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12 de maio de 2025
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Criadores de agentes de IA: principais ferramentas e plataformas para desenvolvimento
Jorge Miloradovitch
Pesquisador, redator e entrevistador de casos de uso
Os agentes de IA estão transformando as operações comerciais, economizando tempo e aumentando a produtividade. Ferramentas como Tripulação AI, Geração automática, LangChain, Construtor de agentes Vertex AI e Nó latente tornam a construção de agentes de IA mais fácil do que nunca. Essas plataformas ajudam a automatizar tarefas, analisar dados e otimizar fluxos de trabalho. Por exemplo, Tripulação AI lida com mais de 100,000 execuções multiagentes diariamente, enquanto Nó latente oferece uma solução de baixo código com uma interface de arrastar e soltar para usuários não técnicos.
Quer simplificar o desenvolvimento de agentes de IA? Comece com Nó latente para uma solução acessível e fácil de usar. Vamos nos aprofundar nos detalhes.
CrewAI é uma estrutura projetada para ajudar desenvolvedores a criar agentes de IA colaborativos capazes de lidar com tarefas complexas por meio de trabalho em equipe coordenado. Com mais de 29,400 estrelas no GitHub e adoção por 60% das empresas da Fortune 500. , ela se estabeleceu como uma peça-chave na criação de fluxos de trabalho avançados de IA.
A estrutura utiliza uma arquitetura baseada em funções, atribuindo a cada agente funções, expertise e objetivos específicos. Essa configuração reflete o funcionamento das equipes humanas, tornando a delegação de tarefas mais intuitiva e eficiente. .
| Característica | Descrição |
|---|---|
| Agentes baseados em funções | Crie agentes com conhecimento especializado e objetivos claramente definidos. |
| Colaboração Inteligente | Os agentes compartilham insights e coordenam tarefas para atingir objetivos. |
| Integração de ferramentas flexíveis | Conecte-se com serviços externos e fontes de dados usando ferramentas personalizadas. |
| Gerenciamento de Tarefas | Gerencie fluxos de trabalho complexos, resolvendo dependências de tarefas automaticamente. |
Essas capacidades formam a espinha dorsal da arquitetura da CrewAI .
Um exemplo notável vem do programa de Doutorado em Fisioterapia da Universidade Tufts. Usando o CrewAI, eles desenvolveram ferramentas de avaliação e guias de estudo personalizados, alcançando melhores resultados de aprendizagem em comparação com as soluções de chatbot padrão. .
João Moura, fundador da CrewAI, destaca a missão da plataforma:
"Facilitamos para as equipes a criação de grupos de 'agentes' de IA para executar tarefas usando qualquer modelo, integrar-se com mais de mil aplicativos diferentes e fazer isso de uma forma que proteja a privacidade de seus dados" .
A plataforma atualmente lida com mais de 100,000 execuções multiagentes diariamente, abrangendo centenas de casos de uso . Para aqueles que buscam implementar a automação de IA, a CrewAI enfatiza a dedicação de 80% do esforço ao design de tarefas e 20% à definição de agentes .
O especialista do setor Ben Tossell, fundador da Ben's Bites, compartilha sua perspectiva:
"É a melhor estrutura de agente que existe e estão sendo disponibilizadas melhorias como nunca vi antes!"
O Visual Crew Builder da CrewAI oferece uma interface de arrastar e soltar, permitindo que usuários técnicos e não técnicos criem fluxos de trabalho complexos com facilidade . A plataforma também suporta várias opções de implantação e pode gerar interfaces de usuário automaticamente, equilibrando a simplicidade com a flexibilidade necessária para projetos avançados.
Com seu robusto conjunto de recursos e sucesso comprovado em automação, a CrewAI continua a liderar o caminho em soluções inteligentes de IA. A seguir, confira o AutoGen para descobrir outra abordagem inovadora para o desenvolvimento de agentes de IA.
O AutoGen simplifica o desenvolvimento de sistemas de IA multiagentes, coordenando agentes especializados para lidar com tarefas complexas. A versão 0.4 foca em melhorar a qualidade do código, a confiabilidade e a escalabilidade dos fluxos de trabalho. .
A base do AutoGen reside em sua arquitetura multiagente avançada, que facilita a colaboração fluida entre agentes de IA. Ele emprega um design em camadas, combinando uma API Core e uma API AgentChat. Essa configuração não apenas garante compatibilidade com versões anteriores, mas também introduz recursos aprimorados. .
| Característica | Capacidade |
|---|---|
| Arquitetura Multiagente | Coordena vários agentes especializados para resolução colaborativa de problemas |
| Integração LLM | Conecta-se perfeitamente com grandes modelos de linguagem para processamento de dados aprimorado |
| Execução de Código | Inclui ferramentas para executar e testar código diretamente |
| Humano em Loop | Permite feedback e orientação humana durante o fluxo de trabalho |
| Orquestração de fluxo de trabalho | Gerencia tarefas dinamicamente e permite comunicação eficaz entre agentes |
Esta arquitetura foi testada e comprovadamente eficaz em aplicações práticas.
Um exemplo notável do AutoGen em ação é um projeto para modernizar código legado. Duas equipes de agentes especializados trabalharam juntas para converter arquivos COBOL para Python. A primeira equipe se concentrou na conversão inicial de COBOL para Python e nos testes unitários, enquanto a segunda equipe transformou a saída Python em uma interface REST usando FastAPI. . Este caso demonstra como o AutoGen facilita a colaboração perfeita entre agentes, mostrando seu potencial para resolver desafios complexos .
O AutoGen incorpora uma gama de funcionalidades avançadas projetadas para aumentar sua eficácia:
Esses recursos permitem a personalização de agentes sob medida para domínios específicos, mantendo a modularidade e o suporte a tipos. Essa flexibilidade permite que as organizações projetem sistemas de IA que lidam com diversas tarefas sem comprometer o desempenho. Para maximizar os benefícios do AutoGen, recomenda-se definir funções claras para os agentes e estabelecer padrões de interação estruturados. Isso garante que o sistema permaneça confiável e escalável, mesmo em fluxos de trabalho complexos. .
LangChain é uma plataforma que transforma o desenvolvimento de agentes de IA, permitindo que modelos de linguagem escolham e executem ações dinamicamente, indo além de fluxos de trabalho rígidos e predefinidos. .
A arquitetura da LangChain é construída em torno de vários componentes críticos, cada um desempenhando um papel distinto na criação de agentes de IA inteligentes:
| Componente | função | Capacidade chave |
|---|---|---|
| Agente | Mecanismo de decisão | Utiliza modelos de linguagem (LLMs) para decidir os próximos passos com base no contexto |
| AgenteExecutor | Ambiente de execução | Supervisiona a execução, gerencia erros e registra atividades |
| Ferramentas | Funções de ação | Oferece funcionalidades específicas que os agentes podem utilizar |
| Ferramentas | Grupos de funções | Agrupa ferramentas relacionadas para tarefas comuns |
Esses elementos trabalham juntos para permitir soluções de IA práticas e eficientes.
O impacto do LangChain pode ser visto em vários casos de uso importantes:
O LangChain suporta uma variedade de padrões de fluxo de trabalho avançados que expandem sua funcionalidade, incluindo:
Esses padrões fornecem uma base sólida para a construção de agentes de IA confiáveis e eficientes.
Para garantir uma implementação eficaz com o LangChain, várias práticas recomendadas devem ser seguidas:
Os agentes podem lidar com tarefas sofisticadas, mas sua implementação costuma ser simples. Normalmente, são apenas LLMs que utilizam ferramentas baseadas em feedback do ambiente em um loop. Portanto, é crucial projetar conjuntos de ferramentas e sua documentação de forma clara e cuidadosa.
A abordagem dinâmica e flexível da LangChain se alinha à crescente demanda por desenvolvimento de fluxo de trabalho de IA eficiente e de baixo código, tornando-a uma ferramenta valiosa para soluções de automação modernas.
O Vertex AI Agent Builder é uma plataforma projetada para simplificar o desenvolvimento de agentes de IA, oferecendo recursos de nível empresarial e opções flexíveis de implantação. Sua estrutura gira em torno de dois componentes principais, permitindo a criação de soluções de IA sofisticadas e adaptadas a diversas necessidades.
A plataforma é construída sobre dois elementos fundamentais, cada um servindo a um propósito distinto:
| Componente | Propósito | Principais características |
|---|---|---|
| Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) | Estrutura para agentes de construção | Desenvolver agentes com menos de 100 linhas de código, implementar guardrails determinísticos e permitir transferência multiagente sem interrupções |
| Motor de agente | Ambiente de execução | Gerencie contextos de sessão, utilize ferramentas de avaliação e garanta implantações seguras |
Diversas organizações líderes implementaram com sucesso o Vertex AI Agent Builder para otimizar suas operações. O Renault Group oferece um exemplo convincente de suas aplicações práticas. Laurent Giraud, Diretor de Dados (e IA) do Renault Group, compartilha:
"Usamos o ADK para desenvolver um agente que garante a instalação de carregadores de veículos elétricos onde os motoristas mais precisam. O agente auxilia nossos analistas de dados a aproveitar dados geográficos, de zoneamento e de tráfego para informar e priorizar investimentos críticos em infraestrutura de veículos elétricos que maximizem a conveniência dos motoristas com menos pressão sobre nossas equipes."
O Vertex AI Agent Builder incorpora uma estrutura de segurança robusta para oferecer suporte a implantações em nível empresarial. Os principais recursos incluem:
Essas medidas de segurança garantem uma integração tranquila com outros serviços de nuvem, tornando a plataforma uma escolha confiável para empresas.
A forte base de segurança da plataforma é complementada por seus recursos de integração perfeita. Nippon Television Holdings exemplifica isso com seu projeto de análise de vídeo. Rina Tsuji, Gerente Sênior de Estratégia Corporativa da Nippon Television Holdings, Inc., explica:
Implementamos o Agent Engine como a espinha dorsal do nosso agente de IA para análise de vídeo, com tecnologia Gemini. Essa configuração nos permite utilizar o SDK Python Vertex AI sem nos preocuparmos com infraestrutura, economizando cerca de um mês de tempo de desenvolvimento. Além disso, a API do Agent Engine se conecta perfeitamente a outros produtos do Google Cloud, como o Workflows, o que nos proporciona excelente manutenibilidade e espaço para crescimento.
O Vertex AI Agent Builder também oferece um rico ecossistema de desenvolvimento, incluindo o Agent Garden, que fornece amostras e ferramentas pré-criadas. Esse ecossistema facilita a colaboração com mais de 50 líderes do setor por meio do protocolo Agent2Agent, enquanto o gerenciamento de APIs da Apigee oferece suporte a mais de 800,000 APIs.
Aakriti Bhargava, vice-presidente de engenharia de produto e IA da Revionicos, destaca a versatilidade da plataforma:
Utilizando o Agent Development Kit, a Revionics está construindo um sistema multiagente para ajudar os varejistas a definir preços com base em sua lógica de negócios – como manter a competitividade e, ao mesmo tempo, manter as margens – e prever com precisão o impacto das mudanças de preço. O ADK agiliza a transferência e o planejamento multiagente, como saber quando alternar entre agentes especializados (recuperação de dados) e ferramentas (aplicação de restrições), combinando a IA de precificação da Revionics com a IA de agentes para automatizar os fluxos de trabalho de precificação. Os dados são essenciais para o processo da Revionics, e o kit de desenvolvimento permite que os agentes analisem com eficiência o big data por meio de artefatos de armazenamento, em vez de depender apenas do contexto do LLM.
A flexibilidade da plataforma permite que os desenvolvedores implantem seus agentes no Cloud Run, Kubernetes ou Vertex AI, garantindo segurança e escalabilidade durante todo o processo de desenvolvimento.
Latenode é uma plataforma de baixo código projetada para simplificar a criação de agentes de IA, combinando ferramentas visuais de fluxo de trabalho com funcionalidades de IA. Atende a usuários técnicos e não técnicos, oferecendo uma interface intuitiva para a construção de agentes de IA avançados, além de oferecer suporte à integração de código personalizado para necessidades mais complexas.
As ferramentas de design e execução do Latenode tornam eficiente a criação e o gerenciamento de agentes de IA. Veja aqui uma análise dos seus principais componentes:
| Componente | Propósito | Principais características |
|---|---|---|
| Construtor de workflow visual | Design de Agente | Interface de arrastar e soltar, lógica condicional, caminhos de ramificação |
| Copiloto de código de IA | Assistência ao Desenvolvimento | Geração de código JavaScript, sugestões de otimização |
| Mecanismo de tempo de execução do agente | Ambiente de Execução | Banco de dados integrado, suporte a pacote NPM, monitoramento de execução |
A eficácia da plataforma é evidente em aplicações práticas. Hoang T., da Gestão Educacional, compartilhou sua experiência:
"A Latenode e sua equipe de suporte foram excelentes e ágeis ao fornecer suporte à minha equipe na criação de um fluxo de trabalho em que nossos dados do Google Sheet Form Submissions levarão os usuários que enviaram o formulário e, em seguida, usarão nossa lógica personalizada para processamento." .
Isso destaca como o Latenode simplifica as tarefas de automação, mesmo para usuários com conhecimento técnico mínimo.
A Latenode oferece uma variedade de ferramentas baseadas em IA que capacitam empresas a automatizar fluxos de trabalho de forma eficaz:
O Latenode oferece um ecossistema robusto para a construção e implantação de agentes de IA. Seus recursos são projetados para atender a uma ampla gama de usuários, de startups a grandes empresas. Sri Vamshi, Fundador da Wheedle.io, expressou sua satisfação com a plataforma:
"O Latenode é uma joia escondida! Recursos super semelhantes, mas MUITO, MUITO mais acessível. O plano gratuito é generoso e é fácil configurar fluxos de trabalho, mesmo se você não tiver muita experiência com tecnologia." .
Além de suas ferramentas de desenvolvimento, o Latenode foca em segurança e escalabilidade, tornando-o adequado para aplicações de nível empresarial. Os principais destaques incluem:
Para empresas que lidam com automação complexa, o Latenode se mostra uma escolha confiável. Como observou Mike Kirshtein, fundador do Audax Group:
"Nosso negócio exige que enviemos muitos webhooks todos os dias e precisamos de um serviço confiável e acessível, e esse é o Latenode." .
Essa combinação de ferramentas intuitivas, recursos avançados de IA e recursos de nível empresarial torna o Latenode uma opção atraente para organizações que buscam otimizar o desenvolvimento de agentes de IA, mantendo o controle sobre seus processos de automação. A seguir, explore uma comparação detalhada dos recursos nas principais plataformas.
Ao avaliar plataformas de desenvolvimento de agentes de IA, é essencial entender seus principais recursos e capacidades técnicas. Vamos explorar alguns dos principais aspectos que sustentam o desenvolvimento eficiente de agentes de IA.
Diferentes plataformas empregam métodos exclusivos para orquestrar fluxos de trabalho. Algumas dependem de sistemas baseados em grafos com nós e arestas para criar fluxos de trabalho estruturados, enquanto outras contam com ferramentas visuais, como construtores de arrastar e soltar, combinados com suporte a linguagens de programação para personalização avançada.
Veja aqui uma análise dos principais recursos de gerenciamento de fluxo de trabalho:
| Aspecto do fluxo de trabalho | Implementação | de Saúde |
|---|---|---|
| Design visual | Interfaces de arrastar e soltar, lógica condicional | Acelera o desenvolvimento; acessível para todos os usuários |
| Integração de Código | Suporte a JavaScript, compatibilidade com pacotes NPM | Adiciona flexibilidade e permite lógica personalizada |
| Controle de Execução | Ferramentas de monitoramento e depuração em tempo real | Melhora a confiabilidade e simplifica a manutenção |
| Gestão de dados | Bancos de dados integrados e armazenamento estruturado | Facilita o manuseio de dados e o gerenciamento de estado |
Plataformas modernas são projetadas para se integrar perfeitamente a diversas estruturas, mantendo controles de privacidade rigorosos. Isso garante compatibilidade e segurança, já que os desenvolvedores trabalham em diversos ecossistemas. .
Com 78% das empresas planejando implementar agentes de IA em ambientes de produção , a segurança se tornou um fator crítico. As plataformas abordam isso com diversas medidas importantes:
A capacidade de adaptar e expandir agentes de IA é vital para casos de uso corporativo. As plataformas permitem a personalização por meio de:
Essas opções garantem que as plataformas permaneçam flexíveis conforme as necessidades organizacionais evoluem.
Ferramentas de monitoramento são essenciais para manter as operações tranquilas. Plataformas eficazes oferecem recursos como:
| Recurso de monitoramento | Propósito | Impacto |
|---|---|---|
| Analytics em tempo real | Acompanha o desempenho do agente | Permite a detecção rápida de problemas |
| Dados Históricos | Analisa métricas de execução anteriores | Suporta otimização e planejamento |
| Uso de recursos | Monitora despesas computacionais | Ajuda a gerenciar custos de forma eficaz |
| Rastreamento de Erro | Identifica e resolve problemas | Aumenta a confiabilidade do sistema |
Para implantações em larga escala, as plataformas devem fornecer recursos de nível empresarial, incluindo:
À medida que as plataformas de desenvolvimento de agentes de IA evoluem, as organizações devem ponderar esses recursos em relação às suas necessidades específicas para garantir que alcancem segurança e escalabilidade.
A implementação de um agente de IA exige preparação e execução criteriosas. Pesquisas indicam que 83% das equipes de vendas que utilizam IA relataram crescimento na receita. . Abaixo está uma abordagem estruturada para ajudar você a planejar, executar e refinar suas iniciativas de agentes de IA.
Comece analisando as necessidades específicas da sua organização e os recursos existentes. Um plano bem elaborado pode garantir que você maximize o potencial da sua plataforma. Considere as seguintes áreas principais:
"Os agentes de IA se tornarão comuns à medida que as pessoas se acostumarem a ter diferentes tipos de assistentes de IA para ajudá-las em seu trabalho" .
Para garantir uma implementação tranquila, siga estas etapas práticas:
Aqui está o que um usuário tinha a dizer:
"O Latenode é uma joia escondida! Recursos super semelhantes, mas MUITO, MUITO mais acessível. O plano gratuito é generoso e é fácil configurar fluxos de trabalho, mesmo se você não tiver muita experiência com tecnologia." .
Assim que seu agente de IA estiver operacional, concentre-se no refinamento contínuo. Isso envolve:
Pense na implementação de agentes de IA como um investimento de longo prazo nas capacidades da sua organização. Construir e manter esses sistemas posicionará sua equipe para um crescimento sustentável e adaptabilidade. .
CrewAI simplifica o processo de design e implantação sistemas de IA colaborativa que trabalham em conjunto sem esforço para lidar com tarefas complexas. Sua interface amigável permite que até mesmo aqueles com conhecimento técnico limitado criem fluxos de trabalho multiagentes com facilidade.
Ao usar o CrewAI, as empresas podem aumentar a produtividade otimizando fluxos de trabalho, tomando melhores decisões e implementando automação inteligente. Esta plataforma permite que as equipes desenvolvam sistemas avançados com mais rapidez, ajudando as organizações a responder às demandas em constante evolução e a escalar suas operações com eficácia.
O sistema multiagente da AutoGen simplifica o desafio de atualizar código legado, utilizando uma rede de agentes de IA especializados. Cada agente é personalizado para executar tarefas distintas, como examinar código desatualizado, recomendar melhorias ou criar trechos de código atualizados. Essa configuração colaborativa garante atualizações mais rápidas e precisas, minimizando possíveis erros.
Ao assumir tarefas repetitivas e fornecer sugestões claras e acionáveis, o AutoGen permite que os desenvolvedores se concentrem em decisões estratégicas. Isso torna o processo de modernização de sistemas mais tranquilo, rápido e menos exigente em recursos.
O LangChain é conhecido por sua capacidade de se conectar facilmente a uma ampla gama de fontes de dados e APIs. Isso permite que agentes de IA processem entradas em tempo real com facilidade, garantindo respostas precisas e em tempo hábil. Sua estrutura modular oferece aos desenvolvedores a flexibilidade para personalizar fluxos de trabalho, permitindo que os agentes de IA se ajustem dinamicamente às situações em evolução e aos requisitos do usuário.
Um recurso de destaque do LangChain é o suporte ao gerenciamento de memória. Isso permite que agentes de IA mantenham o contexto durante as interações, resultando em uma comunicação mais natural e eficaz. Esses recursos o tornam adequado para gerenciar tarefas complexas e melhorar a eficiência em ambientes técnicos e não técnicos.
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