Os 10 melhores projetos de agentes de IA para criar em 2026 (com guias e demonstrações)

Os agentes de IA são sistemas avançados e orientados para objetivos que percebem o contexto e executam fluxos de trabalho de várias etapas com supervisão mínima, ao contrário dos chatbots básicos. Eles podem chamar APIs, operar software, consultar dados e aproveitar a memória e os ciclos de feedback.

Esses agentes viraram uma parte essencial do ecossistema de IA, e aprender sobre eles vai te ajudar a começar sua carreira em IA ou melhorar suas habilidades atuais. A melhor maneira de entender qualquer conceito novo é criando aplicações práticas.

Neste artigo, vamos dar uma olhada em 10 projetos de agentes de IA que são úteis para todos os níveis de habilidade:

• Iniciantes: Crie rapidamente com ferramentas de baixo código, como Langflow, Flowise e Make AI.
• e intermediário: Use frameworks como LangGraph, Mistral Agents e Qwen-Agent para criar agentes personalizados.
• Avançado: Crie sistemas multiagentes com Haystack, ADK e CrewAI.

Projetos para iniciantes em agentes de IA

Projetos fáceis usam GUI ou ferramentas de agente low-code. Você pode arrastar, soltar e conectar componentes visualmente, adicionar sua chave API LLM e executar o pipeline. Esses construtores permitem que você crie protótipos de agentes com estado, integre fontes de dados e APIs e encadeie prompts e chamadas de ferramentas sem código padrão.

1. Professor de idiomas com o Langflow

O Language Tutor com Langflow é um pequeno sistema que gera pequenos trechos de leitura adaptados ao vocabulário atual do aluno. Ele roda no Langflow com um banco de dados Postgres (via Docker) e usa o psycopg2 para ler/gravar palavras. 

Você carrega seu vocabulário a partir de um CSV, adiciona novas palavras por meio de uma ferramenta no chat e uma ferramenta de histórias pega as palavras salvas para pedir a um LLM que escreva uma história no idioma que você escolher. O agente principal encaminha sua solicitação, “adicionar palavra” ou “criar uma história”, e retorna o resultado.

Guia: Langflow: Um guia com projeto de demonstração

2. Agente de IA para análise de dados com Flowise

O Data Analyst AI Agent com Flowise é um fluxo de trabalho que permite fazer perguntas sobre um banco de dados e obter respostas com o SQL exato usado. 

Você conecta o Flowise a um banco de dados SingleStore, adiciona um bloco de código personalizado para ler o esquema da tabela e insere isso em um prompt que pede a um LLM (por meio de uma cadeia LLM com OpenAI) para gerar uma consulta SQL. 

A consulta é armazenada, limpa, executada por meio de outro bloco de código personalizado, e os resultados, juntamente com a consulta, são formatados por um prompt final e pela cadeia LLM.

Guia: Flowise: Um guia com projeto de demonstração

3. Automatizando o atendimento ao cliente com a Make AI

O agente de atendimento ao cliente com IA da Make responde automaticamente às perguntas sobre aluguel enviadas por meio de um formulário Tally.

Quando alguém preenche um formulário Tally, o Make AI pega os detalhes do aluguel de um Google Doc. Então, um módulo OpenAI escreve uma resposta usando esses detalhes e a pergunta da pessoa. Por fim, o módulo de e-mail manda a resposta direto para o endereço de e-mail do formulário.

Guia: Criar IA: Um guia com exemplos práticos

Projetos intermediários de agentes de IA

Os projetos intermediários de Agentes de IA focam em criar fluxos de trabalho completos usando estruturas e APIs modernas de agentes. Nesta fase, você não está só conectando APIs, mas também criando interfaces de usuário simples para que os usuários possam interagir diretamente com os agentes.

4. Treinador de Nutrição com a Mistral Agents

O Nutrition Coach com Mistral Agents é um projeto de agente de IA que registra suas refeições, estima calorias e sugere uma próxima refeição saudável, com uma imagem.

O aplicativo inclui a API Agents da Mistral, que tem um agente de pesquisa na web pra calcular estimativas de calorias. Ele também tem um estimador alternativo, um registrador para anotar refeições, contagem de calorias e registros de data e hora, além de um agente de geração de imagens para visualizar o prato sugerido.

Os usuários podem colocar suas refeições e preferências, e o aplicativo vai procurar ou estimar o conteúdo calórico, registrar a entrada, sugerir uma refeição seguinte e mostrar uma imagem gerada automaticamente do prato, junto com um resumo claro das ferramentas usadas.

Guia: API do Mistral Agents: Um guia com projeto de demonstração

5. Assistente de pesquisa aprofundada com Jan-v1

O projeto Deep Research Assistant com Jan-v1 é um aplicativo que transforma um tema em um relatório de pesquisa bem feito usando inferência local Jan-v1, pesquisa web assíncrona e formatação rigorosa de relatórios. Ele gera consultas inteligentes, pega fontes e faz um texto limpo e profissional.

Ele usa o Streamlit para a interface do usuário, o llama-cpp para rodar um modelo Jan-v1 GGUF localmente, o Serper para pesquisa na web e um conjunto de funções auxiliares para seção e limpeza.

Os usuários colocam um assunto, escolhem a profundidade, o foco, o prazo e o formato; o aplicativo gera consultas, faz buscas assíncronas, junta notas e faz com que o Jan‑v1 crie um relatório estruturado, depois mostra as fontes e deixa você exportar TXT/JSON. As barras de progresso acompanham as etapas, e o estado da sessão evita que o modelo seja recarregado entre as execuções.

Guia: Jan-V1: Um guia com projeto de demonstração

6. Extensão Resumidor da Web em Tempo Real com Qwen-Agent

A extensão Real-Time Web Summarizer é um complemento do Chrome que pega o texto visível de qualquer página e mostra um resumo limpo e direto em tempo real, usando o Qwen3 via Ollama e um backend FastAPI.

Os usuários podem clicar em “Resumir” na janela pop-up, como mostrado abaixo. A extensão pega o texto da página, manda para http://127.0.0.1:7864/summarize_stream_status e mostra a resposta em streaming. 

Pra configurar, você precisa pegar o modelo Qwen usando o Ollama, ligar o servidor FastAPI, carregar a extensão descompactada e, então, você pode obter resumos instantâneos em qualquer página, apresentados num formato claro, tipo editor.

Guia: Qwen-Agent: Um guia com projeto de demonstração

7. Análise em tempo real com o LangGraph

O Real-time Analytics é um assistente com tecnologia LangGraph que responde perguntas, faz buscas na web e executa código Python. Ele junta o Mistral Medium 3 pra raciocínio, o Tavily pra busca na web e um REPL Python pra rodar código com base nas solicitações do usuário.

Quando os usuários fazem uma pergunta, o agente decide se vai fazer uma pesquisa, executar um código ou usar os dois métodos. Em seguida, fornece a resposta final, juntamente com informações sobre as ferramentas utilizadas. O processo de configuração inclui adicionar a chave API do Tavily, instalar os pacotes necessários, inicializar o LLM e as ferramentas, criar o agente LangGraph e invocá-lo com mensagens do usuário.

Guia: Tutorial do Mistral Medium 3: Criando aplicativos agenticos

Projetos avançados de agentes de IA

Os projetos avançados de agentes de IA juntam vários agentes que trabalham com várias ferramentas em um único fluxo de trabalho. Esses projetos usam estruturas de agentes poderosas, como Haystack, ADK e CrewAI, que permitem criar sistemas colaborativos complexos, onde os agentes podem se coordenar, se especializar e lidar com tarefas mais sofisticadas.

8. RAG e agentes de IA da Web com Haystack AI

O Haystack Agentic RAG e Web Access é um assistente que responde a perguntas usando uma base de conhecimento privada e, quando necessário, resultados da web em tempo real. Ele encaminha as consultas primeiro para a geração aumentada por recuperação e depois muda para a pesquisa na web para obter informações novas e em tempo real.

Ele usa pipelines e agentes Haystack, um armazenamento de documentos em memória com embeddings OpenAI, uma ferramenta RAG personalizada e uma ferramenta de pesquisa na web Tavily personalizada, encapsulada como ComponentTool. O agente é alimentado pelo GPT 4.1 Mini com um prompt do sistema que orienta a seleção da ferramenta.

Os usuários podem fazer perguntas, e o agente pega as informações da base de conhecimento ou faz uma busca no Tavily sobre os assuntos do momento. Em seguida, fornece uma resposta juntamente com as ferramentas utilizadas.

Guia: Tutorial do Haystack AI: Criando fluxos de trabalho de agentes

9. Planejador de viagens com ADK e A2A

O Travel Planner com ADK e A2A é um aplicativo completo com vários agentes, feito pra planejar viagens do começo ao fim. Os usuários só precisam colocar o destino, as datas da viagem e o orçamento. Agentes especializados recomendam voos, acomodações e atividades. Um agente coordenador organiza todos os componentes, enquanto uma interface de usuário Streamlit exibe o itinerário completo.

Os usuários preenchem o formulário no Streamlit, o agente anfitrião manda a carga útil para os três agentes, junta as respostas JSON deles e manda de volta um plano estruturado com voos, hotéis e atividades. 

Guia: Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK): Um guia com projeto de demonstração

10. RAG Agente com CrewAI

O pipeline Agentic RAG é um sistema de roteamento de consultas que responde com contexto fundamentado a partir de PDFs locais ou, quando necessário, da web ao vivo. 

Ele usa FAISS em pedaços de PDF, Groq para respostas rápidas de LLM e um fluxo de trabalho web crewAI para contexto externo. Um prompt do roteador decide “Sim/Não” se os dados locais são suficientes, e os utilitários cuidam da recuperação, da extração de dados da web e da síntese.

Os usuários fazem uma pergunta e o roteador dá uma olhada no contexto do PDF. Se a resposta for “Sim”, o sistema pega as correspondências mais relevantes do banco de dados vetorial. Se a resposta for “Não”, ele procura na web, junta as informações que achou e o modelo de linguagem cria a resposta final. 

Guia: RAG Agente: Tutorial passo a passo com projeto de demonstração

Considerações finais

Criar seus próprios projetos de IA do zero é uma das melhores maneiras de impulsionar sua carreira. Isso ajuda você a ir além da teoria e adquirir habilidades práticas. Você vai aprender a definir um problema, conectar ferramentas e agentes, validar resultados, criar uma interface de usuário simples e melhorar com base no feedback real dos usuários. 

Cada projeto que você termina vai pro seu portfólio, que você pode compartilhar em plataformas como GitHub ou Hugging Face, ou como uma demonstração ao vivo. Isso mostra aos possíveis empregadores que você sabe projetar e implementar sistemas confiáveis, e não só usar modelos já existentes. Isso mostra que você entende de desenvolvimento e engenharia de produtos, o que te deixa mais interessante para os gerentes de contratação em áreas como machine learning aplicado e engenharia de IA.

Recomendo começar com projetos pequenos e tentar lançá-los com frequência. Deixa seu trabalho falar por si mesmo, cada projeto conta a história do seu crescimento e experiência na área de IA. Se você é novo no mundo da IA agente, também recomendo fazer o curso curso Introdução aos Agentes de IA e conferir nossa Folha de Referência de Agentes de IA.