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:

‍

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 agentes de IA passaram de projectos paralelos a infra-estruturas de produção. O que costumava ser cadeias de prompt em execução em notebooks agora são sistemas implantados com monitoramento, novas tentativas e orquestração ao vivo.

Um "criador de agentes de IA" é qualquer estrutura ou plataforma que ajuda as equipas a criar agentes que podem observar, decidir e agir através de ferramentas. O panorama está dividido entre estruturas que dão prioridade ao código, que proporcionam controlo total, e plataformas que abstraem a canalização para que se possa concentrar nos casos de utilização.

Os seguintes construtores não são apenas populares - provaram a sua eficácia na utilização diária. Cada um deles ganha o seu lugar ao resolver uma classe real de problemas melhor do que os restantes.

1. Botpress

Ideal para: Equipas que criam agentes de IA resilientes que se integram em sistemas empresariais, mantêm o estado e se adaptam em tempo real sem reescritas pesadas de engenharia.

Preços:

• Plano gratuito: Construtor principal, 1 bot, crédito AI de $5
• Plus$89/mês - teste de fluxo, encaminhamento, transferência humana
• Equipa: $495/mês - SSO, colaboração, controlo de utilização partilhada

Botpress é uma plataforma de criação de agentes de IA. Permite a criação de agentes que se lembram do contexto, fazem uma pausa quando estão bloqueados e retomam quando os dados necessários ficam disponíveis.

É fornecido com mais de cinquenta integrações nativas. Os agentes podem interagir instantaneamente com calendários, CRMs, helpdesks ou ERPs, reduzindo o tempo de configuração e a dependência de ligações manuais à API.

O controlo do modelo está incorporado. Os programadores podem alternar o cérebro que alimenta o agente entre os modelos GPT, Claude, Gemini ou de código aberto, consoante a carga de trabalho, o custo ou a conformidade.

Os agentes são concebidos visualmente. Os construtores podem esboçar fluxos num editor de arrastar e largar, enquanto os programadores alargam a lógica através de código direto ou de chamadas API avançadas.

Botpress destaca-se pela sua prontidão para a produção. Ele equilibra simplicidade para construtores não técnicos com extensibilidade para desenvolvedores, fornecendo agentes que permanecem confiáveis quando escalados para operações corporativas.

Caraterísticas principais:

• Fluxos de trabalho que pausam e retomam automaticamente
• Mais de 50 integrações pré-construídas com aplicações empresariais
• Mudança de modelo com um clique entre GPT, Claude, Gemini ou código aberto
• Editor visual e personalização ao nível do código

2. Cadeia Lang

Ideal para: Desenvolvedores que precisam de controle total sobre o raciocínio do agente, a lógica de tempo de execução e as integrações, escritas diretamente em Python ou JavaScript.

Preços:

• Programador: Gratuito - 1 lugar, 5k traços/mês
• Plus: $39/mês por lugar - limites de rastreio mais elevados, implementação LangGraph
• Empresa: Personalizado - auto-hospedado, SSO, escalonamento de utilização

LangChain é uma estrutura de construção de agentes de IA. Dá aos engenheiros a estrutura para definir exatamente como um agente planeia, tenta novamente e chama ferramentas externas.

A sua extensão LangGraph introduz fluxos de trabalho com estado e de longa duração. Em vez de avisos de uma só vez, os agentes podem gerir processos que se adaptam continuamente até que um objetivo seja alcançado.

Na prática, porém, a LangChain tornou-se confusa. A biblioteca é uma manta de retalhos de módulos com suporte parcial, com empresas que outrora se comprometeram a abandoná-la por bifurcações internas.

Os programadores ainda podem ligar diretamente bases de dados, API e armazéns de vectores. Mas o ecossistema parece frágil, com integrações frequentemente interrompidas entre actualizações e pouca responsabilidade.

Caraterísticas principais:

• Estrutura de código-primeiro para a construção de circuitos de raciocínio
• LangGraph para agentes com estado e de longa duração
• Integrações avançadas com LLMs, APIs e armazenamentos de vectores
• Controlo do planeamento, novas tentativas e estrutura de saída

3. LlamaIndex

‍

Ideal para: Equipas que criam agentes baseados em dados que necessitam de acesso consistente a documentos, tabelas e APIs sem dependerem apenas da memória LLM .

Preços:

• Código aberto: Livre para utilizar e auto-hospedar
• Empresa: Preços personalizados para suporte, escalonamento e implementações gerenciadas

O LlamaIndex é uma estrutura de construção de agentes de IA especializada em transformar conteúdo confuso em índices estruturados que os agentes podem realmente consultar. Em vez de raspar documentos brutos, ele fornece camadas consultáveis para texto, tabelas e APIs.

Esta abordagem faz com que seja uma opção em fluxos de trabalho com muitos dados. Quando os agentes precisam de uma recuperação fiável de facturas, bases de conhecimento ou sistemas estruturados, o LlamaIndex fornece uma ponte limpa entre as fontes de dados e o raciocínio.

A sua desvantagem é a complexidade. Existem vários módulos sobrepostos para chunking, embeddings e recuperação, o que pode sobrecarregar as equipas que não estão familiarizadas com a indexação. Requer ajustes para fornecer resultados estáveis.

Caraterísticas principais:

• Indexação avançada para dados não estruturados e estruturados
• Interface de consulta para respostas do agente de ligação à terra
• Conectores extensíveis para fluxos de trabalho empresariais
• Concebida para ser emparelhada com estruturas de orquestração como a LangChain ou a CrewAI

4. CrewAI

Ideal para: Equipas que concebem sistemas multi-agente em que funções distintas como investigador, revisor e planeador têm de se coordenar para atingir um objetivo comum.

Preços:

• Código aberto: Gratuito para auto-hospedagem
• Empresa: Suporte pago e implementações geridas disponíveis

CrewAI é uma estrutura de construção de agentes de IA criada para colaboração. Em vez de um agente a fazer malabarismos com todas as tarefas, permite-lhe atribuir funções especializadas e pô-los a trabalhar em conjunto.

Esta divisão de trabalho produz frequentemente resultados mais fiáveis, especialmente em fluxos de trabalho que beneficiam da revisão por pares ou da transferência de tarefas. Parece mais próximo do funcionamento real das equipas humanas.

O desafio é a sobrecarga de orquestração. A configuração de funções, padrões de comunicação e guardrails pode rapidamente tornar-se complexa e as equipas com demasiados agentes correm o risco de se tornarem mais lentas umas às outras.

Caraterísticas principais:

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

5. Núcleo semântico

Ideal para: Empresas que criam agentes de IA que devem se integrar diretamente aos serviços da Microsoft, mantendo a conformidade e o controle de TI.

Preços:

• Código aberto: Livre sob a licença MIT
• Empresas: Suporte e dimensionamento através de contratos do Azure

O Semantic Kernel é a estrutura de criação de agentes da Microsoft. Fornece abstracções para "competências" e "memórias" que tornam os agentes de IA mais previsíveis nos fluxos de trabalho empresariais.

O seu ponto forte é a integração. Pronto para uso, ele se conecta ao Microsoft 365, Azure e outros serviços principais, oferecendo às empresas um caminho de baixo atrito para implantar a IA agêntica.

A contrapartida é o âmbito. O Semantic Kernel é adaptado ao ecossistema da Microsoft, o que significa que as equipas que não pertencem a essa stack consideram-no frequentemente rígido em comparação com estruturas mais gerais.

Caraterísticas principais:

• Suporte nativo para Teams, Outlook, SharePoint e Dynamics
• Abstracções de competências e memória para o comportamento estruturado de agentes
• Conformidade e rastreabilidade empresarial integradas na conceção
• Opções de implementação flexíveis em ambientes Azure

6. AutoGPT

Ideal para: Construtores que testam a execução autónoma de tarefas com agentes que se auto-dirigem para objectivos sem instruções constantes.

Preços:

• Código aberto: Projeto comunitário gratuito
• Bifurcações de terceiros: Alojamento pago e serviços geridos disponíveis

O AutoGPT popularizou o conceito de agentes totalmente autónomos. Dado um objetivo, planeia subtarefas, executa acções e continua a trabalhar até que as condições sejam satisfeitas ou bloqueadas.

Inspirou muitas experiências, mas em implantações reais tem muitas vezes dificuldades. Sem fortes restrições, as tarefas espiralam ou estagnam, o que limita a fiabilidade dos fluxos de trabalho de produção.

Ainda assim, ele continua valioso para prototipagem. O AutoGPT mostra o que é possível quando se dá autonomia aos agentes, e o seu ecossistema continua a gerar forks e extensões com foco especializado.

Caraterísticas principais:

• Execução autónoma orientada por objectivos
• Planeamento automático de tarefas e utilização da memória
• Execução de ferramentas sem solicitação manual
• Experimentação e bifurcações orientadas para a comunidade

7. AutoGen

‍Melhorpara: Programadores que experimentam sistemas multiagente conversacionais onde os agentes colaboram através de diálogo estruturado para planear, verificar e adaptar.

Preços:

• Código aberto: Livre para utilizar e alargar
• Empresas: Licenciamento e suporte personalizados disponíveis através do ecossistema Microsoft

O AutoGen é uma estrutura para a criação de conversações entre vários agentes. Estrutura tarefas como diálogos entre agentes que propõem passos, verificam resultados e iteram até à conclusão.

Esta abordagem funciona bem para a depuração, geração de código ou cenários de planeamento em que as idas e vindas iterativas produzem resultados mais fortes do que uma decisão de um único agente.

O seu ponto fraco é o carácter prático. A execução destes ciclos de conversação na produção pode exigir muitos recursos e, sem uma proteção cuidadosa, os agentes correm o risco de ficar presos em discussões intermináveis.

Caraterísticas principais:

• Colaboração em conversação entre vários agentes
• Planeamento iterativo e ciclos de auto-verificação
• Diálogos que podem ser depurados e que revelam caminhos de raciocínio
• Integração com LLMs e execução de ferramentas externas

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.

Explore a automação inteligente e comece a construir com Botpress hoje mesmo - é grátis para começar.

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.