Construtores de Agentes de IA com Baixo/Sem Código: n8n, make, Zapier

Construtores de agentes de IA com baixo e sem código permitem que os usuários criem fluxos de trabalho automatizados e impulsionados por IA sem escrever código complexo, tornando o desenvolvimento de agentes mais rápido e acessível para equipes não técnicas.

Gastamos três dias configurando fluxos de trabalho de agentes de IA, configurando manualmente ações de LLM, analisadores de documentos, ferramentas de pesquisa e construindo pipelines com gatilhos, etapas condicionais, chamadas de ferramentas e webhooks para comparar como cada sistema lida com a automação de agentes em várias etapas.

Utilizamos os planos gratuitos de populares construtores de agentes de IA com baixo/sem código, incluindo n8n (auto-hospedado), make e Zapier, e avaliamos o AgentKit da OpenAI com base em sua documentação oficial.¹

Construtores de agentes de IA

Aqui está uma breve revisão de cada plataforma:

1. Creatio Studio: Uma plataforma de baixo código baseada em nuvem. Ela usa um designer visual e prompts de linguagem natural, para que usuários não técnicos possam automatizar fluxos de trabalho e tarefas.
2. n8n: Open-source, orientado a desenvolvedores, baseado em código. Além disso, inclina-se fortemente para SaaS. Suporta recursos profundos de orquestração de agentes, como memória ou raciocínio de ferramentas. Fornece um nó de agente dedicado.
3. OpenAI AgentKit: Construtor de agentes open-source para equipes e usuários profundamente integrados no ecossistema da OpenAI; não é uma ferramenta forte para construir agentes altamente personalizados. Ele inclui ferramentas de avaliação de agentes como recursos integrados, como classificação automatizada, otimização de prompt e acompanhamento de desempenho.
4. make: Ferramenta SaaS baseada em nuvem. Suporta fluxos de trabalho de agentes em várias etapas, ramificação condicional e integrações de API. Oferece menos flexibilidade e lógica agêntica do que o n8n, mas ainda suporta configurações personalizadas via solicitações HTTP, módulos JSON/roteador e webhooks.
5. Zapier: Ferramenta SaaS baseada em nuvem. A opção mais amigável para iniciantes com um construtor de agente de IA baseado em prompt de código. No entanto, sua arquitetura é linear e uma lógica mais profunda (como ramificação ou loops de feedback) requer recursos pagos, como Paths ou Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Construído dentro dos aplicativos do Workspace, como Gmail, Drive, Calendar, Sheets e Chat. Utiliza a IA Gemini para transformar instruções em linguagem simples em fluxos de trabalho automatizados.

→ Para aqueles que consideram frameworks em vez de ferramentas sem código, leia sobre nossa experiência prática na criação de agentes de IA com LangGraph, CrewAI, Swarm e LangChain.

Ler mais

Se você está procurando a infraestrutura que impulsiona IA agêntica capaz de web, aqui estão nossos últimos benchmarks:

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

Creatio Studio

Creatio foca mais na automação de processos de negócios do que na lógica experimental de agentes. Ela usa um designer visual e prompts de linguagem natural, para que usuários não técnicos possam automatizar fluxos de trabalho e tarefas.

Principais recursos:

• Você pode arrastar e soltar elementos de UI, definir modelos de dados e configurar regras de negócios para criar aplicativos e fluxos de trabalho que se integrem aos seus agentes.
• A plataforma inclui agentes de IA prontos para tarefas como prospecção de vendas, automação de serviços ou fluxos de trabalho de marketing.
• Aplicativos e blocos de processo podem ser reutilizados entre equipes, o que ajuda na consistência em escala.

n8n

n8n permite que os usuários criem fluxos de trabalho complexos de agentes de IA. É amigável para desenvolvedores e flexível. Você pode escrever código real dentro dos fluxos de trabalho e estendê-lo da maneira que quiser. O que diferencia o n8n é que todo o seu código-fonte está disponível no GitHub.²

Principais recursos:

• Suporte a código com JavaScript e Python
• Biblioteca rica de nós com centenas de integrações
• Um nó dedicado de Agente de IA para lógica de agente em várias etapas
• Crie nós de agente via prompts de sistema
• Suporte a contexto e memória
• Múltiplos gatilhos, ramificação, loops e tratamento de erros
• Pacotes npm externos ao auto-hospedar³

• Controle de versão baseado em Git em planos superiores

OpenAI’s AgentKit

Em outubro de 2025, a OpenAI anunciou o AgentKit, um kit de ferramentas para criar e implantar agentes de IA.⁴ Ele é projetado para equipes que usam modelos e ferramentas da OpenAI. Foca em como os agentes pensam, raciocinam e usam ferramentas, não na automação geral.

Principais recursos:

• Canvas visual para criar fluxos de agentes

• Suporte nativo para memória, uso de ferramentas e delegação de agentes
• Blocos de lógica integrados (Se, Enquanto, Definir Estado)
• Integração estreita com modelos da OpenAI e ferramentas MCP
• Avaliação integrada com
  • Classificação automatizada

• • Otimizador de prompt

• • Classificação de trilha de agente

• Widgets ChatKit para incorporar agentes de IA em sites e aplicativos

make

make é uma plataforma de automação baseada em nuvem onde você conecta aplicativos usando módulos visuais. Pode executar fluxos de trabalho de IA em várias etapas que imitam o comportamento de agentes, mas não fornece um verdadeiro framework de agente. 

Principais recursos:

• Fluxos de trabalho em várias etapas chamados "cenários"
• Roteadores e filtros para ramificação
• Loops e sub-cenários
• Suporte de API via módulos HTTP

• Extensão Chrome DevTools para depuração detalhada
• Logs claros passo a passo

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

Adicionar como fonte preferencial

Zapier

Zapier é a ferramenta de automação mais simples e amigável para iniciantes. Utiliza uma interface de linguagem natural para construir agentes de IA, mas depende de fluxos de trabalho lineares.

Principais recursos:

• Agentes de IA (beta) construídos através de instruções de linguagem natural
• Code by Zapier para pequenos trechos de JS/Python
• Modelos para tarefas comuns de agentes
• Paths para ramificação condicional (recurso pago)
• Transparência limitada no nível da etapa

Google Workspace Studio

O Google Workspace Studio é o construtor de agentes de IA sem código do Google.
Foi introduzido como parte do Google Workspace (originalmente chamado de Workspace Flows). Utiliza a IA Gemini para trabalhar em Gmail, Drive, Calendar, Chat, Forms e muito mais.

Principais recursos:

• Agentes podem atuar dentro do Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat e Calendar. Eles extraem contexto de seus arquivos, e-mails e eventos para tomar decisões mais inteligentes.
• Os usuários podem iniciar fluxos de trabalho a partir de eventos, como e-mails recebidos, eventos de calendário, novas respostas de formulários, horários agendados ou menções no Chat.
• Uma vez construídos, os agentes podem ser compartilhados entre equipes como Google Docs, ajudando outros a reutilizá-los ou adaptá-los.

Comparação de preços de construtores de agentes de IA

Modelagem de custos para planos individuais e de equipe

Modelagem de custos para planos empresariais

Principais destaques:

• n8n: Cobra por execução de fluxo de trabalho: uma execução conta como uma única execução, não importa quantos nós ela inclua.
  
• Agentkit: O custo está vinculado ao uso de API/modelo, onde você paga por tokens e quaisquer ferramentas usadas de acordo com as taxas da OpenAI; não há cobrança separada pelo próprio AgentKit.
  
• make: Cobra por operação: cada módulo em um cenário (termo do Make para um fluxo de trabalho) conta como uma operação.
  
• Zapier: Cobra por tarefa: cada etapa de ação após o gatilho conta como uma tarefa.

Por exemplo, se um fluxo de trabalho tem 10 nós:

• make e Zapier contariam isso como 10 operações ou tarefas cada vez que for executado.
  
• n8n contaria como uma execução, independentemente do número de nós incluídos.

No entanto, o preço do n8n pode ser um pouco confuso: embora as operações não sejam contadas individualmente, cada plano ainda tem um limite no número total de execuções (por exemplo, 2.500 por mês no plano gratuito).

n8n

O n8n oferece opções auto-hospedadas e hospedadas na nuvem. Ambos podem ser executados em sua própria infraestrutura usando Docker ou Docker Compose.

A edição Community carece de alguns recursos de nível empresarial, incluindo SSO, controles de acesso e variáveis globais. Alguns desses recursos ausentes podem ser substituídos por nós construídos pela comunidade; por exemplo, o pacote n8n-nodes-globals oferece uma alternativa às variáveis personalizadas globais.

A partir de agosto de 2025, o n8n removeu os limites de fluxos de trabalho ativos em todos os seus planos na nuvem, o que significa que você pode ter fluxos de trabalho, etapas e usuários ilimitados em cada plano.⁵

AgentKit

O custo está vinculado ao uso de API/modelo: você paga por tokens e quaisquer ferramentas usadas de acordo com as taxas da OpenAI; não há cobrança separada pelo AgentKit. 

make

O make usa um modelo de preço baseado em operações:

Isso significa que até mesmo um fluxo de trabalho moderado pode consumir rapidamente sua cota gratuita. Suponha que você crie um agente de IA diário que seja executado 3 vezes por dia e use 5 módulos (por exemplo, buscar notícias, filtrar, chamar OpenAI, formatar resultado, enviar e-mail). São 5 operações × 3 execuções = 15 operações por dia. Em 30 dias, são ~450 operações.

• Plano Gratuito: inclui 1.000 operações por mês e permite até 2 cenários ativos.
• Planos pagos: começam em $9/mês para 10.000 operações.

Como o make cobra por operação, fluxos de trabalho com mais nós ou execuções mais frequentes tornam-se caros.

Zapier

O Zapier cobra com base no número de tarefas realizadas por seus Zaps. Uma tarefa corresponde a cada elemento de dados processado por uma etapa de ação no fluxo de trabalho. Por exemplo, se um Zap adiciona uma linha a uma Planilha do Google, isso conta como uma tarefa.

• Plano Gratuito: 100 tarefas/mês e 5 Zaps (fluxos de trabalho).
  
• Planos pagos: Começam em $19,99/mês para 750 tarefas/mês.

Observe que quando você excede seu limite de tarefas, o Zapier muda para cobrança por tarefa a uma taxa mais alta para manter seus Zaps em execução.

O Zapier também oferece agentes de IA como parte de seu pacote de orquestração de IA. Esses planos permitem que você crie chatbots e agentes impulsionados por IA. O plano gratuito inclui 400 atividades/mês.

Leituras adicionais

• Agentes de IA Locais
• Ferramentas Agentic CLI Comparadas

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Construtores de Agentes de IA com Baixo/Sem Código: n8n, make, Zapier}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/no-code-ai-agent-builders}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 5 Março 2026}
}

Links de referência

1.

Introducing AgentKit | OpenAI

2.

GitHub - n8n-io/n8n at pixeljets.com · GitHub

3.

n8n/packages/nodes-base/nodes/Code at bf2ee51e36214c44bb7bb57d27d33dd29a8ccf72 · n8n-io/n8n · GitHub

4.

Introducing AgentKit | OpenAI

5.

New plan, no active workflow limits — n8n's new pricing explained. – n8n Blog

n8n Blog

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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