Os melhores agentes de IA em 2026: Comparação entre ferramentas, estruturas e plataformas

2. AutoGen

O AutoGen é a estrutura de conversação multiagente da Microsoft que usa uma arquitetura orientada a eventos para tarefas colaborativas complexas. Lançado em setembro de 2023, ele já tem mais de 45.000 estrelas no GitHub e é melhor do que as soluções de agente único nos benchmarks GAIA, com empresas como a Novo Nordisk usando ele para fluxos de trabalho de ciência de dados.

• Conversas com vários agentes: Coordena vários agentes de IA para resolver problemas de forma colaborativa.
• Arquitetura orientada a eventos: Lida com interações complexas entre agentes.
• Documentação completa: Tutoriais completos e guias de migração.
• Integração LLM: Funciona com vários modelos de linguagem grandes.
• Fluxos de trabalho escaláveis: Feito pra tarefas complexas nas empresas.
• Ferramentas educativas: Muito popular em ambientes acadêmicos e de treinamento.

Para começar, confira nosso Tutorial AutoGen, que ensina como criar aplicativos de IA com múltiplos agentes. 

3. CrewAI

A CrewAI coordena agentes de IA que fazem o papel de personagens para tarefas colaborativas, com foco na simplicidade e requisitos mínimos de configuração. Lançado no começo de 2024, ele já ganhou mais de 32.000 estrelas no GitHub e quase 1 milhão de downloads por mês, o que o torna popular para atendimento ao cliente e automação de marketing.

• Agentes baseados em funções: Dá tarefas específicas para cada um dos membros da equipe.
• Implementação simples: Código mínimo necessário para a configuração do agente.
• Independência do LangChain: Funciona sem dependências de estrutura complexas.
• Fluxos de trabalho colaborativos: Os agentes trabalham juntos em objetivos comuns.
• Adoção popular: Muito usado nos setores de atendimento ao cliente e marketing.
• Implantação rápida: Configuração rápida para sistemas multiagentes.

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

4. SmolAgents

SmolAgents é a biblioteca minimalista da Hugging Face que foca na eficiência e simplicidade. Lançado em dezembro de 2024, ele rapidamente ganhou popularidade entre os desenvolvedores que preferem uma abordagem “code-first” (código em primeiro lugar). Em vez de forçar os LLMs a gerar estruturas JSON complexas, o SmolAgents usa uma arquitetura CodeAgent, onde o modelo escreve e executa código Python padrão para resolver tarefas.

• Arquitetura Code-first: Os agentes escrevem e executam código Python padrão em vez de gerar ações JSON rígidas.
• Design leve: A biblioteca inteira tem mais ou menos 1.000 linhas de código, o que a torna fácil de entender e ampliar.
• Integração com o Hugging Face: Acesso nativo ao Hugging Face Hub para carregar ferramentas e modelos sem complicações.
• Execução em sandbox: Executa código gerado em um ambiente seguro para evitar operações inseguras.
• Independente do modelo: Otimizado para modelos de código aberto (como Llama ou DeepSeek), mas funciona com qualquer LLM.
• Pronto para o Retriever: Abstrações simples para conectar agentes a ferramentas de pesquisa e documentos locais.

Comece com nosso Tutorial SmolAgents, que te mostra como criar seu primeiro agente leve em menos de 10 minutos. Pra quem quer saber mais, o programa Hugging Face Fundamentals ensina tudo que você precisa pra começar a criar com o SmolAgents.

5. SDK do OpenAI Agents

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

• Design leve: Custo mínimo para fluxos de trabalho com vários agentes.
• Provider-agnostic : Compatível com mais de 100 modelos de idiomas diferentes.
• Rastreamento completo: Recursos detalhados de monitoramento e depuração.
• Barreiras de proteção integradas: Mecanismos de segurança e controles de comportamento.
• Baixa curva de aprendizagem: Acessível para desenvolvedores Python.
• Integração OpenAI: Conexão perfeita com os serviços da OpenAI.

Comece com nosso Tutorial do SDK do OpenAI Agents para uma implementação passo a passo.

6. Kit de Desenvolvimento do Google Agent (ADK)

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

• Integração com o ecossistema Google: Conexão nativa com Gemini e Vertex AI.
• Arquitetura modular: Abordagem de desenvolvimento flexível baseada em componentes.
• Composições hierárquicas: Suporta relações e dependências complexas 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.

Aprenda os detalhes de implementação no nosso Tutorial do Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK).

Comparação entre estruturas de agentes de IA 

A tabela abaixo compara as principais estruturas e ferramentas para a criação de agentes de IA, destacando suas principais características, casos de uso ideais e adoção no mundo real para ajudá-lo a escolher a opção mais adequada às suas necessidades.

Os melhores agentes de IA sem código e de código aberto

Pra equipes que não têm muita experiência em programação ou que querem agir rápido, essas ferramentas de agente de IA sem código e de código aberto oferecem funcionalidades poderosas com uma configuração mínima.

1. 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 dá suporte a integrações de IA e oferece recursos visuais de criação de fluxos de trabalho para automatizar processos comerciais complexos sem precisar saber de programação.

• Interface de arrastar e soltar: Criação visual de fluxos de trabalho sem precisar programar.
• Suporte à integração de IA: Conecta-se com vários serviços e modelos de IA.
• Automação do fluxo de trabalho: Automatiza processos comerciais complexos e fluxos de dados.
• Plataforma de código aberto: Desenvolvimento orientado para a comunidade com opções de auto-hospedagem.
• Conectores extensivos: Suporta centenas de serviços e APIs diferentes.
• Depuração visual: Ferramentas fáceis para resolver problemas e monitorar o fluxo de trabalho.

Dá uma olhada no nosso Tutorial de IA n8n pra ver exemplos de automação de fluxo de trabalho.

2. Dify

A Dify é uma plataforma low-code pra criar agentes de IA com mais de 93.000 estrelas no GitHub, que torna o desenvolvimento de agentes acessível pra quem não tem conhecimentos técnicos. A interface visual dele suporta centenas de LLMs diferentes e inclui estratégias integradas de RAG, Function Calling e ReAct para recursos abrangentes do agente.

• Interface visual: Componentes de arrastar e soltar para desenvolvimento de agentes.
• Suporte para múltiplos LLM: Compatível com centenas de modelos de idiomas diferentes.
• Estratégias integradas: Inclui as abordagens RAG, Function Calling e ReAct.
• Pesquisa vetorial TiDB: Integração com banco de dados vetorial escalável.
• Recursos empresariais: Gerar documentos e analisar relatórios financeiros.
• Prototipagem rápida: Desenvolvimento rápido para startups e empresas.

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

3. AutoGPT

O AutoGPT criou o espaço de agentes de IA de código aberto ao dividir objetivos complexos em subtarefas gerenciáveis que podem ser executadas de forma independente. 

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

Mas, como eu falo no nosso guia do AutoGPT, é preciso ter um pouco de conhecimento técnico pra configurar e manter.

Sua natureza de código aberto e design modular oferecem vantagens únicas para equipes técnicas:

• Decomposição de tarefas: Divide automaticamente metas complexas em subtarefas que podem ser feitas.
• 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 dá suporte a várias ferramentas de terceiros.
• Liberdade do código aberto: Direitos completos de personalização e modificação.
• Estrutura de custos: Plataforma gratuita com custos da API OpenAI (US$ 0,03 a US$ 0,06 por 1.000 tokens).

4. Rasa

A Rasa oferece uma estrutura de código aberto para criar uma IA conversacional sofisticada com um potencial enorme de personalização. Com a confiança de empresas como a American Express, sua arquitetura CALM separa a compreensão da linguagem da lógica de negócios, permitindo qualquer integração LLM sem atrapalhar os fluxos de trabalho.

• Controle total de personalização: Mude qualquer parte do sistema de conversação.
• Arquitetura CALM: Separação clara entre compreensão da linguagem e lógica de negócios.
• Implantação local: Mantém o controle total dos dados para aplicações confidenciais.
• Suporte empresarial: Serviços profissionais e suporte para implementações de produção.
• Suporte a vários idiomas: Lida com vários requisitos linguísticos.
• Desenvolvimento comunitário: Um sistema de colaboradores ativos com atualizações regulares.

5. BotPress

O BotPress junta um construtor visual de fluxos com ganchos de código pra criar chatbots super personalizáveis com recursos de análise bem completos. Essa plataforma de código aberto oferece um construtor de fluxo GUI, além de suportar integrações personalizadas e monitoramento detalhado do desempenho das interações dos agentes.

• Construtor visual de fluxos: Design de conversação baseado em GUI sem precisar programar.
• Ganchos de código: Integração de programação personalizada para funcionalidades avançadas.
• Painel de análise: Acompanhamento completo do desempenho dos agentes e das interações dos usuários.
• Implantação multiplataforma: Suporta vários canais e plataformas de mensagens.
• Flexibilidade do código aberto: Desenvolvimento orientado pela comunidade com arquitetura extensível.
• Integrações personalizadas: Conecta-se com APIs externas e sistemas empresariais.

Comparando agentes de IA sem código e de código aberto 

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

Os melhores agentes de IA empresariais pré-construídos

As ferramentas abaixo são os principais agentes de IA empresarial pré-construídos, feitos para uma implantação escalável e pronta para produção. Essas plataformas oferecem recursos robustos prontos para uso, com integração profunda aos ecossistemas existentes.

1. Devin AI (Laboratórios Cognition)

A Devin AI se destaca como a primeira engenheira de software de IA realmente capaz, cuidando de projetos de desenvolvimento completos, desde o planejamento até a implantação. Feita por programadores competitivos com 10 medalhas de ouro IOI, essa plataforma junta grandes modelos de linguagem com aprendizado por reforço num ambiente sandbox. 

Empresas como o Nubank relataram melhorias de 12 vezes na eficiência e economias de 20 vezes nos custos ao migrar bases de código com milhões de linhas. A plataforma é ótima pra migrar códigos antigos, consertar bugs e ajustar modelos de IA.

Os recursos e a estrutura de preços da plataforma mostram que ela é focada 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: Especializado em modernizar bases de código complexas e desatualizadas.
• Integração da API: Conecta com o VSCode e outras ferramentas de desenvolvimento.
• Preços flexíveis: Plano básico por US$ 20/mês, plano para equipes por US$ 500/mês, preços personalizados para empresas.
• Capacidade de aprendizagem: Melhora o desempenho por meio do feedback e do coaching dos usuários.

2. Agente chatGPT (OpenAI)

O chatGPT Agent representa a consolidação do projeto “Operator” da OpenAI em uma experiência unificada e pronta para o consumidor. A ferramenta Operator anterior foi descontinuada, com todos os recursos autônomos incorporados diretamente ao chatGPT por meio do novo Modo Agente.

Diferente dos chatbots comuns que só respondem a mensagens de texto, o chatGPT Agent tem um navegador virtual e recursos de “uso do computador”, o que permite que ele navegue na web sozinho, clique em botões, preencha formulários e faça tarefas complexas com várias etapas, tipo “encontrar e reservar um voo” ou “pesquisar e compilar um relatório de mercado de 20 páginas”. É a principal IA “faça por mim” para usuários Pro e Team.

• Pesquisa aprofundada: Pode navegar sozinho por vários sites, checar fontes e fazer relatórios completos (em 5 a 30 minutos) sem precisar de ajuda humana.
• Uso do computador (CUA): Capaz de interagir com interfaces de usuário da web para fazer coisas como reservar passagens, pedir comida ou gerenciar ferramentas de software.
• Interface unificada: Alterna facilmente entre os modos “Bate-papo”, “Raciocínio” e “Agente” em uma única janela.
• Conectores empresariais: Integra-se com o Google Drive, Microsoft 365 e outros aplicativos empresariais para realizar tarefas em seus dados de trabalho reais.
• Preços: Disponível no chatGPT Plus (US$ 20/mês) com limites, ou sem limites no plano Pro (US$ 200/mês).

Pra ver a ferramenta em ação, dá uma olhada no nosso Tutorial do chatGPT Agent.

3. Agentforce 360 (Salesforce)

O Agentforce 360 leva o domínio do CRM da Salesforce para o mundo dos agentes de IA, oferecendo soluções prontas para vendas, atendimento, marketing e comércio. 

A plataforma é alimentada pelo Atlas Reasoning Engine, um sistema híbrido que alterna entre regras de conformidade rígidas e raciocínio LLM flexível para lidar com fluxos de trabalho complexos com segurança. Ele junta IA generativa com raciocínio agênico, usando o Data Cloud da Salesforce para automação sensível ao contexto.

Grandes clientes como o Grupo Adecco, OpenTable e Saks usam o Agentforce para dar respostas mais rápidas e personalizadas aos clientes. 

A força da plataforma está na integração profunda com o CRM e nas relações já estabelecidas com as empresas. Seu foco empresarial oferece recursos abrangentes de automação de negócios:

• Integração com CRM: Conecta-se direto com os dados e fluxos de trabalho existentes do Salesforce.
• Agentes pré-construídos: Soluções prontas para funções comerciais comuns.
• Construtor de baixo código: Ferramenta Agent Builder para criar automações personalizadas sem precisar programar.
• Implantação multicanal: Funciona na web, em dispositivos móveis, no Slack e em outras plataformas.
• Acesso à nuvem de dados: Usa os dados unificados dos clientes do Salesforce para interações personalizadas.
• Preço da assinatura: Integrado com os planos existentes do Salesforce (custos específicos não divulgados).

4. Microsoft Copilot Studio

O Copilot Studio da Microsoft oferece uma plataforma completa para criar assistentes de IA que se integram aos aplicativos do Microsoft 365. 

A abordagem low-code permite que os usuários empresariais criem agentes personalizados sem precisar saber muito sobre programação. Empresas como a ICG relataram uma economia de US$ 500.000 e um aumento de 20% na margem de lucro com a implementação do Copilot. 

A integração perfeita da plataforma com o Microsoft 365 traz um valor imediato para as organizações que já usam essas ferramentas. Você pode se familiarizar com o Copilot no nosso curso Introdução ao Copilot. 

O foco na produtividade da plataforma traz valor imediato para quem usa o ecossistema da Microsoft:

• Integração com o Microsoft 365: Automação nativa no Word, Excel, Outlook e Teams.
• Desenvolvimento low-code: Ferramentas visuais para criar agentes sem precisar programar.
• de orquestração multiagente: Coordena vários agentes de IA para fluxos de trabalho complexos.
• Integração com o Azure AI: Acesso a mais de 1.800 modelos do Azure AI Foundry.
• Habilidades no uso do computador —: As atualizações recentes permitem que os agentes interajam com aplicativos de desktop.
• Modelo de assinatura: Incluído no preço do complemento Microsoft 365 Copilot.

5. Assistente IBM Watsonx

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

A plataforma junta a compreensão da linguagem natural com machine learning e um editor de diálogo bem intuitivo. É ideal para setores com requisitos rigorosos de conformidade, como bancos e saúde, onde a reputação da IBM em segurança empresarial inspira confiança. Mas, a plataforma pode ter custos mais altos e uma configuração mais complicada em comparação com as novas plataformas.

A experiência empresarial da plataforma oferece recursos avançados de IA conversacional:

• Segurança empresarial: Atende aos rigorosos requisitos de conformidade para setores regulamentados.
• Suporte multicanal: Lida com interações de texto e voz em várias plataformas.
• Editor de diálogos sem código: Interface visual para criar fluxos de conversação.
• Integração de sistemas empresariais: Conecta-se com aplicativos e bancos de dados empresariais já existentes.
• Melhoria da IA generativa: Usa watsonx LLMs pra melhorar a qualidade das respostas.
• de preços baseados na nuvem: Planos de assinatura pela IBM Nuvem (os custos específicos variam de acordo com o uso).

Outras menções importantes

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

• Codex da OpenAI: O Codex é o agente de engenharia de software baseado em nuvem da OpenAI, feito pra automatizar tarefas de codificação, como escrever recursos, corrigir bugs, fazer testes e sugerir pull requests. Cada tarefa funciona dentro de sua própria área restrita segura na nuvem, pré-carregada com o repositório do usuário. Saiba mais neste tutorial no Codex.
• Código Roo: O Roo Code é um assistente de codificação de código aberto que funciona com o LLM que você escolher por meio de chamadas de API. Ele funciona como uma extensão do Visual Studio Code com “modos” diferentes (Orchestrate, Architect, Code, Debug, Ask) e consegue agir direto no sistema de arquivos local com bastante autonomia.
• Google Jules: Jules é o assistente de codificação de IA assíncrono do Google que se integra diretamente aos repositórios dos desenvolvedores. Ele clona o código-fonte em uma máquina virtual segura do Google Nuvem, entende todo o contexto do projeto e faz tarefas como escrever testes, criar novos recursos, corrigir bugs e atualizar dependências. Saiba mais neste tutorial sobre o Google Jules.
• Hashbrown é uma estrutura de agente nativa do navegador. Diferente da maioria dos agentes que funcionam em um servidor (backend), o Hashbrown funciona totalmente no navegador do usuário.
• O Projeto Astra mostra a visão do Google de um assistente de IA universal que consegue entender e interagir de várias maneiras. Esse protótipo junta modelos de linguagem avançados 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 especialista em automação conversacional com suporte para mais de 135 idiomas, atendendo empresas globais como Domino's e Hyundai. 
• A Moveworks foca na automação do suporte aos funcionários, ajudando empresas como a CVS Health a reduzir em 50% os chats com agentes ao vivo.
• AWS Q Dev: A Amazon atualizou o Amazon Q Developer Chat com raciocínio agente e em várias etapas para que o assistente possa chamar de forma autônoma mais de 200 APIs da AWS, diagnosticar problemas de recursos e aplicar correções dentro do console ou do 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 ERP em tempo real, sugerem as melhores ações a seguir e automatizam aprovações, mantendo a governança intacta e acelerando as decisões. GA para habilidades personalizadas em junho; agentes personalizados chegam ainda este ano. 

Análise comparativa

As equipes de desenvolvimento também devem pensar nos assistentes de codificação de IA como ferramentas que complementam as plataformas completas de agentes. Nosso guia dos 12 melhores assistentes de codificação de IA em 2026 fala sobre ferramentas especializadas que funcionam junto com sistemas de agentes.

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

Plataformas focadas em desenvolvimento, como a Devin AI, são ótimas em tarefas de codificação, enquanto soluções empresariais, como Agentforce e Watsonx Assistant, priorizam a integração de sistemas de negócios. 

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

Estratégias de implementação e melhores práticas

Passar da avaliação do agente para uma implantação bem-sucedida requer uma abordagem estruturada que aborde tanto os requisitos técnicos quanto a prontidão organizacional.

Começando

Se você está começando agora, essas dicas podem te ajudar a pegar o jeito rapidinho. 

1. Comece com a avaliação e o planejamento

A implementação bem-sucedida de um agente de IA começa com uma avaliação completa dos seus fluxos de trabalho e infraestrutura técnica atuais. Identifique processos que envolvam tomadas de decisão ou análises de dados repetitivas, pois são os melhores candidatos para a automação por agentes. Documente os pontos fracos existentes, avalie as métricas de desempenho atuais e defina medidas de referência para avaliar a eficácia dos agentes mais tarde.

2. Escolha a plataforma certa para sua equipe

A escolha deve combinar as capacidades do agente com os seus casos de uso específicos, em vez de escolher só por causa da popularidade. As equipes técnicas curtem frameworks como, , LangGraph, ou AutoGen para desenvolvimento personalizado, enquanto os usuários de negócios geralmente acham mais valor em plataformas low-code como Dify ou soluções empresariais já conhecidas. Pense na experiência da sua equipe em programação, na pilha de tecnologias que já têm e nas capacidades de manutenção a longo prazo.

3. Faça testes-piloto direcionados

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

As equipes técnicas podem adquirir conhecimentos especializados por meio do aprendizado estruturado com o programa de Engenheiro de IA Associado para Desenvolvedores, enquanto as equipes de ciência de dados se beneficiam do programa de Engenheiro de IA Associado para Cientistas de Dados.

Melhores práticas

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

1. Crie sistemas de agentes, não ferramentas isoladas

Em vez de usar agentes isolados, crie sistemas de agentes onde componentes especializados trabalham juntos — um agente cuida da coleta de dados, outro faz a análise e um terceiro toma medidas com base nos resultados. Essa abordagem reflete os fluxos de trabalho colaborativos que empresas líderes como a OpenAI e a Anthropic recomendam.

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, melhoria iterativa da produção e execução de ações. Crie ciclos de feedback onde os agentes possam revisar e refinar seu trabalho antes da entrega final, melhorando a qualidade do resultado ao longo do tempo.

3. Evite erros comuns de implementação

Os agentes funcionam melhor em situações imprevisíveis, onde os sistemas baseados em regras falhariam, em vez de simples automação de fluxo de trabalho. Não tente automatizar tudo de uma vez; em vez disso, concentre-se nos processos mais importantes que podem se beneficiar de decisões inteligentes.

4. Meça o que importa

Programa tanto as métricas quantitativas, como as taxas de resolução de problemas, quanto as medidas qualitativas, como a satisfação do usuário. Defina metas claras de desempenho e crie ciclos regulares de revisão para ver onde dá pra melhorar.

5. Planeje o crescimento desde o primeiro dia

Pense nos custos mais altos de usar a API, nos requisitos de infraestrutura e nas necessidades de suporte à medida que o uso do agente cresce. Desenvolva conhecimentos internos por meio de programas de treinamento para reduzir a dependência de fornecedores externos. Implementações bem-sucedidas de agentes geralmente levam a uma reformulação dos processos e a iniciativas mais amplas de transformação digital.

Considerações finais 

Os agentes de IA estão evoluindo rapidamente, passando de simples chatbots para sistemas que planejam, agem e colaboram com o mínimo de intervenção humana. Eles estão ficando mais eficientes, mais multimodais e mais integrados aos fluxos de trabalho reais das empresas.

Mascom esse poder vem a responsabilidade. Regulamentos 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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