20+ Construtores de agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph e mais
Depois de revisar a documentação e passar várias horas testando esses construtores de agentes de IA, compilamos uma lista dos melhores frameworks de código aberto e plataformas low-code/no-code. Para demonstrar casos de uso de construtores de agentes de IA, fornecemos um tutorial sobre como criar um agente especialista em produtos com CrewAI.
Plataformas low-code/no-code
Plataformas low-code/no-code com ferramentas pré-integradas são as melhores para tarefas de automação de fluxos de trabalho empresariais e implantação rápida.
As plataformas low-code/no-code são software proprietário.
Creatio
Creatio permite que equipes de negócios criem agentes de IA sem recursos de desenvolvimento, com foco em automação de vendas, marketing e serviços.
Recursos do construtor de agentes de IA: Os agentes de IA do Creatio lidam com interações com clientes, automatizam processos e analisam dados. A plataforma usa modelos pré-criados para cenários comuns, por exemplo, qualificação de leads, respostas de atendimento ao cliente e processamento de pedidos, que você personaliza por meio de configuração visual, em vez de código.
O construtor de agentes integra-se diretamente com os dados de CRM do Creatio. Um agente de IA pode acessar o histórico do cliente, obter informações de pedidos, verificar o status do inventário e acionar fluxos de trabalho, tudo na mesma plataforma onde os dados da sua empresa estão.
Automação de fluxo de trabalho: O designer de processos de arrastar e soltar cria fluxos de trabalho de várias etapas. Conecte agentes de IA aos processos de negócios: quando um lead atinge determinados critérios, o agente o qualifica automaticamente, o atribui aos representantes de vendas e agenda acompanhamentos.
Vertex AI Builder
Um construtor de agentes no-code para casos de uso empresariais que permite criar modelos de resposta. Oferece suporte à integração com frameworks de código aberto como LangChain. Uma limitação é que a API do Vertex, da autenticação aos endpoints, é complexa de trabalhar.
Beam AI
- Plataforma horizontal para criar vários agentes de IA, como:
- Agente de gestão de conformidade
- Agente de devolução de produtos
- Agente de atendimento ao cliente
- Agente de entrada de dados e faturamento
- Agente de extração de dados
- Agente de processamento de pedidos
Microsoft Copilot Studio
Uma plataforma de agentes de IA low-code para ambientes SaaS, com acesso a mais de 1.400 conectores do Power Platform. Ela pode:
- Automatizar tarefas como enviar notificações.
- Criar chatbots internos.
- Executar operações de negócios, como gerenciamento de pedidos.
O Microsoft 365 Copilot inclui um construtor de agentes no-code desde o final de 2024. Os agentes criados lá podem ser copiados para o Copilot Studio para fluxos de trabalho e integrações avançadas. Os fluxos de agente do Copilot Studio também oferecem uma ação de “solicitação de informações” que pausa um fluxo, coleta informações de revisores por meio do Outlook e retoma com as respostas deles.1
Lyzr Agent Studio
Pode ser usado por desenvolvedores, empresas e usuários de negócios. É modular e útil para prototipagem. Ideal para automatizar fluxos de trabalho em finanças, RH, cadeia de suprimentos e experiência do cliente.
Glide
Oferece no-code temas pré-projetados, layouts e componentes para criação de agentes. Ideal para automatizar fluxos de trabalho em vendas de campo, inspeções, ordens de serviço, inventário, CRM, painéis e portais.
Postman IA Agent Builder
Ideal para prototipar e criar agentes de IA em um ambiente colaborativo. Oferece ferramentas como o cliente Postman, o Collection Runner e o Postman Flows para testar respostas de LLM, prompts e entradas.
UiPath Agent Builder
Uma ferramenta de desenvolvimento de agentes low-code que faz parte do UiPath Studio.
String
Um construtor de agentes de IA que permite aos usuários criar agentes específicos para tarefas sem programação. Os agentes são criados usando modelos pré-projetados e uma interface visual de arrastar e soltar. Ele se conecta com ferramentas como SharePoint, Salesforce e APIs internas para automatizar fluxos de trabalho. A privacidade dos dados é garantida por meio de conformidade de nível empresarial, e os agentes podem ser executados tanto na nuvem quanto em ambientes locais.
Relevance IA
Ideal para equipes de operações que desejam criar agentes de IA para gerenciamento de incidentes sem depender de recursos de desenvolvimento. Não é necessário conhecimento técnico.
Lindy
É especializado em automatizar várias operações comerciais, incluindo documentação médica, atendimento ao cliente, recursos humanos e vendas. Com o Lindy, você pode criar um “agente personalizado” para cada tarefa, conectá-lo a ferramentas como Gmail ou Slack e vê-lo funcionar automaticamente por meio de gatilhos.
Bricklayer IA
Um sistema de IA autônomo para criar agentes que automatizam Centros de Operações de Segurança (SOCs). Pode aprimorar várias tarefas de SOC, como triagem de alertas, resposta a incidentes e análise de inteligência de ameaças. Permite que os SOCs criem fluxos de trabalho multitarefa, semelhantes aos playbooks de SOAR.
Vonage IA Studio
Um construtor visual de agentes no Vonage IA Studio permite criar fluxos de design automatizados para chatbots ou assistentes de voz em canais de mensagens e voz sem precisar escrever nenhum código.
Trilex IA
Um construtor de agentes no-code que permite que agentes autoconscientes trabalhem juntos como uma equipe. Ele é focado em interface e não está pronto para uso empresarial.
Frameworks de código aberto
Frameworks agênticos são normalmente melhores para projetos complexos, orientados por IA, em ambientes de desenvolvimento que exigem personalização e programação. Alguns (por exemplo, Crew IA, AutoGen) também podem oferecer recursos low-code.
LangGraph
O LangGraph 1.0 é confiável para empresas como Uber, LinkedIn e Klarna em cargas de trabalho de produção.2 Ele serve como um framework de orquestração de baixo nível para criar fluxos de trabalho de agentes duráveis e com estado, com persistência automática de estado; se um servidor reiniciar no meio de uma conversa, os fluxos de trabalho retomam exatamente de onde pararam. O framework oferece suporte de primeira classe à API para padrões de human-in-the-loop, permitindo que os agentes pausem a execução para revisão, modificação ou aprovação humana.
O LangGraph oferece maior controle e é adequado para fluxos de trabalho agênticos complexos, especialmente ao usar Retrieval Augmented Generation (RAG) ou orquestrar tarefas de IA em APIs ou bancos de dados externos.
O LangGraph introduziu integrações plugáveis de sandbox, incluindo langchain-modal, langchain-daytona e langchain-runloop, para ambientes seguros de execução de código.3 O framework adicionou perfis de modelo que expõem recursos e capacidades suportados por meio de um atributo .profile, permitindo tomadas de decisão mais conscientes do contexto. A sumarização do histórico de conversas agora ocorre no nó do modelo por meio de eventos wrap_model_call, mantendo o histórico completo de mensagens no estado do grafo para uma contagem de tokens mais precisa.
Integração com o LangChain: O LangChain v1.1.0 agora aproveita o runtime do LangGraph para habilitar fluxos de trabalho de agentes ramificados, com memória e duráveis, com mais de 100 integrações plug-and-play por meio de abstrações padronizadas, suporte a middleware e observabilidade via OpenTelemetry.4
AutoGen / Microsoft Agent Framework
O AutoGen entrou em modo de manutenção em outubro de 2025 e foi incorporado ao Semantic Kernel como parte do novo Microsoft Agent Framework. O AutoGen continua disponível e receberá correções críticas de bugs e patches de segurança, mas nenhum novo recurso.5 Os desenvolvedores devem migrar para o Microsoft Agent Framework para obter recursos futuros.
Principais recursos:
- Fluxos de trabalho multiagente com estado durável e compartilhamento persistente de contexto em tarefas de longa duração
- Suporte a padrões abertos, incluindo Model Context Protocol (MCP), mensagens Agent-to-Agent (A2A) e integração OpenAPI para portabilidade entre runtimes
- Salvaguardas de IA responsável integradas: Task Adherence (mantém os agentes alinhados às tarefas), PII Detection (alerta quando agentes acessam dados confidenciais) e Prompt Shields (protege contra injeção de prompt)
- Suporte a várias linguagens para Python e .NET com arquitetura assíncrona e orientada a eventos
Implantação empresarial: O framework oferece suporte à experimentação local com implantação no Foundry Agent Service do Azure AI Foundry, que fornece orquestração de fluxos de trabalho multiagente, tratamento de erros, novas tentativas e recuperação em escala. Organizações como a KPMG estão usando-o para conectar agentes especializados a dados empresariais, mantendo a conformidade regulatória.6
CrewAI
Uma das ferramentas mais fáceis para começar, oferece modelos de agentes prontos (por exemplo, agente de preparação de reuniões) e uma curva de aprendizado mínima com opções no-code.
O CrewAI se destaca como um framework multiagente enxuto, autônomo e de alto desempenho, totalmente independente do LangChain, oferecendo execução mais rápida e menores requisitos de recursos.7
O framework agora oferece duas abordagens complementares: CrewAI Crews para agentes de IA autônomos e colaborativos, e CrewAI Flows para controle granular orientado a eventos sobre a orquestração de tarefas, com suporte nativo a Crews e chamadas de LLM únicas para execução precisa.8
O framework adicionou utilitários de execução de tarefas Agent-to-Agent (A2A), permitindo que os agentes deleguem tarefas dinamicamente em fluxos de trabalho estruturados, capacidades de manipulação multimodal de arquivos e ordenação de eventos por meio de hierarquias pai-filho, garantindo execução determinística do fluxo de trabalho.9 Os recursos empresariais incluem autenticação Keycloak SSO e armazenamento de arquivos aprimorado com cache de memória de fallback.
O trade-off é que pode ser mais difícil ajustar dinamicamente funções ou delegar tarefas a outros agentes no meio do fluxo de trabalho, porque a abordagem Crews do CrewAI usa funções e tarefas predefinidas, que são rígidas. Os Flows oferecem mais flexibilidade para padrões de orquestração complexos.
OpenAI Swarm
O Swarm foi um framework experimental e educacional que a OpenAI lançou em 2024 para explorar padrões multiagente por meio de agentes leves e funções de “handoff”. Em março de 2025, a OpenAI o substituiu pelo Agents SDK, uma evolução do Swarm pronta para produção, que é mantida ativamente, e recomenda migrar para ele em todos os usos de produção.10
O Swarm continua disponível para aprendizado e prototipagem, mas não recebe novos desenvolvimentos. Ele roda inteiramente na API de Chat Completions e não mantém estado entre chamadas, portanto, não guarda memória de interações anteriores. O Agents SDK mantém o mesmo modelo de agente e handoff e adiciona guardrails, rastreamento, memória de sessão e ferramentas integradas.11
Camel
Um framework de agentes de role-playing multiagente low-code que permite que agentes de IA se comuniquem. Ideal para automação de fluxo de trabalho e geração de dados sintéticos. Oferece mais de 20 integrações com plataformas de modelos.
ChatDev
Inclui agentes de IA (como designers, desenvolvedores, testadores e documentadores) que interagem e trabalham juntos para realizar tarefas complexas. O ChatDev fornece um visualizador baseado em navegador para estudar as interações de cada agente dentro de sua função e ambiente.
Pydantic IA
Um framework de agentes em Python que não exige aprender uma nova linguagem específica de domínio. Útil para manipulação de dados estruturados e prototipagem. Integra-se a ferramentas de logging, como LogFire, para visualização de dados em tempo real.
Agent Zero
Um framework de agentes de IA autônomos hospedado no GitHub. Pode ser usado para geração de aplicativos full-stack, codificação e RAG. Interage com diversas ferramentas e APIs por meio de comandos em linguagem natural.
Agentes automáticos
Um framework leve para criar pipelines e aplicativos de IA agêntica. Ao contrário de frameworks como AutoGen e Crew IA, que usam abstrações de alto nível, o Atomic Agents adota uma abordagem modular e de baixo nível. Isso dá aos desenvolvedores controle direto sobre componentes como tratamento de entradas, integração de ferramentas e gerenciamento de memória, tornando cada agente mais controlável.
Bee Agent Framework
Um kit de ferramentas no-code de código aberto desenvolvido pelo IBM Research. Implementado em TypeScript e Python. Oferece execução de código em sandbox para segurança, gerenciamento flexível de memória para otimizar o uso de tokens (especialmente para modelos como Llama 3.1) e controles de fluxo de trabalho, permitindo ramificação complexa, pausa/retomada de estado e tratamento de erros sem interrupções.
O que são agentes?
“Agente” pode ser definido de várias maneiras:
- A IA tradicional define agentes como sistemas que podem perceber o ambiente e agir sobre ele.
- Algumas empresas de análise definem agentes como sistemas totalmente autônomos que operam de forma independente por longos períodos, utilizando ferramentas como funções ou APIs para interagir com o ambiente e tomar decisões com base no contexto e nos objetivos.12
- Outros usam o termo para descrever implementações mais prescritivas que seguem fluxos de trabalho predefinidos.13
Em vez de fornecer uma definição estrita, categorizamos essas variações como sistemas agênticos, mas fazemos uma distinção arquitetônica fundamental entre fluxos de trabalho e agentes:
- Fluxos de trabalho são sistemas nos quais LLMs e ferramentas são organizados por meio de caminhos de código predefinidos.
- Agentes são sistemas nos quais os LLMs, de forma independente:
- Gerenciam seus processos e o uso de ferramentas.
- Decidem quando usar as ferramentas fornecidas iterativamente para atingir o objetivo principal e determinar
- Como concluir tarefas.
Por que usar construtores de agentes de IA?
Criar agentes do zero é uma tarefa complexa devido aos seguintes problemas:
- Confiabilidade: encadear várias etapas de IA pode agravar as alucinações de IA, especialmente em tarefas que exigem saídas exatas.
- Capacidade de integração: vários casos de uso exigem que os agentes acessem armazenamentos de dados ou aplicativos externos.
- Orquestração: os agentes precisam operar no momento certo e na ordem correta para atingir um objetivo comum, exigindo sincronização complexa.
- Gerenciamento de estado: é complexo garantir que os agentes acompanhem o status uns dos outros e que mudanças no estado de um agente não interrompam os demais.
Os construtores de agentes facilitam isso ao permitir que os desenvolvedores se concentrem na lógica da aplicação, em vez de lidar com alucinações de IA, integrações de ferramentas, orquestração etc.
Os construtores trazem os componentes necessários para criar agentes de IA mais confiáveis e capazes, incluindo:
- Frameworks que definem uma especialização (por exemplo, gerenciamento de fluxo de trabalho) do modelo de IA agêntica.
- Modelos de dados que ajudam a aumentar a probabilidade de um modelo de IA gerar saídas exatas, reduzindo alucinações.
- Armazenamentos de dados que permitem acesso a dados externos, bancos de dados SQL e NoSQL para armazenamento e consulta de dados.
- Ferramentas de orquestração integradas (por exemplo, protocolos de comunicação etc.) que coordenam vários agentes.
- Componentes de gerenciamento de estado para permitir que os agentes se lembrem de interações passadas e ajustem seu comportamento em ambientes dinâmicos.
Leia mais
Se você está analisando a infraestrutura que possibilita a IA agêntica com capacidade web, aqui estão nossos benchmarks mais recentes:
- Navegadores remotos: como a infraestrutura de navegador permite que agentes interajam com a web com segurança.
- Benchmark do navegador MCP: principais servidores MCP para uso de ferramentas e acesso à web.
Criando um tutorial de agente CrewAI
Neste tutorial prático, criaremos um agente de IA com CrewAI para recomendar laptops adaptados às necessidades específicas de um CTO.
Cenário: Recomende os 3 melhores laptops para um Chief Technology Officer (CTO) que trabalha principalmente com e-mail e realiza desenvolvimento de software extensivo baseado em Python.
Instalação
Vamos começar instalando as bibliotecas necessárias:
Por que precisamos da OpenAI API?
O CrewAI usa um LLM, como os modelos GPT da OpenAI, para alimentar o raciocínio e as respostas do agente. O agente interpreta tarefas e gera saídas, exigindo uma chave da OpenAI API.
Observação: a chave da API é necessária para acessar modelos da OpenAI, como o GPT-4. O CrewAI também pode trabalhar com modelos de código aberto, como o Llama 3.
Definindo o agente
Criaremos um agente especialista em produtos: um assistente de IA com conhecimento sobre produtos de tecnologia. Como nosso cenário envolve apoiar um usuário técnico (um CTO), precisamos de um agente com forte conhecimento de produtos e habilidades analíticas.
O CrewAI define um agente com base em sua relação com as tarefas. Para cada agente, devemos esclarecer sua função, objetivo, histórico e as ferramentas que ele pode usar:
- role: a área de especialização que o agente representa; neste caso, um especialista em produtos com afinidade tecnológica.
- goal: um objetivo claro e específico para o agente.
- backstory: dá ao agente caráter, profundidade e conhecimento de domínio.
Definindo a tarefa
Nesta parte, atribuímos ao agente a tarefa de recomendar três laptops adequados para o CTO, incluindo o preço e um breve resumo de uma frase para cada um.
O CrewAI lida com o raciocínio e a formatação com base nas suas restrições, conforme especificado pelos parâmetros description, expected_output e agent.
- description: explica o que o agente deve fazer.
- expected_output: define a estrutura da saída; isso garante clareza e qualidade.
- agent: atribui a tarefa ao agente que criamos.
Criando a Crew & executando o fluxo de trabalho
Em seguida, criamos a crew, um sistema no qual os agentes são criados, recebem tarefas e interagem para concluir seus objetivos.
CrewAI em ação: saída execução do agente
Assim que o método crew.kickoff() é chamado, o CrewAI executa a tarefa usando o agente definido. Abaixo está um exemplo de saída do terminal, mostrando como a tarefa é atribuída, executada e a resposta final retornada pelo agente especialista em produtos:
Em seguida, o agente fornece sua saída da seguinte forma:
Essa saída demonstra como um agente, quando definido adequadamente, pode fornecer respostas estruturadas, relevantes e de alta qualidade para integração em ferramentas ou fluxos de trabalho do mundo real.
Adicionar como fonte preferencialO que torna os construtores de agentes de IA diferentes
Escolher entre construtores de agentes de IA não é sobre encontrar a “melhor” ferramenta – trata-se de alinhar trade-offs arquiteturais às habilidades da sua equipe e às necessidades do projeto. Veja o que realmente diferencia essas plataformas.
Controle versus conveniência
As plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) permitem arrastar e soltar componentes para criar agentes. Nenhuma programação é necessária. A plataforma cuida automaticamente da orquestração, do gerenciamento de estado e do tratamento de erros.
A vantagem: equipes não técnicas podem criar agentes funcionais em horas. Perfeito para fluxos de trabalho empresariais padrão, como processamento de pedidos, roteamento de atendimento ao cliente ou automação de entrada de dados.
A limitação: você não pode personalizar a lógica principal. Precisa de um padrão de coordenação inovador ou de uma otimização específica? Você fica limitado ao que a plataforma oferece. Essas ferramentas funcionam muito bem até que seu caso de uso se distancie dos modelos delas.
Os frameworks de código aberto (LangGraph, Atomic Agents) oferecem controle total. Você escreve código que define exatamente como os agentes pensam, coordenam e executam.
A vantagem: personalização ilimitada. Crie qualquer padrão de coordenação, otimize para casos extremos, implemente loops de raciocínio personalizados. O gerenciamento de estado explícito do LangGraph funciona para processos complexos de várias etapas. O Atomic Agents permite controlar o tratamento de entradas, a integração de ferramentas e a memória em nível granular.
A limitação: exige grande experiência em desenvolvimento e tempo. O que leva horas em uma plataforma low-code leva semanas em um framework.
As opções híbridas, como o CrewAI, tentam equilibrar os dois lados – modelos para começar rapidamente e personalização em nível de código quando necessário. Mas a estrutura rígida de funções do CrewAI dificulta mudanças dinâmicas no meio do fluxo de trabalho. Você obtém um desenvolvimento inicial mais fácil ao custo da adaptabilidade.
Leitura adicional
- Compare 20 LLM ferramentas de segurança e frameworks de código aberto
- Compare 50+ ferramentas de agentes de IA
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}Registro de alterações
21 atualizaçõesRemovido Stack AI da lista de plataformas de baixo código.
Adicionado Creatio à lista de Construtores de Agentes de IA.
Links de referência
O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.
Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.
Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.
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