Principais construtores de agentes de IA em 2025

Agentes de IA estão transformando a forma como empresas e desenvolvedores resolvem problemas. Com os frameworks certos, você pode criar agentes de IA que vão além da automação tradicional — permitindo que sistemas aprendam, se adaptem e tomem decisões em tempo real.

Esses agentes automatizam tarefas repetitivas, fornecem insights em tempo real e possibilitam decisões mais inteligentes, liberando as equipes para focar em inovação e estratégia.

À medida que a adoção cresce, os frameworks e plataformas que impulsionam esses agentes — os construtores de agentes de IA — estão evoluindo para atender a diferentes necessidades, tornando mais fácil do que nunca projetar, implantar e escalar sistemas inteligentes.

O que são construtores de agentes de IA?

Construtores de agentes de IA são ferramentas criadas para ajudar desenvolvedores e empresas a criar sistemas de IA agente capazes de entender comandos, processar informações e tomar ações relevantes.

Um bom construtor de agentes de IA vem equipado com módulos prontos, permitindo que desenvolvedores foquem na solução sem reinventar a rede neural. O principal valor está em abstrair a complexidade, agilizar o desenvolvimento e permitir integração fácil tanto em sistemas novos quanto legados.

Casos de uso para construtores de agentes de IA

Construtores de agentes de IA se destacam em tarefas que envolvem automação, manipulação de dados e interação com clientes. Com o poder dos LLMs modernos, muitas tarefas rotineiras — como responder a dúvidas de clientes ou resumir documentos — agora podem ser totalmente automatizadas.

No entanto, o verdadeiro potencial desses construtores aparece quando os agentes precisam interagir com a internet ou acessar grandes volumes de conhecimento específico.

Automação do Suporte ao Cliente

Agentes de IA podem lidar com dúvidas rotineiras de clientes, reduzir o tempo de resposta e oferecer suporte 24/7 em vários canais, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo custos operacionais.

Além de dúvidas simples, agentes de IA podem acompanhar o sentimento do cliente e coletar feedback em tempo real. Eles também se integram a sistemas de CRM para oferecer um suporte altamente personalizado. Isso garante que os clientes recebam um atendimento consistente e eficiente em todos os canais.

Exemplos: Atendimento a FAQs, escalonamento de chamados, respostas em chat ao vivo.

Automação de tarefas

Agentes de IA otimizam fluxos internos automatizando tarefas repetitivas e integrando-se a ferramentas como CRM ou sistemas de gestão de projetos para manter as operações eficientes e sem erros.

Esses agentes também podem ser programados para gerenciar fluxos entre departamentos, garantindo aprovações no prazo e acompanhamento de prazos. Ao automatizar processos repetitivos, as empresas economizam tempo e podem focar em iniciativas estratégicas.

Exemplos: Digitação de dados, triagem de e-mails, agendamento de tarefas.

Vendas e Marketing

Agentes de IA ajudam a aumentar a receita automatizando a geração de leads, nutrindo potenciais clientes e proporcionando experiências personalizadas ao fortalecer os pipelines de marketing.

Ao engajar proativamente potenciais clientes e acompanhar métricas de desempenho, agentes de IA aumentam a eficiência e a eficácia nos pipelines de vendas.

Exemplos: Qualificação de leads, otimização de campanhas, abordagem personalizada

Suporte de TI

Agentes de IA aprimoram as operações de TI automatizando solicitações de suporte técnico, monitorando a saúde dos sistemas e possibilitando uma colaboração perfeita entre equipes de engenharia.

Para equipes de engenharia, eles podem automatizar revisões de código e realizar testes de regressão, garantindo qualidade e produtividade consistentes. Isso é ainda mais aprimorado pela capacidade de automatizar solicitações de suporte, monitorar a saúde dos sistemas e executar tarefas adicionais.

Exemplos: Redefinição de senhas, monitoramento de erros, diagnósticos de sistemas.

Como escolher um construtor de agentes de IA

Escolher o construtor de agentes de IA ideal pode parecer difícil com tantas opções disponíveis. Aqui está um checklist rápido para ajudar a filtrar suas escolhas:

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Colabore com sua equipe para identificar quais recursos são mais importantes para sua organização. Com clareza sobre suas necessidades, escolher o construtor certo fica muito mais fácil.

Os 7 principais construtores de agentes de IA em 2025

Agentes de IA deixaram de ser projetos paralelos e passaram a fazer parte da infraestrutura de produção. O que antes eram cadeias de prompts em notebooks agora são sistemas implantados com monitoramento, tentativas automáticas e orquestração em tempo real.

Um “construtor de agentes de IA” é qualquer framework ou plataforma que ajuda equipes a criar agentes capazes de observar, decidir e agir em diferentes ferramentas. O cenário se divide entre frameworks voltados para código, que dão controle total, e plataformas que abstraem a infraestrutura para você focar nos casos de uso.

Os construtores a seguir não são apenas populares — eles provaram seu valor no uso diário. Cada um conquistou seu espaço por resolver uma classe real de problemas melhor que os demais.

1. Botpress

Melhor para: Equipes que constroem agentes de IA resilientes, integrados a sistemas de negócios, que mantêm contexto e se adaptam em tempo real sem grandes reescritas técnicas.

Preços:

• Plano Gratuito: Construtor principal, 1 bot, $5 de crédito em IA
• Plus: $89/mês — testes de fluxo, roteamento, transferência para humanos
• Team: $495/mês — SSO, colaboração, acompanhamento de uso compartilhado

Botpress é uma plataforma para construção de agentes de IA. Permite criar agentes que lembram do contexto, pausam quando necessário e retomam assim que os dados necessários ficam disponíveis.

Ela conta com mais de cinquenta integrações nativas. Os agentes podem interagir imediatamente com agendas, CRMs, helpdesks ou ERPs, reduzindo o tempo de configuração e a dependência de integrações manuais via API.

O controle de modelo já vem integrado. Desenvolvedores podem alternar o modelo que alimenta o agente entre GPT-4o, Claude, Gemini ou modelos open-source conforme a demanda, custo ou requisitos de conformidade.

Os agentes são desenhados de forma visual. Criadores podem montar fluxos em um editor drag-and-drop enquanto desenvolvedores expandem a lógica com código direto ou chamadas avançadas de API.

O Botpress se destaca pela prontidão para produção. Equilibra simplicidade para criadores não técnicos com extensibilidade para desenvolvedores, entregando agentes que permanecem confiáveis quando escalados para operações empresariais.

Principais recursos:

• Fluxos que pausam e retomam automaticamente
• Mais de 50 integrações prontas com aplicativos corporativos
• Troca de modelo com um clique entre GPT-4o, Claude, Gemini ou open-source
• Editor visual e personalização em nível de código

2. LangChain

Melhor para: Desenvolvedores que precisam de controle total sobre o raciocínio do agente, lógica de execução e integrações, tudo escrito diretamente em Python ou JavaScript.

Preços:

• Developer: Gratuito — 1 usuário, 5 mil rastreamentos/mês
• Plus: $39/mês por usuário — limites maiores de rastreamento, implantação do LangGraph
• Enterprise: Personalizado — self-hosted, SSO, escalabilidade de uso

LangChain é um framework para construção de agentes de IA. Oferece aos engenheiros a estrutura para definir exatamente como o agente planeja, faz novas tentativas e aciona ferramentas externas.

Sua extensão LangGraph introduz fluxos de trabalho com estado e de longa duração. Em vez de prompts de uma única rodada, agentes podem gerenciar processos que se adaptam continuamente até atingir um objetivo.

Na prática, porém, o LangChain tornou-se confuso. A biblioteca virou um mosaico de módulos com suporte parcial, com empresas que antes se comprometiam agora abandonando-a para criar forks internos.

Desenvolvedores ainda podem conectar bancos de dados, APIs e repositórios vetoriais diretamente. Mas o ecossistema parece frágil, com integrações frequentemente quebrando entre atualizações e pouca responsabilidade.

Principais recursos:

• Framework orientado a código para criar ciclos de raciocínio
• LangGraph para agentes com estado e de longa duração
• Integrações avançadas com LLMs, APIs e repositórios vetoriais
• Controle sobre planejamento, tentativas e estrutura de saída

3. LlamaIndex

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Melhor para: Equipes que constroem agentes baseados em dados e precisam de acesso consistente a documentos, tabelas e APIs sem depender apenas da memória do LLM.

Preços:

• Open-source: Gratuito para uso e auto-hospedagem
• Enterprise: Preço personalizado para suporte, escala e implantações gerenciadas

LlamaIndex é um framework para construção de agentes de IA especializado em transformar conteúdos desorganizados em índices estruturados que os agentes realmente conseguem consultar. Em vez de apenas extrair documentos brutos, ele oferece camadas consultáveis para textos, tabelas e APIs.

Essa abordagem o torna uma escolha padrão em fluxos de trabalho com muitos dados. Quando agentes precisam de recuperação confiável de faturas, bases de conhecimento ou sistemas estruturados, o LlamaIndex oferece uma ponte clara entre as fontes de dados e o raciocínio.

O ponto negativo é a complexidade. Existem vários módulos sobrepostos para divisão, embeddings e recuperação, o que pode sobrecarregar equipes novas em indexação. É necessário realizar ajustes para obter resultados estáveis.

Principais recursos:

• Indexação avançada para dados estruturados e não estruturados
• Interface de consulta para fundamentar respostas dos agentes
• Conectores extensíveis para fluxos de trabalho corporativos
• Projetado para funcionar junto com frameworks de orquestração como LangChain ou CrewAI

4. CrewAI

Melhor para: Equipes que projetam sistemas multiagentes onde funções distintas como pesquisador, revisor e planejador precisam coordenar para atingir um objetivo comum.

Preços:

• Open-source: Gratuito para auto-hospedagem
• Enterprise: Suporte pago e implantações gerenciadas disponíveis

CrewAI é um framework para construção de agentes de IA voltado para colaboração. Em vez de um agente fazer tudo, permite atribuir funções especializadas e fazê-los trabalhar juntos.

Essa divisão de tarefas costuma gerar resultados mais confiáveis, especialmente em fluxos de trabalho que se beneficiam de revisão por pares ou repasse de tarefas. Isso se aproxima mais de como equipes humanas realmente operam.

O desafio está na sobrecarga de orquestração. Configurar funções, padrões de comunicação e limites pode rapidamente se tornar complexo, e equipes com agentes demais correm o risco de se atrapalhar mutuamente.

Principais recursos:

• Especialização de agentes baseada em funções
• Orquestração orientada por configuração para fluxos de trabalho sequenciais ou paralelos
• Comunicação transparente e repasse de tarefas entre agentes
• Implantações prontas para produção via Docker e Kubernetes

5. Semantic Kernel

Melhor para: Empresas que constroem agentes de IA que precisam integrar diretamente com serviços Microsoft mantendo conformidade e controle de TI.

Preços:

• Open-source: Gratuito sob licença MIT
• Enterprise: Suporte e escala via contratos Azure

Semantic Kernel é o framework da Microsoft para construção de agentes. Ele oferece abstrações de “habilidades” e “memórias” que tornam os agentes de IA mais previsíveis em fluxos de trabalho corporativos.

Seu ponto forte é a integração. Pronto para uso, conecta-se ao Microsoft 365, Azure e outros serviços principais, facilitando a adoção de IA por empresas.

A limitação está no escopo. O Semantic Kernel é feito para o ecossistema Microsoft, o que pode ser rígido para equipes fora desse ambiente em comparação com frameworks mais gerais.

Principais recursos:

• Suporte nativo para Teams, Outlook, SharePoint e Dynamics
• Abstrações de habilidade e memória para comportamento estruturado dos agentes
• Conformidade corporativa e rastreabilidade integradas ao design
• Opções flexíveis de implantação em ambientes Azure

6. AutoGPT

Melhor para: Pessoas que testam a execução autônoma de tarefas com agentes que se autodirigem para objetivos sem prompts constantes.

Preços:

• Open-source: Projeto comunitário gratuito
• Third-party forks: Hospedagem paga e serviços gerenciados disponíveis

AutoGPT popularizou o conceito de agentes totalmente autônomos. Dado um objetivo, ele planeja subtarefas, executa ações e continua trabalhando até que as condições sejam atendidas ou bloqueadas.

Inspirou muitos experimentos, mas em ambientes reais costuma ter dificuldades. Sem restrições fortes, as tarefas podem se perder ou travar, o que limita a confiabilidade em produção.

Ainda assim, é útil para prototipagem. O AutoGPT mostra o que é possível quando agentes têm autonomia, e seu ecossistema segue gerando forks e extensões com focos especializados.

Principais recursos:

• Execução autônoma orientada a objetivos
• Planejamento automático de tarefas e uso de memória
• Execução de ferramentas sem prompts manuais
• Experimentação e forks impulsionados pela comunidade

7. AutoGen

‍Ideal para: Desenvolvedores que estão experimentando sistemas conversacionais multiagentes, nos quais os agentes colaboram por meio de diálogos estruturados para planejar, verificar e adaptar.

Preços:

• Open-source: Gratuito para uso e extensão
• Enterprise: Licenciamento personalizado e suporte disponíveis via ecossistema Microsoft

AutoGen é um framework para construir conversas entre múltiplos agentes. Ele estrutura tarefas como diálogos entre agentes que propõem etapas, verificam resultados e iteram até a conclusão.

Essa abordagem funciona bem para depuração, geração de código ou cenários de planejamento onde o vai-e-vem iterativo gera resultados melhores do que decisões de um único agente.

Sua fraqueza está na praticidade. Rodar esses ciclos conversacionais em produção pode consumir muitos recursos e, sem limites claros, agentes podem ficar presos em discussões intermináveis.

Principais recursos:

• Colaboração conversacional entre múltiplos agentes
• Planejamento iterativo e ciclos de auto-verificação
• Diálogos depuráveis que revelam caminhos de raciocínio
• Integração com LLMs e execução de ferramentas externas

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Construtores de agentes de IA estão revolucionando a gestão de fluxos de trabalho, automação de tarefas e interação com clientes. Se você quer elevar seus processos com IA, o Botpress tem as ferramentas para isso.

Com design modular, integrações suaves e recursos avançados de IA, o Botpress vai além de uma plataforma—é um framework robusto para criar agentes autônomos sob medida para suas necessidades.

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Perguntas frequentes

1. O que diferencia um agente de IA de um chatbot tradicional ou ferramenta de RPA?

Um agente de IA se diferencia de um chatbot tradicional ou ferramenta de RPA porque não segue apenas roteiros fixos ou regras rígidas; ele entende o contexto, interpreta a intenção do usuário e decide dinamicamente quais ações tomar. Chatbots tradicionais respondem com base em fluxos pré-definidos, enquanto bots de RPA executam tarefas repetitivas sem se adaptar a mudanças. Agentes de IA lidam com entradas imprevisíveis, integram múltiplos sistemas e tomam decisões em tempo real, funcionando como solucionadores autônomos de problemas, e não apenas como ferramentas estáticas.

2. Posso usar construtores de agentes de IA sem conhecimento em programação?

Sim, você pode usar construtores de agentes de IA sem saber programar, pois muitas plataformas oferecem interfaces de arrastar e soltar e editores visuais de fluxos. Essas ferramentas no-code permitem criar conversas e implantar agentes sem escrever código, embora lógicas mais avançadas ou integrações possam exigir habilidades técnicas.

3. O que significa “autônomo” no contexto de agentes de IA?

No contexto de agentes de IA, “autônomo” significa que o agente pode decidir quais ações tomar sem receber instruções humanas para cada passo. Em vez de seguir um roteiro único, ele usa raciocínio e ferramentas disponíveis para planejar e ajustar seu comportamento em busca de objetivos específicos. Isso permite lidar com variações nas entradas dos usuários e operar de forma independente para alcançar resultados.

4. Como os agentes de IA diferem de assistentes digitais como Siri ou Alexa?

Os agentes de IA se diferenciam dos assistentes digitais como Siri ou Alexa porque são projetados não apenas para responder perguntas ou executar comandos simples, mas também para realizar processos de múltiplas etapas e tomar decisões com base em contexto e dados. Siri e Alexa normalmente fornecem informações ou controlam dispositivos inteligentes, enquanto agentes de IA podem executar fluxos de trabalho complexos, como atualizar registros em CRMs ou gerenciar processos de negócios de ponta a ponta.

5. Qual é a diferença entre um fluxo de trabalho baseado em regras e um baseado em agentes?

A diferença entre um fluxo de trabalho baseado em regras e um baseado em agentes é que o fluxo baseado em regras segue instruções pré-definidas do tipo “se-isso-então-aquilo” e falha diante de situações inesperadas. Já um fluxo baseado em agentes se adapta a novas informações e decide o melhor curso de ação de forma adaptativa. Isso torna os sistemas baseados em agentes muito mais adequados para lidar com tarefas complexas e variáveis, onde regras rígidas não são suficientes.