Principais criadores de agentes de IA em 2025

Os agentes de IA estão a remodelar a forma como as empresas e os programadores abordam a resolução de problemas. Com as estruturas certas, é possível criar agentes de IA que vão além da automação tradicional, permitindo que os sistemas aprendam, se adaptem e tomem decisões em tempo real.

Estes agentes automatizam tarefas repetitivas, fornecem informações em tempo real e permitem uma tomada de decisões mais inteligente, libertando tempo para as equipas se concentrarem na inovação e na estratégia. 

À medida que a sua adoção cresce, as estruturas e plataformas que alimentam estes agentes - construtores de agentes de IA - estão a evoluir para satisfazer diversas necessidades, tornando mais fácil do que nunca conceber, implementar e escalar sistemas inteligentes.

O que são os criadores de agentes de IA?

Os construtores de agentes de IA são ferramentas concebidas para ajudar os programadores e as empresas a criar sistemas de IA agênticos inteligentes que podem compreender os dados, processar informações e realizar acções significativas.

Um bom construtor de agentes de IA virá equipado com módulos pré-construídos, garantindo que os programadores se podem concentrar na criação de uma solução sem reinventar a rede neural. O seu principal valor reside no facto de abstrair a complexidade, simplificar o desenvolvimento e permitir uma integração perfeita em sistemas novos e antigos.

Casos de utilização para criadores de agentes de IA

Os criadores de agentes de IA brilham em tarefas que envolvem automação, tratamento de dados e interações com clientes. Com o poder dos modernos LLMsmuitas tarefas mundanas - como responder a questões de clientes ou resumir documentos - podem agora ser totalmente automatizadas. 

No entanto, o verdadeiro potencial destes construtores surge quando os agentes precisam de interagir com a Internet ou de recorrer a conhecimentos vastos e específicos de um domínio.

Automatização do apoio ao cliente

Os agentes de IA podem lidar com os pedidos de informação de rotina dos clientes, reduzir os tempos de resposta e prestar apoio 24 horas por dia, 7 dias por semana, em vários canais, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo as despesas operacionais.

Para além de simples pedidos de informação, os agentes de IA podem acompanhar o sentimento do cliente e recolher feedback em tempo real. Também se integram com os sistemas de CRM para prestar um apoio altamente personalizado. Esta capacidade garante que os clientes recebem um serviço consistente e eficiente em vários canais.

Exemplos: Tratamento de FAQ, escalonamento de bilhetes, respostas a conversações em direto.

Automatização de tarefas

Os agentes de IA simplificam os fluxos de trabalho internos, automatizando tarefas repetitivas e integrando-se em ferramentas como CRM ou sistemas de gestão de projectos para manter as operações eficientes e sem erros.

Estes agentes também podem ser programados para gerir fluxos de trabalho interdepartamentais, assegurando aprovações atempadas e o controlo de prazos. Ao automatizar os fluxos de trabalho repetitivos, as empresas poupam tempo valioso e podem concentrar-se em iniciativas estratégicas.

Exemplos: Introdução de dados, classificação de correio eletrónico, programação de tarefas.

Vendas e marketing

Os agentes de IA ajudam a aumentar a receita automatizando a geração de leads, nutrindo os clientes em potencial e fornecendo experiências personalizadas aos clientes, capacitando os pipelines de marketing.

Ao interagirem proactivamente com potenciais clientes e ao acompanharem as métricas de desempenho, os agentes de IA melhoram a eficiência e a eficácia das condutas de vendas.

Exemplos: Qualificação de leads, otimização de campanhas, contacto personalizado

Apoio informático

Os agentes de IA melhoram as operações de TI, automatizando os pedidos de suporte técnico, monitorizando o estado do sistema e permitindo uma colaboração perfeita entre equipas em fluxos de trabalho de engenharia.

Para as equipas de engenharia, podem automatizar revisões de código e realizar testes de regressão, garantindo uma qualidade e produtividade consistentes. Isto é ainda melhorado pela sua capacidade de automatizar pedidos de suporte, monitorizar o estado do sistema e executar tarefas adicionais.

Exemplos: Reposição da palavra-passe, monitorização de erros, diagnóstico do sistema.

Como escolher um criador de agentes de IA

A escolha do construtor de agentes de IA correto pode parecer esmagadora com tantas opções disponíveis. Aqui está uma lista de verificação rápida para o ajudar a restringir as suas escolhas:

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Colabore com a sua equipa para identificar as caraterísticas mais importantes para a sua organização. Com uma compreensão clara das suas necessidades, a escolha do construtor certo torna-se muito mais fácil.

Os 7 principais criadores de agentes de IA em 2025

Os criadores de agentes de IA avançaram significativamente, oferecendo soluções personalizadas para vários casos de uso. Antes de mergulhar em plataformas individuais, é importante notar que cada construtor tem pontos fortes únicos, adaptados às diferentes necessidades dos programadores e aplicações do sector.

Quer esteja a criar agentes de conversação, a automatizar fluxos de trabalho ou a gerir operações complexas baseadas em dados, existe uma ferramenta para si.

1. Cadeia Lang

O LangChain é uma estrutura poderosa concebida para criar agentes com consciência do contexto que se destacam em conversas dinâmicas e com várias voltas. Ao integrar-se perfeitamente com vários backends, o LangChain permite que os programadores criem fluxos de trabalho altamente flexíveis para diversas aplicações.

Alojamento: Código aberto; é necessário auto-hospedagem.

Caraterísticas principais:

• Conceção modular para conversas dinâmicas e multi-voltas.
• Suporta a integração com vários backends.

Preços: De código aberto e de utilização gratuita; o suporte empresarial adicional pode ter custos.

Etiquetas: PNL, Modular, Flexível, Amigável ao Desenvolvedor.

2. LlamaIndex

A LlamaIndex é especializada na integração de grandes conjuntos de dados em fluxos de trabalho de IA, melhorando a forma como os dados são consultados e utilizados para a tomada de decisões. As suas capacidades avançadas de indexação são ideais para aplicações de nível empresarial.

Alojamento: Código aberto; é necessário auto-hospedagem.

Caraterísticas principais:

• Indexação avançada de dados para texto, dados tabulares e APIs.
• Consulta sem falhas e arquitetura modular.

Preços: De código aberto e gratuito; funcionalidades empresariais disponíveis mediante pedido.

Tags: Orientado por dados, Indexação, Consulta, Empresa.

3. Botpress

Botpress é uma plataforma para a criação de sistemas orientados por agentes de IA. O seu design de fluxo de trabalho visual, as extensas integrações de IA e o suporte multicanal tornam-na ideal para automatizar as interações e os fluxos de trabalho dos clientes.

Caraterísticas principais:

• Conceção visual do fluxo de trabalho para utilizadores não técnicos.
• Suporte multicanal e integrações perfeitas.

Preços: Estão disponíveis planos gratuitos e pagos.

Etiquetas: Empresa, Automatização do fluxo de trabalho, Design visual.

4. CrewAI

O CrewAI foi concebido para a colaboração entre vários agentes. Permite que os agentes de IA trabalhem em conjunto, o que o torna uma excelente escolha para fluxos de trabalho orientados para a equipa e orquestração complexa.

Alojamento: Código aberto; é necessário auto-hospedagem.

Caraterísticas principais:

• Funcionalidade de agente baseada em funções.
• Automatização do fluxo de trabalho para tarefas sequenciais ou paralelas.
• Colaboração inteligente entre agentes.

Preços: De código aberto e gratuito; opções empresariais disponíveis.

Tags: Colaboração, Multi-agente, Fluxo de trabalho, Orientado para a equipa.

5. Phidata

A Phidata é especializada em agentes analíticos e focados em relatórios. É ideal para empresas que dependem da visualização de dados e de ferramentas de tomada de decisões para conduzir as operações.

Alojamento: Código aberto; é necessário auto-hospedagem.

Caraterísticas principais:

• Ferramentas para a visualização de dados e informações orientadas para a análise.
• Concebido para empresas que utilizam dados para tomar decisões.

Preços: Código aberto; preços para empresas a pedido.

Tags: Análise, Relatórios, Centrado em dados, Visualização.

6. AutoGPT

O AutoGPT é um quadro experimental concebido para a execução autónoma de tarefas. Permite aos programadores criar agentes que podem auto-dirigir-se e completar tarefas de forma independente.

Alojamento: Código aberto; é necessário auto-hospedagem.

Caraterísticas principais:

• Fluxos de trabalho totalmente autónomos.
• Conceção orientada para tarefas com objectivos específicos.

Preços: Gratuito e de código aberto.

Tags: Autónomo, Orientado para a tarefa, Experimental, Código aberto.

7. AG2

A AG2 é uma plataforma de nova geração que privilegia a adaptabilidade e as aplicações de IA do mundo real. Foi concebida para inovadores que necessitam de um sistema flexível e robusto para tarefas complexas.

Caraterísticas principais:

• Adaptabilidade de ponta para tarefas complexas.
• Suporte API robusto.

Preços: Detalhes sobre os preços disponíveis mediante pedido.

Etiquetas: Adaptabilidade, vanguarda, mundo real, inovação.

Comece a criar agentes de IA hoje mesmo

Os criadores de agentes de IA estão a revolucionar a gestão do fluxo de trabalho, a automatização de tarefas e as interações com os clientes. Se está pronto para elevar os seus processos alimentados por IA, Botpress tem as ferramentas para o fazer acontecer.

Com um design modular, integrações simples e capacidades avançadas de IA, o Botpress vai além de ser apenas uma plataforma - é uma estrutura robusta para criar agentes autónomos adaptados às suas necessidades específicas.

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FAQs

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

Um agente de IA difere de um chatbot tradicional ou de uma ferramenta RPA porque não se limita a seguir guiões fixos ou regras rígidas; em vez disso, compreende o contexto, raciocina sobre a intenção do utilizador e decide dinamicamente quais as acções a tomar. Os chatbots tradicionais respondem com base em fluxos pré-escritos, enquanto os bots RPA executam tarefas repetitivas sem se adaptarem a situações em mudança. Os agentes de IA podem lidar com entradas imprevisíveis, integrar-se com vários sistemas e tomar decisões em tempo real, funcionando como solucionadores de problemas autónomos em vez de ferramentas estáticas.

2. Posso utilizar construtores de agentes de IA sem conhecimentos de programação?

Sim, é possível usar construtores de agentes de IA sem conhecimento de programação porque muitas plataformas oferecem interfaces de arrastar e soltar e editores de fluxo visual. Essas ferramentas sem código permitem projetar conversas e implantar agentes sem escrever código, embora a criação de lógica ou integrações mais avançadas ainda possa exigir habilidades técnicas. 

3. O que significa "autónomo" no contexto dos agentes de IA?

No contexto dos agentes de IA, "autónomo" significa que o agente pode decidir quais as acções a tomar sem ser explicitamente informado de cada passo por um humano. Em vez de seguir um único guião, utiliza o raciocínio e as ferramentas disponíveis para planear e ajustar o seu comportamento para atingir objectivos específicos. Isto permite-lhe lidar com variações nos dados do utilizador e funcionar de forma independente para obter resultados.

4. Em que é que os agentes de IA diferem dos assistentes digitais como a Siri ou a Alexa?

Os agentes de IA diferem dos assistentes digitais, como a Siri ou a Alexa, porque foram concebidos não só para responder a perguntas ou executar comandos simples, mas também para realizar processos em várias etapas e tomar decisões com base no contexto e nos dados. Normalmente, a Siri e a Alexa fornecem informações ou controlam dispositivos inteligentes, enquanto os agentes de IA podem executar fluxos de trabalho complexos, como a atualização de registos CRM ou a gestão de processos empresariais de ponta a ponta. 

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

A diferença entre um fluxo de trabalho baseado em regras e um fluxo de trabalho agêntico é que um fluxo de trabalho baseado em regras segue instruções pré-definidas do tipo "se-isso-então-isso" e é interrompido quando confrontado com cenários inesperados. Em contrapartida, um fluxo de trabalho agêntico adapta-se a novas informações e decide o melhor curso de ação de forma adaptativa. Isto torna os sistemas agênticos muito mais adequados para lidar com tarefas complexas e variáveis em que as regras rígidas não são suficientes.