Os melhores agentes de IA em 2025: Comparação de ferramentas, estruturas e plataformas

As empresas de todos os setores enfrentam um desafio comum: tarefas repetitivas que esgotam o tempo e impedem a inovação. Embora a automação tradicional possa lidar com fluxos de trabalho simples, ela tem dificuldades com a complexidade e a imprevisibilidade.

Os agentes de IA oferecem uma solução de mudança radical. Diferentemente dos chatbots básicos ou das ferramentas baseadas em regras, eles podem analisar informações, tomar decisões e se adaptar a novas situações - sem a participação humana constante. Esse recurso está impulsionando a rápida adoção, com o mercado de agentes de IA atingindo US$ 5,4 bilhões em 2024 e com projeção de crescimento anual de 45,8% até 2030.

Este guia explora as principais soluções de agentes de IA em 2025, desde ferramentas de baixo código até plataformas empresariais, com foco na implementação e na estratégia do mundo real. Seja você um desenvolvedor, cientista de dados ou líder de tecnologia, você encontrará insights práticos para orientar seu próximo passo.

Para você que ainda não conhece o conceito, nosso site Understanding AI Agents: O tutorial The Future of Autonomous Systems (O futuro dos sistemas autônomos) fornece um contexto fundamental adicional.

O que são agentes de IA?

Antes de escolher uma solução, é importante que você entenda o que são agentes de IA e como eles diferem da automação tradicional.

Um agente de IA é um sistema de software que pode detectar seu ambiente, analisar dados, tomar decisões e agir para atingir metas, sem a participação humana constante. Ao contrário do software convencional, que segue regras fixas, os agentes de IA se adaptam com base nas informações que coletam e aprendem com a experiência.

A maioria dos agentes depende de quatro componentes principais:

• Percepção: Coleta de informações de usuários, sensores ou bancos de dados
• Tomada de decisões: Analisar dados usando algoritmos ou LLMs como Claude Sonnet 4
• Ação: Responder por meio de atualizações do sistema, uso de ferramentas ou resultados
• Aprendizado: Melhorar ao longo do tempo com base no feedback e nos resultados

O que diferencia os agentes modernos é sua capacidade de processar entradas multimodais, não apenas texto, mas também imagens, áudio e vídeo. Isso lhes dá uma compreensão mais humana do contexto, permitindo respostas mais sofisticadas e flexíveis.

Aplicativos

Os agentes de IA já estão resolvendo problemas reais em todos os setores:

• Atendimento ao cliente: Plataformas como a Agentforce gerenciam consultas 24 horas por dia, 7 dias por semana e melhoram com o uso
• Cuidados com a saúde: Os agentes auxiliam no diagnóstico e monitoram os dados do paciente
• Finanças: Eles se adaptam para detectar fraudes e potencializar a negociação algorítmica
• Esses casos de uso mostram como os agentes de IA vão além da automação para oferecer uma tomada de decisão adaptável e inteligente.

Você quer saber mais? Consulte nosso guia Agentic AI: How It Works, Benefits, Comparison With Traditional AI (Como funciona, benefícios e comparação com a IA tradicional) para uma análise detalhada.

Os melhores agentes de IA: Uma lista abrangente

O mercado de agentes de IA oferece dezenas de soluções, mas, para escolher a plataforma certa, você precisa entender como cada uma delas atende às necessidades comerciais e aos requisitos técnicos específicos. 

Dito isso, vamos abordar alguns dos melhores agentes de IA em uma variedade de formatos, desde estruturas e ferramentas de desenvolvimento até agentes empresariais pré-construídos. 

Melhores estruturas e ferramentas de desenvolvimento de agentes de IA

Embora os agentes corporativos pré-criados funcionem bem para organizações maiores que podem pagar por eles, a criação de agentes personalizados é uma opção confiável para obter exatamente o que você precisa. Nesta seção, descreveremos as principais estruturas de desenvolvimento para a criação de agentes com base em código e as melhores soluções de código aberto sem código que tornam o desenvolvimento de agentes acessível a equipes sem grande experiência em programação.

1. LangGraph

O LangGraph é uma estrutura especializada dentro do ecossistema LangChain que se concentra na criação de agentes controláveis e com estado com suporte a streaming. 

Com mais de 14.000 estrelas no GitHub e 4,2 milhões de downloads mensais, ele demonstrou uma forte adoção corporativa, com empresas como a Klarna reduzindo o tempo de resolução do suporte ao cliente em 80%.

• Orquestração de agentes com estado: Mantém o contexto durante interações prolongadas.
• Suporte a vários agentes: Lida com fluxos de trabalho de agente único, multiagente, hierárquico e sequencial.
• Integração LangSmith: Monitoramento e acompanhamento de desempenho integrados.
• Fluxos de trabalho human-in-the-loop: Inclui etapas de aprovação e pontos de intervenção manual.
• Recursos de streaming: Geração de respostas em tempo real para melhorar a experiência do usuário.
• Memória de longo prazo: Contexto persistente entre sessões e conversas.

Você pode começar com nosso tutorial LangGraph, que explora a plataforma em mais detalhes e fornece um guia de introdução para começar. 

2. AutoGen

O AutoGen é a estrutura de conversação com vários agentes da Microsoft que usa arquitetura orientada por eventos para tarefas colaborativas complexas. Lançado em setembro de 2023, ele cresceu para mais de 45.000 estrelas no GitHub e supera as soluções de agente único em benchmarks GAIA, com empresas como a Novo Nordisk implementando-o para fluxos de trabalho de ciência de dados.

• Conversas com vários agentes: Coordena vários agentes de IA para a solução colaborativa de problemas.
• Arquitetura orientada por eventos: Lida com interações complexas entre agentes.
• Documentação extensa: Tutoriais abrangentes e guias de migração.
• Integração do LLM: Trabalha com vários modelos de idiomas grandes.
• Fluxos de trabalho dimensionáveis: Projetado para tarefas empresariais complexas.
• Ferramentas educacionais: Popular em ambientes acadêmicos e de treinamento.

Para começar, confira nosso Tutorial do AutoGent, que ensina você a criar aplicativos de IA com vários agentes. 

3. CrewAI

O CrewAI orquestra agentes de IA de interpretação de papéis para tarefas colaborativas com foco na simplicidade e nos requisitos mínimos de configuração. Lançado no início de 2024, ele ganhou mais de 32.000 estrelas no GitHub e quase 1 milhão de downloads mensais, tornando-o popular para atendimento ao cliente e automação de marketing.

• Agentes baseados em funções: Atribui responsabilidades específicas a cada agente da equipe.
• Implementação simples: É necessário um código mínimo para a configuração do agente.
• Independência da LangChain: Opera sem dependências complexas de estrutura.
• Fluxos de trabalho colaborativos: Os agentes trabalham juntos em objetivos compartilhados.
• Adoção popular: Amplamente utilizado nos setores de atendimento ao cliente e marketing.
• Implementação rápida: Configuração rápida para sistemas multiagentes.

Para obter orientações práticas de implementação, consulte nosso site CrewAI: Um guia com exemplos de sistemas de múltiplos agentes de IA tutorial.

4. OpenAI Agents SDK

O OpenAI Agents SDK é uma estrutura Python leve, lançada em março de 2025, que se concentra na criação de fluxos de trabalho de vários agentes com rastreamento e guardrails abrangentes. Com mais de 11.000 estrelas no GitHub, ele oferece compatibilidade independente de provedor com mais de 100 LLMs diferentes.

• Design leve: Sobrecarga mínima para fluxos de trabalho com vários agentes.
• Agnóstico em relação ao provedor: Compatível com mais de 100 modelos de idiomas diferentes.
• Rastreamento abrangente: Recursos detalhados de monitoramento e depuração.
• Guarda-corpos embutidos: Mecanismos de segurança e controles de comportamento.
• Baixa curva de aprendizado: Acessível para desenvolvedores Python.
• Integração com a OpenAI: Conexão perfeita com os serviços da OpenAI.

Comece a usar nosso tutorial do SDK do OpenAI Agents para obter uma implementação passo a passo.

5. Kit de desenvolvimento de agentes do Google (ADK)

O ADK do Google é uma estrutura modular anunciada em abril de 2025 que se integra ao ecossistema do Google, incluindo o Gemini e o Vertex AI. Com cerca de 10.000 estrelas no GitHub, ele suporta composições hierárquicas de agentes e requer menos de 100 linhas de código para um desenvolvimento eficiente.

• Integração do ecossistema do Google: Conexão nativa com Gemini e Vertex AI.
• Arquitetura modular: Abordagem de desenvolvimento flexível baseada em componentes.
• Composições hierárquicas: Oferece suporte a dependências e relacionamentos complexos entre agentes.
• Desenvolvimento de ferramentas personalizadas: Crie ferramentas especializadas para casos de uso específicos.
• Requisitos mínimos de código: Desenvolvimento eficiente com menos de 100 linhas de código.
• Plataforma Agentspace: Usado na própria plataforma de implantação de agentes do Google.

Saiba mais detalhes sobre a implementação em nosso tutorial do Agent Development Kit (ADK).

Comparação da estrutura do agente de IA 

A tabela abaixo compara as principais estruturas e ferramentas para a criação de agentes de IA, destacando seus principais recursos, casos de uso ideais e adoção no mundo real para ajudar você a escolher a opção certa para suas necessidades.

Os melhores agentes de IA sem código e de código aberto

Para equipes sem profundo conhecimento de codificação ou para aquelas que desejam avançar rapidamente, essas ferramentas de agente de IA sem código e de código aberto oferecem funcionalidade avançada com configuração mínima.

1. Dify

A Dify é uma plataforma de baixo código para a criação de agentes de IA com mais de 93.000 estrelas no GitHub que torna o desenvolvimento de agentes acessível a usuários não técnicos. Sua interface visual é compatível com centenas de LLMs diferentes e inclui estratégias RAG, Function Calling e ReAct integradas para oferecer recursos abrangentes de agente.

• Interface visual: Componentes de arrastar e soltar para o desenvolvimento de agentes.
• Suporte multi-LLM: Compatível com centenas de modelos de idiomas diferentes.
• Estratégias incorporadas: Inclui as abordagens RAG, Chamada de função e ReAct.
• TiDB Vector Search: Integração de banco de dados vetorial escalável.
• Recursos empresariais: Geração de documentos e análise de relatórios financeiros.
• Prototipagem rápida: Desenvolvimento rápido para startups e empresas.

Você pode começar a usar a Dify hoje mesmo com nosso artigo, Dify AI: Um guia com projeto de demonstração.

2. AutoGPT

O AutoGPT estabeleceu o espaço do agente de IA de código aberto, dividindo objetivos complexos em subtarefas gerenciáveis que podem ser executadas independentemente. 

Criado com base nos modelos GPT da OpenAI, ele pode acessar a Internet, interagir com várias APIs e manter a memória entre as sessões. A adaptabilidade da plataforma a torna valiosa para pesquisas, coleta de dados e automação de processos repetitivos. 

No entanto, como exploro em nosso guia do AutoGPT, ele requer algum conhecimento técnico para configuração e manutenção.

Sua natureza de código aberto e seu design modular oferecem vantagens exclusivas para as equipes técnicas:

• Decomposição de tarefas: Divide automaticamente metas complexas em subtarefas executáveis.
• Acesso à Internet: Pesquisa e interage com serviços da Web de forma independente.
• Gerenciamento de memória: Mantém o contexto em sequências de tarefas estendidas.
• Integração da API: O design modular oferece suporte a várias ferramentas de terceiros.
• Liberdade de código aberto: Direitos completos de personalização e modificação.
• Estrutura de custos: Plataforma gratuita com custos de API OpenAI (US$ 0,03 a US$ 0,06 por 1.000 tokens).

3. n8n

A n8n oferece uma plataforma de automação de fluxo de trabalho que permite que as equipes criem fluxos de trabalho de agentes de IA por meio de interfaces de arrastar e soltar. Essa ferramenta de código aberto oferece suporte a integrações de IA e fornece recursos de criação de fluxo de trabalho visual para automatizar processos comerciais complexos sem conhecimento de programação.

• Interface de arrastar e soltar: Criação de fluxo de trabalho visual sem codificação.
• Suporte à integração de IA: Conecta-se a vários serviços e modelos de IA.
• Automação do fluxo de trabalho: Automatiza processos comerciais e fluxos de dados complexos.
• Plataforma de código aberto: Desenvolvimento orientado pela comunidade com opções de auto-hospedagem.
• Conectores extensos: Oferece suporte a centenas de serviços e APIs diferentes.
• Depuração visual: Ferramentas fáceis de solução de problemas e monitoramento de fluxo de trabalho.

Consulte nosso Tutorial de IA n8n para ver exemplos de automação de fluxo de trabalho.

4. Rasa

A Rasa oferece uma estrutura de código aberto para a criação de IA de conversação sofisticada com amplo potencial de personalização. Com a confiança de empresas como a American Express, sua arquitetura CALM separa a compreensão da linguagem da lógica comercial, permitindo qualquer integração com o LLM sem interromper os fluxos de trabalho.

• Controle total de personalização: Modificar qualquer aspecto do sistema de conversação.
• Arquitetura CALM: Separação clara entre a compreensão da linguagem e a lógica comercial.
• Implementação no local: Mantém o controle completo dos dados para aplicativos confidenciais.
• Suporte empresarial: Serviços profissionais e suporte para implementações de produção.
• Suporte a vários idiomas: Lida com diversos requisitos linguísticos.
• Desenvolvimento comunitário: Ecossistema de colaboradores ativos com atualizações regulares.

5. BotPress

O BotPress combina um construtor de fluxo visual com ganchos de código para criar chatbots altamente personalizáveis com amplos recursos de análise. Essa plataforma de código aberto fornece um construtor de fluxo de GUI e, ao mesmo tempo, oferece suporte a integrações personalizadas e monitoramento detalhado do desempenho das interações do agente.

• Construtor de fluxo visual: Design de conversação baseado em GUI sem requisitos de codificação.
• Ganchos de código: Integração de programação personalizada para funcionalidade avançada.
• Painel de controle do Analytics: Programa abrangente de desempenho do agente e interações do usuário.
• Implementação multiplataforma: Oferece suporte a vários canais e plataformas de mensagens.
• Flexibilidade de código aberto: Desenvolvimento orientado pela comunidade com arquitetura extensível.
• Integrações personalizadas: Conecta-se a APIs externas e sistemas de negócios.

Comparação entre agentes de IA sem código e de código aberto 

A tabela a seguir detalha as principais ferramentas de agente de IA sem código e de código aberto, comparando seus principais recursos, pontos fortes e casos de uso ideais, facilitando a seleção da solução certa com base nas necessidades técnicas e nas metas da sua equipe.

Os melhores agentes de IA corporativos pré-criados

As ferramentas abaixo representam os principais agentes de IA corporativos pré-construídos, projetados para implantação escalonável e de nível de produção. Essas plataformas oferecem recursos robustos prontos para uso, com profunda integração aos ecossistemas existentes

1. Devin AI (Cognition Labs)

A Devin AI se destaca como o primeiro engenheiro de software de IA realmente capaz, lidando com projetos de desenvolvimento completos, desde o planejamento até a implementação. Criada por programadores competitivos com 10 medalhas de ouro da IOI, essa plataforma combina grandes modelos de linguagem com o aprendizado por reforço em um ambiente de sandbox. 

Empresas como o Nubank relataram aumentos de eficiência de 12 vezes e economias de custo de 20 vezes ao migrar bases de código de vários milhões de linhas. A plataforma é excelente na migração de código legado, na correção de bugs e no ajuste fino do modelo de IA.

Os recursos e a estrutura de preços da plataforma refletem seu foco no desenvolvimento:

• Codificação independente: Escreve, depura e implementa aplicativos completos de forma independente.
• Colaboração em tempo real: Permite que os desenvolvedores trabalhem junto com o agente de IA.
• Migração de código legado: Especialista em modernizar bases de código complexas e desatualizadas.
• Integração da API: Conecta-se ao VSCode e a outras ferramentas de desenvolvimento.
• Preços flexíveis: Plano básico a US$ 20/mês, equipe a US$ 500/mês, preços personalizados para empresas.
• Capacidade de aprendizado: Melhora o desempenho por meio de feedback e treinamento do usuário.

2. Agentforce (Salesforce)

O Agentforce amplia o domínio do CRM da Salesforce no território dos agentes de IA, fornecendo soluções pré-construídas para funções de vendas, serviços, marketing e comércio. 

A plataforma combina IA generativa com raciocínio agêntico, usando a nuvem de dados da Salesforce para automação com reconhecimento de contexto. Clientes importantes como The Adecco Group, OpenTable e Saks usam o Agentforce para fornecer respostas mais rápidas e personalizadas aos clientes. 

A força da plataforma está em sua profunda integração com o CRM e nos relacionamentos estabelecidos com as empresas.

O foco empresarial da plataforma oferece recursos abrangentes de automação comercial:

• Integração de CRM: Conecta-se diretamente aos dados e fluxos de trabalho existentes do Salesforce.
• Agentes pré-criados: Soluções prontas para funções comerciais comuns.
• Criador de baixo código: Ferramenta Agent Builder para criar automação personalizada sem programação.
• Implementação multicanal: Funciona na Web, em dispositivos móveis, no Slack e em outras plataformas.
• Acesso à nuvem de dados: Usa os dados unificados do cliente do Salesforce para interações personalizadas.
• Preço da assinatura: Integrado aos planos existentes do Salesforce (custos específicos não divulgados).

3. Microsoft Copilot Studio

O Microsoft Copilot Studio oferece uma plataforma abrangente para a criação de assistentes de IA que se integram aos aplicativos do Microsoft 365. 

A abordagem low-code permite que os usuários corporativos criem agentes personalizados sem conhecimento extenso de programação. Empresas como a ICG relataram economias de custo de US$ 500.000 e melhorias de margem de 20% com a implementação do Copilot. 

A forte integração da plataforma com o Microsoft 365 oferece valor imediato para as organizações que já usam essas ferramentas. Você pode se familiarizar com o Microsoft Copilot em nosso curso Introdução ao Microsoft Copilot. 

O foco da plataforma na produtividade oferece valor imediato para os usuários do ecossistema Microsoft:

• Integração com o Microsoft 365: Automação nativa no Word, Excel, Outlook e Teams.
• Desenvolvimento com pouco código: Ferramentas visuais para criar agentes sem programação.
• Orquestração de vários agentes: Coordena vários agentes de IA para fluxos de trabalho complexos.
• Integração da IA do Azure: Acesso a mais de 1.800 modelos do Azure AI Foundry.
• Recursos de uso do computador-: Atualizações recentes permitem que os agentes interajam com aplicativos de desktop.
• Modelo de assinatura: Incluído no preço do complemento do Microsoft 365 Copilot.

4. Assistente do IBM Watsonx

O IBM Watsonx Assistant traz décadas de experiência em pesquisa de IA para o desenvolvimento de interfaces de conversação, com foco em requisitos de segurança e conformidade de nível empresarial. 

A plataforma combina a compreensão da linguagem natural com machine learning e um editor de diálogo intuitivo. Ele é adequado para setores com requisitos de conformidade rigorosos, como bancos e serviços de saúde, nos quais a reputação da IBM em termos de segurança empresarial proporciona confiança. No entanto, a plataforma pode envolver custos mais altos e uma configuração mais complexa em comparação com os novos participantes.

O patrimônio empresarial da plataforma oferece recursos sólidos de IA conversacional:

• Segurança empresarial: Atende a requisitos rigorosos de conformidade para setores regulamentados.
• Suporte multicanal: Lida com interações de texto e voz em várias plataformas.
• Editor de diálogo sem código: Interface visual para criar fluxos de conversação.
• Integração do sistema de negócios: Conecta-se a aplicativos e bancos de dados corporativos existentes.
• Aprimoramento da IA generativa: Usa LLMs watsonx para melhorar a qualidade da resposta.
• Preços baseados em nuvem: Planos de assinatura por meio da IBM Cloud (os custos específicos variam de acordo com o uso).

Outras menções notáveis

Várias plataformas especializadas atendem a necessidades comerciais específicas com abordagens exclusivas. 

• Codex da OpenAI: O Codex é o agente de engenharia de software baseado em nuvem da OpenAI, projetado para automatizar tarefas de codificação, como escrever recursos, corrigir bugs, executar testes e propor solicitações pull. Cada tarefa opera em sua própria sandbox de nuvem segura, pré-carregada com o repositório do usuário. Saiba mais neste tutorial sobre o Codex.
• Google Jules: O Jules é o assistente assíncrono de codificação de IA do Google que se integra diretamente aos repositórios dos desenvolvedores. Ele clona a base de código em uma máquina virtual segura do Google Cloud, entende o contexto completo do projeto e executa tarefas como escrever testes, criar novos recursos, corrigir bugs e atualizar dependências. Saiba mais neste tutorial sobre o Google Jules.
• Operador da OpenAI: Um agente de IA projetado para interagir com sites como um ser humano, clicando, digitando e navegando em interfaces com base em informações visuais. Executado em um ambiente de navegador seguro, ele pode reservar viagens, pedir comida e preencher formulários. Ações confidenciais, como logins ou pagamentos, exigem a aprovação do usuário. Saiba mais neste blog sobre o Operador da OpenAI.
• O Projeto Astra representa a visão do Google para um assistente de IA universal que pode entender e interagir por meio de várias modalidades. Esse protótipo combina modelos avançados de linguagem com visão computacional e recursos de processamento em tempo real, permitindo interações naturais por meio de texto, voz, imagens e vídeo. 
• A Yellow.ai é especializada em automação de conversação com suporte para mais de 135 idiomas, atendendo a empresas globais como a Domino's e a Hyundai. 
• A Moveworks se concentra na automação do suporte ao funcionário, ajudando organizações como a CVS Health a reduzir em 50% os bate-papos com agentes ao vivo.
• AWS Q Dev A Amazon atualizou o Amazon Q Developer Chat com raciocínio agêntico e de várias etapas para que o assistente possa chamar autonomamente mais de 200 APIs da AWS, diagnosticar problemas de recursos e aplicar correções no console ou no Slack sem a necessidade de intervenção humana. 
• SAP Joule. O Joule Studio permite que os clientes da SAP criem agentes sem código ("habilidades") que extraem dados de ERP em tempo real, sugerem as próximas melhores ações e automatizam as aprovações - mantendo a governança intacta e acelerando as decisões. GA para habilidades personalizadas em junho; agentes personalizados chegam ainda este ano. 

Análise de comparação

As equipes de desenvolvimento também devem considerar os assistentes de codificação de IA como ferramentas complementares às plataformas completas de agentes. Nosso guia dos 12 melhores assistentes de codificação de IA em 2025 abrange ferramentas especializadas que funcionam junto com os sistemas de agentes.

A escolha entre plataformas geralmente depende mais dos investimentos em tecnologia e dos recursos organizacionais existentes do que de comparações puras de recursos. 

As plataformas voltadas para o desenvolvimento, como a Devin AI, são excelentes para tarefas de codificação, enquanto as soluções empresariais, como a Agentforce e o Watsonx Assistant, priorizam a integração do sistema de negócios. 

As opções de código aberto oferecem adaptabilidade, mas exigem conhecimento técnico, enquanto as plataformas baseadas em assinatura oferecem suporte abrangente com dependências de ecossistema.

Estratégias de implementação e práticas recomendadas

Passar da avaliação do agente para uma implementação bem-sucedida requer uma abordagem estruturada que atenda aos requisitos técnicos e à prontidão organizacional.

Como começar

Se você está apenas começando, essas dicas podem ajudá-lo a se preparar rapidamente. 

1. Comece com avaliação e planejamento

A implementação bem-sucedida de um agente de IA começa com uma avaliação completa de seus fluxos de trabalho e infraestrutura técnica atuais. Identifique os processos que envolvem tomada de decisões repetitivas ou análise de dados, pois eles representam os candidatos mais fortes para a automação de agentes. Documente os pontos problemáticos existentes, meça as métricas de desempenho atuais e estabeleça medidas de linha de base para avaliar a eficácia do agente posteriormente.

2. Escolha a plataforma certa para a sua equipe

A seleção deve alinhar os recursos do agente com seus casos de uso específicos, em vez de escolher com base apenas na popularidade. As equipes técnicas se beneficiam de estruturas como LangGraph ou AutoGen para desenvolvimento personalizado, enquanto os usuários corporativos geralmente encontram mais valor em plataformas de baixo código, como a Dify, ou em soluções corporativas estabelecidas. Considere o conhecimento de programação da sua equipe, a pilha de tecnologia existente e os recursos de manutenção de longo prazo.

3. Executar testes piloto focados

Comece com um caso de uso único e bem definido que ofereça um valor comercial mensurável, mas que não interrompa as operações se surgirem problemas. A maioria das organizações considera que períodos piloto de 2 a 3 meses são suficientes para avaliar a eficácia e resolver os obstáculos técnicos iniciais.

As equipes técnicas podem desenvolver sua experiência por meio da aprendizagem estruturada com nosso programa Associate AI Engineer for Developers, enquanto as equipes de ciência de dados se beneficiam do programa Associate AI Engineer for Data Scientists.

Práticas recomendadas

Depois que você escolher a ferramenta certa e começar a desenvolver seus agentes de IA, aqui estão algumas práticas recomendadas que você deve ter em mente. 

1. Crie sistemas de agentes, não ferramentas isoladas

Em vez de implantar agentes isolados, crie sistemas de agentes em que os componentes especializados trabalhem juntos - um agente lida com a coleta de dados, enquanto outro realiza a análise e um terceiro toma medidas com base nos resultados. Essa abordagem reflete os fluxos de trabalho colaborativos recomendados por empresas líderes como a OpenAI e a Anthropic.

2. Siga o fluxo de trabalho comprovado de quatro etapas

Implemente o fluxo de trabalho do agente em quatro etapas: atribuição de tarefas ao usuário, planejamento e alocação de trabalho, aprimoramento iterativo de resultados e execução de ações. Crie ciclos de feedback em que os agentes possam revisar e refinar seu trabalho antes da entrega final, melhorando a qualidade da produção ao longo do tempo.

3. Evite erros comuns de implementação

Os agentes funcionam melhor em situações imprevisíveis em que os sistemas baseados em regras falhariam, em vez de na simples automação do fluxo de trabalho. Evite automatizar tudo imediatamente; em vez disso, concentre-se em processos de alto valor que se beneficiam de uma tomada de decisão inteligente.

4. Meça o que importa

Programe tanto métricas quantitativas, como taxas de resolução de problemas, quanto medidas qualitativas, como a satisfação do usuário. Defina linhas de base de desempenho claras e estabeleça ciclos de revisão regulares para identificar oportunidades de otimização.

5. Planeje o crescimento desde o primeiro dia

Considere o aumento dos custos de uso da API, os requisitos de infraestrutura e as necessidades de suporte à medida que o uso do agente cresce. Desenvolver conhecimentos internos por meio de programas de treinamento para reduzir a dependência de fornecedores externos. As implementações bem-sucedidas de agentes geralmente levam à reimaginação de processos e a iniciativas mais amplas de transformação digital.

Considerações finais 

Os agentes de IA estão evoluindo rapidamente, de simples chatbots a sistemas que planejam, agem e colaboram com o mínimo de informações. Eles estão se tornando mais capazes, mais multimodais e mais integrados a fluxos de trabalho reais de negócios.

Mascom esse poder vem a responsabilidade. Regulamentações como a Lei de IA da UE significam que as organizações devem priorizar a supervisão, a transparência e a conformidade desde o início.

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