As 7 principais estruturas gratuitas de agentes de IA

Imagine um mundo onde a sua lista de tarefas se começa a verificar a si própria, os seus fluxos de trabalho funcionam sem problemas e os agentes de IA se tornam os seus novos colegas de trabalho favoritos.

Estes quadros são o andaime que permite construir agentes de IA capazes de navegar em fluxos de trabalho complexos, resolver problemas do mundo real e escalar sem esforço.

Quer se trate de simplificar o apoio ao cliente, personalizar as experiências do utilizador ou automatizar o quotidiano, as estruturas agênticas de IA permitem-lhe aproveitar o poder dos modelos de linguagem de grande dimensãoLLMs) de ponta para criar algo extraordinário.

O que são estruturas de agentes de IA?

As estruturas de agentes de IA são plataformas, ferramentas ou bibliotecas concebidas para criar agentes autónomos que percebem a entrada, processam-na utilizando algoritmos ou LLMs e realizam acções como a geração aumentada por recuperação, o início de fluxos de trabalho ou conversas gerais.

Estas estruturas simplificam os fluxos de trabalho agênticos, oferecendo módulos pré-construídos para funcionalidades comuns, poupando tempo valioso aos programadores e garantindo que o fluxo de trabalho se mantém transparente e robusto.

As estruturas de agentes de IA são adaptadas a diferentes necessidades: algumas especializam-se em conversas, assistentes virtuais ou chatbots, enquanto outras se concentram na orquestração do fluxo de trabalho. O seu principal valor reside na abstração da complexidade, na divisão das tarefas em etapas geríveis e na garantia de escalabilidade.

Principais componentes de uma estrutura de agentes de IA

A maioria das estruturas de agentes de IA segue a mesma estrutura, o que lhes permite passar sistematicamente informações estruturadas entre diferentes ferramentas e processos.

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Segue-se um pequeno passo-a-passo que mostra como estes componentes funcionam efetivamente ao criar um agente:

Vantagens da utilização de uma estrutura de agentes de IA

Implementação mais rápida com menos trabalho repetitivo

De acordo com o relatório de IA 2024 da McKinsey, 65% das empresas utilizam atualmente a IA generativa com regularidade, mas muitas ainda se deparam com estrangulamentos quando se trata de enviar casos de utilização.

As equipes que tentam construir sua infraestrutura em torno de modelos de IA - gerenciando entradas, saídas, lógica de encadeamento e chamadas de API manualmente - têm 1,5 × mais probabilidade de gastar cinco meses ou mais para colocar esses sistemas em produção.

As estruturas de agentes de IA resolvem isso padronizando o trabalho de configuração chato, mas necessário. Em vez de juntar todas as integrações ou cadeias de ferramentas a partir do zero, as equipas podem ligar-se a uma estrutura partilhada que trata disso de forma limpa. 

Lógica reutilizável para facilitar o escalonamento entre agentes

Quando se utilizam estruturas de agentes de IA, muito do que parece "inteligente" resume-se a passos modulares e compostáveis que podem ser reutilizados em diferentes agentes ou fluxos.

Quando essa lógica vive dentro de uma estrutura limpa na forma de unidades, torna-se tão simples de chamar como add(2,3) em Python.

As estruturas de agentes de IA dão aos programadores a liberdade de pensar a partir dos primeiros princípios - para resolver problemas do utilizador com intuição, sem reconstruir os mesmos padrões de raciocínio vezes sem conta.

Em vez de tentar padronizar perfeitamente toda a lógica desde o início, as equipas podem trabalhar mais como designers de produtos: testar, adaptar, reutilizar o que funciona e escalá-lo em casos de utilização.

Os quadros partilhados tornam a colaboração em equipa mais fácil de gerir

Quando os agentes de IA são executados em infra-estruturas partilhadas - plataformas de nuvem ou inferências de servidor - a estrutura em que são construídos molda diretamente a forma como as equipas podem colaborar.

As estruturas ajudam a tornar a colaboração visível e controlada. Pense nisso como gerir uma Folha do Google partilhada para o comportamento do agente:

• Propriedade lógica definida - todos sabem a quem pertence cada parte do agente
• Actualizações seguras - o raciocínio, as ferramentas e a memória podem ser alterados sem conflitos
• Alterações auditáveis - as edições de fluxos e configurações são versionadas e rastreáveis
• Clareza entre equipas - quem não é programador pode inspecionar o funcionamento do agente sem ler o código

Como escolher uma estrutura de agente de IA

Selecionar a estrutura de agente de IA certa pode parecer complicado com a abundância de plataformas e serviços de código aberto disponíveis. 

Para simplificar o processo, concentre-se nos requisitos do seu fluxo de trabalho. Aqui está uma lista de verificação útil das principais considerações a discutir com a sua equipa:

Discuta estas questões com a sua equipa para identificar as caraterísticas mais importantes para a sua organização. Encorajando a colaboração, esta discussão pode dar origem a informações valiosas sobre as verdadeiras necessidades dos seus fluxos de trabalho.

Agora que já definiu os seus requisitos, vamos explorar as estruturas que podem satisfazer esses requisitos. Com uma compreensão clara dos seus objectivos, a escolha da estrutura de agente de IA correta torna-se muito mais simples.

As 7 principais estruturas gratuitas de agentes de IA

1. Botpress

Ideal para: Equipas que criam agentes de IA que se ligam a ferramentas, com passos LLM para raciocínio, tomada de decisões ou compreensão da linguagem.

Botpress é uma plataforma de agente de IA criada para equipas que pretendem estruturar o comportamento do agente sem gerir uma lógica pesada de código.

O utilizador concebe o funcionamento do agente utilizando fluxos - um editor visual em que cada nó trata de uma tarefa específica, com a sua memória, condições e ligações de ferramentas.

Em vez de escrever prompts encadeados ou árvores lógicas, trabalha-se com peças modulares e delimitadas que reflectem fluxos de trabalho reais.

Esta modularidade é especialmente útil quando se pretende uma automatização fiável entre sistemas de suporte, de integração ou internos, com uma lógica clara e permissões limpas incorporadas.

Botpress vem com integrações incorporadas para ferramentas como CRMs, e-mail e bancos de dados, para que seu agente possa realizar ações reais imediatamente.

Caraterísticas principais:

• Crie fluxos de trabalho visualmente com uma interface de arrastar e largar.
• Adicione ferramentas e lógica personalizadas quando necessário.
• Implante agentes em sites, WhatsApp, Slack e muito mais.
• Utilize NLU incorporada, fontes de conhecimento e controlos de personalidade.

Preços:

• Plano Gratuito: Inclui o construtor principal, 1 bot e crédito de IA de $5
• Plus: $89/mês - teste de fluxo, encaminhamento, transferência humana
• Equipa: $495/mês - SSO, colaboração, controlo de utilização partilhada
• Empresa: Personalizado - para configurações personalizadas, elevado volume ou controlos de conformidade

2. Cadeia Lang

Ideal para: Desenvolvedores que criam agentes de IA personalizados do zero, especialmente para pesquisa, sistemas RAG ou qualquer coisa que precise de um controle rígido sobre o comportamento do agente.

A LangChain é a estrutura mais amplamente adoptada para a criação de agentes de IA. Fornece aos programadores os componentes principais para ligar ferramentas, avisos, memória e raciocínio, com controlo total sobre o funcionamento dos agentes.

Foi uma das primeiras plataformas a introduzir no mercado a conceção modular de agentes e funciona agora como um sistema operativo para fluxos de trabalho LLM .

É possível encadear etapas, alternar tipos de memória e ligar-se a APIs ou bases de dados vectoriais com facilidade com o suporte e o código em constante crescimento para a estrutura.

Essa profundidade, no entanto, vem acompanhada de complexidade. Com tantas partes móveis, pode demorar algum tempo a encontrar a abstração certa para o seu caso de utilização, e ficar com uma pode parecer como construir sobre uma base instável.

Características principais:

• Construir agentes utilizando cadeias modulares de ferramentas, avisos e memória
• Integrar com LLMs, APIs, armazenamentos de vectores e recuperadores
• Controlo total do programador sobre a lógica e a execução do fluxo
• Rastreio e avaliação opcionais com o LangSmith

Preços:

• Programador: Grátis - 1 lugar, 5.000 traços/mês, gestão imediata, ferramentas básicas de rastreio
• Plus: $39/mês por lugar - funcionalidades de equipa, limites de rastreio mais elevados, implementação de desenvolvimento LangGraph
• Empresa: Personalizado - configuração auto-hospedada ou híbrida, SSO, suporte e escalonamento da utilização

3. TripulaçãoAI

Ideal para: Equipas que criam protótipos de comportamento multi-agente rapidamente, especialmente para tarefas lineares que se dividem claramente entre funções.

O CrewAI é uma estrutura de código aberto para sistemas multiagentes, que permite aos agentes de IA colaborar em tarefas através de funções definidas e objectivos partilhados. Foi concebido para cenários que exigem trabalho de equipa inteligente entre agentes.

O que torna o CrewAI atrativo é a facilidade de arranque. Define-se uma equipa, atribui-se uma função a cada agente e atribui-se-lhes um objetivo comum.

A partir daí, os agentes conversam, executam tarefas e completam objectivos sem necessitarem de lógica de orquestração de raiz. Para casos simples de uso de vários agentes, ele faz uma quantidade surpreendente de coisas com muito pouca configuração.

Mas essa simplicidade tem dois lados. Quando os seus fluxos de trabalho se tornam mais complexos - se os agentes precisarem de se adaptar a meio da tarefa ou de se coordenar em passos condicionais - as abstracções incorporadas podem parecer limitadas.

Caraterísticas principais:

• Configuração de agentes baseada em funções com objectivos e memória atribuídos
• Suporta a execução sequencial e paralela de agentes
• Memória partilhada da tripulação para coordenação da equipa
• Fácil integração de ferramentas através de funções e avisos

Preços: 

• Grátis: $0/mês - 50 execuções, 1 equipa em direto, 1 lugar
• Básico: $99/mês - 100 execuções, 2 equipas em direto, 5 lugares
• Standard: $500/mês - 1.000 execuções, 2 equipas em direto, lugares ilimitados, 2 horas de integração
• Pro: $1.000/mês - 2.000 execuções, 5 equipas em direto, lugares ilimitados, 4 horas de integração

4. Núcleo Semântico da Microsoft

Ideal para: Equipas empresariais que incorporam lógica semelhante a agentes em aplicações existentes, especialmente as que já utilizam o ecossistema Microsoft.

O Microsoft Semantic Kernel é uma estrutura de orquestração de IA de código aberto que ajuda os programadores a incorporar capacidades de IA em aplicações existentes.

O seu foco na modularidade, memória e planeamento de objectivos torna-o adequado para a construção de agentes de IA robustos que podem funcionar em ambientes empresariais.

Na sua essência, o Semantic Kernel é sobre planeamento e execução. O utilizador define "competências" - que podem ser funções nativas ou avisos LLM- e combina-as em planos semânticos que orientam o comportamento do agente.

A estrutura lida com a gestão da memória, suporta a utilização de ferramentas e integra-se de forma limpa com os sistemas .NET e Python.

Dito isso, ainda é uma ferramenta que prioriza o desenvolvedor: há poucos andaimes visuais e grande parte da orquestração requer um design deliberado. 

Características principais:

• Arquitetura modular baseada em competências (funções, avisos, ferramentas)
• Memória incorporada e apoio ao planeamento de objectivos
• Integração nativa com ambientes C#, .NET e Python
• SDK de código aberto com opções de integração do Azure

5. AutoGen

Ideal para: Equipas técnicas que criam fluxos de trabalho colaborativos e multi-agentes que necessitam de visibilidade e rastreabilidade totais.

O AutoGen é uma estrutura de desenvolvimento de código aberto para sistemas multiagentes baseados em conversação estruturada.

Atribui a cada agente uma função - planeador, investigador, executor ou uma função personalizada - e permite-lhes trocar mensagens para resolverem tarefas complexas em conjunto.

No seu núcleo, o AutoGen gere a passagem de mensagens e a memória partilhada. O utilizador escreve o fluxo de conversação, injecta lógica onde é importante e decide quando um humano deve intervir.

Requer mais configuração do que uma ferramenta de baixo código, mas recompensa-o com um sistema totalmente transparente que se adapta a experiências de investigação, processos humanos no circuito ou qualquer cenário em que tenha de acompanhar o raciocínio do agente de ponta a ponta.

Características principais:

• Troca de mensagens estruturadas com atribuição explícita de funções
• Injeção de chamadas de função em qualquer ponto da conversa
• Memória partilhada e com âmbito de aplicação para cada agente e para toda a equipa
• Registos de auditoria incorporados que registam todas as mensagens e decisões

6. AutoGPT

Ideal para: Programadores individuais e pequenas equipas que criam protótipos de fluxos de trabalho autónomos sem supervisão constante.

O AutoGPT é uma estrutura de agentes autónomos que transforma GPT num assistente de auto-planeamento e orientado para objectivos.

Na prática, dá-se-lhe um objetivo, como "compilar uma análise de mercado", e ele divide o trabalho em subtarefas, vai buscar dados, escreve ficheiros ou chama APIs por si próprio. É como entregar a investigação a um analista júnior que precisa de muito pouca orientação.

Você notará duas coisas imediatamente. Em primeiro lugar, a autonomia do AutoGPT permite fluxos de trabalho em lote totalmente automatizados que ficariam bloqueados se estivessem ligados a um agente humano.

Em segundo lugar, essa mesma independência exige que se proceda a um controlo minucioso de cada execução para controlar os riscos potenciais.

Com o tempo, aprende-se a ajustar a sua lógica de repetição e a mistura de plug-ins para que se mantenha produtivo em vez de vaguear.

Características principais:

• Agentes de auto-planeamento que decompõem os objectivos em etapas executáveis
• Sistema de plugins para navegação na Web, operações de ficheiros e APIs personalizadas
• Memória baseada em vectores que recorda factos e decisões anteriores
• Tentativas automáticas e recuperação quando as tarefas chegam a um beco sem saída

7. RASA

Ideal para: Equipas que necessitam de uma personalização profunda dos fluxos de conversação e de uma propriedade total dos dados e modelos.

A Rasa é uma estrutura de código aberto que combina a compreensão da linguagem natural com a gestão do diálogo para alimentar chatbots e assistentes de voz sensíveis ao contexto. 

Monta pipelines NLU a partir de componentes intercambiáveis e, em seguida, define políticas de diálogo que mantêm o contexto em várias voltas. Esta abordagem permite-lhe trocar novos classificadores de intenção ou extractores de entidades à medida que o seu domínio evolui, sem reescrever outras partes do sistema.

Uma vez que a Rasa é executada na sua infraestrutura, mantém o controlo total sobre a privacidade dos dados e o escalonamento.

Caraterísticas principais:

• Pipelines NLU avançados que extraem intenções e entidades
• Políticas de diálogo personalizadas para conversas complexas e com várias voltas
• Componentes de pipeline extensíveis para se adaptarem a qualquer domínio ou linguagem
• Base de código de fonte aberta com integrações para canais de mensagens

Preços: 

• Código aberto: Gratuito - inclui a estrutura completa, licença Apache 2.0
• Edição Pro: Gratuito - até 1.000 conversas/mês com o Rasa Pro
• Crescimento: A partir de $35.000/ano - inclui o Rasa Studio, suporte e comercial para

Descubra a simplicidade da automatização da IA

As estruturas de agentes de IA estão a mudar a forma como as equipas constroem software. Permitem-lhe concentrar-se nos resultados em vez da infraestrutura, e Botpress dá-lhe tudo o que precisa para começar.

Com fluxos modulares, ferramentas incorporadas e um design LLM, Botpress ajuda-o a enviar agentes que funcionam em produção. Você controla exatamente como seu agente se comporta, a que ele tem acesso e por que ele toma decisões, com rastreabilidade total incorporada.

Comece a construir hoje - é grátis.

Perguntas Mais Frequentes

Qual é a diferença entre um agente de IA e um chatbot?

Um chatbot segue regras predefinidas para gerir conversas simples. Por outro lado, um agente de IA funciona de forma autónoma. Pode raciocinar e tomar decisões em fluxos de trabalho, para além de responder apenas numa conversa.

Qual é a curva de aprendizagem da utilização destas estruturas para utilizadores não técnicos?

Plataformas como Botpress ou LangGraph oferecem construtores visuais e modelos que reduzem a curva de aprendizagem para utilizadores não técnicos. No entanto, a configuração de integrações ou a implementação de lógica personalizada continuam a exigir alguma assistência técnica.

Qual é a diferença entre as estruturas de código aberto e as estruturas comerciais gratuitas?

As estruturas de código aberto fornecem acesso total ao código-fonte e podem ser auto-hospedadas e personalizadas extensivamente. As estruturas comerciais gratuitas oferecem interfaces e alojamento fáceis de utilizar, mas podem impor limites de funcionalidades ou exigir planos pagos para uma utilização avançada.

Como é que avalio o desempenho de um agente de IA criado com estas ferramentas?

Pode avaliar o desempenho de um agente de IA utilizando métricas importantes, incluindo a taxa de conclusão de tarefas, o tempo de resposta, a taxa de recuo ou de falha e a satisfação do utilizador. Muitas estruturas incluem análises incorporadas, ou pode ligar ferramentas externas para um acompanhamento mais profundo do desempenho.

Quais os sectores que mais beneficiam da automatização agêntica?

Sectores como o serviço ao cliente, os cuidados de saúde, as finanças e o comércio eletrónico beneficiam muito com a automatização, especialmente quando as tarefas repetitivas consomem muito tempo.