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

Após 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 a criação de um agente especialista em produtos com CrewAI.

Plataformas low-code/no-code

Plataformas low-code/no-code com ferramentas pré-construídas são ideais para tarefas de automação de fluxo de trabalho empresarial e implantação rápida.

Plataformas low-code/no-code são software proprietário.

Creatio

Creatio permite que equipes de negócios criem agentes de IA sem recursos de desenvolvedor, focando em automação de vendas, marketing e serviços.

Recursos do Construtor de Agente de IA: Os agentes de IA do Creatio lidam com interações com clientes, automatizam processos e analisam dados. A plataforma usa 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 construtor de agentes se integra diretamente aos dados do CRM do Creatio. Um agente de IA pode acessar o histórico do cliente, extrair informações de pedidos, verificar o status do estoque 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 de arrastar e soltar cria fluxos de trabalho de várias etapas. Conecte agentes de IA a processos de negócios: quando um lead atinge certos critérios, o agente o qualifica automaticamente, atribui-o a representantes de vendas e agenda acompanhamentos.

Vertex AI Builder

Um construtor de agente no-code para casos de uso de negócios que permite criar modelos de resposta. Suporta 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

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Um construtor de agente de IA low-code para um ambiente SaaS oferece mais de 1.200 conectores de dados. Melhor 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 em que os desenvolvedores descrevem os 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 de várias etapas e integrações personalizadas.² A plataforma adicionou capacidades de humano no loop por meio de uma ação de "solicitação de informação" que pausa os fluxos 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. Melhor 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. Melhor para automatizar fluxos de trabalho em vendas de campo, inspeções, ordens de serviço, estoque, CRM, dashboards e portais.

Postman AI Agent Builder

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

UiPath Agent Builder

Uma ferramenta de desenvolvimento de agente low-code que faz parte do UiPath Studio.

String

Um construtor de agente de IA que permite aos usuários criar agentes específicos para tarefas sem codificação. Os agentes são criados usando modelos pré-projetados 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 de conformidade de nível empresarial, e os agentes podem ser executados em ambientes de nuvem e locais.

Relevance AI

Melhor para equipes de operações que procuram criar agentes de IA para gerenciamento de incidentes sem depender de recursos de desenvolvedor. Nenhuma experiência técnica é necessária.

Lindy

Especializa-se em automatizar várias operações comerciais, incluindo papelada médica, atendimento ao cliente, recursos humanos e vendas. Com Lindy, você pode criar um "agente personalizado" para cada tarefa, anexá-lo a ferramentas como Gmail ou Slack e assistir ao seu funcionamento automático por meio de gatilhos.

Bricklayer AI

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 de várias tarefas, semelhantes a playbooks SOAR.

Vonage AI Studio

Um construtor de agente visual no Vonage AI Studio permite que você crie 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 agente no-code que permite que agentes autoconscientes trabalhem juntos como uma equipe. É focado em interface e não está pronto para empresas.

Frameworks de código aberto

Frameworks agênticos são tipicamente melhores para projetos complexos e impulsionados por IA em ambientes de desenvolvimento que exigem personalização e codificação. Alguns (por exemplo, Crew AI, AutoGen) também podem oferecer capacidades low-code.

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

LangGraph

O LangGraph 1.0 é confiado por empresas incluindo Uber, LinkedIn e Klarna para cargas de trabalho de produção.³ 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 onde pararam. O framework oferece suporte de API de primeira classe para padrões de humano no loop, permitindo que agentes paussem a execução para revisão, modificação ou aprovação humana.

O LangGraph oferece maior controle e é bem adequado para fluxos de trabalho agênticos complexos, particularmente ao usar Geração Aumentada por Recuperação (RAG) ou 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 seguros de execução de código.⁴ O framework adicionou perfis de modelo expondo recursos e capacidades suportados por meio de um atributo .profile, permitindo melhor tomada de decisão consciente do contexto. O resumo 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 gráfico para contagem de tokens mais precisa.

Integração com 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 OpenTelemetry.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

O AutoGen entrou em modo de manutenção em outubro de 2025 e foi mesclado no Semantic Kernel como parte do novo Microsoft Agent Framework. O AutoGen permanece disponível e receberá correções críticas de bugs e patches de segurança, mas nenhum novo recurso.⁶ Os desenvolvedores devem migrar para o Microsoft Agent Framework para recursos futuros.

Principais Recursos:

• Fluxos de trabalho multiagente com estado durável e compartilhamento de contexto persistente em tarefas de longa duração
• Suporte a padrões abertos, incluindo Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), mensagens Agente-a-Agente (A2A) e integração OpenAPI para portabilidade entre runtimes
• Controles de IA responsável integrados: Adesão à Tarefa (mantém os agentes alinhados às tarefas), Detecção de PII (alerta quando os agentes acessam dados sensíveis) e Prompt Shields (protege contra injeção de prompt)
• Suporte multiplataforma para Python e .NET com arquitetura assíncrona e orientada a eventos

Implantação Empresarial: O framework suporta experimentação local com implantação no Foundry Agent Service do Azure AI Foundry, que fornece orquestração de fluxo de trabalho multiagente, tratamento de erros, retentativas e recuperação em escala. Organizações como a KPMG estão usando-o 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 (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 leve, independente e de alto desempenho que é completamente independente do LangChain, oferecendo execução mais rápida e requisitos de recursos mais baixos.⁸

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

Último Lançamento: O CrewAI introduziu saídas estruturadas com suporte a response_format em provedores de LLM, permitindo respostas JSON consistentes.¹⁰ O framework adicionou utilitários de execução de tarefas Agente-a-Agente (A2A), permitindo que 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.¹¹ Recursos empresariais incluem autenticação SSO Keycloak e armazenamento de arquivos aprimorado com cache de memória de fallback.

A desvantagem é que pode ser mais difícil ajustar dinamicamente funções ou delegar tarefas para 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

Uma solução leve, ainda está em sua fase experimental e não está "pronta para produção". O OpenAI descreve explicitamente o Swarm como um framework educacional e livro de receitas para explorar padrões multiagente, em vez de um produto oficial, e não será mantido para uso em produção.¹²

Status 2026: O OpenAI Swarm permanece na fase experimental em 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 criem e personalizem aspectos como orquestração de fluxo de trabalho e interações de agentes por meio de funções leves de "transferência". É adequado para prototipagem e teste de ideias e é mais adequado para casos de uso simples ou para aqueles que procuram integrar processos agênticos em um pipeline de 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 depuração mais fácil, vem ao custo da adaptabilidade a longo prazo.

Camel

Um framework de agente de role-playing multiagente low-code que permite que agentes de IA se comuniquem. Melhor 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 AI

Um framework de agente em Python não requer aprender uma nova linguagem de domínio específico. Útil para manipulação de dados estruturados e prototipagem. Integra-se com ferramentas de registro como LogFire para visualização de dados em tempo real.

Agent Zero

Um framework de agente de IA autônomo hospedado no GitHub. Pode ser usado para geração de aplicativos full-stack, codificação e RAG. Interage com várias ferramentas e APIs por meio de comandos em linguagem natural.

Automatic Agents

Um framework leve para construir pipelines e aplicativos de IA agêntica. Diferente de frameworks como AutoGen e Crew AI, 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 de memória flexível 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 problemas.

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 firmas de análise 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.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 agênticos, mas fazemos uma distinção arquitetônica chave 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 LLMs independentemente:
   • Gerenciam seus processos e uso de ferramentas.
   • Decidem quando usar as ferramentas fornecidas iterativamente para atingir o objetivo principal e determinar
   • Como completar 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 acumular alucinações de IA, especialmente para tarefas que exigem saídas exatas.
• Capacidade de integração: Vários casos de uso exigem que 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 perturbem os outros.

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

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

• Frameworks definindo uma especialização (por exemplo, gerenciamento de fluxo de trabalho) do modelo de IA agêntica agentic AI.
• 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, SQL e bancos de dados 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 lembrem interações passadas e ajustem seu comportamento em ambientes dinâmicos.

Leia mais

Se você está procurando a infraestrutura que alimenta a IA agêntica compatível com web, aqui estão nossos últimos benchmarks:

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

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

Adicionar como fonte preferencial

Tutorial de construção de um agente CrewAI

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

Cenário: Recomende os 3 principais 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 OpenAI API?

O CrewAI usa um LLM, como os modelos GPT da OpenAI, para impulsionar o raciocínio e as respostas do agente. O agente interpreta tarefas e gera saídas, exigindo uma chave de OpenAI API.

Nota: A chave de API é necessária para acessar modelos da OpenAI como GPT-4. O CrewAI também pode funcionar com modelos de código aberto, como Llama 3.

Definindo o agente

Vamos criar um agente especialista em produtos: Um assistente de IA conhecedor de 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 tarefas. Para cada agente, devemos esclarecer sua função, 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.
• objetivo: Um objetivo claro e específico para o agente.
• histórico: 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 raciocínio e 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 & executando o fluxo de trabalho

Em seguida, criamos a crew, um sistema no qual os agentes são criados, atribuídos tarefas e interagem para completar seus objetivos.

CrewAI em ação: Saída de execução do agente

Uma vez 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:

Então o agente fornece sua saída da seguinte forma:

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

O que torna os construtores de agentes de IA diferentes

Escolher entre construtores de agentes de IA não se trata de encontrar a ferramenta "melhor" – trata-se de combinar compensações arquitetônicas às habilidades da sua equipe e às necessidades do projeto. Aqui está o que realmente separa essas plataformas.

Controle vs Conveniência

Plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) permitem que você arraste e solte componentes para criar 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 de negócios 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 novo ou otimização específica? Você está preso ao que a plataforma oferece. Essas ferramentas funcionam bem até que seu caso de uso se desvie de seus modelos.

Frameworks de código aberto (LangGraph, Atomic Agents) dão a você 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 de borda, implemente loops de raciocínio personalizados. O gerenciamento de estado explícito do LangGraph funciona para processos complexos de várias etapas. O Atomic Agents permite que você controle manipulação de entrada, integração de ferramentas e memória em nível granular.

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

Opções híbridas como CrewAI tentam dividir a diferença – modelos para inícios rápidos, personalização em nível de código quando necessário. Mas a estrutura de função rígida do CrewAI torna difíceis mudanças dinâmicas no meio do fluxo de trabalho. Você obtém desenvolvimento inicial mais fácil ao custo de adaptabilidade.

Leitura adicional

• Compare 20 Ferramentas de Segurança de LLM e Frameworks de Código Aberto
• Compare 50+ Ferramentas de Agente 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

4.

Changelog - 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.

Changelog - CrewAI

Mintlify

11.

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

12.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

13.

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

Boston Consulting Group

14.

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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