Top 7 Frameworks Gratuitos de Agentes de IA [2025]

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Imagine um mundo onde sua lista de tarefas se completa sozinha, seus fluxos de trabalho funcionam sem problemas e agentes de IA se tornam seus novos colegas favoritos.

Apresentamos os frameworks de agentes de IA — essas estruturas são o alicerce que ajuda você a criar agentes de IA capazes de navegar por fluxos de trabalho complexos, resolver problemas reais e escalar sem esforço.

Seja para otimizar o suporte ao cliente, personalizar experiências de usuário ou automatizar tarefas repetitivas, frameworks de agentes de IA permitem que você aproveite o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) para criar softwares extraordinários.

O que são frameworks de agentes de IA?

Frameworks de agentes de IA são plataformas, ferramentas ou bibliotecas criadas para simplificar a criação de agentes de IA autônomos. Esses frameworks facilitam fluxos de trabalho agentivos ao oferecer módulos prontos para funcionalidades comuns, como integração com diferentes ferramentas ou orquestração de tarefas, economizando tempo valioso dos desenvolvedores.

O principal benefício de usar um framework de agente de IA é que ele abstrai a complexidade, dividindo tarefas em etapas gerenciáveis e garantindo escalabilidade.

Frameworks de agentes de IA são adaptados para diferentes necessidades de desenvolvedores: alguns são especializados em conversas, assistentes virtuais ou chatbots, enquanto outros focam na orquestração de fluxos de trabalho.

Os agentes de IA resultantes geralmente conseguem perceber entradas, processá-las usando algoritmos ou LLMs e tomar ações como geração aumentada por recuperação, iniciar fluxos de trabalho ou manter conversas gerais.

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Principais Componentes de um Framework de Agente de IA

A maioria dos frameworks de agentes de IA segue a mesma estrutura básica, permitindo que informações estruturadas sejam passadas de forma sistemática entre diferentes ferramentas e processos.

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Vantagens de Usar um Framework de Agente de IA

Implantação mais rápida com menos trabalho repetitivo

Segundo o relatório de IA da McKinsey de 2024, 65% das empresas já usam IA generativa regularmente, mas muitas ainda enfrentam obstáculos para colocar casos de uso em produção.

Equipes que tentam construir sua infraestrutura em torno de modelos de IA — gerenciando entradas, saídas, lógica encadeada e chamadas de API manualmente — são 1,5× mais propensas a levar cinco meses ou mais para entrar em produção.

Frameworks de agentes de IA resolvem isso ao padronizar o trabalho inicial chato, mas necessário. Em vez de conectar cada integração ou cadeia de ferramentas do zero, as equipes podem usar um framework compartilhado que cuida disso de forma organizada.

Lógica reutilizável para facilitar a escalabilidade entre agentes

Ao usar frameworks de agentes de IA, grande parte da “inteligência” de um agente se resume a etapas modulares e componíveis que podem ser reutilizadas em diferentes agentes ou fluxos.

Quando essa lógica está dentro de um framework organizado em unidades, fica tão simples de chamar quanto add(2,3) em Python.

Frameworks de agentes de IA dão aos desenvolvedores liberdade para pensar do zero — para resolver problemas dos usuários com intuição, sem precisar recriar os mesmos padrões de raciocínio repetidamente.

Em vez de tentar padronizar toda a lógica de uma vez, as equipes podem agir como designers de produto: testar, adaptar, reutilizar o que funciona e escalar para outros casos de uso.

Colaboração facilitada ao usar frameworks compartilhados

Quando agentes de IA rodam em infraestrutura compartilhada — plataformas em nuvem ou servidores — o framework utilizado define diretamente como as equipes podem colaborar.

Frameworks ajudam tornando a colaboração visível e controlada. Pense como gerenciar uma planilha compartilhada do Google para o comportamento do agente. Frameworks de agentes de IA oferecem:

• Propriedade de lógica definida — todos sabem quem é responsável por cada parte do agente
• Atualizações seguras — raciocínio, ferramentas e memória podem ser alterados sem conflitos
• Mudanças auditáveis — edições em fluxos e configurações são versionadas e rastreáveis
• Clareza entre equipes — pessoas não técnicas podem inspecionar como o agente funciona sem ler código

Como escolher um framework de agente de IA: 5 categorias de perguntas

Escolher o melhor framework gratuito de agente de IA pode ser desafiador diante da grande quantidade de plataformas e serviços open-source disponíveis.

Para simplificar o processo, foque nestas 5 áreas: facilidade de uso, personalização, escalabilidade, integração e segurança.

Meus colegas conversaram com milhares de desenvolvedores e equipes em busca de um framework de agente de IA. Reunimos esses aprendizados reais e montamos uma lista de perguntas que sua equipe deve considerar para cada fator.

1) Facilidade de uso

Dependendo das habilidades da sua equipe (ou das suas próprias), vale a pena considerar a usabilidade dos diferentes frameworks de agentes de IA.

• O framework é intuitivo de usar?
• Quão complexo é o processo de configuração?
• É amigável para iniciantes?
• Oferece opções low-code?
• Permite prototipagem rápida?

2) Personalização

A maioria dos desenvolvedores busca personalizar um agente de IA, mas o nível necessário de personalização depende do que você quer construir (e das suas habilidades técnicas). As opções de personalização devem estar entre suas prioridades.

• O framework oferece fluxos de trabalho personalizados ou apenas fluxos prontos?
• Possui componentes modulares para combinar e adaptar?
• Tem pipelines flexíveis?
• Oferece fluxos de trabalho extensíveis?
• Se adapta a diferentes setores ou casos de uso?

3) Escalabilidade

Se você quer crescer, deve considerar as capacidades do framework de agente de IA antes de escolher. Se seu agente de atendimento ao cliente passar de 200 para 20.000 visitantes diários, sua solução precisa estar preparada.

• O framework suporta alto volume de tráfego?
• Ele cresce conforme a demanda? (Considere os custos aqui)
• Funciona bem sob pressão?
• Oferece opções de escalabilidade com bom custo-benefício?

4) Integrações

Provavelmente o aspecto mais importante do seu agente de IA é como ele se conecta a outras ferramentas. Integrações (bibliotecas de integração prontas) e capacidades de integração (possibilidade de criar e conectar integrações personalizadas) devem estar no topo da sua lista de prioridades.

• O framework integra com APIs?
• É compatível com seus bancos de dados?
• Oferece suporte a serviços em nuvem?
• Oferece integrações com CRM e outras ferramentas? Tanto prontas quanto personalizadas?

5) Segurança

Se você vai lidar com dados pessoais (incluindo nomes ou e-mails), precisa garantir que o framework de agentes de IA atenda aos requisitos adequados de segurança.

• Como ele protege os dados dos usuários?
• Oferece criptografia?
• Está pronto para conformidade? (Isso pode incluir certificações como GDPR, SOC 2 ou HIPAA)
• Possui segurança em nível de API?
• Oferece integrações seguras?

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Sugiro discutir essas perguntas com sua equipe para identificar quais recursos são mais importantes para sua organização. Incentivar a colaboração durante essa discussão pode gerar insights valiosos sobre o que seus fluxos de trabalho realmente precisam.

Agora que você definiu seus requisitos, vamos conhecer os frameworks que podem atender a essas demandas. Com clareza sobre seus objetivos, escolher o framework certo de agente de IA fica muito mais fácil.

Top 7 Frameworks Gratuitos de Agentes de IA

1. Botpress

Ideal para: equipes que desenvolvem agentes de IA conectados a ferramentas, com etapas baseadas em LLM para raciocínio, tomada de decisão ou compreensão de linguagem.

O Botpress é uma plataforma gratuita de agentes de IA criada para equipes que desejam estruturar o comportamento dos agentes sem precisar lidar com lógica complexa de código.

Você define como o agente funciona usando uma interface visual de arrastar e soltar. Os usuários podem criar fluxos onde cada nó executa uma tarefa específica, com memória, condições e conexões com ferramentas.

Em vez de escrever prompts encadeados ou árvores de lógica, os usuários trabalham com peças modulares e focadas que refletem fluxos de trabalho reais.

Essa modularidade é especialmente útil quando você busca automação confiável em suporte, onboarding ou sistemas internos, com lógica clara e permissões bem definidas.

O Botpress também oferece integrações nativas com ferramentas como CRMs, e-mail e bancos de dados, permitindo que qualquer agente de IA execute ações reais imediatamente.

Principais recursos:

• Crie fluxos de trabalho visualmente com uma interface de arrastar e soltar
• Adicione ferramentas e lógica personalizadas quando necessário
• Implemente agentes em sites, WhatsApp, Slack e muito mais
• Use NLU integrado, fontes de conhecimento e controles de personalidade

Preços:

• Plano gratuito: Inclui construtor principal, 1 bot e $5 de crédito em IA
• Plus: US$ 89/mês — testes de fluxo, roteamento, transferência para humanos
• Team: US$ 495/mês — SSO, colaboração, acompanhamento de uso compartilhado
• Enterprise: A partir de US$ 2.000/mês — para configurações personalizadas, alto volume ou controles de conformidade

2. LangChain

Ideal para: Desenvolvedores criando agentes de IA personalizados do zero, especialmente para pesquisa, sistemas RAG ou qualquer caso que exija controle rigoroso sobre o comportamento do agente.

LangChain é um dos frameworks de agentes de IA mais utilizados. Ele oferece aos desenvolvedores os componentes essenciais para conectar ferramentas, prompts, memória e raciocínio, com total controle sobre o funcionamento dos agentes.

Foi uma das primeiras plataformas a trazer o design modular de agentes para o mercado e hoje funciona como um sistema operacional para fluxos de trabalho com LLM.

Você pode encadear etapas, alternar tipos de memória e conectar APIs ou bancos de dados vetoriais facilmente, com o suporte e código do framework em constante expansão.

Essa profundidade, no entanto, traz complexidade. Com tantas partes móveis, pode levar tempo para encontrar a abstração certa para o seu caso de uso, e manter-se fiel a uma pode parecer construir sobre uma base instável.

Destaques:

• Crie agentes usando cadeias modulares de ferramentas, prompts e memória
• Integre com LLMs, APIs, bancos de vetores e mecanismos de recuperação
• Controle total do desenvolvedor sobre a lógica e execução dos fluxos
• Rastreamento e avaliação opcionais com LangSmith

Preços:

• Developer: Gratuito – 1 usuário, 5.000 rastreamentos/mês, gerenciamento de prompts, ferramentas básicas de rastreamento
• Plus: US$ 39/mês por usuário – recursos para equipes, limites maiores de rastreamento, implantação de LangGraph para desenvolvimento
• Enterprise: Personalizado – instalação local ou híbrida, SSO, suporte e escalabilidade de uso

3. CrewAI

Ideal para: equipes que desejam prototipar rapidamente comportamentos multiagente, especialmente para tarefas lineares que podem ser facilmente divididas entre funções.

CrewAI é um framework open-source para sistemas multiagente, permitindo que agentes de IA colaborem em tarefas por meio de papéis definidos e objetivos compartilhados. É projetado para cenários que exigem trabalho em equipe inteligente entre agentes.

O que torna o CrewAI interessante é a facilidade de começar. Você define uma equipe, atribui um papel para cada agente e dá a eles um objetivo em comum.

A partir daí, os agentes conversam, executam tarefas e atingem metas sem precisar criar lógica de orquestração do zero. Para casos simples de uso multiagente, ele faz muito com pouquíssima configuração.

Mas essa simplicidade tem seu preço. Quando os fluxos de trabalho ficam mais complexos — se os agentes precisam se adaptar no meio da tarefa ou coordenar etapas condicionais — as abstrações internas podem parecer limitantes.

Principais recursos:

• Configuração de agentes baseada em papéis, com objetivos e memória atribuídos
• Suporta execução de agentes de forma sequencial e paralela
• Memória compartilhada da equipe para coordenação entre agentes
• Integração fácil de ferramentas via funções e prompts

Preços:

• Gratuito: $ 0/mês – 50 execuções, 1 equipe ativa, 1 usuário
• Básico: $ 99/mês – 100 execuções, 2 equipes ativas, 5 usuários
• Padrão: $ 500/mês – 1.000 execuções, 2 equipes ativas, usuários ilimitados, 2 horas de onboarding
• Pro: US$ 1.000/mês – 2.000 execuções, 5 equipes ativas, assentos ilimitados, 4 horas de onboarding

4. Microsoft Semantic Kernel

Ideal para: Equipes empresariais que desejam incorporar lógica de agente em aplicativos existentes, especialmente as que já utilizam o ecossistema Microsoft.

O Microsoft Semantic Kernel é um framework de orquestração de IA open-source que ajuda desenvolvedores a incorporar recursos de IA em aplicações já existentes.

Seu foco em modularidade, memória e planejamento de objetivos o torna ideal para criar agentes de IA robustos que podem operar em ambientes corporativos.

No seu núcleo, o Semantic Kernel é focado em planejamento e execução. Você define "habilidades" — que podem ser funções nativas ou prompts baseados em LLM — e as combina em planos semânticos que orientam o comportamento do agente.

O framework gerencia a memória, suporta uso de ferramentas e integra-se facilmente com sistemas .NET e Python.

Dito isso, ainda é uma ferramenta voltada principalmente para desenvolvedores: há pouca estrutura visual e grande parte da orquestração exige um design cuidadoso.

Destaques:

• Arquitetura modular baseada em habilidades (funções, prompts, ferramentas)
• Suporte nativo a memória e planejamento de objetivos
• Integração nativa com ambientes C#, .NET e Python
• SDK open-source com opções de integração ao Azure

5. AutoGen

Ideal para: equipes técnicas que criam fluxos de trabalho colaborativos e multiagente que exigem total visibilidade e rastreabilidade.

AutoGen é um framework open-source para desenvolvimento de sistemas multiagente baseado em conversas estruturadas.

Você atribui um papel a cada agente — Planejador, Pesquisador, Executor ou um papel personalizado — e permite que eles troquem mensagens para resolver tarefas complexas juntos.

No centro, o AutoGen gerencia a troca de mensagens e a memória compartilhada. Você roteiriza o fluxo da conversa, insere lógica onde for necessário e decide quando um humano deve intervir.

Exige mais configuração do que uma ferramenta low-code, mas recompensa com um sistema totalmente transparente, que escala para experimentos de pesquisa, processos com humanos no loop ou qualquer cenário em que seja necessário rastrear o raciocínio dos agentes do início ao fim.

Destaques:

• Troca estruturada de mensagens com atribuição explícita de papéis
• Injeção de chamadas de função em qualquer ponto da conversa
• Memória compartilhada e segmentada para cada agente e para toda a equipe
• Registros de auditoria integrados que registram cada mensagem e decisão

6. AutoGPT

Ideal para: desenvolvedores solo e pequenas equipes que desejam prototipar fluxos de trabalho autônomos sem supervisão constante.

AutoGPT é um framework de agente autônomo que transforma chatbots GPT em assistentes autônomos, orientados por objetivos e capazes de planejar sozinhos.

Na prática, você define um objetivo, como "compilar uma análise de mercado", e ele divide a tarefa em subtarefas, busca dados, escreve arquivos ou chama APIs automaticamente. É como delegar uma pesquisa para um analista júnior que precisa de pouquíssima orientação.

Você vai notar duas coisas imediatamente. Primeiro, a autonomia do AutoGPT permite fluxos totalmente automatizados que travariam se dependessem de um agente humano.

Segundo, essa mesma independência exige que você implemente um monitoramento rigoroso em cada execução para manter os riscos sob controle.

Com o tempo, você aprende a ajustar a lógica de tentativas e o conjunto de plugins para que ele continue produtivo em vez de se perder.

Destaques:

• Agentes autônomos que desmembram objetivos em etapas executáveis
• Sistema de plugins para navegação web, operações com arquivos e APIs personalizadas
• Memória vetorial que armazena fatos e decisões anteriores
• Tentativas automáticas e recuperação quando tarefas encontram obstáculos

7. Rasa

Ideal para: equipes que precisam de personalização avançada dos fluxos conversacionais e total controle sobre dados e modelos.

Rasa é um framework open-source que combina compreensão de linguagem natural com gerenciamento de diálogo para criar chatbots e assistentes de voz contextuais.

Você monta pipelines de NLU com componentes intercambiáveis e define políticas de diálogo que mantêm o contexto em várias interações. Essa abordagem permite trocar classificadores de intenção ou extratores de entidade conforme o domínio evolui, sem reescrever o restante do sistema.

Como o Rasa roda na sua infraestrutura, você mantém total controle sobre a privacidade dos dados e a escalabilidade.

Principais recursos:

• Pipelines avançados de NLU para extrair intenções e entidades
• Políticas de diálogo personalizadas para conversas complexas e de múltiplas etapas
• Componentes de pipeline extensíveis para qualquer domínio ou idioma
• Código open-source com integrações para canais de mensagens

Preços:

• Open Source: Gratuito – inclui framework completo, licença Apache 2.0
• Pro Edition: Gratuito – até 1.000 conversas/mês com Rasa Pro
• Crescimento: A partir de US$ 35.000/ano – inclui Rasa Studio, suporte e versão comercial até

Comece a criar um agente de IA gratuitamente

Frameworks de agentes de IA estão mudando a forma como equipes desenvolvem software. Eles permitem focar nos resultados em vez da infraestrutura, e o Botpress oferece tudo o que você precisa para começar.

Com fluxos modulares, ferramentas integradas e design nativo para LLM, o Botpress ajuda você a lançar agentes prontos para produção. Você controla exatamente como seu agente se comporta, o que ele pode acessar e por que toma decisões, com rastreabilidade total embutida.

Comece a construir hoje — é grátis.

Perguntas Frequentes

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

A diferença entre um agente de IA e um chatbot é que o chatbot segue roteiros ou árvores de decisão pré-definidos para responder perguntas, enquanto o agente de IA toma decisões e executa tarefas autônomas e complexas em vários sistemas, indo além da simples conversa.

2. Qual é a curva de aprendizado para usar esses frameworks para usuários não técnicos?

A curva de aprendizado para frameworks como Botpress ou LangGraph é relativamente baixa para usuários não técnicos graças a editores visuais e templates, mas fluxos personalizados ou integrações de terceiros ainda podem exigir ajuda de um desenvolvedor.

3. Qual a diferença entre frameworks open-source e frameworks comerciais gratuitos?

A diferença entre frameworks open-source e comerciais gratuitos é que as ferramentas open-source permitem inspecionar e modificar o código-fonte e hospedar a aplicação por conta própria, enquanto frameworks comerciais gratuitos incluem hospedagem gerenciada e exigem upgrades pagos para acesso total.

4. Como avalio o desempenho de um agente de IA?

Para avaliar a performance de um agente de IA criado com essas ferramentas, acompanhe métricas como taxa de sucesso das tarefas, precisão das respostas, latência, frequência de fallback e satisfação do usuário. Muitas plataformas oferecem painéis de análise integrados, e ferramentas externas como PostHog ou Mixpanel podem aprimorar o acompanhamento.

5. Quais setores mais se beneficiam da automação baseada em agentes?

Os setores que mais se beneficiam da automação agente incluem atendimento ao cliente, saúde, finanças e e-commerce – especialmente para tarefas como agendamento de compromissos, processamento de documentos, qualificação de leads e operações administrativas repetitivas.