Um Panorama de Ferramentas para Criação de Agentes de IA

Em nosso post anterior, O que são agentes e por que todo mundo está falando disso?, discutimos como os agentes inteligentes deixaram de ser um conceito experimental mais ligado ao mundo acadêmico para se tornarem um dos principais assuntos na área de IA e de desenvolvimento de software.

A promessa dos agentes é clara: automatizar fluxos de trabalho, tomar decisões com base em contextos dinâmicos e orquestrar ações de forma inteligente. À medida que o interesse por esse novo paradigma cresce, cresce também o ecossistema de ferramentas que suportam a criação de agentes e que estão disponíveis para serem utilizadas por desenvolvedores, empresas e entusiastas.

Neste post, vamos explorar esse cenário em expansão, apresentar os principais frameworks, plataformas em nuvem e soluções low-code que podem ser usadas no desenvolvimento dos agentes de IA, além de discutir quais são as melhores opções para diferentes contextos de uso.

A ascensão dos frameworks para agentes de IA

O avanço dos agentes de IA não veio sozinho — junto com ele surgiram frameworks projetados para facilitar o desenvolvimento, a execução e a coordenação de agentes. Esses frameworks oferecem desde abstrações para criação de agentes simples até sistemas robustos para criação de múltiplos agentes que colaboram em equipe, compartilham objetivos e interagem com ferramentas externas.

Enquanto alguns frameworks são voltados para desenvolvedores experientes, oferecendo liberdade total sobre o comportamento dos agentes, outros buscam simplificar a construção desses sistemas com fluxos visuais e componentes pré-configurados.

A seguir, vamos classificar algumas das principais ferramentas disponíveis hoje em três categorias:

1. Frameworks

2. Plataformas em nuvem

3. Soluções low-code

Frameworks

Frameworks são ferramentas voltadas para desenvolvedores que desejam construir agentes programaticamente, com controle total sobre o fluxo de decisão, estrutura de dados, execução de tarefas e integração com APIs externas. Eles oferecem bibliotecas, abstrações e estruturas de composição que permitem criar agentes simples ou complexos, muitas vezes com suporte a múltiplos agentes colaborando entre si. O objetivo é oferecer máxima flexibilidade e controle sobre a lógica do agente. Porém, também fica a cargo do desenvolvedor configurar o ambiente que irá executar o agente (o servidor), manter as bases de dados e outras ferramentas que o agente utiliza, além de fazer o deploy do agente.

Plataformas em Nuvem

As plataformas em nuvem são voltadas para equipes que querem ir direto ao ponto, criando agentes com rapidez e escalando sua operação sem se preocupar com infraestrutura, deploy ou manutenção de servidores. Essas plataformas oferecem interfaces (gráficas ou via API) para definição de agentes, fluxos de execução, bases de conhecimento e outras ferramentas, além de suporte nativo a modelos de linguagem e ferramentas de monitoramento.

Soluções Low-Code

As plataformas low-code são ideais para usuários com pouca ou nenhuma experiência em programação, que desejam construir agentes para automatizar tarefas e processos de negócio. Essas soluções oferecem interfaces visuais para criar fluxos lógicos, conectar ferramentas e definir comportamentos de agentes sem escrever código (ou com código mínimo). O objetivo é permitir a criação de agentes funcionais com foco em automação e produtividade, direcionados a analistas de negócios, times de operações e usuários não técnicos. As vantagens incluem facilidade de uso, integração com dezenas de ferramentas SaaS e implementação rápida de soluções pontuais.

Qual ferramenta escolher?

A escolha da ferramenta ideal depende de vários fatores: sua familiaridade com programação, os objetivos do projeto, o grau de controle desejado e o contexto de produção. Aqui vão algumas recomendações práticas:

1. Quero ter escala e evitar configurações complexas e deploys:

Se o objetivo é criar agentes de IA para trabalharem em ambientes que devem suportar uma alta demanda sem se preocupar com infraestrutura, as plataformas em nuvem são a melhor escolha. Elas oferecem interfaces simples, provisionamento automático e integração com modelos de linguagem, permitindo colocar agentes em produção rapidamente.

A melhor opção neste cenário é o Vertex AI Agent Builder, do Google Cloud. Ele combina robustez, suporte a múltiplas linguagens (Python, Java, REST), ferramentas integradas e integração nativa com os modelos da Google, como o Gemini. É ideal para quem já utiliza ou está confortável com o ecossistema Google.

Outra alternativa sólida é o Azure AI Foundry, especialmente interessante para empresas que usam a infraestrutura da Microsoft, com integração direta aos modelos da OpenAI via Azure.

Já o Cloudflare Agents oferece alta performance com um modelo de execução serveless (via Workers), mas exige mais conhecimento técnico. É a opção mais próxima de um framework dentro das plataformas de nuvem, ideal para desenvolvedores que desejam mais controle e estão dispostos a programar.

2. Quero ter mais controle sobre o comportamento do agente:

Prefira um framework pois ele irá proporcionar maior controle sobre cada integração do agente e mais flexibilidade para escolher quais modelos, ferramentas, bases de dados e outras integrações que fazem parte do desenvolvimento do agente.

• Se estiver usando Python, o LangGraph é uma excelente opção. Em termos gerais o LangGraph tem uma presença mais forte na comunidade e costuma ser  fácil achar conteúdos e documentações sobre ele. Além disso, ele trás um bom mecanismo de gestão de memória, que pode ser muito útil em cenários mais complexos. Outra opção baseada em Python é o Agno, que tem uma boa documentação e fornece integração com diversos tipos de ferramentas.

• Para JavaScript/TypeScript, o Mastra AI oferece uma experiência nativa moderna, de mais alto nível e seria uma ótima opção para quem já está mais acostumado ao ecossistema frontend. O LangGraph também tem uma versão em Javascript/Typescript e pode ser outra boa opção.

Aqui cabe um destaque. Se você procura mais liberdade e simplicidade para criar o agente, o Smolagentes do Hugging Face pode ser uma ótima opção. Dentre os frameworks ele seria o mais “leve” e trás uma abordagem focada em flexibilidade e simplicidade na construção dos agentes. Porém, ele também exige mais “mão na massa” para conectar e orquestrar os agentes.

Outro destaque seria o cenário onde existe a necessidade de orquestração e comunicação entre os agentes. Para esse cenário podemos destacar o CrewAI e o AutoGen. O CrewAI oferece algumas opções muito boas para orquestração de sistemas multi-agentes, com diferentes modelos de orquestração e coordenação para os agentes. Lidar com sistemas multi-agentes é um problema com suas complexidades próprias e ter uma ferramenta que oferece esse suporte pode ser uma mão na roda. No caso do AutoGen ele também tem algumas ferramentas legais de orquestração, mas se destaca principalmente por oferecer modelos de comunicação entre os agentes. Se você precisa implementar um sistema multi-agente vale a pena dar uma olhada em ambas as ferramentas, com um destaque para CrewAI que tem uma comunidade mais sólida e possui bastante conteúdo disponível na internet.

3. Quero construir agentes para reestruturar processos de negócio ou criar workflows de tarefas sem escrever código:

Neste caso, as plataformas low-code são o melhor caminho, e o n8n se destaca como uma escolha robusta e flexível com uma forte comunidade, bastante conteúdo disponível na web e possibilidade de extensibilidade. Sendo de código aberto e com interface intuitiva baseada em nós, permite construir fluxos de trabalho complexos e integrar diversas aplicações. Sua vasta biblioteca de integrações e uma comunidade ativa que contribui com novos nós garantem a constante evolução da plataforma. Adotar o n8n acelera a transformação digital, otimizando processos como onboarding de clientes e gestão de leads, liberando a equipe de TI para tarefas mais estratégicas. Isso resulta em inovações rápidas, com menos custo e maior agilidade, aumentando a eficiência e competitividade das empresas.

Conclusão

O ecossistema de ferramentas para criação de agentes de IA está em plena expansão — e com isso, surgem opções para todos os perfis: desde desenvolvedores que querem controle total sobre o comportamento dos agentes, até analistas e equipes de negócio que desejam automatizar processos sem escrever uma linha de código.

Ao escolher uma ferramenta, é essencial considerar não só o nível de conhecimento técnico da equipe, mas também o contexto de uso, os objetivos do projeto e o ecossistema tecnológico em que a solução será implantada. Frameworks como LangGraph e Agno oferecem controle e personalização, enquanto plataformas como o Vertex AI Agent Builder simplificam a jornada com infraestrutura gerenciada. Para quem busca agilidade e acessibilidade, soluções como n8n ou Flowise viabilizam automações poderosas com uma curva de aprendizado muito mais suave.

Se você quiser ler mais sobre o tema e comparar outras abordagens e frameworks, aqui vão algumas referências úteis:

• 🧠 Top AI Agent Frameworks (IBM): uma visão abrangente das principais opções do mercado, com foco corporativo.

• 🔍 How to Start AI Agents — Agentic AI Frameworks Compared: um guia atualizado e direto ao ponto, comparando os frameworks mais recentes sob a ótica da usabilidade, arquitetura e aplicabilidade prática.

• 📊 Agentic AI: Comparing New Open Source Frameworks: análise comparativa entre Langgraph, Agno, Smolagents e Mastra, considerando nível de abstração técnica e capacidade de orquestração — dois critérios fundamentais para avaliar a complexidade e o poder das soluções.

Valeu e até a próxima!