No desenvolvimento atual de soluções de Inteligência Artificial (IA), ferramentas no-code e low-code que permitem criar agentes inteligentes sem precisar programar do zero, são cada vez mais comuns. Essas plataformas oferecem interfaces visuais ou orientadas por linguagem natural para construir fluxos lógicos, integrações com serviços e até aplicações completas, tornando a criação de Agentes de IA e aplicações em geral, acessível a profissionais sem conhecimento em programação de computadores. Embora seja bem menos flexível, é uma boa opção para construir fluxos rápidos e simples.

Preparamos uma incrível sequência de 7 posts, voltados a profissionais de tecnologia, onde vamos explorar as principais plataformas no-code/low-code para construir Agentes de IA e aplicações, incluindo n8n, LangFlow, Lovable, Bubble, Pipedream e Make, discutindo suas características técnicas, vantagens, desvantagens, comparação com o desenvolvimento tradicional, custos, infraestrutura necessária, casos de uso e limitações atuais.

Vamos começar com a Parte 1. Boa leitura.

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O Que Exatamente é Um Agente de IA?

Em sua essência, um Agente de IA é um programa de software projetado para interagir com seu ambiente, coletar informações e utilizar dados para tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma, visando atingir metas predeterminadas. Enquanto os humanos definem os objetivos, o agente escolhe de forma independente as melhores ações para alcançá-los.

O funcionamento de um agente pode ser compreendido através de três pilares fundamentais :

Percepção: O agente coleta dados sobre seu ambiente por meio de sensores (no caso de robôs), APIs (para interações digitais) ou entradas do usuário (como consultas em um chatbot). 

Raciocínio: Este é o “cérebro” do agente. Ele processa os dados percebidos, aplica lógica, identifica padrões e planeja uma sequência de ações para atingir seu objetivo. Um agente de atendimento ao cliente pode analisar a pergunta de um usuário, pesquisar em uma base de conhecimento interna e formular uma resposta coerente.

Ação: Com base no raciocínio, o agente executa tarefas no ambiente. Isso pode ser uma ação digital, como enviar um e-mail, atualizar um banco de dados ou acionar outro processo, ou uma ação física, como mover o braço de um robô.

Pense em um “agente de negociação” no mercado financeiro, que analisa dados de mercado em tempo real para tomar decisões de compra e venda ou um “agente de central de atendimento” que guia um cliente por um processo de solução de problemas de ponta a ponta, decidindo de forma autônoma quando é necessário escalar para um atendente humano.

No-Code e Low-Code Para a Criação de IA

As plataformas no-code e low-code surgiram como uma resposta à crescente demanda por desenvolvimento de software e à escassez de profissionais especializados. Elas oferecem abordagens distintas para a criação de aplicações.

No-Code: Como o nome sugere, essas plataformas permitem que usuários sem nenhum conhecimento de programação criem aplicações funcionais. Utilizando interfaces visuais de arrastar e soltar (drag-and-drop) e modelos pré-configurados, profissionais de negócios, marketing ou RH podem construir suas próprias ferramentas, como sites, protótipos e aplicativos simples. O foco principal do no-code é a democratização, tornando a tecnologia acessível a todos.

Low-Code: Esta abordagem visa reduzir a quantidade de código manual necessário, mas não o elimina completamente. Plataformas low-code são direcionadas a desenvolvedores e usuários com conhecimento técnico básico, oferecendo componentes visuais para acelerar o desenvolvimento, mas permitindo a inserção de código personalizado para funcionalidades complexas, integrações específicas e otimizações de performance. O foco do low-code é a aceleração e a produtividade dos desenvolvedores.

Para a criação de Agentes de IA, essa distinção é fundamental. Uma plataforma no-code pode ser ideal para criar um chatbot simples de perguntas e respostas, enquanto uma plataforma low-code será necessária para orquestrar um fluxo de trabalho multi-agente que interage com múltiplos sistemas legados e executa lógica de negócios complexa.

A Sinergia Perfeita: Por Que Agentes e Plataformas Visuais se Combinam Tão Bem?

A natureza de um Agente de IA, baseada no ciclo de “perceber, raciocinar, agir”, é intrinsecamente um fluxo de trabalho. As plataformas visuais, com seus editores baseados em nós (nodes) e fluxogramas, oferecem uma representação natural e intuitiva desses processos. Conectar um “nó de gatilho” (percepção) a um “nó de IA” (raciocínio) e, em seguida, a um “nó de ação” (como enviar um e-mail) espelha perfeitamente a arquitetura de um agente.

Essa sinergia permite a prototipagem e o desenvolvimento rápidos de ideias. No entanto, a verdadeira magia dessa combinação reside em um nível mais profundo de abstração.

As plataformas no-code e low-code para IA não se limitam a fornecer uma interface visual para a lógica do fluxo. Elas abstraem a complexidade inerente à interação com os componentes de IA. Em vez de o desenvolvedor ter que gerenciar manualmente chamadas de API para um Large Language Model (LLM), formatar prompts complexos, lidar com o armazenamento de memória de conversação ou configurar a conexão com um banco de dados vetorial para Retrieval-Augmented Generation (RAG), a plataforma oferece “blocos” ou “nós” pré-construídos que encapsulam essa funcionalidade. Existem nós como “OpenAI Chat Model”, “AI Agent”, “Simple Memory” ou “RAG Chatbot” que cuidam de toda essa “mecânica” da IA nos bastidores. É limitado mas, para casos de uso mais simples, pode ser uma boa opção ao invés de programar a partir do zero.

A implicação disso é uma redução drástica na barreira de entrada. Um desenvolvedor que entende a lógica de negócios de um processo, mas não é um especialista em frameworks como LangChain ou em técnicas avançadas de engenharia de prompt, pode agora construir um Agente de IA totalmente funcional. A plataforma lida com o “como” da tecnologia de IA, permitindo que o criador se concentre no “o quê” e no “porquê”, a estratégia e o valor que o agente entregará ao negócio.

Não existe uma plataforma “perfeita” para todos os cenários. A escolha ideal depende do caso de uso específico, do orçamento, do nível de habilidade técnica da equipe e dos requisitos de infraestrutura e segurança.  Vamos discutir tudo isso na sequência de posts sobre o tema. Acompanhe aqui no Blog da DSA.

Nos próximos posts vamos explorar as principais ferramentas/plataformas No-Code/Low-Code para criar Agentes de IA.

Continuaremos na Parte 2.

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