑agentes dentro da mesma chamada.
Mais interessante ainda é quem está apoiando:
- Hugging Face, Vercel, OpenRouter, LM Studio, Ollama e outros já anunciaram compatibilidade com Open Responses.
Em termos práticos, Open Responses permite que você modele seu fluxo de IA uma vez e rode em múltiplos provedores, de forma similar a como o Open Finance permitiu que um app financeiro se conectasse a vários bancos via um mesmo contrato de integração.
APIs “OpenAI‑compatíveis”: o padrão de facto
Antes mesmo do Open Responses, a indústria já convergia para um padrão informal: “OpenAI‑compatible APIs”.
Hoje, frameworks como vLLM, BentoML, LM Studio, Ollama e vários gateways de IA expõem endpoints que aceitam o mesmo formato de request da API da OpenAI.
Isso permite:
- Usar o mesmo SDK da OpenAI (ou client compatível) para chamar diferentes provedores.
- Migrar cargas para modelos locais ou open‑source sem reescrever toda a camada de integração.
Porém, é importante entender que isso é compatibilidade de interface, não de semântica:
- Tool calling, contagem de tokens de raciocínio, erros, metadados e comportamento de streaming podem variar bastante entre provedores.
Ou seja, é um bom começo para reduzir atrito, mas não resolve sozinho o problema de interoperabilidade profunda que padrões como MCP e Open Responses endereçam.
Outros esforços: especificações de LLM e agentes
Além de MCP e Open Responses, há uma série de esforços menores, mas importantes, para padronizar diferentes camadas do stack de IA:
- Especificações de LLM: iniciativas comunitárias de “Open LLM Specification” tentam padronizar inputs, outputs, erros e metadados entre modelos e provedores.
- Padrões de agentes: propostas como Agent Definition Protocol (ADP) sugerem um plano de empacotamento portável para agentes (ferramentas, fluxos, políticas, etc.), inspirado em OCI/containers.
- Regulação e transparência: leis como as de transparência em modelos de fundação na Califórnia começam a empurrar o mercado para padrões mínimos de disclosure e governança, analogamente ao que reguladores fizeram em Open Banking/Finance.
O quadro que emerge é claro: ainda não existe um “Open Finance da IA” único, mas um conjunto de padrões complementares cobrindo:
- Conexão com sistemas e dados (MCP)
- Chamada e orquestração de modelos/agentic loops (Open Responses)
- Interface de API “mínima” (OpenAI‑compatível)
- Formatos de agentes e transparência regulatória
O que isso significa para arquitetos e builders
Se você está desenhando hoje uma plataforma, produto SaaS ou solução corporativa baseada em IA, esses padrões mudam o jogo em vários pontos.
1. Arquiteturas multi‑provider deixam de ser luxo
Com MCP para conexões e Open Responses para fluxo agentic, fica muito mais viável tratar multi‑LLM como requisito de projeto, não como refatoração futura.
- Você reduz lock‑in em um único vendor.
- Consegue fazer routing inteligente (custo, latência, especialização de modelo) com menos cola de código.
2. A camada de integração vira ativo estratégico
Assim como em Open Finance, a verdadeira vantagem competitiva não está em “falar com o banco X ou Y”, mas em como você usa os dados e orquestra fluxos em cima de APIs padronizadas.
Em IA, algo similar está acontecendo: a camada de integração (MCP, Open Responses, gateways OpenAI‑compatíveis) tende a virar commodity, e o diferencial estará em:
- Design de agentes e fluxos.
- Governança, segurança e observabilidade.
- UX de construção, operação e evolução desses agentes.
3. Migrações e “estratégia de saída” ficam mais claras
Um dos grandes ganhos do Open Finance foi melhorar o poder de escolha do usuário e dos próprios integradores.
Com padrões de IA:
- Fica mais factível mover workloads entre nuvem pública, provedores especializados e infraestrutura própria, mantendo contratos estáveis na borda.
- Você consegue testar novos modelos ou provedores sem reescrever tudo o que já funciona.
Caminhando para um “Open AI” de verdade
Ainda estamos longe de ter um arcabouço regulatório global para IA que se compare, em maturidade, ao Open Finance.
Mas do ponto de vista técnico, o ecossistema já está se organizando ao redor de alguns padrões claros:
- MCP como “universal translator” entre modelos e sistemas empresariais.
- Open Responses como especificação aberta para orquestração de agentes e multi‑provider LLM.
- APIs OpenAI‑compatíveis como linguagem comum mínima entre provedores e modelos locais.
Para quem está construindo hoje, o recado é simples: projetar já pensando em interoperabilidade não é over‑engineering, é seguro de longo prazo.
Ao adotar esses padrões desde o início, você se aproxima de um cenário em que trocar de modelo ou provedor é tão natural quanto, no Open Finance, trocar de banco sem trocar de app. E esse talvez seja o ponto central: o “Open Finance da IA” não será uma única sigla, mas o conjunto desses padrões trabalhando juntos para devolver aos builders o controle sobre sua stack de IA.