Agentes de IA – Conceito, Arquitetura e Aplicações – Parte 4

Agora na Parte 4 vamos falar sobre ferramentas (sim, os Agentes de IA ainda não se criam sozinhos e precisamos de seres humanos para criá-los). Quais ferramentas e frameworks podem ajudar você a construir esses agentes com maior facilidade e eficiência? À medida que a tecnologia de IA avança (e ela vem avançando com incrível velocidade), um ecossistema crescente de ferramentas e plataformas para desenvolvedores surgiu. Em vez de reinventar a roda, você pode aproveitar esses recursos para prototipar, dimensionar e implementar rapidamente Agentes de IA que se ajustem às suas metas e necessidades. Se estiver chegando agora, comece pela Parte 1 desta série sobre Agentes de IA.

Maneiras de Consumir Agentes de IA

Dependendo de sua experiência, restrições de tempo e necessidades comerciais, você tem várias opções:

1. Agentes Verticais Pré-Construídos

Agentes especializados já estão disponíveis, adaptados para tarefas comuns como suporte ao cliente, automação de marketing ou gerenciamento da cadeia de suprimentos. Essas soluções “prontas para uso” permitem que você comece a aproveitar os Agentes de IA imediatamente, com personalização mínima necessária. É uma ótima maneira de obter vitórias rápidas sem trabalho pesado de desenvolvimento.

Um bom exemplo é a plataforma 11x (https://www.11x.ai), que fornece Agentes de IA de vendas, RevOps e Go-To-Market que atuam como trabalhadores digitais, entregando resultados humanos.

2. Ferramentas No-Code ou Low-Code

As plataformas low code permitem que você crie, configure e implante Agentes de IA usando interfaces intuitivas — arrastando, soltando e conectando componentes em vez de escrever código. Essas ferramentas são perfeitas para usuários não técnicos que ainda querem aproveitar o poder dos Agentes de IA. Ela coloca recursos avançados nas mãos de analistas de negócios, gerentes de produtos e outras partes interessadas que podem não ter experiência em codificação.

Uma ferramenta desse grupo é o Langflow, uma estrutura visual para criar aplicativos multiagentes e RAG. É de código aberto, com tecnologia Python, totalmente personalizável e é agnóstico em relação a LLM e armazenamento de vetores.

3. Frameworks de Desenvolvimento

Para equipes que precisam de controle total e personalização, os frameworks de desenvolvimento oferecem acesso granular a cada parte do seu agente. Com essas ferramentas, a equipe de engenharia pode integrar modelos avançados, criar lógica de decisão complexa e ajustar o desempenho. Embora isso exija mais esforço e conhecimento técnico, também desbloqueia o nível mais profundo de flexibilidade e escalabilidade.

Abaixo estão algumas ferramentas e frameworks populares para desenvolvimento de Agentes de IA.

CrewAI

Estrutura de ponta para orquestrar Agentes de IA autônomos. O CrewAI capacita os agentes a trabalharem juntos perfeitamente, promovendo inteligência colaborativa e lidando com tarefas complexas. A experiência do desenvolvedor de código aberto está disponível no GitHub e há uma nova versão corporativa.

LangGraph

O LangGraph fornece uma estrutura flexível para gerenciar diversos fluxos de controle, incluindo configurações de agente único, multiagente, hierárquicas e sequenciais, ao mesmo tempo em que lida de forma confiável com cenários complexos. Ele garante a confiabilidade do agente com moderação integrada e loops de qualidade.

A plataforma LangGraph permite que os usuários criem modelos de arquiteturas cognitivas, tornando ferramentas, prompts e modelos facilmente configuráveis ​​com seus assistentes de plataforma.

LlamaIndex

LlamaIndex é uma estrutura para construir aplicativos de IA Generativa aumentada por contexto com LLMs, incluindo agentes e fluxos de trabalho. Como parte dela, você pode construir agentes para casos de uso como Agentic RAG, Report Generation, Customer Support ou SQL Agents, entre muitos outros. Todos eles vêm com amostras Python e TypeScript para ajudar você a começar.

Bee

O Bee Agent Framework da IBM facilita a criação de fluxos de trabalho escaláveis ​​baseados em agentes com o modelo de sua escolha. O framework foi projetado para ter um desempenho robusto com os modelos Granite e Llama 3, e está sendo otimizando ativamente com outros LLMs populares.

Essas são apenas algumas ferramentas. Há também o AutoGen da Microsoft, que é muito impressionante. Escolha a estrutura que melhor se adapta ao nível de habilidade da sua equipe, às necessidades do negócio e ao nível desejado de personalização, com a maioria das estruturas eventualmente sendo monetizadas por meio de recursos premium, suporte empresarial e módulos especializados.

Escolha da Abordagem Correta

Ao selecionar ferramentas, estruturas e modelos de consumo, considere:

• Recursos colaborativos: soluções low code vs. estruturas centradas em Engenheiros de IA.
• Velocidade de lançamento no mercado: soluções pré-construídas vs. construções totalmente personalizadas.
• Escalabilidade e manutenção: com que facilidade você atualizará e expandirá seu ecossistema de agentes?

Ao avaliar esses fatores, você pode encontrar o caminho ideal para trazer agentes de IA de forma rápida e eficaz para suas operações, seja aproveitando soluções pré-construídas para um início rápido ou elaborando cuidadosamente um ecossistema de agentes personalizado para atender às necessidades comerciais complexas e em evolução.

Seguiremos com a série sobre Agentes de IA na Parte 5.

David Matos