Avaliação em Mundo Aberto

Construtores de Agentes de IA Low/No-Code: n8n,make, Zapier

atualizado em 5 mar. 2026

Os construtores de agentes de IA low e no-code 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 a equipes não técnicas.

Passamos 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 níveis gratuitos de construtores populares de agentes de IA low/no-code, 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

Plataforma	Ecossistema de ferramentas de agente	Transparência e depuração	Auto-hospedagem
Creatio Studio	Integrações empresariais, marketplace, componentes visuais no-code.	visualização completa dos dados da etapa	❌
n8n	Mais de 1.200 integrações nativas + nós personalizados	visualização completa dos dados da etapa	✅
AgentKit	Ecossistema de conectores MCP + servidores de ferramentas personalizados	logs básicos de API	❌ (vinculado às ferramentas da OpenAI)
make	400+ módulos de aplicativos integrados + webhooks + aplicativos personalizados	logs de dados da etapa	❌
Zapier	Mais de 8.000 integrações de aplicativos + webhooks + ações personalizadas	logs de dados da etapa	❌
Google Workspace Studio	Aplicativos nativos do Google Workspace + Gemini	logs básicos de atividade	❌

Aqui está uma breve análise de cada plataforma:

Creatio Studio: Uma plataforma low-code 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.
n8n: Open-source, orientado a desenvolvedores, baseado em código. Além disso, tende fortemente para SaaS. Suporta recursos profundos de orquestração de agentes, como memória ou raciocínio de ferramentas. Fornece um nó de agente dedicado.
OpenAI AgentKit: Construtor de agentes open-source para equipes e usuários profundamente inseridos no ecossistema da OpenAI; não é uma ferramenta forte para construir agentes altamente personalizados. Inclui ferramentas de avaliação de agentes como recursos integrados, como classificação automatizada, otimização de prompts e rastreamento de desempenho.
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.
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 a lógica mais profunda (como ramificação ou loops de feedback) requer recursos pagos, como Paths ou Code by Zapier.
Google Workspace Studio: Integrado aos aplicativos do Workspace, como Gmail, Drive, Calendar, Sheets e Chat. Utiliza a IA Gemini para transformar instruções em linguagem natural em fluxos de trabalho automatizados.

Para quem considera frameworks em vez de ferramentas no-code, leia sobre nossa experiência prática construindo agentes de IA com LangGraph, CrewAI, Swarm e LangChain.

Leia mais

Se você está buscando a infraestrutura que potencializa a IA agêntica capaz de atuar na 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 de navegador: Principais servidores MCP para uso de ferramentas e acesso web.

Creatio Studio

Creatio foca mais na automação de processos de negócios do que na lógica experimental de agentes. 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 interface, definir modelos de dados e definir regras de negócios para criar aplicativos e fluxos de trabalho que se integram 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 processos podem ser reutilizados entre equipes, o que ajuda na consistência em escala.

Escolha o Creatio Studio para automação em fluxos de trabalho de negócios

Visite o site

n8n

n8n permite que os usuários construam 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 como 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
Ampla biblioteca de nós com centenas de integrações
Um nó dedicado de Agente de IA para lógica de agente em várias etapas
Criar nós de agente via prompts do 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

AgentKit da OpenAI

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

Principais recursos:

Canvas visual para construir fluxos de agentes

Suporte nativo a memória, uso de ferramentas e delegação de agentes
Blocos lógicos integrados (If, While, Set State)
Integração profunda com modelos da OpenAI e ferramentas MCP
Avaliação integrada com
- Classificação automatizada

- Otimizador de prompts

- Classificação de rastros de agente

Widgets ChatKit para incorporar agentes de IA em sites e aplicativos

Deixe nossa equipe automatizar um dos seus processos de negócio com agentes de IA, gratuitamente.

Automatizar um processo

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 um agente, 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 a API via módulos HTTP

Extensão Chrome DevTools para depuração detalhada
Logs claros passo a passo

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 por meio de instruções em 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 a nível de etapa

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

Adicionar como fonte preferencial

Google Workspace Studio

O Google Workspace Studio é o construtor de agentes de IA no-code do Google.
Foi introduzido como parte do Google Workspace (originalmente chamado Workspace Flows). Utiliza a IA Gemini para trabalhar com Gmail, Drive, Calendar, Chat, Forms e muito mais.

Principais recursos:

Os agentes podem atuar dentro do Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat e Calendar. Eles obtêm 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 criados, os agentes podem ser compartilhados entre equipes como Google Docs, ajudando outros a reutilizá-los ou adaptá-los.

Comparação de preços dos construtores de agentes de IA

Modelagem de custos para planos individuais e de equipe

Modelagem de custos para planos empresariais

Destaques principais:

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/modelos, onde você paga por tokens e por quaisquer ferramentas utilizadas de acordo com as taxas da OpenAI; não há cobrança separada pelo AgentKit em si.
make: Cobra por operação: cada módulo em um cenário (termo da 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 possui 10 nós:

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

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).

Planos de preços do n8n

O n8n oferece opções auto-hospedadas e hospedadas na nuvem. Ambas podem ser executadas 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 desenvolvidos pela comunidade; por exemplo, o pacote n8n-nodes-globals oferece uma alternativa para variáveis personalizadas globais.

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

Planos de preços do AgentKit

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

Planos de preços do make

O make utiliza um modelo de preços baseado em operações:

Isso significa que 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 a OpenAI, formatar resultado, enviar e-mail). Isso 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: a partir de $9/mês para 10.000 operações.

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

Planos de preços do Zapier

O Zapier cobra com base no número de tarefas executadas 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 adicionar 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: a partir de $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 criar chatbots e agentes alimentados por IA. O plano gratuito inclui 400 atividades/mês.

Leituras adicionais

Cite esta pesquisa

Escolha o formato adequado ao local onde você vai publicar. Colar a versão com link no seu CMS preserva o backlink.

Cem Dilmegani (2026) - "Construtores de Agentes de IA Low/No-Code: n8n,make, Zapier". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 5 Março 2026, em: https://aimultiple.com/no-code-ai-agent-builders [Recurso on-line]

Dilmegani, C. (2026, 5 Março). Construtores de Agentes de IA Low/No-Code: n8n,make, Zapier. AIMultiple. https://aimultiple.com/no-code-ai-agent-builders

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Construtores de Agentes de IA Low/No-Code: 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

Introducing AgentKit | OpenAI

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

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

Introducing AgentKit | OpenAI

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

n8n Blog

Cem Dilmegani

Analista Principal

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.

Ver perfil completo