20+ Criadores de Agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph e Mais

Após analisar a documentação e passar várias horas testando esses criadores de agentes de IA, compilamos uma lista das melhores frameworks de código aberto e plataformas low-code/no-code. Para demonstrar casos de uso de criadores de agentes de IA, fornecemos um tutorial sobre como construir um agente especialista em produtos com o CrewAI.

Plataformas low-code/no-code

Plataformas low-code/no-code com ferramentas pré-construídas são ideais 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 desenvolvedor, com foco em automação de vendas, marketing e serviços.

Recursos do Criador de Agentes de IA: Creatio agentes de IA lidam com interações com clientes, automatizam processos e analisam dados. A plataforma utiliza modelos pré-construídos 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 criador 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 do seu negócio residem.

Automação de Fluxo de Trabalho: O designer de processos por arrastar e soltar cria fluxos de trabalho em várias etapas. Conecte agentes de IA a processos de negócios: quando um lead atinge determinados critérios, o agente o qualifica automaticamente, atribui-o a representantes de vendas e agenda acompanhamentos.

Vertex IA Builder

Um criador 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 se trabalhar. 

Beam IA

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Um criador de agentes de IA low-code para um ambiente SaaS oferece mais de 1.200 conectores de dados. Ideal para:

• Automatizar tarefas como envio de notificações.
• Criar chatbots internos.
• Ou, operações de negócios como gerenciamento de pedidos

A plataforma introduziu o Agent Builder em 2026, permitindo a criação de agentes em linguagem natural, na qual os desenvolvedores descrevem requisitos e o sistema gera automaticamente prompts, seleciona ferramentas, configura subagentes e define habilidades.¹

As melhorias de 2026 incluem a capacidade de copiar agentes criados no Microsoft 365 Copilot para o Copilot Studio para desbloquear fluxos de trabalho em várias etapas e integrações personalizadas.² A plataforma adicionou capacidades de human-in-the-loop por meio de uma ação de “solicitação de informações” que pausa o fluxo do agente para coletar detalhes de revisores designados via Outlook e, em seguida, retoma a execução usando suas respostas como parâmetros dinâmicos.

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 temas pré-desenhados no-code, 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 prototipagem e construção de agentes de IA em um ambiente colaborativo. Oferece ferramentas como o cliente Postman, Collection Runner e 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 criador de agentes de IA que permite aos usuários criar agentes específicos para tarefas sem codificação. Os agentes são construídos usando modelos pré-desenhados e uma interface visual de arrastar e soltar. Conecta-se com ferramentas como SharePoint, Salesforce e APIs internas para automatizar fluxos de trabalho. A privacidade dos dados é garantida por conformidade de nível empresarial, e os agentes podem ser executados tanto em ambientes de nuvem quanto on-prem.

Relevance IA

Ideal para equipes de operações que buscam criar agentes de IA para gerenciamento de incidentes sem depender de recursos de desenvolvedor. Não é necessário conhecimento técnico.

Lindy

Especializa-se em automatizar várias operações comerciais, incluindo papelada médica, atendimento ao cliente, recursos humanos e vendas. Com o Lindy, você pode criar um “agente personalizado” para cada tarefa, anexá-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 SOCs criem fluxos de trabalho multitarefa, semelhantes a SOAR playbooks.

Vonage IA Studio

Um criador 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 criador de agentes no-code que permite que agentes autoconscientes trabalhem juntos como uma equipe. É focado em interface e não está pronto para uso empresarial.

Frameworks de código aberto

Os frameworks agênticos são tipicamente ideais para projetos complexos e orientados por IA em ambientes de desenvolvimento que exigem personalização e codificação. Alguns (ex.: Crew IA, AutoGen) também podem oferecer capacidades low-code.

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

LangGraph

LangGraph 1.0 é confiável por empresas como Uber, LinkedIn e Klarna para cargas de trabalho de produção.³ Serve como uma framework de orquestração de baixo nível para construir 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. A framework oferece suporte de primeira classe à API para padrões human-in-the-loop, permitindo que os agentes pausem a execução para revisão, modificação ou aprovação humana.

LangGraph oferece maior controle e é adequado para fluxos de trabalho agênticos complexos, especialmente ao usar Geração Aumentada por Recuperação (RAG) ou orquestrar tarefas de IA em APIs externas ou bancos de dados.

LangGraph introduziu integrações de sandbox plugáveis, incluindo langchain-modal, langchain-daytona e langchain-runloop, para ambientes seguros de execução de código.⁴ A framework adicionou perfis de modelo que expõem recursos e capacidades suportados por meio de um atributo .profile, permitindo uma tomada de decisão mais consciente do contexto. A sumarização do histórico de conversas agora ocorre no nó do modelo por meio de eventos wrap_model_call, retendo o histórico completo de mensagens no estado do grafo para uma contagem mais precisa de tokens.

Integração com LangChain: LangChain v1.1.0 agora aproveita o runtime do LangGraph para habilitar fluxos de trabalho de agentes duráveis, com ramificação e memória, com mais de 100 integrações plug-and-play por meio de abstrações padronizadas, suporte a middleware e observabilidade OpenTelemetry.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen entrou em modo de manutenção em outubro de 2025 e foi mesclado ao Semantic Kernel como parte do novo Microsoft Agent Framework. AutoGen permanece disponível e receberá correções críticas de bugs e patches de segurança, mas sem novos recursos.⁶ Os desenvolvedores devem migrar para o Microsoft Agent Framework para capacidades futuras.

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 os agentes acessam dados sensíveis) e Prompt Shields (protege contra injeção de prompts)
• Suporte a várias linguagens para Python e .NET com arquitetura assíncrona e orientada a eventos

Implantação Empresarial: A framework suporta experimentação local com implantação no Foundry Agent Service do Azure IA Foundry, que fornece orquestração de fluxos de trabalho multiagente, tratamento de erros, novas tentativas e recuperação em escala. Organizações como a KPMG estão usando-a para conectar agentes especializados a dados empresariais, mantendo a conformidade regulatória.⁷

CrewAI

Uma das ferramentas mais fáceis para começar, oferecendo modelos de agentes prontos (ex.: agente de preparação de reuniões) e uma curva de aprendizado mínima com opções no-code.

CrewAI destaca-se como uma framework multiagente enxuta, autônoma e de alto desempenho, completamente independente do LangChain, oferecendo execução mais rápida e menores requisitos de recursos.⁸

A framework agora oferece duas abordagens complementares: CrewAI Crews para agentes de IA autônomos e colaborativos, e CrewAI Flows para controle granular e orientado a eventos sobre a orquestração de tarefas, suportando tanto Crews nativamente quanto chamadas únicas de LLM para execução precisa.⁹

A 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 de arquivos multimodais e ordenação de eventos por meio de hierarquias pai-filho, garantindo execução determinística do fluxo de trabalho.¹⁰ Os recursos empresariais incluem autenticação Keycloak SSO e armazenamento de arquivos aprimorado com cache de memória de fallback.

A desvantagem é que pode ser mais difícil ajustar dinamicamente papéis ou delegar tarefas a outros agentes no meio do fluxo de trabalho, porque a abordagem Crews do CrewAI usa papéis e tarefas predefinidos, que são rígidos. Os Flows oferecem mais flexibilidade para padrões de orquestração complexos.

OpenAI Swarm

Uma solução leve, ainda em estágio experimental e não “pronta para produção”. A OpenAI descreve explicitamente o Swarm como uma framework educacional e um cookbook para explorar padrões multiagente, em vez de um produto oficial, e ele não será mantido para uso em produção.¹¹

Status em 2026: OpenAI Swarm permanece em fase experimental até fevereiro de 2026, sem cronograma anunciado para lançamento em produção. Ele não fornece soluções prontas para todos os casos de uso, mas permite que os desenvolvedores construam e personalizem aspectos como orquestração de fluxo de trabalho e interações entre agentes por meio de funções leves de “handoff”. É adequado para prototipagem e teste de ideias, e é mais indicado para casos de uso simples ou para quem deseja integrar processos agênticos em um pipeline existente de LLM.

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 depuração mais fácil, tem o custo da adaptabilidade a longo prazo.

Camel

Uma framework multiagente low-code de role-playing que permite que agentes de IA se comuniquem. 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 seu papel e ambiente.

Pydantic IA

Uma framework de agentes em Python que não requer o aprendizado de uma nova linguagem específica de domínio. Útil para manipulação de dados estruturados e prototipagem. Integra-se com ferramentas de logging como LogFire para visualização de dados em tempo real.

Agent Zero

Uma framework de agente de IA autônomo hospedada no GitHub. Pode ser usada para geração de aplicações full-stack, codificação e RAG. Interage com várias ferramentas e APIs por meio de comandos em linguagem natural. 

Automatic Agents

Uma framework leve para construir pipelines e aplicações de IA Agêntica. Diferente de frameworks como AutoGen e Crew IA, que usam abstrações de alto nível, o Atomic Agents adota uma abordagem de baixo nível e modular. Isso dá aos desenvolvedores controle direto sobre componentes como manipulação de entrada, 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 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 Llama 3.1) e controles de fluxo de trabalho, permitindo ramificações complexas, pausa/retomada de estado e tratamento de erros contínuo.

O que são agentes?

“Agente” pode ser definido de várias maneiras:

1. IA Tradicional define agentes como sistemas que podem perceber seu ambiente e agir sobre esse ambiente.
2. Algumas empresas de analistas definem agentes como sistemas totalmente autônomos que operam independentemente por longos períodos, utilizando ferramentas como funções ou APIs para interagir com seu ambiente e tomar decisões com base no contexto e nos objetivos.¹²
3. 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 arquitetural fundamental entre fluxos de trabalho e agentes:

1. Fluxos de trabalho são sistemas nos quais LLMs e ferramentas são organizados por meio de caminhos de código predefinidos.
2. Agentes são sistemas onde os LLMs independentemente:
   • Gerenciam seus processos e uso de ferramentas.
   • Decidem quando usar as ferramentas fornecidas iterativamente para atingir o objetivo principal e determinam
   • Como concluir tarefas.

Por que usar criadores de agentes de IA?

Construir 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 armazenamentos de dados ou aplicações externas.
• 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 as mudanças no estado de um agente não interrompam os demais.

Os criadores de agentes facilitam isso, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica da aplicação, em vez de lidar com alucinações de IA, integrações de ferramentas, orquestração, etc.

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

• Frameworks que definem uma especialização (ex.: 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 resultados exatos, reduzindo as 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 (ex.: protocolos de comunicação, etc.) que coordenam vários agentes.
• Componentes de gerenciamento de estado para permitir que os agentes lembrem interações passadas e ajustem seu comportamento em ambientes dinâmicos.

Leia mais

Se você está pesquisando a infraestrutura que habilita a IA agêntica com capacidade web, aqui estão nossos benchmarks mais recentes:

• Navegadores remotos: Como a infraestrutura de navegadores permite que agentes interajam com a web de forma segura.
• Benchmark de MCP para navegadores: Principais servidores MCP para uso de ferramentas e acesso à web.

Tutorial de construção de um agente com CrewAI

Neste tutorial prático, construiremos um agente de IA com o CrewAI para recomendar laptops adaptados às necessidades específicas de um CTO.

Cenário: Recomendar os 3 melhores laptops para um Diretor de Tecnologia (CTO) que trabalha principalmente com e-mail e realiza extenso desenvolvimento de software 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 resultados, exigindo uma chave de OpenAI API.

Nota: A chave de 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 seu papel, 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 conhecimento técnico.
• 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 seus preços e um breve resumo de uma frase para cada um.

O CrewAI lida com o raciocínio e a formatação com base em suas restrições, conforme especificado pelos parâmetros description, expected_output, e agent.

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

Construindo a Crew e executando o fluxo de trabalho

Em seguida, criamos a crew, um sistema no qual os agentes são criados, recebem tarefas e interagem para cumprir 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 uma amostra 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:

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

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Adicionar como fonte preferencial

O que torna os criadores de agentes de IA diferentes

Escolher entre criadores de agentes de IA não é sobre encontrar a “melhor” ferramenta – é sobre combinar as trocas arquiteturais com as habilidades da sua equipe e as necessidades do projeto. Aqui está o que realmente separa essas plataformas.

Controle vs Conveniência

Plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam IA) permitem que você arraste e solte componentes para construir agentes. Nenhuma codificação necessária. A plataforma lida com orquestração, gerenciamento de estado e tratamento de erros automaticamente.

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 central. Precisa de um novo padrão de coordenação ou otimização específica? Você está limitado ao que a plataforma oferece. Essas ferramentas funcionam muito bem até que seu caso de uso se afaste de seus modelos.

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. Construa 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 entrada, integração de ferramentas e memória em um nível granular.

A limitação: Requer conhecimento sério de desenvolvimento e tempo. O que leva horas em uma plataforma low-code leva semanas em uma framework.

Opções híbridas como CrewAI tentam equilibrar – modelos para início rápido, personalização em nível de código quando necessário. Mas a estrutura rígida de papéis do CrewAI torna as mudanças dinâmicas no meio do fluxo de trabalho difíceis. 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 mais de 50 Ferramentas de Agentes de IA

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Links de referência

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

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

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

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

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.

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

Boston Consulting Group

13.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | 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

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

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