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

Os construtores de agentes de IA low e no-code permitem que os utilizadores criem fluxos de trabalho automatizados e orientados por IA sem escrever código complexo, tornando o desenvolvimento de agentes mais rápido e acessível a equipas não técnicas.

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

Utilizámos os níveis free de construtores populares de agentes de IA low/no-code, incluindo n8n (auto-hospedado), make e Zapier, e avaliámos o AgentKit da OpenAI com base na sua documentação oficial.¹

Construtores de agentes de IA

Aqui está uma análise rápida de cada plataforma:

1. Creatio Studio: Uma plataforma low-code baseada na nuvem. Utiliza um designer visual e prompts de linguagem natural, para que utilizadores não técnicos possam automatizar fluxos de trabalho e tarefas.
2. n8n: Open-source, orientado a developers, direcionado por código. Além disso, inclina-se fortemente para SaaS. Suporta funcionalidades profundas 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 equipas e utilizadores profundamente integrados no ecossistema da OpenAI; não é uma ferramenta forte para construir agentes altamente personalizados. Inclui ferramentas de avaliação de agentes como funcionalidades incorporadas, tais como classificação automatizada, otimização de prompts e acompanhamento de desempenho.
4. make: Ferramenta SaaS baseada na 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 através de pedidos HTTP, módulos JSON/router e webhooks.
5. Zapier: Ferramenta SaaS baseada na nuvem. A opção mais amigável para principiantes, com um construtor de agente de IA baseado em prompts de código. No entanto, a sua arquitetura é linear, e lógicas mais profundas (como ramificação ou ciclos de feedback) requerem funcionalidades pagas, como Paths ou Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Integrado nas aplicações do Workspace como Gmail, Drive, Calendar, Sheets e Chat. Utiliza o Gemini IA para transformar instruções em linguagem natural em fluxos de trabalho automatizados.

Para aqueles que consideram frameworks em vez de ferramentas no-code, leia sobre a nossa experiência prática na construção de agentes de IA com LangGraph, CrewAI, Swarm e LangChain.

Leia mais

Se está a explorar a infraestrutura que alimenta a IA agêntica compatível com a web, aqui estão os nossos benchmarks mais recentes:

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

Creatio Studio

Creatio foca-se mais na automação de processos de negócio do que na lógica experimental de agentes. Utiliza um designer visual e prompts de linguagem natural, para que utilizadores não técnicos possam automatizar fluxos de trabalho e tarefas.

Características principais:

• Pode arrastar e largar elementos de UI, definir modelos de dados e definir regras de negócio para construir aplicações e fluxos de trabalho que se integram com os seus agentes.
• A plataforma inclui agentes de IA prontos a usar para tarefas como prospeção de vendas, automação de serviços ou fluxos de trabalho de marketing.
• As aplicações e blocos de processos podem ser reutilizados entre equipas, o que ajuda na consistência em escala.

n8n

n8n permite aos utilizadores construir fluxos de trabalho complexos de agentes de IA. É amigável para developers e flexível. Pode escrever código real dentro dos fluxos de trabalho e estendê-lo como quiser. O que distingue o n8n é que todo o seu código fonte está disponível no GitHub.²

Características principais:

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

• Controlo de versões baseado em Git nos planos superiores

OpenAI AgentKit

Em outubro de 2025, a OpenAI anunciou o AgentKit, um kit de ferramentas para construir e implementar agentes de IA.⁴ Foi concebido para equipas que utilizam modelos e ferramentas da OpenAI. Foca-se em como os agentes pensam, raciocinam e utilizam ferramentas, e não na automação geral.

Características principais:

• Canvas visual para construir fluxos de agentes

• Suporte nativo para memória, uso de ferramentas e delegação de agentes
• Blocos lógicos incorporados (If, While, Set State)
• Integração estreita com modelos da OpenAI e ferramentas MCP
• Avaliação incorporada com
  • Classificação automatizada

• • Otimizador de prompts

• • Classificação de rastreio de agentes

• Widgets ChatKit para incorporar agentes de IA em websites e aplicações

make

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

Características principais:

• Fluxos de trabalho em várias etapas chamados “scenarios”
• Routers e filtros para ramificação
• Ciclos e sub-scenarios
• Suporte a API através de módulos HTTP

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

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

Adicionar como fonte preferencial

Zapier

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

Características principais:

• Agentes de IA (beta) construídos através de instruções em linguagem natural
• Code by Zapier para pequenos snippets JS/Python
• Templates para tarefas comuns de agentes
• Paths para ramificação condicional (funcionalidade paga)
• Transparência limitada ao nível do passo

Google Workspace Studio

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

Características principais:

• Os agentes podem atuar dentro do Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat e Calendar. Eles obtêm contexto dos seus ficheiros, emails e eventos para tomar decisões mais inteligentes.
• Os utilizadores podem iniciar fluxos de trabalho a partir de eventos como correio recebido, eventos de calendário, novas respostas de formulários, horas programadas ou menções no Chat.
• Uma vez construídos, os agentes podem ser partilhados entre equipas como os 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 equipa

Modelagem de custos para planos empresariais

Destaques principais:

• n8n: Cobra por execução de fluxo de trabalho: uma execução conta como uma única execução, independentemente do número de nós que inclui.
  
• Agentkit: O custo está ligado ao uso de API/modelo, onde paga por tokens e quaisquer ferramentas utilizadas de acordo com as tarifas da OpenAI; não há cobrança separada para o AgentKit em si.
  
• make: Cobra por operação: cada módulo num cenário (termo do Make para um fluxo de trabalho) conta como uma operação.
  
• Zapier: Cobra por tarefa: cada passo de ação após o gatilho conta como uma tarefa.

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

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

No entanto, a precificação do n8n pode ser um pouco confusa: 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 free).

Planos de preços do n8n

O n8n oferece opções auto-hospedadas e hospedadas na nuvem. Ambas podem ser executadas na sua própria infraestrutura utilizando Docker ou Docker Compose.

A edição Community carece de algumas funcionalidades de nível empresarial, incluindo SSO, controlos de acesso e variáveis globais. Algumas destas funcionalidades em falta podem ser substituídas por nós criados pela comunidade; por exemplo, o pacote n8n-nodes-globals oferece uma alternativa às variáveis globais personalizadas.

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 pode ter fluxos de trabalho, passos e utilizadores ilimitados em cada plano.⁵

Planos de preços do AgentKit

O custo está ligado ao uso de API/modelo: paga por tokens e quaisquer ferramentas utilizadas de acordo com as tarifas da OpenAI; não há cobrança separada para o AgentKit.

Planos de preços do make

make utiliza um modelo de preços baseado em operações:

Isso significa que mesmo um fluxo de trabalho moderado pode consumir rapidamente a sua quota free. Suponha que constrói um agente de IA diário que é executado 3 vezes por dia e utiliza 5 módulos (por exemplo, obter notícias, filtrar, chamar a OpenAI, formatar resultado, enviar email). Isso são 5 operações × 3 execuções = 15 operações por dia. Ao longo de 30 dias, isso dá ~450 operações.

• Plano Free: 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 fatura por operação, fluxos de trabalho com mais nós ou execuções mais frequentes tornam-se dispendiosos.

Planos de preços do Zapier

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

• Plano Free: 100 tarefas/mês e 5 Zaps (fluxos de trabalho).
  
• Planos pagos: Começam em $19.99/mês para 750 tarefas/mês.

Note que quando excede o seu limite de tarefas, o Zapier muda para faturação por tarefa a uma taxa mais elevada para manter os seus Zaps em execução.

O Zapier também oferece agentes de IA como parte do seu pacote de orquestração de IA. Estes planos permitem-lhe criar chatbots e agentes alimentados por IA. O plano Free inclui 400 atividades/mês.

Leituras adicionais

• Agentes de IA Locais
• Ferramentas de CLI Agênticas Comparadas

Cite esta pesquisa

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@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

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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