Mais de 20 construtores de agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph e outros.

Após analisar a documentação e passar várias horas testando esses construtores de agentes de IA, compilamos uma lista das melhores estruturas de código aberto e plataformas de baixo código/sem código. Para demonstrar casos de uso de construtores de agentes de IA, fornecemos um tutorial sobre como criar um agente especialista em produtos com o CrewAI.

Plataformas de baixo código/sem código

Plataformas de baixo código/sem código com ferramentas pré-construídas são as melhores opções para tarefas de automação de fluxo de trabalho empresarial e implantação rápida.

As plataformas de baixo código/sem código são softwares proprietários.

Criação

A Creatio permite que equipes de negócios criem agentes de IA sem a necessidade de recursos de desenvolvimento, com foco em automação de vendas, marketing e serviços.

Funcionalidades do Construtor de Agentes de IA: Os agentes de IA da Creatio gerenciam interações com clientes, automatizam processos e analisam dados. A plataforma utiliza modelos predefinidos para cenários comuns, como 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 do CRM da Creatio. Um agente de IA pode acessar o histórico do cliente, obter informações sobre pedidos, verificar o status do estoque e acionar fluxos de trabalho, tudo a partir da mesma plataforma onde os dados da sua empresa estão armazenados.

Automação de fluxos de trabalho: o designer de processos com recurso de arrastar e soltar cria fluxos de trabalho com várias etapas. Conecte agentes de IA aos processos de negócios: quando um lead atinge determinados critérios, o agente o qualifica automaticamente, o atribui a representantes de vendas e agenda acompanhamentos.

Construtor de IA Vertex

Um construtor de agentes sem código para casos de uso empresariais que permite criar modelos de resposta. Suporta integração com frameworks de código aberto como o LangChain. Uma limitação é que a API do Vertex, desde a autenticação até os endpoints, é complexa de se trabalhar.

Beam AI

Microsoft Construtor de Agentes do Copilot Studio

Um construtor de agentes de IA de baixo código para um ambiente SaaS oferece mais de 1.200 conectores de dados. Ideal para:

• Automatizar tarefas como o envio de notificações.
• Criação de chatbots internos.
• Ou, operações comerciais como gerenciamento de pedidos.

A plataforma introduziu o Agent Builder em 2026, permitindo a criação de agentes em linguagem natural, onde os desenvolvedores descrevem os requisitos e o sistema gera automaticamente prompts, seleciona ferramentas, configura subagentes e define habilidades. ¹ A plataforma adicionou recursos de intervenção humana por meio de uma ação de "solicitação de informações" que pausa os fluxos de agentes para coletar detalhes de revisores designados via Outlook e, em seguida, retoma a execução usando suas respostas como parâmetros dinâmicos.

Estúdio de Agentes Lyzr

Pode ser usado por desenvolvedores, empresas e usuários de negócios. É modular e útil para prototipagem . Ideal para automatizar fluxos de trabalho nas áreas de finanças, RH, cadeia de suprimentos e experiência do cliente.

Deslizar

Oferece temas, layouts e componentes pré-desenhados sem código para a criação de agentes. Ideal para automatizar fluxos de trabalho em vendas externas, inspeções, ordens de serviço, estoque, CRM, painéis e portais.

Construtor de Agentes de IA para Carteiro

Ideal para prototipagem e desenvolvimento de agentes de IA em um ambiente colaborativo. Oferece ferramentas como o cliente Postman, o Collection Runner e o Postman Flows para testar respostas, prompts e entradas do LLM.

Construtor de Agentes UiPath

Uma ferramenta de desenvolvimento de agentes com pouco código, que faz parte do UiPath Studio.

Corda

Um construtor de agentes de IA que permite aos usuários criar agentes específicos para tarefas sem precisar programar. Os agentes são criados usando modelos predefinidos e uma interface visual de arrastar e soltar. Ele se conecta a ferramentas como SharePoint, Salesforce e APIs internas para automatizar fluxos de trabalho. A privacidade dos dados é garantida por meio da conformidade com padrões corporativos, e os agentes podem ser executados tanto em ambientes de nuvem quanto locais.

Relevância 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 prévio.

Lindy

Especializada em automatizar diversas operações comerciais, incluindo documentação médica, atendimento ao cliente, recursos humanos e vendas. Com a Lindy, você pode criar um "agente personalizado" para cada tarefa, integrá-lo a ferramentas como Gmail ou Slack e vê-lo funcionar automaticamente por meio de gatilhos.

Pedreiro IA

Um sistema de IA autônomo para a criação de agentes que automatizam Centros de Operações de Segurança (SOCs). Pode aprimorar diversas tarefas do 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 SOAR .

Estúdio de IA da Vonage

O construtor visual de agentes do Vonage AI 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 AI

Um construtor de agentes sem código que permite que agentes autoconscientes trabalhem juntos como uma equipe. É focado na interface e não está pronto para uso corporativo.

Estruturas de código aberto

As estruturas agentivas são geralmente mais adequadas para projetos complexos, orientados por IA, em ambientes de desenvolvimento que exigem personalização e codificação. Algumas ( por exemplo, Crew AI, AutoGen ) também oferecem recursos de baixo código.

O LangGraph é um software proprietário, mas fornece uma biblioteca de código aberto para o desenvolvimento de agentes.

LangGraph

O LangGraph 1.0 é utilizado por empresas como Uber, LinkedIn e Klarna em cargas de trabalho de produção. ² Ele serve como uma estrutura de orquestração de baixo nível para a construção de fluxos de trabalho de agentes duráveis e com estado, com persistência automática de estado caso um servidor seja reiniciado durante uma conversa; os fluxos de trabalho são retomados exatamente de onde pararam. A estrutura fornece suporte de API de primeira classe para padrões de interação humana, 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 complexos com agentes, especialmente ao usar a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) ou ao orquestrar tarefas de IA em APIs ou bancos de dados externos.

O LangGraph introduziu integrações de sandbox plugáveis, incluindo langchain-modal, langchain-daytona e langchain-runloop, para ambientes de execução de código seguros. ³ O framework adicionou perfis de modelo que expõem recursos e capacidades suportados por meio de um atributo .profile, permitindo uma melhor tomada de decisão contextualizada. O resumo do histórico de conversas agora ocorre no nó do modelo por meio de eventos wrap_model_call, mantendo o histórico completo da mensagem no estado do grafo para uma contagem de tokens mais precisa.

Integração com LangChain: O LangChain v1.1.0 agora utiliza o ambiente de execução do LangGraph para permitir fluxos de trabalho de agentes ramificados, com suporte a memória e duráveis, com mais de 100 integrações plug-and-play por meio de abstrações padronizadas, suporte a middleware e observabilidade OpenTelemetry. ⁴

AutoGen / Microsoft Framework do Agente

O AutoGen entrou em modo de manutenção em outubro de 2025 e foi integrado ao Semantic Kernel como parte do novo Agent Framework Microsoft . O AutoGen permanece disponível e receberá correções de bugs críticos e patches de segurança, mas nenhum novo recurso. ⁵ Os desenvolvedores devem migrar para o Agent Framework Microsoft para obter recursos futuros.

Principais características:

• Fluxos de trabalho multiagentes com estado durável e compartilhamento de contexto persistente em tarefas de longa duração.
• Suporte a padrões abertos, incluindo o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), mensagens Agente-para-Agente (A2A) e integração OpenAPI para portabilidade entre ambientes de execução.
• Recursos integrados de segurança de IA responsável : Adesão à tarefa (mantém os agentes alinhados às tarefas), Detecção de informações pessoais identificáveis (alerta quando os agentes acessam dados confidenciais) e Proteção contra ataques de prompt (protege contra injeção de prompts).
• Suporte multiplataforma para Python e .NET com arquitetura assíncrona orientada a eventos.

Implantação Empresarial: A estrutura suporta experimentação local com implantação no Foundry Agent Service da AI Foundry (Azure), que fornece orquestração de fluxo de trabalho multiagente, tratamento de erros, novas tentativas e recuperação em escala. Organizações como a KPMG o utilizam para conectar agentes especializados a dados corporativos, mantendo a conformidade regulatória. ⁶

CrewAI

Uma das ferramentas mais fáceis para começar, oferecendo modelos de agentes prontos para uso ( por exemplo, agente de preparação de reuniões ) e uma curva de aprendizado mínima com opções sem código.

CrewAI se destaca como uma estrutura multiagente enxuta, independente e de alto desempenho, completamente independente do LangChain, oferecendo execução mais rápida e menores requisitos de recursos. ⁷

A estrutura 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, suportando Crews nativamente e chamadas LLM únicas para execução precisa. ⁸

Última versão: A CrewAI introduziu saídas estruturadas com suporte a response_format em todos os provedores de LLM, permitindo respostas JSON consistentes. ⁹ A estrutura adicionou utilitários de execução de tarefas Agente para Agente (A2A), permitindo que os agentes deleguem tarefas dinamicamente em fluxos de trabalho estruturados, recursos de manipulação de arquivos multimodais e ordenação de eventos por meio de hierarquias pai-filho, garantindo a execução determinística do fluxo de trabalho. ¹⁰ Os recursos da versão Enterprise incluem autenticação SSO do Keycloak e armazenamento de arquivos aprimorado com cache de memória de contingência.

A desvantagem é que pode ser mais difícil ajustar funções dinamicamente ou delegar tarefas a outros agentes durante o fluxo de trabalho, porque a abordagem de Equipes da CrewAI usa funções e tarefas predefinidas, que são rígidas. Os fluxos oferecem mais flexibilidade para padrões de orquestração complexos.

OpenAI Enxame

Sendo uma solução leve, ainda está em fase experimental e não está pronta para produção. O documento OpenAI descreve explicitamente o Swarm como uma estrutura educacional e um guia para explorar padrões multiagentes, e não como um produto oficial, e não será mantido para uso em produção. ¹¹

Status em 2026: OpenAI O Swarm permanece em fase experimental em fevereiro de 2026, sem previsão anunciada para lançamento em produção. Ele não oferece soluções prontas para todos os casos de uso, mas permite que desenvolvedores criem e personalizem aspectos como orquestração de fluxo de trabalho e interações entre agentes por meio de funções de "transferência" simplificadas. É adequado para prototipagem e teste de ideias, sendo mais indicado para casos de uso simples ou para aqueles que buscam integrar processos com agentes em um pipeline LLM existente.

Limitação principal: O Swarm é um sistema completamente sem estado que trata cada nova tarefa como uma folha em branco, sem memória de interações anteriores. Embora isso ofereça previsibilidade e facilite a depuração, tem como custo a adaptabilidade a longo prazo. ¹²

Camelo

Uma estrutura de agentes de interpretação de papéis multiagentes de baixo código que permite a comunicação entre agentes de IA. Ideal para automação de fluxos 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.

IA Pydantic

Um framework de agentes em Python não exige o aprendizado de uma nova linguagem específica de domínio. É útil para manipulação de dados estruturados e prototipagem. Integra-se com ferramentas de registro como o LogFire para visualização de dados em tempo real.

Agente Zero

Uma estrutura de agentes de IA autônomos hospedada no GitHub. Pode ser usada para geração de aplicativos full-stack, codificação e RAG (Request for App Generation). Interage com diversas ferramentas e APIs por meio de comandos em linguagem natural.

Agentes automáticos

Uma estrutura leve para a construção de pipelines e aplicativos de IA Agórica. Ao contrário de estruturas como AutoGen e Crew AI, que usam abstrações de alto nível, o Atomic Agents adota uma abordagem modular de baixo nível. Isso proporciona aos desenvolvedores controle direto sobre componentes como tratamento de entrada, integração de ferramentas e gerenciamento de memória, tornando cada agente mais controlável.

Estrutura do Agente Abelha

Um conjunto de ferramentas de código aberto sem código, desenvolvido pela 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 o Llama 3.1) e controles de fluxo de trabalho, permitindo ramificações complexas, pausa/retomada de estado e tratamento de erros transparente.

O que são agentes?

O termo “agente” pode ser definido de diversas maneiras:

1. A IA tradicional define agentes como sistemas que podem perceber seu ambiente e agir sobre ele .
2. 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 seu ambiente e tomar decisões com base no contexto e nos objetivos. ¹³
3. Outros usam o termo para descrever implementações mais prescritivas que seguem fluxos de trabalho predefinidos. ¹⁴

Em vez de fornecer uma definição estrita, categorizamos essas variações como sistemas agéticos, mas fazemos uma distinção arquitetônica fundamental entre fluxos de trabalho e agentes:

1. Os fluxos de trabalho são sistemas nos quais os LLMs (Learning Learning Machines) e as ferramentas são organizados por meio de caminhos de código predefinidos.
2. Agentes são sistemas onde LLMs são independentes:
   • Gerenciar seus processos e uso de ferramentas .
   • Decida quando usar as ferramentas fornecidas de forma iterativa para atingir o objetivo principal e determine
   • 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 da IA, especialmente para tarefas que exigem resultados exatos.
• Capacidade de integração: Vários casos de uso exigem que os agentes acessem bancos de dados ou aplicativos externos.
• Orquestração : Os agentes precisam operar no momento certo e na ordem correta para atingir um objetivo comum, o que exige uma sincronização complexa.
• Gerenciamento de estado : É complexo garantir que os agentes acompanhem o estado uns dos outros e que as mudanças no estado de um agente não interrompam os demais.

Os construtores de agentes facilitam isso, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica do aplicativo, em vez de lidar com problemas complexos de IA, integrações de ferramentas, orquestração etc.

Os construtores trazem os componentes necessários para criar agentes de IA mais confiáveis e capazes, incluindo:

• Estruturas que definem uma especialização ( por exemplo, gerenciamento de fluxo de trabalho ) do modelo de IA agente .
• Modelos de dados que ajudam a aumentar a probabilidade de um modelo de IA gerar resultados exatos, reduzindo alucinações.
• Sistemas de armazenamento de dados que permitem o acesso a dados externos, como bancos de dados SQL e NoSQL, para armazenamento e consulta de dados.
• Ferramentas de orquestração integradas ( por exemplo, protocolos de comunicação, etc. ) que coordenam múltiplos 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 viabiliza a IA ativa para a web, aqui estão nossos benchmarks mais recentes:

• Navegadores remotos: como a infraestrutura do navegador permite que os agentes interajam com a web de forma segura .
• Comparativo de navegadores MCP: Principais servidores MCP para uso de ferramentas e acesso à web .

Tutorial para criar um agente CrewAI

Neste tutorial prático, construiremos um agente de IA com o CrewAI para recomendar laptops personalizados de acordo com as necessidades específicas de um CTO.

Cenário : Recomende os 3 melhores laptops para um Diretor de Tecnologia (CTO) que trabalha principalmente com e-mail e realiza extenso desenvolvimento de software baseado em Python.

Instalação

Vamos começar instalando as bibliotecas necessárias:

Por que precisamos da API OpenAI?

A CrewAI usa um modelo de lógica latente (LLM), como os modelos GPT da Microsoft, para alimentar o raciocínio e as respostas do agente. O agente interpreta tarefas e gera resultados, exigindo uma chave de API da Microsoft.

Observação: A chave da API é necessária para acessar modelos como o GPT-4. O CrewAI também pode funcionar 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 tecnológicos. Como nosso cenário envolve o suporte a um usuário técnico (um CTO), precisamos de um agente com sólido conhecimento de produtos e habilidades analíticas.

A CrewAI define um agente com base em sua relação com as tarefas . Para cada agente, devemos esclarecer seu papel , objetivo , histórico e as ferramentas que ele pode usar:

• Função: A área de especialização que o agente representa; neste caso, um especialista em produtos com conhecimento técnico.
• Meta: Um objetivo claro e específico para o agente.
• Contexto: Dá personalidade, profundidade e conhecimento da área ao agente.

Definindo a tarefa

Nesta etapa, atribuímos ao agente a tarefa de recomendar três laptops adequados para o CTO, incluindo seus preços 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 pela descrição , saída_esperada e parâmetros do agente .

• Descrição : Explica o que o agente deve fazer.
• expected_output : Define a estrutura de saída; isso garante clareza e qualidade.
• agente : Atribui a tarefa ao agente que criamos.

Montando a equipe e executando o fluxo de trabalho

Em seguida, criamos a equipe , um sistema no qual os agentes são criados, recebem tarefas e interagem para concluir seus objetivos.

CrewAI em ação: Saída da execução do agente

Após a chamada do método `crew.kickoff()` , o CrewAI executa a tarefa usando o agente definido. Abaixo, segue um exemplo da saída do terminal, mostrando como a tarefa é atribuída, executada e a resposta final retornada pelo agente Especialista em Produto:

Em seguida, o agente fornece sua saída da seguinte forma:

Este resultado demonstra como um agente, quando definido corretamente, pode fornecer respostas estruturadas, relevantes e de alta qualidade para integração em ferramentas ou fluxos de trabalho do mundo real.

O que diferencia os construtores de agentes de IA?

Escolher entre diferentes plataformas de criação de agentes de IA não se trata de encontrar a "melhor" ferramenta, mas sim de adequar as vantagens e desvantagens da arquitetura às habilidades da sua equipe e às necessidades do projeto. Veja o que realmente diferencia essas plataformas.

Controle versus conveniência

Plataformas de baixo código (como Copilot Studio e Beam AI) permitem que você arraste e solte componentes para criar agentes. Não é necessário programar. A plataforma lida com orquestração, gerenciamento de estado e tratamento de erros automaticamente.

A vantagem: equipes sem conhecimento técnico podem criar agentes funcionais em poucas horas. Perfeito para fluxos de trabalho comerciais padrão, como processamento de pedidos, direcionamento de atendimento ao cliente ou automação de entrada de dados.

A limitação: você não pode personalizar a lógica principal. Precisa de um novo padrão de coordenação 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 desvie dos modelos predefinidos.

Frameworks de código aberto (LangGraph, Atomic Agents) oferecem controle total. Você escreve o código que define exatamente como os agentes pensam, se coordenam e executam.

A vantagem: personalização ilimitada. Crie qualquer padrão de coordenação, otimize para casos extremos e implemente loops de raciocínio personalizados. O gerenciamento explícito de estado do LangGraph funciona para processos complexos de várias etapas. Os Agentes Atômicos permitem controlar o tratamento de entrada, a integração de ferramentas e a memória em um nível granular.

A limitação: Requer conhecimentos avançados de desenvolvimento e muito tempo. O que leva horas em uma plataforma de baixo código leva semanas em um framework.

Opções híbridas como o CrewAI tentam encontrar um meio-termo: modelos para inícios rápidos e personalização em nível de código quando necessário. No entanto, a estrutura rígida de funções do CrewAI dificulta alterações dinâmicas durante o fluxo de trabalho. Você obtém um desenvolvimento inicial mais fácil, mas perde em adaptabilidade.

Leitura complementar

• Compare 20 ferramentas de segurança LLM e frameworks de código aberto
• Compare mais de 50 ferramentas de agentes de IA

Links de referência

1.

https://blog.langchain.com/january-2026-langchain-newsletter/[/efn_note

2.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

3.

Changelog - Docs by LangChain

4.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

5.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

6.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

7.

crewai · PyPI

8.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

9.

Changelog - CrewAI

Mintlify

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

12.

🐝What is OpenAI Swarm Framework. Discover OpenAI Swarm, a framework for… | by Tahir | Medium

Medium

13.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

14.

15.

Intro of AI agent, & AI agent projects summary | by Henry Heng LUO | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Sena Sezer

Analista do setor

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Sena é analista do setor na AIMultiple. Ela concluiu sua graduação na Universidade Bogazici.

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