As 10 Melhores Estruturas de IA para Construir Agentes de IA em 2025

Construir agentes de IA sofisticados não é mais um sonho distante. Com as estruturas certas, os desenvolvedores podem criar sistemas inteligentes que automatizam tarefas, otimizam fluxos de trabalho e impulsionam o crescimento dos negócios. Este guia explora os 10 principais frameworks de agentes de IA em 2025, fornecendo uma visão abrangente de suas características, casos de uso e o que torna cada um único. Se você é um desenvolvedor de IA experiente ou está começando, este artigo ajudará você a escolher o melhor framework para seu próximo projeto. Também mostraremos como aproveitar esses frameworks para construir agentes de IA poderosos e como um serviço como o Scrapeless pode aprimorar suas capacidades.

Principais Conclusões

• LangChain: Um framework versátil para construir aplicações impulsionadas por LLM, oferecendo ferramentas modulares e abstrações robustas para fluxos de trabalho complexos.
• AgentFlow: A plataforma pronta para produção da Shakudo para sistemas multiagentes, ideal para agentes de longa duração ou hierárquicos com observabilidade incorporada.
• AutoGen: O framework da Microsoft para automatizar a criação de aplicações impulsionadas por IA, focando no desenvolvimento otimizado e integração perfeita com o ecossistema Microsoft.
• Semantic Kernel: O SDK de código aberto da Microsoft integrando LLMs com linguagens de programação tradicionais, perfeito para embutir IA em aplicações empresariais existentes.
• Atomic Agents: Um framework leve, baseado em Python, que enfatiza modularidade e simplicidade para construir agentes de IA escaláveis, adequado para pesquisadores e abordagens minimalistas.
• CrewAI: Projetado para orquestrar agentes de IA autônomos em papéis, permitindo colaboração entre múltiplos agentes para tarefas complexas.
• Rasa: Um framework de IA conversacional de código aberto para construir chatbots e assistentes de voz conscientes do contexto, oferecendo NLU robusta e gerenciamento flexível de diálogo.
• Hugging Face Transformers Agents: Aproveita a biblioteca Hugging Face Transformers para agentes de IA focados em NLP, proporcionando acesso a modelos pré-treinados para várias tarefas de linguagem.
• Langflow: Um construtor visual de baixo código para LangChain, simplificando a criação e implantação de aplicações LangChain através de uma interface de arrastar e soltar.
• LlamaIndex Agents: Foca em geração aumentada por recuperação, ideal para tarefas com dados pesados, como perguntas e respostas sobre documentos privados e resumo de grandes repositórios.
• OpenAI Agents SDK: Um conjunto de ferramentas estruturado para construir agentes com as capacidades da OpenAI, simplificando a orquestração de múltiplas etapas ou múltiplos agentes com integração nativa.
• Smolagents: Uma abordagem radicalmente simples e centrada em código para agentes de IA que escrevem e executam código, perfeita para cálculos rápidos e sistemas de IA experimentais.
• Strands Agents SDK: Um framework independente de modelo que enfatiza a prontidão para produção, adequado para aplicações empresariais que exigem confiabilidade e escalabilidade.
• Pydantic AI Agents: Combina Pydantic para validação de dados com capacidades de agentes de IA, ideal para agentes que lidam com dados estruturados e asseguram integridade dos dados.

Introdução

No cenário em rápida evolução da inteligência artificial, os agentes de IA estão emergindo como uma força transformadora, automatizando tarefas complexas e entregando resultados personalizados em escala. A base desses sistemas inteligentes reside em robustos frameworks de agentes de IA. Esses frameworks fornecem as ferramentas essenciais, bibliotecas e componentes pré-construídos que aceleram o desenvolvimento, melhoram a eficiência e garantem escalabilidade futura. Escolher o framework certo é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de IA, permitindo que os desenvolvedores construam soluções de IA sofisticadas, interativas e confiáveis. Este artigo aprofunda os 10 principais frameworks de agentes de IA para 2025, oferecendo insights sobre seus pontos fortes únicos, casos de uso ideais e como podem ser aproveitados para criar aplicações de IA poderosas. Também exploraremos como a integração com serviços como o Scrapeless pode otimizar ainda mais as capacidades de seus agentes de IA.

1. LangChain: O Orquestrador Versátil

LangChain rapidamente se tornou uma pedra angular para desenvolvedores que constroem aplicações impulsionadas por grandes modelos de linguagem (LLMs). Seu design modular e abstrações robustas simplificam a criação de fluxos de trabalho complexos, tornando-se uma escolha popular para muitos projetos de IA. O LangChain se destaca na integração de LLMs com fontes de dados externas e ferramentas, oferecendo flexibilidade sem igual para aplicações diversas. Por exemplo, pode ser integrado de forma contínua com diversas APIs e bancos de dados, possibilitando o desenvolvimento de assistentes conversacionais sofisticados, ferramentas automatizadas de análise e resumo de documentos e sistemas de recomendação personalizados. Essa adaptabilidade torna o LangChain adequado tanto para corporações estabelecidas com extensas necessidades de processamento de linguagem natural (NLP) quanto para startups ágeis que desenvolvem produtos inovadores de IA. No entanto, a dependência do framework em bibliotecas externas pode, às vezes, levar a aplicações pesadas em recursos e exigir atualizações consistentes para gerenciar mudanças rápidas no cenário de IA. Apesar desses desafios, o LangChain permanece um dos melhores frameworks de agentes de IA por seu conjunto de ferramentas abrangente e ampla aplicabilidade. Para mais insights sobre os desafios e oportunidades de integrar IA em sistemas empresariais, consulte este artigo: IBM Think: Melhores Frames de Agentes de IA.

Principais Recursos:

• Design Modular: Permite que os desenvolvedores combinem diferentes componentes, como LLMs, templates de prompts e agentes para construir aplicações personalizadas.
• Capacidades de Integração: Conecta facilmente com APIs externas, bancos de dados e outras ferramentas, expandindo a funcionalidade dos agentes de IA.
• Cadeias e Agentes: Fornece maneiras estruturadas de definir sequências de operações (cadeias) e entidades de tomada de decisão autônomas (agentes).

Casos de Uso:

• IA Conversacional: Construindo chatbots inteligentes e assistentes virtuais que podem interagir com os usuários de forma natural e acessar informações externas.
• Processamento de Documentos: Automatizando a análise, resumo e extração de informações de grandes volumes de texto.
• Aumento de Dados: Melhorando as capacidades de LLM ao fornecer acesso a dados em tempo real e bases de conhecimento externas.

Cenário de Exemplo:
Imagine construir um assistente de pesquisa impulsionado por IA. Com LangChain, você pode criar um agente que recebe uma consulta de pesquisa, utiliza uma ferramenta de busca para encontrar artigos relevantes, resume-os usando um LLM e, em seguida, armazena as principais descobertas em um banco de dados. Todo esse fluxo de trabalho pode ser orquestrado dentro do LangChain, demonstrando seu poder como um dos melhores frameworks de agentes de IA para tarefas complexas.

2. AgentFlow: Sistemas Multi-Agent ou Prontos para Produção

AgentFlow, desenvolvido pela Shakudo, destaca-se como uma plataforma pronta para produção projetada para construir e implantar sistemas multi-agente. Oferece uma tela de low-code que simplifica a criação de fluxos de trabalho complexos, envolvendo bibliotecas populares como LangChain, CrewAI e AutoGen. Essa abordagem visual permite que as equipes esboçam fluxos de trabalho, integrem armazenamentos de memória (vetor ou SQL) e implantem todo o gráfico em um cluster auto-hospedado com um único clique. Uma grande vantagem do AgentFlow é sua fundação no Sistema Operacional Shakudo, que fornece benefícios inerentes como rede VPC segura, controle de acesso baseado em papéis e mais de 200 conectores prontos para uso para diversas ferramentas, como Qdrant, Supabase e Weights & Biases. Isso torna o AgentFlow particularmente atraente para empresas de médio porte e corporações que priorizam a manutenção de dados e computação dentro de seus próprios ambientes de nuvem, enquanto mantêm ciclos de desenvolvimento rápidos. O AgentFlow é, sem dúvida, um dos melhores frameworks de agentes de IA para organizações que buscam soluções multi-agente robustas, seguras e escaláveis.

Principais Recursos:

• Tela de Low-Code: Simplifica o design e a implantação de fluxos de trabalho por meio de uma interface visual.
• Orquestração Multi-Agent: Facilita a criação e gerenciamento de sistemas com múltiplos agentes colaborativos.
• Segurança Integrada & Conectores: Aproveita o Shakudo OS para redes seguras, controle de acesso e extensas integrações de ferramentas.
• Observabilidade Integrada: Fornece logging detalhado do uso de tokens, rastros de cadeia de pensamento e custo por execução para depuração e ajuste.

Casos de Uso:

• Copilotos de Operações de Receita: Agentes que leem e analisam dados do Salesforce para otimizar processos de receita.
• Bots de Revisão de Conformidade: Encadeamento de etapas de geração aumentada por recuperação para verificações automatizadas de conformidade.
• Agentes de Triagem de Suporte ao Cliente: Agentes que interagem com bases de conhecimento e APIs de ticketing para agilizar o suporte.

Cenário de Exemplo:
Considere uma grande empresa que precisa automatizar seu suporte ao cliente. Com o AgentFlow, você pode projetar um sistema multi-agente onde um agente lida com as consultas iniciais dos clientes, outro acessa uma base de conhecimento para soluções comuns e um terceiro se integra a um sistema de tickets para questões complexas. Os recursos de observabilidade integrados permitiriam que a empresa monitorasse o desempenho e o custo desses agentes em tempo real, tornando o AgentFlow um exemplo primário dos melhores frameworks de agentes de IA para automação em grande escala.

3. AutoGen: O Potencial de Automação da Microsoft

AutoGen, um framework de código aberto da Microsoft Research, revoluciona a criação de aplicações com IA ao automatizar a geração de código, modelos e processos para fluxos de trabalho complexos. Ele aproveita grandes modelos de linguagem (LLMs) para ajudar desenvolvedores a construir, ajustar e implantar soluções de IA com o mínimo de codificação manual. O AutoGen é particularmente eficaz em agilizar a criação de agentes de IA, tornando-o acessível mesmo para aqueles sem ampla experiência em IA. Sua força central reside em seu foco na automação, que acelera o desenvolvimento de agentes personalizados, e em seu design amigável, que simplifica significativamente o processo de desenvolvimento. Ao contrário de alguns frameworks que priorizam a personalização extensiva, o AutoGen enfatiza a padronização, tornando-o ideal para casos de uso específicos e bem definidos nos quais a confiabilidade e a integração perfeita com o ecossistema Microsoft são cruciais. Isso o torna um dos melhores frameworks de agentes de IA para desenvolvedores que buscam eficiência e consistência. Para uma análise mais aprofundada sobre o AutoGen e suas capacidades, você pode consultar este artigo de pesquisa: AutoGen: Habilitando Aplicações LLM da Próxima Geração com Conversação Multi-Agent.

Recursos Principais:

• Geração de Código Automatizada: Aproveita LLMs para gerar código, modelos e processos, reduzindo o esforço manual.
• Conversação Multi-Agent: Facilita a comunicação assíncrona e a colaboração entre agentes especializados.
• Integração com o Ecossistema Microsoft: Projetado para integração perfeita com ferramentas e serviços Microsoft.
• Design Amigável: Acessível para desenvolvedores com diferentes níveis de expertise em IA.

Casos de Uso:

• Desenvolvimento de Software Automatizado: Geração de trechos de código, scripts de teste e configurações de implantação.
• Sistemas de Diálogo Dinâmicos: Criação de agentes que participam de conversas de múltiplas interações e invocação de ferramentas em tempo real.
• Pesquisa e Desenvolvimento: Automação de estruturas experimentais e fluxos de trabalho de análise de dados.

Exemplo de Cenário:
Considere um cenário em que uma equipe de desenvolvimento de software precisa prototipar rapidamente um novo recurso. Um agente alimentado pelo AutoGen poderia ser encarregado de gerar a estrutura de código inicial, escrever testes unitários e até sugerir configurações de implantação. Os agentes poderiam então engajar em uma conversa simulada para refinar o código com base no feedback, demonstrando a capacidade do AutoGen de automatizar ciclos de desenvolvimento complexos e solidificando sua posição entre os melhores frameworks de agentes de IA para prototipagem rápida.

4. Semantic Kernel: Conectando IA e Código Tradicional

Semantic Kernel, um SDK de código aberto da Microsoft, oferece uma abordagem única ao integrar grandes modelos de linguagem (LLMs) com linguagens de programação convencionais, como C#, Python e Java. Este framework capacita os desenvolvedores a combinar o poder da IA com bases de código existentes, facilitando a construção de aplicações inteligentes que aproveitam tanto as capacidades da IA quanto as práticas tradicionais de desenvolvimento de software. O Semantic Kernel é particularmente valioso para cenários onde a IA precisa ser incorporada em aplicações existentes ou quando novas aplicações requerem uma mistura de IA e lógica de negócios. Sua flexibilidade permite que os desenvolvedores utilizem suas linguagens de programação preferidas e se integrem a vários modelos e serviços de IA, tornando-o uma ferramenta versátil para diversos casos de uso. Isso o torna um dos melhores frameworks de agentes de IA para empresas que buscam infundir IA em seus sistemas estabelecidos. É ideal para construir recursos com IA, como chatbots inteligentes, ferramentas de geração de conteúdo ou soluções de análise de dados diretamente dentro de aplicações empresariais existentes. Para mais detalhes sobre o Semantic Kernel, visite a documentação oficial: Documentação do Microsoft Semantic Kernel.

Recursos Principais:

• Suporte a Várias Linguagens: Integra-se com C#, Python e Java, permitindo que os desenvolvedores trabalhem na linguagem de sua preferência.
• Arquitetura Baseada em Habilidades: Organiza capacidades de IA em "habilidades" reutilizáveis que podem ser combinadas para formar planos complexos.
• Preparação para Empresas: Foca em segurança, conformidade e integração perfeita com os serviços Azure.

Casos de Uso:

• Automação Inteligente: Automatizando tarefas dentro de sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM).
• Geração de Conteúdo: Criando conteúdo dinâmico para marketing, documentação ou comunicações internas.
• Análise de Dados: Aprimorando o processamento de dados e a geração de insights integrando modelos de IA com pipelines de dados existentes.

Cenário Exemplo:
Considere uma instituição financeira que deseja automatizar a análise de relatórios de mercado. Com o Semantic Kernel, os desenvolvedores podem criar um agente de IA que lê notícias financeiras, extrai a sensação-chave e gera um relatório resumido. Esse agente pode ser integrado diretamente em seus aplicativos existentes em C# ou Python, permitindo que analistas financeiros acessem rapidamente insights impulsionados por IA sem sair de seu ambiente familiar. Isso demonstra por que o Semantic Kernel é considerado um dos melhores frameworks de agentes de IA para integração empresarial.

5. Agentes Atômicos: AI Modular e Leve

Agentes Atômicos é um framework leve, baseado em Python, projetado para construir agentes de IA modulares e escaláveis. Sua filosofia central gira em torno da simplicidade e da composição, permitindo que os desenvolvedores construam agentes combinando componentes menores e independentes. Essa abordagem modular simplifica significativamente o desenvolvimento, teste e manutenção de sistemas complexos de IA. Agentes Atômicos são particularmente atraentes para pesquisadores e desenvolvedores que preferem uma abordagem minimalista para o desenvolvimento de agentes de IA. Sua simplicidade reduz a curva de aprendizado, facilitando a prototipagem rápida, enquanto sua compostibilidade promove a reutilização e manutenção do código. Isso o torna uma excelente escolha para construir sistemas experimentais de IA ou integrar capacidades de IA em projetos existentes em Python com mínima sobrecarga. Para aqueles que valorizam flexibilidade e controle granular sobre suas implementações de agentes de IA, Agentes Atômicos se destacam como um dos melhores frameworks de agentes de IA.

Principais Recursos:

• Modularidade: Permite que os agentes sejam construídos a partir de componentes pequenos, independentes e reutilizáveis.
• Simplicidade: Projetado para facilidade de uso e uma baixa curva de aprendizado, promovendo desenvolvimento rápido.
• Baseado em Python: Aproveita o ecossistema Python, tornando-o acessível a uma ampla gama de desenvolvedores.

Casos de Uso:

• Automação de Processamento de Dados: Criando agentes para limpeza, transformação e análise automatizadas de dados.
• Tomada de Decisão Inteligente: Desenvolvendo agentes que tomam decisões autônomas com base em entradas e regras específicas.
• Ambientes com Recursos Limitados: Ideal para implantar agentes de IA em dispositivos de borda ou sistemas com recursos computacionais limitados.

Cenário Exemplo:
Considere uma pequena startup desenvolvendo um assistente pessoal de finanças impulsionado por IA. Com Agentes Atômicos, eles poderiam construir um agente modular onde um componente lida com a categorização de transações, outro analisa padrões de gastos e um terceiro fornece conselhos de orçamento personalizados. Cada componente pode ser desenvolvido e testado de forma independente, garantindo robustez e permitindo atualizações fáceis. Essa modularidade e eficiência tornam os Agentes Atômicos um dos melhores frameworks de agentes de IA para desenvolvimento ágil e tarefas especializadas.

6. CrewAI: Orquestração Colaborativa de Múltiplos Agentes

CrewAI é um poderoso framework projetado para orquestrar agentes autônomos e de interpretação de papéis. Ele permite que os desenvolvedores criem sistemas multi-agentes sofisticados, onde cada agente é atribuído a um papel específico, objetivos e um conjunto de ferramentas, permitindo-lhes colaborar efetivamente para atingir um objetivo comum. Essa abordagem é particularmente eficaz para dividir tarefas complexas em sub-tarefas menores e gerenciáveis, com cada agente contribuindo com sua especialização. O CrewAI se destaca em cenários que exigem colaboração e coordenação intrincadas entre várias entidades de IA. Seus pontos fortes residem na capacidade de definir claramente papéis e responsabilidades para cada agente, simplificando o desenvolvimento de fluxos de trabalho complexos e seu suporte para tomada de decisão autônoma, permitindo que os agentes se adaptem a condições em mudança. Isso torna o CrewAI uma escolha ideal para construir soluções de automação inteligente, como sistemas avançados de suporte ao cliente, pipelines de criação de conteúdo dinâmico ou assistentes de pesquisa abrangentes. Para desenvolvedores que visam construir sistemas de IA altamente colaborativos, o CrewAI é, sem dúvida, um dos melhores frameworks de agentes de IA.

Principais Recursos:

• Agentes Baseados em Papéis: Atribui papéis, objetivos e ferramentas distintas a agentes individuais para tarefas especializadas.
• Fluxos de Trabalho Colaborativos: Facilita a interação e cooperação sem costura entre vários agentes.
• Tomada de Decisão Autônoma: Permite que os agentes tomem decisões independentes e se adaptem a ambientes dinâmicos.
• Módulos de Memória Integrados: Suporta gerenciamento avançado de memória para que os agentes mantenham contexto e aprendam ao longo do tempo.

Casos de Uso:

• Criação de Conteúdo Automatizada: Uma equipe de agentes (por exemplo, um pesquisador, um escritor e um editor) colaborando para gerar artigos ou relatórios.
• Resolução de Problemas Complexos: Dividindo grandes problemas multifacetados em partes menores, com cada agente abordando um aspecto específico.
• Automação de Processos de Negócios: Automatizando fluxos de trabalho empresariais de ponta a ponta que requerem várias etapas e diferentes tipos de especialização.

Cenário de Exemplo:
Imagine uma agência de marketing que precisa gerar uma série de posts de blog sobre um tópico específico. Com o CrewAI, você poderia montar uma

equipe de agentes: um 'Agente Pesquisador' para reunir informações, um 'Agente Escritor' para redigir o conteúdo e um 'Agente Editor' para refinar e revisar. Essa abordagem colaborativa, gerida pelo CrewAI, garante um resultado de alta qualidade e acelera significativamente o processo de geração de conteúdo, tornando-se uma das melhores estruturas de agentes de IA para aplicações de IA baseadas em equipe.

7. Rasa: O Especialista em IA Conversacional

Rasa é uma estrutura de IA conversacional de código aberto que capacita os desenvolvedores a construir chatbots e assistentes de voz altamente inteligentes e conscientes do contexto. Ela fornece um conjunto abrangente de ferramentas para compreensão de linguagem natural (NLU), gerenciamento de diálogos e integração perfeita com vários canais de mensagens. A arquitetura modular do Rasa permite extensa personalização e extensão, tornando-a uma escolha flexível para diversas aplicações de IA conversacional. Ela se destaca em cenários onde uma compreensão profunda da intenção e do contexto do usuário é crucial para uma interação eficaz. Suas robustas capacidades de NLU garantem a interpretação precisa da entrada do usuário, enquanto seu flexível sistema de gerenciamento de diálogos pode lidar com conversas complexas e de múltiplas etapas. Isso torna o Rasa uma solução ideal para construir chatbots sofisticados para atendimento ao cliente, assistentes virtuais ou sistemas de resposta de voz interativa (IVR). Para empresas com requisitos específicos de privacidade e segurança de dados ou aquelas que preferem implantação local, o Rasa se destaca como uma das melhores estruturas de agentes de IA para IA conversacional.

Principais Recursos:

• Compreensão de Linguagem Natural (NLU): Interpreta com precisão a entrada do usuário e extrai entidades e intenções.
• Gerenciamento de Diálogo: Gerencia o fluxo conversacional, contexto e estado para interações complexas.
• Código Aberto e Extensível: Permite total personalização e integração com outros sistemas.
• Suporte Multi-Canal: Implanta chatbots em várias plataformas como sites, aplicativos de mensagens e interfaces de voz.

Casos de Uso:

• Automação de Atendimento ao Cliente: Construindo chatbots inteligentes para lidar com consultas de clientes, fornecer suporte e resolver problemas.
• Assistentes Virtuais: Criando assistentes personalizados para vários domínios, desde saúde até finanças.
• Resposta de Voz Interativa (IVR): Desenvolvendo sistemas habilitados para voz para interações telefônicas automatizadas.

Cenário de Exemplo:
Um provedor de saúde deseja construir um chatbot que possa responder a perguntas de pacientes sobre sintomas, agendar consultas e fornecer informações sobre condições médicas. Usando o Rasa, eles podem treinar o modelo de NLU para entender a terminologia médica e as consultas dos pacientes, e projetar fluxos de diálogo para guiar os pacientes durante o processo de agendamento. Isso garante uma experiência tranquila e eficiente para o paciente, destacando o Rasa como uma das melhores estruturas de agentes de IA para construir IA conversacional específica de domínio.

8. Agentes de Transformers da Hugging Face: NLP em Seu Núcleo

Os Agentes de Transformers da Hugging Face são uma estrutura que aproveita a popular biblioteca Transformers da Hugging Face para construir agentes de IA com um forte foco em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Ela fornece uma API de alto nível que simplifica a criação de agentes capazes de realizar várias funções de NLP, incluindo geração de texto, resumo e resposta a perguntas. A estrutura se integra perfeitamente com modelos de Transformers pré-treinados, permitindo que os desenvolvedores construam rapidamente agentes de IA poderosos sem exigir extensa experiência em aprendizado de máquina. Isso a torna particularmente útil para desenvolvedores que desejam criar agentes de IA especializados em tarefas relacionadas à linguagem. Sua principal força reside em seu acesso direto à vasta coleção de modelos pré-treinados dentro do ecossistema Hugging Face, simplificando significativamente o desenvolvimento de agentes de IA impulsionados por NLP. Isso a posiciona como uma das melhores estruturas de agentes de IA para aplicações que precisam entender e gerar linguagem humana, como ferramentas de criação de conteúdo, sistemas de análise de sentimentos ou serviços de tradução de idiomas.

Principais Recursos:

• Integração de Modelo Transformer: Acesso direto a uma vasta biblioteca de modelos Transformer pré-treinados para várias tarefas de NLP.
• API de Alto Nível: Simplifica o desenvolvimento de agentes de IA focados em NLP.
• Agentes Específicos para Tarefas: Criação fácil de agentes para geração de texto, resumo, resposta a perguntas e mais.

Casos de Uso:

• Geração de Conteúdo Automatizada: Geração de artigos, textos de marketing ou escrita criativa com base em diretrizes.
• Extração de Informação: Extração de informações-chave de texto não estruturado, como artigos de notícias ou documentos jurídicos.
• Tradução de Linguagem: Construção de agentes que podem traduzir texto entre diferentes idiomas.

Cenário de Exemplo:
Uma empresa de mídia deseja automatizar o processo de resumir artigos de notícias diárias. Com os Agentes Transformers da Hugging Face, eles podem desenvolver um agente que consome feeds de notícias, utiliza um modelo de resumo pré-treinado para condensar os artigos e publica os resumos em um painel interno. Isso reduz significativamente o esforço manual e garante a entrega oportuna de resumos de notícias, tornando-o uma das melhores estruturas de agentes de IA para empresas de mídia e conteúdo.

9. Langflow: Visualizando e Construindo Aplicações LangChain

Langflow serve como um construtor visual de baixo código projetado especificamente para aplicações LangChain. Ele permite que os desenvolvedores criem e implantem fluxos de trabalho complexos do LangChain apenas arrastando e soltando componentes em uma tela intuitiva, eliminando efetivamente a necessidade de codificação extensiva. Essa abordagem visual democratiza o processo de desenvolvimento, tornando-o acessível a um público mais amplo, incluindo indivíduos com experiência limitada em programação. Langflow é particularmente vantajoso para prototipagem rápida e desenvolvimento iterativo de aplicações LangChain. Seus pontos fortes residem em sua interface visual amigável, que simplifica o design e a configuração de fluxos de trabalho intrincados, e sua metodologia de baixo código, que acelera significativamente o ciclo de desenvolvimento. Isso o torna uma escolha ideal para construir aplicações inteligentes que aproveitam as capacidades do LangChain, como chatbots, ferramentas de análise de dados ou soluções de automação, com notável velocidade e eficiência. Para aqueles que priorizam uma implantação rápida e facilidade de uso, Langflow é, sem dúvida, uma das melhores estruturas de agentes de IA.

Principais Recursos:

• Ambiente de Desenvolvimento Visual: Interface de arrastar e soltar para construir aplicações LangChain sem escrever código.
• Prototipagem Rápida: Acelera o desenvolvimento e a iteração de soluções de agentes de IA.
• Reutilização de Componentes: Incentiva o uso de componentes pré-construídos para criação eficiente de fluxos de trabalho.

Casos de Uso:

• Desenvolvimento de Chatbots: Projetar e implantar rapidamente agentes de IA conversacionais com fluxos de diálogo complexos.
• Automação de Pipeline de Dados: Construir visualmente fluxos de trabalho de processamento de dados para agentes de IA.
• Desenvolvimento de Prova de Conceito: Construir e testar rapidamente ideias de agentes de IA antes da implementação em grande escala.

Cenário de Exemplo:
Um gerente de produto com experiência limitada em programação deseja construir uma ferramenta interna simples que resuma o feedback dos clientes de várias fontes. Usando Langflow, eles podem conectar visualmente componentes para ingestão de dados, resumo de texto (usando um modelo LangChain) e geração de saída. Isso permite que eles criem rapidamente um protótipo funcional, demonstrando o poder do Langflow como uma das melhores estruturas de agentes de IA para não desenvolvedores e experimentação rápida.

10. OpenAI Agents SDK: Kit de Ferramentas Oficial para Modelos OpenAI

O OpenAI Agents SDK é uma adição recente ao cenário das estruturas de agentes de IA, fornecendo um conjunto de ferramentas estruturadas para construir agentes que aproveitam as poderosas capacidades da OpenAI. Ele simplifica o processo de criação de agentes que podem raciocinar, planejar e interagir com APIs externas ou funções. Ao oferecer um tempo de execução de agente especializado e uma API simples para atribuir funções, ferramentas e gatilhos, a OpenAI visa aprimorar a orquestração de múltiplos passos ou múltiplos agentes. Embora ainda esteja em evolução, os desenvolvedores apreciam seu estilo de solicitação familiar e a integração nativa com os pontos de extremidade dos modelos da OpenAI. Se você já está profundamente investido no ecossistema da OpenAI e busca uma solução oficialmente suportada para implantar agentes utilizando modelos como GPT-4o ou GPT-3, o OpenAI Agents SDK é um excelente ponto de partida. Isso o torna uma das melhores estruturas de agentes de IA para aqueles comprometidos com a tecnologia da OpenAI.

Principais Recursos:

• Integração Nativa com OpenAI: Conecta-se perfeitamente com os modelos de linguagem e APIs da OpenAI.
• Desenvolvimento Estruturado de Agentes: Fornece um quadro claro para definir funções, ferramentas e gatilhos de agentes.
• Orquestração Simplificada: Facilita o gerenciamento de fluxos de trabalho de múltiplos passos e múltiplos agentes.

Casos de Uso:

• Geração de Conteúdo Automatizada: Criar agentes que geram texto, código ou conteúdo criativo de alta qualidade usando modelos da OpenAI.
• Assistentes Inteligentes: Construir assistentes virtuais sofisticados que podem realizar tarefas complexas interagindo com várias ferramentas.
• Análise e Interpretação de Dados: Aproveitar as capacidades da OpenAI para analisar dados, extrair insights e gerar relatórios.

Cenário de Exemplo:
Uma agência de criação de conteúdo deseja automatizar a geração de textos de marketing para várias campanhas. Usando o OpenAI Agents SDK, eles podem construir um agente que recebe um resumo, gera múltiplas variações de texto usando GPT-4o e, em seguida, as refina com base em critérios predefinidos. Este agente também pode interagir com ferramentas externas para verificar plágio ou otimizar para SEO. Isso demonstra o poder do SDK em automatizar tarefas criativas, solidificando seu lugar entre os melhores frameworks de agentes de IA para aplicações orientadas a conteúdo.

11. Smolagents: O Minimalista Centrado em Código

Os Smolagents da Hugging Face oferecem uma abordagem radicalmente simples e centrada em código para construir agentes de IA. Em vez de depender de prompts complexos de múltiplas etapas ou de uma orquestração intrincada, os Smolagents estabelecem um loop mínimo onde o agente escreve e executa código para alcançar um objetivo determinado. Este framework é ideal para cenários onde um pequeno agente autocontido é necessário para chamar bibliotecas Python ou realizar cálculos rápidos sem a sobrecarga de construir todo um Grafo Acíclico Direcionado (DAG) ou um fluxo de conversa multiagente. O principal ponto de venda dos Smolagents é seu minimalismo: os desenvolvedores podem definir algumas linhas de configuração e permitir que o modelo determine como interagir com as ferramentas ou bibliotecas escolhidas. Se você valoriza uma configuração rápida e gosta de observar sua IA gerar código Python em tempo real, os Smolagents oferecem uma solução elegante. Ele lida com o prompting no estilo “ReAct” nos bastidores, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no objetivo do agente em vez das complexidades de seus passos de raciocínio. Isso o torna um dos melhores frameworks de agentes de IA para desenvolvedores que preferem uma abordagem prática e orientada a código.

Principais Características:

• Geração e Execução de Código: Agentes podem escrever e executar código Python para realizar tarefas.
• Design Minimalista: Configuração e instalação simples para desenvolvimento rápido.
• Prompting no Estilo ReAct: Lida com raciocínio e geração de ações internamente.

Casos de Uso:

• Scripting Automatizado: Geração e execução de scripts para manipulação de dados, administração de sistemas ou raspagem web.
• Cálculos Rápidos: Realização de cálculos complexos ou tarefas de análise de dados em tempo real.
• Sistemas de IA Experimentais: Prototipagem rápida e teste de novas ideias de agentes de IA.

Cenário Exemplar:
Um cientista de dados precisa analisar rapidamente um novo conjunto de dados. Em vez de escrever manualmente um script Python, ele poderia usar Smolagents para criar um agente de IA que gera e executa o código necessário para carregar os dados, realizar análise estatística e visualizar os resultados. Isso acelera significativamente o processo de análise exploratória de dados, demonstrando por que os Smolagents são considerados um dos melhores frameworks de agentes de IA para tarefas intensivas em código.

12. Agentes LlamaIndex: IA Centrada em Dados para Recuperação de Conhecimento

O LlamaIndex, inicialmente conhecido por suas soluções de geração aumentada por recuperação (RAG), evoluiu para incluir poderosas capacidades semelhantes a agentes para encadear consultas e incorporar fontes de conhecimento externas. Os agentes LlamaIndex se destacam quando o principal requisito é recuperar dados de armazenamentos locais ou externos e sintetizar essas informações em respostas ou ações coerentes. O framework fornece ferramentas de alta qualidade para indexar dados, dividir textos e conectar grandes modelos de linguagem (LLMs) com bases de conhecimento, estendendo sua abordagem centrada em dados para a camada de agentes. Se suas tarefas dependem fortemente de dados—como perguntas e respostas sobre documentos privados, resumir grandes repositórios ou construir agentes de busca especializados—os agentes LlamaIndex podem ser exatamente o que você precisa. A experiência de desenvolvimento é intuitiva, especialmente para aqueles que já estão familiarizados com o LlamaIndex para recuperação, e ele se emparelha efetivamente com outros frameworks focados em orquestração. Isso faz dele um dos melhores frameworks de agentes de IA para aplicações intensivas em dados.

Principais Características:

• Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Especializa-se em buscar e integrar dados externos nas respostas de LLM.
• Indexação e Divisão de Dados: Organiza e processa eficientemente grandes conjuntos de dados para recuperação rápida.
• Integração com Base de Conhecimento: Conecta LLMs com várias fontes de conhecimento de maneira fluida.

Casos de Uso:

• Busca Empresarial: Construção de agentes de busca inteligentes que podem consultar documentos e bancos de dados internos.
• Suporte ao Cliente: Criação de agentes que fornecem respostas precisas, recuperando informações de manuais de produtos ou FAQs.
• Pesquisa e Análise: Automatização do processo de coleta e síntese de informações a partir de grandes volumes de texto.
  Uma firma de advocacia precisa de um agente de IA que possa rapidamente encontrar precedentes relevantes e jurisprudências em seu extenso repositório de documentos internos. Usando o LlamaIndex Agents, eles podem indexar seus documentos legais, permitindo que o agente de IA recupere informações específicas de forma eficiente com base em consultas em linguagem natural. Isso reduz significativamente o tempo de pesquisa e melhora a precisão, tornando os LlamaIndex Agents um dos melhores frameworks de agente de IA para profissões intensivas em conhecimento.

13. Strands Agents SDK: Pronto para Produção e Independente de Modelo

O Strands Agents SDK é um framework de agente independente de modelo projetado para estar pronto para produção, oferecendo suporte a múltiplos provedores de modelos, incluindo Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI, Ollama, entre outros, via LiteLLM. Ele enfatiza capacidades robustas de raciocínio e uso de ferramentas, tornando-o adequado para a implementação de agentes em ambientes do mundo real. O framework prioriza ferramentas de observabilidade, rastreamento e avaliação de primeira classe, que são cruciais para monitorar e depurar agentes em produção. Esse foco em confiabilidade, escalabilidade e observabilidade torna o Strands Agents SDK um forte concorrente para aplicações empresariais. Se sua organização precisa de um framework flexível que possa se integrar a vários provedores de modelo e garantir desempenho consistente em produção, o Strands Agents SDK é uma excelente escolha. É um dos melhores frameworks de agente de IA para aplicações críticas, onde a estabilidade e o desempenho são fundamentais.

Principais Recursos:

• Independente de Modelo: Suporta uma ampla gama de provedores de LLM, oferecendo flexibilidade na escolha do modelo.
• Pronto para Produção: Construído com recursos como observabilidade, rastreamento e avaliação para um deploy confiável.
• Raciocínio e Uso de Ferramentas: Permite que agentes realizem raciocínios complexos e interajam com ferramentas externas.

Casos de Uso:

• Automação Empresarial: Implantação de agentes de IA para processos de negócios críticos que requerem alta confiabilidade.
• Implantações Multi-Nuvem: Construção de agentes que podem operar em diferentes ambientes de nuvem e aproveitar vários serviços de IA.
• Monitoramento de Desempenho: Utilização de ferramentas de observabilidade integradas para acompanhar o desempenho do agente e depurar problemas em tempo real.

Cenário de Exemplo:
Uma grande empresa de serviços financeiros precisa implantar um agente de IA que monitore o sentimento do mercado e execute negociações com base em regras pré-definidas. Este agente deve ser altamente confiável e auditável. Com o Strands Agents SDK, a empresa pode construir um agente que se integra a vários provedores de dados financeiros e LLMs, garantindo que opere de forma consistente em diferentes ambientes. Os recursos prontos para produção do SDK permitem monitoramento contínuo e depuração rápida, tornando-o um dos melhores frameworks de agente de IA para aplicações financeiras de alto risco.

14. Pydantic AI Agents: Garantindo a Integridade dos Dados em Fluxos de Trabalho de IA

Os Pydantic AI Agents combinam as robustas capacidades de validação e serialização de dados do Pydantic com funcionalidades de agente de IA. Este framework é particularmente bem adaptado para desenvolvedores que precisam construir agentes que lidam com dados estruturados e garantem a integridade dos dados ao longo do fluxo de trabalho do agente. Ao aproveitar os poderosos recursos de modelagem de dados do Pydantic, os desenvolvedores podem definir esquemas de dados claros para entradas, saídas e estados internos do agente, o que é crucial para manter a qualidade e a consistência dos dados. Se seu agente de IA precisa processar, gerar ou validar dados estruturados, os Pydantic AI Agents podem ser uma ferramenta inestimável. É especialmente útil em cenários onde a qualidade e a consistência dos dados são fundamentais, como na construção de agentes para análise financeira, processamento de documentos legais ou gerenciamento de dados científicos. Isso o torna um dos melhores frameworks de agente de IA para aplicações sensíveis a dados.

Principais Recursos:

• Validação de Dados: Garante que os dados estejam em conformidade com esquemas predefinidos, prevenindo erros e inconsistências.
• Serialização de Dados: Facilita a conversão de dados entre diferentes formatos.
• Manipulação de Dados Estruturados: Otimiza o processamento e a geração de informações estruturadas dentro
  Uma instituição de pesquisa está coletando grandes quantidades de dados experimentais de vários sensores. Para garantir a integridade e a consistência desses dados antes de serem utilizados para análise, é possível implantar um Agent AI Pydantic. Este agente validaria automaticamente os dados recebidos em relação a um esquema predefinido, sinalizaria quaisquer incoerências e, em seguida, processaria os dados limpos para uma análise posterior. Isso garante que os modelos de IA downstream recebam entradas confiáveis, fazendo dos Agents AI Pydantic uma das melhores estruturas para agentes de IA para pesquisas científicas intensivas em dados.

Resumo da Comparação

Estrutura	Filosofia Central	Melhor Para	Principais Recursos	Curva de Aprendizado	Casos de Uso
LangChain	Fluxos de trabalho baseados em grafos	Tarefas complexas e multi-etapas com controle preciso sobre ramificações e tratamento de erros	Arquitetura de grafo acíclico dirigido (DAG), integração com ferramentas LangChain	Moderada	Decomposição de tarefas, ramificação paralela, injeção de lógica personalizada
OpenAI Agents SDK	Conjunto de ferramentas estruturadas para modelos OpenAI	Desenvolvedores imersos na pilha OpenAI que desejam soluções oficialmente suportadas	Runtime de agente especializado, API direta para funções, ferramentas, gatilhos	Baixa	Orquestração multi-etapa ou multi-agente com modelos OpenAI
Smolagents	Abordagem minimalista e centrada em código	Agentes pequenos e independentes que escrevem e executam código	Loop mínimo, prompting estilo ReAct, configuração rápida	Baixa	Compreensões rápidas, chamada a bibliotecas Python, sistemas AI experimentais
CrewAI	Colaboração baseada em papéis entre múltiplos agentes	Sistemas multi-agente que requerem colaboração e coordenação	Abstração em nível superior (Crew), módulos de memória integrados, UX fluida	Moderada	Automatização de processos de negócios, criação de conteúdo, assistentes de pesquisa
AutoGen	Conversação assíncrona entre agentes especializados	Conversas multi-turno, invocação de ferramentas em tempo real, diálogos dinâmicos	Abordagem orientada a eventos, chat em livre formato, comunidade voltada à pesquisa	Moderada	Suporte ao cliente, assistentes interativos, fluxos de trabalho dinâmicos
Semantic Kernel	Orquestração de "habilidades" de IA com linguagens de programação convencionais	Integração de IA em aplicações empresariais existentes, combinando IA com lógica de negócios	Abordagem primeiro .NET, suporta múltiplas linguagens, prontidão para empresas	Moderada	Chatbots inteligentes, geração de conteúdo, soluções de análise de dados
LlamaIndex Agents	Geração aumentada de recuperação com capacidades de agentes	Tarefas intensivas em dados, resposta a perguntas em documentos privados, resumo de grandes repositórios	Ferramentas para indexação de dados, segmentação de texto, ligação de LLM com base de conhecimento	Moderada	Análise financeira, processamento de documentos legais, gestão de dados científicos
Strands Agents	Independente de modelo, pronto para produção	Aplicações de nível empresarial que requerem confiabilidade, escalabilidade, observabilidade	Funciona em qualquer lugar, suporta múltiplos provedores de modelos, observabilidade de primeira classe	Moderada	Aplicativos empresariais críticos, integração com vários provedores de modelo
Pydantic AI Agents	Validação de dados e serialização com capacidades de agente de IA	Agentes que lidam com dados estruturados e garantem a integridade dos dados	Utiliza Pydantic para modelagem de dados, esquemas de dados claros	Baixa	Análise financeira, processamento de documentos legais, gestão de dados científicos

Aprimore Seus Agentes de IA com Scrapeless

Ao construir e implantar poderosos agentes de IA usando essas estruturas de ponta, você frequentemente encontrará a necessidade de extração de dados confiável e eficiente. Os agentes de IA prosperam em dados, e acessar informações limpas e estruturadas da web é crucial para seu desempenho. É aqui que o Scrapeless entra. Scrapeless é um serviço robusto projetado para simplificar raspagem da web e extração de dados, fornecendo aos seus agentes de IA os dados de alta qualidade que precisam para operar efetivamente. Quer seus agentes necessitem de dados de mercado em tempo real, inteligência competitiva ou conteúdo para análise, o Scrapeless oferece uma solução integrada para alimentá-los com informações precisas e atualizadas. Ao integrar o Scrapeless em seus fluxos de trabalho de agentes de IA, você pode aprimorar significativamente suas capacidades, permitindo que tomem decisões mais informadas e entreguem resultados superiores. Considere como um agente LangChain poderia usar o Scrapeless para reunir análises de produtos para análise de sentimento, ou como um agente AutoGen poderia puxar relatórios financeiros para insights de mercado automatizados. O Scrapeless capacita seus agentes de IA a alcançarem todo seu potencial, fornecendo-lhes os dados de que precisam, exatamente quando precisam.

Para saber mais sobre como o Scrapeless pode potencializar seus agentes de IA, visite Scrapeless.

Conclusão

Escolher a estrutura certa de agente de IA é uma decisão crucial que impacta significativamente o sucesso e a escalabilidade de seus projetos de IA. Como exploramos, cada estrutura oferece vantagens distintas, atendendo a diversas necessidades — desde colaborações complexas de múltiplos agentes e tarefas profundas de PLN até validação de dados robusta e integração perfeita com sistemas existentes. O cenário do desenvolvimento de agentes de IA é dinâmico, com avanços contínuos ampliando os limites do que é possível. Ao avaliar cuidadosamente os requisitos específicos do seu projeto, a expertise técnica de sua equipe e os objetivos de longo prazo de suas iniciativas de IA, você pode selecionar a estrutura que melhor se alinha à sua visão. Lembre-se de considerar fatores como facilidade de uso, escalabilidade, capacidades de integração, suporte da comunidade e o problema específico que você deseja resolver. As estruturas discutidas neste guia — LangChain, AgentFlow, AutoGen, Semantic Kernel, Atomic Agents, CrewAI, Rasa, Hugging Face Transformers Agents, Langflow, OpenAI Agents SDK, Smolagents, LlamaIndex Agents, Strands Agents SDK e Pydantic AI Agents — fornecem uma base sólida para construir a próxima geração de aplicações inteligentes. Ao aproveitar essas ferramentas poderosas, você pode acelerar seu processo de desenvolvimento, criar agentes de IA mais robustos e inteligentes e, em última análise, impulsionar a inovação dentro de sua organização. Abrace o futuro da IA com confiança, equipado com o conhecimento para escolher as melhores estruturas de agentes de IA para suas necessidades.

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Perguntas Frequentes (FAQs)

P: O que é uma estrutura de agente de IA?

R: Uma estrutura de agente de IA é uma biblioteca de software ou plataforma que fornece ferramentas, componentes e abstrações para simplificar o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de agentes de IA. Essas estruturas ajudam os desenvolvedores a construir agentes que podem raciocinar, planejar e executar tarefas de forma autônoma.

P: Por que devo usar uma estrutura de agente de IA?

R: As estruturas de agente de IA tornam o processo de desenvolvimento mais eficiente, fornecendo componentes prontos para tarefas comuns, como engenharia de prompt, integração de ferramentas, gerenciamento de memória e orquestração. Elas ajudam a reduzir o tempo de desenvolvimento, melhorar a qualidade do código e tornam mais fácil a construção de aplicações de IA escaláveis e mantíveis.

P: Quais são as considerações-chave ao escolher uma estrutura de agente de IA?

R: Ao escolher uma estrutura de agente de IA, considere fatores como: o caso de uso específico e os requisitos do seu projeto, a filosofia central e a abordagem arquitetônica da estrutura, sua facilidade de uso e curva de aprendizado, suas capacidades de integração com outras ferramentas e serviços, seu suporte da comunidade e documentação, e suas características de escalabilidade e desempenho.

P: Posso combinar diferentes estruturas de agente de IA?

R: Sim, em muitos casos, você pode combinar diferentes estruturas de agente de IA ou usá-las em conjunto com outras bibliotecas. Por exemplo, o LangGraph estende o LangChain, e os agentes LlamaIndex podem ser usados com outras estruturas de orquestração. A natureza modular de muitas estruturas permite flexibilidade na construção de soluções híbridas.

P: Como posso depurar e avaliar agentes de IA construídos com essas estruturas?

R: Depurar e avaliar agentes de IA pode ser desafiador devido à sua natureza autônoma. Ferramentas como Langfuse fornecem capacidade de observabilidade e rastreamento que ajudam você a monitorar o comportamento do agente, rastrear o uso de tokens e depurar problemas em produção. Muitas estruturas também oferecem recursos de registro e depuração integrados para auxiliar no processo de desenvolvimento.