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Softr – Como criar aplicativos web em 1 dia

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A estatística impressiona: mais de 800.000+ criadores já usam o Softr para lançar portais e ferramentas internas, muitas vezes em menos de 24 horas, sem precisar de código.

Mas o Softr de 2025 não é mais apenas a ferramenta para “sites em cima do Airtable”. Agora, ele é uma plataforma full-stack. Você pode conectá-lo ao Google Sheets para um MVP rápido, ou usar back-ends poderosos como Supabase e Xano para escalar sem limites de registros.

Com os novos “Database AI Agents” e o “AI App Generator”, o Softr se tornou a ponte mais rápida entre uma ideia e um aplicativo de negócios funcional.

Siga 8 passos para definir meta, validar mercado, montar MVP no Softr e publicar hoje mesmo.

O que é Softr (e o que ele NÃO é)?

Softr é a plataforma No-Code mais rápida para criar front-ends (interfaces) responsivos para a web. Ele é especializado em “portais de cliente” e “ferramentas internas”, onde os usuários precisam fazer login para ver e manipular dados.

Como funciona (A lógica de 3 etapas):

  1. Conecte sua Base: Você escolhe onde seus dados vivem. Pode ser uma planilha (Google Sheets), um banco de dados No-Code (Airtable) ou um back-end escalável (Supabase, Xano, Softr Databases).
  2. Arraste Blocos: Na interface visual do Softr, você adiciona “blocos” pré-construídos (como listas, tabelas, gráficos, formulários) e os conecta à sua base de dados.
  3. Configure Permissões: Este é o superpoder do Softr. Você define quem vê o quê, com base no login do usuário (ex: “Clientes só podem ver seus próprios projetos”).

Exemplo: Um “Portal do Aluno” onde cada aluno faz login, vê apenas os cursos que comprou e pode atualizar seu perfil, que salva a informação direto no Airtable ou Supabase.

O que NÃO é: Softr não é a ferramenta ideal para apps móveis nativos (para isso, use FlutterFlow) ou para automações de back-end complexas (para isso, use Make).

O Softr é o caminho mais curto entre uma base de dados e um portal web seguro e funcional.

1. Defina o escopo

como criar aplicativo em apenas 1 dia sem saber programar

O primeiro passo não é sobre o aplicativo; é sobre o problema. Antes de arrastar um único bloco no Softr, você precisa definir claramente o que seu aplicativo resolve e para quem.

Como fazer (O Checklist de Escopo):

  1. Qual o Problema? Seja específico. (Ex: “O time de suporte gasta 3 horas por dia respondendo e-mails sobre o status do pedido”).
  2. Quem é o Usuário? (Ex: “Clientes que fizeram um pedido”).
  3. Qual a Tarefa Principal (o “Job”)? (Ex: “O cliente precisa ver o status do seu pedido em tempo real”).
  4. Qual a Métrica de Sucesso? (Ex: “Reduzir os e-mails de suporte em 50%”).

Exemplo:

  • Problema: Clientes enviam e-mails para ver tutoriais e status da conta.
  • Solução (App): Um portal de clientes (o app) onde o usuário loga e vê o status da conta e uma lista de tutoriais (as tarefas principais).
  • Resultado (Métrica): Redução de e-mails de suporte e aumento de satisfação.

O que você leva: Um escopo claro que funciona como um “filtro”. Se uma funcionalidade não ajuda o usuário a completar a tarefa principal, ela fica de fora do MVP.

Cursos e Formações

2. Conduza pesquisa de mercado e converse com usuários potenciais

Com o escopo definido (Passo 1), você precisa confirmar se o “problema” que você identificou é um problema real para outras pessoas. Esta etapa é crucial para não construir algo que ninguém quer.

Como fazer (A Validação Rápida): O objetivo é validar a dor, não a sua ideia de solução.

  1. Entreviste 5-10 usuários potenciais (stakeholders, clientes, time interno).
  2. Pergunte sobre a frustração atual: “Como você lida com [o problema] hoje? O que mais te irrita nesse processo?”
  3. Pergunte sobre a solução dos sonhos: “Se você tivesse uma varinha mágica, o que a solução ideal faria por você?”
  4. Valide a intenção de pagar: “Se eu construísse algo que fizesse X, Y e Z, isso seria algo pelo qual você pagaria?”

Exemplo: Você acha que o problema é “não ter um portal de clientes”. Após a pesquisa, você descobre que a dor real é “a demora para receber o status do pedido por e-mail”. O portal é a solução, mas a dor validada é a ansiedade pela falta de informação.

3. Visualize o aplicativo Softr em ação

how to use softr​ for app web

Agora que você coletou feedback e identificou os recursos principais, é hora de mapear como seu aplicativo funcionará.

Use lista ou fluxograma rápido → formulário → planilha → página dinâmica. Visual ajuda a não esquecer campos.

Pense na jornada do usuário: “Vou começar criando um formulário para que os usuários enviem informações, que serão transferidas automaticamente para uma planilha.

Os dados da planilha atualizarão então as páginas de perfil dos usuários, acessíveis para certos grupos.”

Essa etapa não exige experiência técnica, apenas um entendimento de como o aplicativo deve funcionar. A interface do Softr é intuitiva e permite mapear processos visualmente.

Portanto, ter um plano geral antes de começar facilitará o processo de construção.

4. Crie wireframes (opcional)

Este passo é opcional e, para o Softr, nossa recomendação é: pule os wireframes estáticos. Não perca tempo desenhando o aplicativo em ferramentas como o Figma.

O Softr é tão rápido que o seu “rascunho” já é o protótipo funcional.

Como fazer (O Protótipo Funcional):

  1. Abra o Softr e escolha um template de ponto de partida.
  2. Arraste os blocos pré-construídos (tabela, lista, formulário) que você mapeou no Passo 3.
  3. Conecte sua fonte de dados (mesmo que seja uma planilha de exemplo com 5 linhas).
  4. Clique em “Publicar” e envie o link para seus usuários-teste.

Risco/limite: Ferramentas de design (Figma) são ótimas para visuais complexos. Mas para um MVP, elas atrasam a validação. Um protótipo funcional no Softr testa a função e o fluxo de dados em tempo real, o que é muito mais valioso.

Essa abordagem é particularmente eficaz se o projeto precisar de aprovação de stakeholders ou testes extensivos.

5. Escolha o Softr como sua ferramenta NoCode

what is softr used for​

Escolher a ferramenta NoCode certa é um passo crucial. Para aplicativos web, o Softr é uma das plataformas mais poderosas, combinando facilidade de uso com funcionalidades robustas.

Portanto, com o Softr, você pode criar aplicativos web que têm uma aparência profissional, sem sacrificar flexibilidade ou personalização.

Por que o Softr se destaca (Critérios 2025):

  1. Back-ends Múltiplos: Este é o diferencial nº 1. Você pode começar com Google Sheets (rápido e grátis), usar Airtable (visual), ou escalar para back-ends robustos como Supabase e Xano sem precisar mudar de front-end.
  2. Permissões Granulares: O Softr é mestre em “grupos de usuários”. Ele facilita a criação de regras de visibilidade (ex: “Clientes só veem seus dados”, “Gerentes veem tudo”).
  3. Segurança e Autenticação: Oferece login seguro (SSO, Google Sign-in, Magic Links) e criptografia de dados, o que é essencial para apps de negócios.
  4. Recursos de IA (Novo): Em 2025, o Softr inclui um “AI App Generator” (para criar o app a partir de um prompt) e “Database AI Agents” (para rodar IA nos seus dados, como resumir ou marcar tags).

Você escolhe o Softr pela sua capacidade de escalar. Você começa simples com Google Sheets e cresce para um back-end de nível empresarial, tudo na mesma plataforma.

6. Crie um Produto Mínimo Viável (MVP) e obtenha feedback

É hora de construir. O objetivo do MVP não é ser bonito, é ser funcional. Você deve focar em fazer o fluxo de dados (Passo 3) funcionar, da forma mais rápida e simples possível, usando sua fonte de dados.

Como fazer (Construindo o MVP em 1 Hora):

  1. Use o AI App Generator: Em 2025, a forma mais rápida é descrever seu app para a IA do Softr, que gera os blocos básicos. (Ou, escolha um template de “Portal de Cliente”).
  2. Conecte sua Fonte de Dados: Conecte o Google Sheets ou Airtable que você preparou.
  3. Configure os Blocos: Adicione os blocos essenciais: um “Formulário” (para entrada de dados), uma “Lista” ou “Tabela” (para exibir os dados) e o bloco de “Login”.
  4. Mapeie os Campos: “Ligue” os campos da sua planilha aos campos dos blocos. (Ex: O campo “Nome” da sua tabela é conectado ao campo “Nome” no Softr).
  5. Publique e Teste: Clique em “Publicar”. Envie o link para os 5-10 usuários que você entrevistou no Passo 2 e peça para eles usarem (e tentarem quebrar) o fluxo.

Exemplo: Você constrói um portal que tem uma página de login e uma página com uma “Lista” dos projetos do cliente. Você pede ao seu usuário-teste: “Consegue fazer login e ver seu projeto?”

O que você leva: Um link publicado e funcional. O feedback que você receber aqui será sobre o fluxo de dados (ex: “o formulário não salvou”), que é muito mais valioso do que feedback sobre cores.

7. Personalize o seu aplicativo com o Softr

app web dev softr

Personalização no Softr não é sobre “cores”. É sobre permissões e lógica. É aqui que seu app deixa de ser um “site” e se torna um “portal” inteligente.

Esta é a etapa onde você define quem vê o quê e quem pode fazer o quê.

Como fazer (As 3 Camadas de Customização):

  1. Identidade Visual: Sim, agora você ajusta o básico: logo, fontes e cores da sua marca.
  2. Permissões (O Essencial): Vá para a seção “Usuários” e crie “Grupos de Usuários” (ex: “Clientes”, “Admins”, “Equipe”).
  3. Visibilidade de Bloco: Em cada bloco da sua página, defina quem pode vê-lo. (Ex: O “Dashboard de Faturamento” só é visível para o grupo “Admins”).
  4. Permissões de Dados: Na sua “Lista” ou “Tabela”, configure a permissão “Usuários logados podem ver apenas os seus próprios registros“.

Exemplo: Dois clientes (A e B) logam no seu app. O Cliente A vê apenas os projetos dele. O Cliente B vê apenas os projetos dele. Você, como Admin, vê todos. Esta é a mágica do Softr.

Aém disso, a flexibilidade do Softr permite melhorias contínuas, então não hesite em fazer ajustes conforme você recebe feedback dos usuários.

8. Lance e teste

Com seu aplicativo personalizado, você está pronto para o lançamento! Antes de disponibilizá-lo para todos os usuários, faça uma última rodada de testes para garantir que tudo funcione conforme o esperado.

Como fazer (O “Upgrade” do Back-end):

  1. Teste (Final): Com o app personalizado (Passo 7), faça um teste final de ponta a ponta. Peça para um “Cliente” (teste) e um “Admin” (teste) usarem o app simultaneamente.
  2. Lance (Conecte o Domínio): Na configuração do Softr, adicione seu domínio profissional (ex: “https://www.google.com/search?q=portal.suaempresa.com”).
  3. Escale (O Pulo do Gato): Seu MVP no Google Sheets ou Airtable está validado e recebendo muitos usuários? Você está percebendo lentidão ou batendo limites de registros?
  4. É hora de escalar. No Softr, você pode trocar sua fonte de dados, mantendo o mesmo front-end. Migre seus dados para o Supabase ou Xano e reconecte os blocos.

Risco/limite: Não comece com o Supabase se você é iniciante. O Softr brilha porque permite que você valide no Google Sheets (fácil e grátis) e escale para o Supabase (robusto) quando tiver tração.

Quando tiver certeza de que seu aplicativo está pronto, lance-o e compartilhe com seu público-alvo. O Softr oferece opções de hospedagem, então você não precisa se preocupar com configurações complicadas.

Além disso, após o lançamento, continue monitorando o feedback dos usuários. Portanto, a vantagem de usar uma das melhores ferramentas NoCode, como é o caso do Softr, é que esse permite fazer ajustes rápidos com base no feedback em tempo real. O que possibilita melhorias contínuas sem ciclos longos de desenvolvimento.

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Neto Camarano

Neto se especializou em Bubble pela necessidade de criar tecnologias de forma rápida e barata para sua startup, desde então vem criando sistemas e automações com IA. No Bubble Developer Summit 2023 foi elencado como um dos maiores mentores de Bubble do mundo. Em Dezembro foi nomeado maior membro da comunidade global de NoCode no NoCode Awards 2023 e primeiro lugar do concurso de melhor aplicativo organizado pela própria Bubble. Hoje Neto tem como foco em criar soluções de Agentes IA e automações usando N8N e Open AI.

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Aprenda a criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

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Papo reto: 2026 vai ser um divisor de águas para quem quer ganhar dinheiro com IA (Inteligência Artificial).
As oportunidades existem, mas nem todas valem o seu tempo, e algumas prometem muito mais do que entregam.

Neste artigo, eu organizei as principais formas de monetizar IA em categorias claras, com prós, contras e o nível real de esforço envolvido.
A ideia aqui é te ajudar a escolher um caminho consciente, sem cair em atalhos ilusórios.

IA aplicada no trabalho como colaborador (carreira e segurança)

Se você já trabalha em uma empresa, aplicar IA no seu dia a dia é uma das formas mais seguras de começar.
Você aprende, experimenta e constrói projetos reais sem abrir mão da estabilidade financeira.

É possível criar automações, agentes e até softwares internos que aumentam eficiência, reduzem custos e geram impacto direto no negócio.
Quando isso acontece, o reconhecimento tende a vir — desde que você gere resultado real, e não apenas “use IA por usar”.

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O ponto de atenção é entender que você não está construindo algo seu.
Mesmo assim, para aprendizado e crescimento profissional, essa é uma das melhores portas de entrada.

IA para gestores e donos de empresas

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Para gestores e donos de empresa, a IA representa talvez a maior oportunidade financeira de 2026.
A maioria das empresas ainda está perdida, sem método, sem estratégia e sem clareza de como aplicar IA nos processos.

Quando bem aplicada, a IA melhora performance, reduz gargalos e acelera resultados em vendas, atendimento e operação.
O desafio está no excesso de ferramentas e na falta de metodologia clara para o time.

Quem conseguir organizar esse caos e aplicar IA com foco em resultado vai capturar muito valor.
Aqui, realmente, existe muito dinheiro na mesa.

Prestação de serviços com IA: visão geral

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A prestação de serviços com IA é um dos caminhos mais rápidos para gerar renda.
Você resolve problemas reais de empresas usando automações, agentes e sistemas inteligentes.

Esse modelo se desdobra em freelancer, freelancer para a gringa, agência e consultoria.
Cada um tem um nível diferente de esforço, retorno e complexidade, mas todos exigem execução.

É aqui que muita gente começa a “fazer a roda girar” de verdade.

Freelancer para a gringa (ganhar em dólar)

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Ser freelancer para a gringa é, sem exagero, uma das melhores opções para ganhar dinheiro com IA.
Os ganhos em dólar ou euro mudam completamente o jogo.

Você continua trocando tempo por dinheiro, mas com um retorno muito maior.
O maior desafio é o começo: conseguir o primeiro projeto e lidar com o idioma, mesmo que em nível básico.

Depois que o primeiro cliente vem, indicações começam a aparecer.
Para quem quer resultado rápido e tem disposição para vender o próprio serviço, esse caminho é forte demais.

Criando uma agência de IA

Criando uma agência de IA

A agência de IA é a evolução natural do freelancer.
Aqui, você escala pessoas, projetos e faturamento.

O mercado ainda é imaturo, muita gente faz tudo errado, e isso abre espaço para quem faz o básico bem feito.
Você consegue fechar contratos, montar equipe e entregar soluções completas com IA.

O desafio passa a ser gestão: pessoas, prazos, processos e qualidade.
Mesmo assim, para 2026, é uma das formas mais rápidas de monetizar IA com consistência.

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Consultoria em IA para empresas

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Consultoria é um modelo extremamente lucrativo, mas não é ponto de partida.
Ela exige experiência prática, visão de processos e capacidade de diagnóstico.

O retorno financeiro costuma ser alto em relação ao tempo investido.
Por outro lado, você precisa ter autoridade, histórico e repertório real de projetos.

Para quem já passou por agência, produtos ou grandes implementações, é um caminho excelente.
Para iniciantes, ainda não faz sentido.

Founder: criar aplicativos com IA

Founder criar aplicativos com IA

Criar aplicativos com IA nunca foi tão acessível.
Ferramentas como Lovable, Cursor e integrações com Supabase tornam isso possível mesmo sem background técnico.

O potencial financeiro é alto, mas a dificuldade também.
Criar tecnologia deixou de ser o diferencial — hoje, o desafio está em marketing, distribuição, financeiro e validação.

É um caminho de muito aprendizado, mas com alta taxa de erro no início.
Vale a pena se você estiver disposto a errar, aprender e iterar.

Micro SaaS com IA (prós e contras)

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O Micro SaaS resolve um problema específico de um nicho específico.
Isso reduz concorrência e aumenta clareza de proposta.

Ele não escala como um SaaS tradicional, mas pode gerar uma renda consistente e sustentável.
O desafio continua sendo o mesmo: marketing, vendas e gestão.

Não é fácil, não é rápido, mas pode ser um ótimo negócio paralelo.
Aqui, eu classifico como um caminho “ok”, desde que você tenha paciência.

SaaS tradicional com IA

SaaS tradicional com IA

O SaaS tradicional tem maior potencial de escala, mas também maior concorrência.
Você resolve problemas mais amplos e disputa mercados maiores.

Isso exige mais tempo, mais capital emocional e mais capacidade de execução.
Por isso, muitas vezes, o Micro SaaS acaba sendo uma escolha mais inteligente no começo.

SaaS é poderoso, mas definitivamente não é o caminho mais simples.

Educação com IA: cursos e infoprodutos

Educação com IA cursos e infoprodutos

Educação com IA é extremamente escalável.
Depois que o produto está pronto, a entrega é quase automática.

O problema é o tempo.
Criar audiência, produzir conteúdo e construir autoridade leva meses — às vezes anos.

Aqui na NoCode Startup, demoramos bastante até o projeto se tornar realmente relevante financeiramente.
Funciona, mas exige consistência e visão de longo prazo.

Comunidades de IA

Comunidades de IA

Comunidades geram networking, recorrência e autoridade.
Mas também exigem presença constante, eventos, suporte e muita energia.

É um modelo poderoso, porém trabalhoso.
Não recomendo como primeiro passo para quem está começando agora.

Com experiência e audiência, pode se tornar um ativo incrível.

Templates, e-books e produtos simples com IA

Templates, e books e produtos simples com IA

Templates e e-books são fáceis de criar e escalar.
Justamente por isso, a concorrência é enorme e o valor percebido costuma ser baixo.

Hoje, se algo pode ser resolvido com uma pergunta no ChatGPT, fica difícil vender apenas informação.
Esses produtos funcionam melhor como complemento, não como negócio principal.

Para ganhar dinheiro de verdade com IA, entregar execução e resultado é o que faz a diferença.

Próximo passo

Próximo passo

Não existe dinheiro fácil com IA.
O que existe é mais acesso, mais ferramentas e mais possibilidades para quem executa bem.

Os caminhos mais sólidos passam por prestação de serviços, produtos bem posicionados e construção de autoridade.
Quanto mais fácil algo parece, maior tende a ser a concorrência.

Se você quer aprender IA de forma prática, estruturada e com foco em projetos reais, conheça a Formação IA Coding.

A tecnologia vive uma transição histórica: de softwares passivos para sistemas autônomos. Entender os tipos de agentes de IA é descobrir ferramentas capazes de perceber, raciocinar e agir sozinhas para cumprir metas complexas, sem a necessidade de microgerenciamento.

Essa evolução transformou o mercado. Para profissionais que desejam liderar a infraestrutura de IA, dominar a taxonomia desses agentes não é mais opcional.

É o diferencial competitivo exato entre lançar um chatbot básico ou orquestrar uma força de trabalho digital completa.

Neste guia definitivo, vamos dissecar a anatomia dos agentes, explorando desde as classificações clássicas até as modernas arquiteturas baseadas em LLMs que estão revolucionando o mundo No-Code e High-Code.

Diagrama ilustrando o loop de percepção, raciocínio e ação de diferentes tipos de agentes de IA em um ambiente digital
Diagrama ilustrando o loop de percepção, raciocínio e ação de diferentes tipos de agentes de IA em um ambiente digital

O Que Define Exatamente um Agente de IA?

Antes de explorarmos os tipos, é fundamental traçar uma linha clara na areia. Um agente de inteligência artificial não é meramente um modelo de linguagem ou um algoritmo de Machine Learning.

A definição mais rigorosa, aceita tanto na academia quanto na indústria, como no curso CS221 da Stanford, descreve um agente como uma entidade computacional situada em um ambiente, capaz de percebê-lo através de sensores e agir sobre ele através de atuadores para maximizar suas chances de sucesso.

A Diferença Crucial: Modelo de IA vs. Agente de IA

Muitos iniciantes confundem o motor com o carro.

  • Modelo de IA (ex: GPT-4, Llama 3): É o cérebro passivo. Se você não enviar um prompt, ele não faz nada. Ele possui conhecimento, mas não tem agência.
  • Agente de IA: É o sistema completo. Ele possui o modelo como núcleo de raciocínio, mas também tem memória, acesso a ferramentas (banco de dados, APIs, navegadores) e, crucialmente, um objetivo.

Um agente utiliza as previsões do modelo para tomar decisões sequenciais, gerenciar estados e corrigir o curso de suas ações.

É a diferença entre perguntar ao ChatGPT “como enviar um e-mail” (Modelo) e ter um software que escreve, agenda e envia o e-mail para sua lista de contatos autonomamente (Agente).

Os 5 Tipos Clássicos de Agentes de IA

Para construir soluções robustas, precisamos revisitar a base teórica estabelecida por Stuart Russell e Peter Norvig, os pais da IA moderna.

A complexidade de um agente é determinada pela sua capacidade de lidar com incertezas e manter estados internos.

Aqui estão os 5 tipos de agentes de IA hierárquicos que formam a base de qualquer automação inteligente:

1. Agentes Reativos Simples

Este é o nível mais básico de inteligência. Os agentes reativos simples operam no princípio de “condição-ação” (IF-THEN).

Eles respondem apenas ao input atual, ignorando completamente o histórico ou estados passados.

  • Como funciona: Se o sensor detecta “X”, o atuador faz “Y”.
  • Exemplo: Um termostato inteligente ou um filtro de spam básico. Se a temperatura passa de 25ºC, liga o ar condicionado.
  • Limitação: Eles falham em ambientes complexos onde a decisão depende de um contexto histórico.

2. Agentes Reativos Baseados em Modelos

Dando um passo além, estes agentes mantêm um estado interno — uma espécie de memória de curto prazo.

Eles não olham apenas para o “agora”, mas consideram como o mundo evolui independentemente de suas ações.

Isso é vital para tarefas onde o ambiente não é totalmente observável. Por exemplo, em um carro autônomo, o agente precisa lembrar que havia um pedestre na calçada há 2 segundos, mesmo que um caminhão tenha bloqueado sua visão momentaneamente.

3. Agentes Baseados em Objetivos

A inteligência real começa aqui. Os agentes baseados em objetivos não apenas reagem; eles planejam.

Eles possuem uma descrição clara de um estado “desejável” (o objetivo) e avaliam diferentes sequências de ações para alcançá-lo.

Isso introduz a capacidade de busca e planejamento. Se o objetivo é “otimizar o banco de dados”, o agente pode simular vários caminhos antes de executar o comando final, algo essencial para quem trabalha com IA para análise de dados.

4. Agentes Baseados em Utilidade

Muitas vezes, atingir o objetivo não é suficiente; é preciso atingi-lo da melhor maneira possível. Os agentes baseados em utilidade utilizam uma função de utilidade (pontuação) para medir a preferência entre diferentes estados.

Se um agente de logística tem o objetivo de entregar um pacote, o agente de utilidade vai calcular não apenas a rota que chega lá, mas a que chega mais rápido, gastando menos combustível e com maior segurança. É a maximização da eficiência.

5. Agentes com Aprendizagem

No topo da hierarquia clássica estão os agentes capazes de evoluir. Eles possuem um componente de aprendizagem que analisa o feedback de suas ações passadas para melhorar seu desempenho futuro.

Eles começam com conhecimento básico e, através da exploração do ambiente, ajustam suas próprias regras de decisão. É o princípio por trás de sistemas de recomendação avançados e robótica adaptativa.

Infográfico comparando a complexidade e autonomia dos cinco tipos de agentes de IA clássicos, do reativo simples ao agente com aprendizagem
Infográfico comparando a complexidade e autonomia dos cinco tipos de agentes de IA clássicos, do reativo simples ao agente com aprendizagem

O que são agentes generativos baseados em LLMs? 

A taxonomia clássica evoluiu. Com a chegada dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), surgiu uma nova categoria que domina as discussões atuais: os Agentes Generativos.

Nestes sistemas, o LLM atua como o controlador central ou “cérebro”, utilizando sua vasta base de conhecimento para raciocinar sobre problemas que não foram explicitamente programados, conforme detalhado no paper seminal sobre Generative Agents.

Frameworks de Raciocínio: ReAct e CoT

Para que um LLM funcione como um agente eficaz, utilizamos técnicas de prompt engineering avançadas que estruturam o pensamento do modelo:

  1. Chain-of-Thought (CoT): O agente é instruído a quebrar problemas complexos em passos intermediários de raciocínio lógico (“Vamos pensar passo a passo”). Pesquisas indicam que essa técnica estimula o raciocínio complexo em grandes modelos.

  2. ReAct (Reason + Act): Esta é a arquitetura mais popular atualmente. O agente gera um pensamento (Reason), executa uma ação em uma ferramenta externa (Act) e observa o resultado (Observation). Esse loop, descrito no paper ReAct: Synergizing Reasoning and Acting, permite que ele interaja com APIs, leia documentações ou execute código Python em tempo real.

Ferramentas como o AutoGPT e BabyAGI popularizaram o conceito de agentes autônomos que criam suas próprias listas de tarefas baseadas nesses frameworks.

Você pode explorar o código original do AutoGPT no GitHub ou do BabyAGI para entender a implementação.

Dica de Especialista: Para quem deseja aprofundar na criação técnica destes sistemas, nossa Formação AI Coding explora exatamente como orquestrar esses frameworks para criar softwares inteligentes.

Arquiteturas: Agente Único vs. Sistemas Multiagente

Ao desenvolver uma solução para sua empresa, você enfrentará uma escolha arquitetural crítica: devo usar um super agente que faz tudo ou vários especialistas?

Qual a diferença entre Agente Único e Sistemas MultiAgentes?

A diferença está na forma de organização da inteligência.
Um Agente Único concentra toda a lógica e execução em uma única entidade, sendo mais simples, rápido e fácil de manter, ideal para tarefas diretas e de escopo bem definido.

Já os Sistemas MultiAgentes distribuem o trabalho entre agentes especializados, cada um responsável por uma função específica.

Essa abordagem aumenta a capacidade de resolver problemas complexos, melhora a qualidade dos resultados e facilita a escalabilidade da solução.

Quando usar um Agente Único?

Um agente único é ideal para tarefas lineares e de escopo fechado. Se o objetivo é “resumir este PDF e enviar por e-mail”, um único agente com as ferramentas certas é eficiente e fácil de manter.

A latência é menor e a complexidade de desenvolvimento é reduzida.

O Poder da Orquestração Multiagente

Para problemas complexos, a indústria está migrando para Sistemas Multiagente (MAS). Imagine uma agência digital: você não quer que o redator faça o design e aprove o orçamento.

Discussões técnicas recentes, como este debate sobre Single vs Multi-Agent, mostram que a especialização vence a generalização.

Em uma arquitetura multiagente, você cria:

  • Um agente “Pesquisador” que busca dados na web.
  • Um agente “Analista” que processa os dados.
  • Um agente “Redator” que cria o relatório final.
  • Um agente “Crítico” que revisa o trabalho antes da entrega.

Essa especialização imita estruturas organizacionais humanas e tende a produzir resultados de qualidade superior.

Frameworks modernos facilitam essa orquestração, como o LangGraph para controle de fluxo complexo, o CrewAI para times de agentes baseados em papéis, e até mesmo bibliotecas mais leves como smolagents da Hugging Face.

Representação visual de um sistema multi agente onde agentes especializados colaboram para resolver um problema complexo de negócios
Representação visual de um sistema multi agente onde agentes especializados colaboram para resolver um problema complexo de negócios

Aplicações Práticas e Ferramentas No-Code

A teoria é fascinante, mas como isso se traduz em valor real? Os diferentes tipos de agentes de IA já estão operando nos bastidores de grandes operações e startups ágeis.

Agentes de Coding e Desenvolvimento

Agentes autônomos como o Devin ou implementações open-source como o OpenDevin utilizam arquiteturas de planejamento e uso de ferramentas para escrever, depurar e implantar código inteiro.

No cenário No-Code, ferramentas como FlutterFlow e Bubble estão integrando agentes que auxiliam na construção de interfaces e lógicas complexas apenas com comandos de texto.

Agentes de Análise de Dados

Em vez de depender de analistas para gerar relatórios SQL manuais, agentes baseados em utilidade e objetivos podem conectar-se ao seu Data Warehouse, formular queries, analisar tendências e gerar insights proativos.

Isso democratiza o acesso a dados de alto nível.

Soluções para Empresas

Para o setor corporativo, a implementação de soluções de automação com IA foca em eficiência operacional.

Agentes de atendimento ao cliente (Customer Experience) que não apenas respondem dúvidas, mas acessam o CRM para processar reembolsos ou alterar planos, são exemplos de agentes baseados em objetivos que geram ROI imediato.

Empresas como a Zapier e a Salesforce já oferecem plataformas dedicadas para criar esses assistentes corporativos.

Interface de um dashboard empresarial mostrando métricas de desempenho otimizadas por agentes de IA autônomos
Interface de um dashboard empresarial mostrando métricas de desempenho otimizadas por agentes de IA autônomos

Perguntas Frequentes sobre Agentes de IA

Aqui estão as dúvidas mais comuns que recebemos da comunidade e que dominam as buscas no Google e em fóruns como o Reddit:

Qual é a diferença entre um Chatbot e um Agente de IA?

Um chatbot tradicional geralmente segue um script rígido ou apenas responde com base em texto treinado.

Um Agente de IA tem autonomia: ele pode usar ferramentas (como calculadora, agenda, e-mail) para executar tarefas reais no mundo, não apenas conversar.

O que são agentes autônomos?

São sistemas que podem operar sem intervenção humana constante. Você define um objetivo amplo (ex: “Descubra as 5 melhores ferramentas de SEO e crie uma tabela comparativa”), e o agente autônomo decide quais sites visitar, quais dados extrair e como formatar o resultado sozinho.

Preciso saber programar para criar um Agente de IA?

Não necessariamente. Embora o conhecimento de lógica seja vital, plataformas modernas e frameworks No-Code permitem a criação de agentes poderosos através de interfaces visuais e linguagem natural.

Para customizações avançadas, no entanto, entender a lógica de AI Coding é um diferencial enorme.

Conceito futurista de colaboração humano IA, onde desenvolvedores orquestram múltiplos tipos de agentes de IA em um ambiente de trabalho digital
Conceito futurista de colaboração humano IA, onde desenvolvedores orquestram múltiplos tipos de agentes de IA em um ambiente de trabalho digital

O Futuro é Agêntico — E Exige Arquitetos, Não Apenas Usuários

Compreender os tipos de agentes de IA é o primeiro passo para sair da posição de consumidor de tecnologia para a de criador de soluções.

Seja um agente reativo simples para triagem de e-mails ou um complexo sistema multi-agente para gerir operações de e-commerce, a autonomia digital é a nova fronteira da produtividade.

O mercado não busca mais apenas quem sabe usar o ChatGPT, mas quem sabe arquitetar os fluxos de trabalho que o ChatGPT (e outros modelos) irão executar.

Se você quer sair da teoria e dominar a construção dessas ferramentas, o próximo passo ideal é conhecer a nossa Formação Gestor de Agentes de IA. A era dos agentes apenas começou — e você pode estar no comando dela.

Se você está buscando criar projetos mais avançados, com melhor segurança, mais escalabilidade e mais profissionais usando as ferramentas do Vibe Coding, este guia é para você.

Neste artigo, separei três dicas bem importantes que vão te guiar do nível iniciante para projetos avançados e verdadeiramente profissionais.

É preciso ir além da simples interface visual e construir uma arquitetura sólida. Vamos lá!

Por que unir Lovable, N8N e Supabase?

Dica 1: Começando e focando na dor principal

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Minha primeira dica é que você comece com o Lovable, mas focando em projetos mais simples, direto ao ponto, na dor que você quer resolver com a tecnologia.

Seja um SaaS, um Micro SaaS ou um aplicativo, descubra qual é a principal dor do seu usuário final.

É fundamental não cair no erro de colocar “um milhão de funcionalidades, um milhão de métricas” e regras de negócio complexas logo no início. Isso confunde o usuário e, com certeza, fará o projeto dar errado.

Foque em criar no Lovable — ele cria apps muito bonitos e visuais. Resolva a dor principal e só depois você vai deixando o projeto mais complexo.

Case

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Um exemplo bem interessante, e um dos principais cases do Lovable, é a Plink.

Basicamente, é uma plataforma onde as mulheres conseguem procurar se o seu namorado já teve alguma passagem pela polícia ou tem algum histórico de agressividade.

A criadora, Sabrina, ficou famosa porque criou o app sem saber nada de código, focou na dor principal e o aplicativo simplesmente “explodiu”.

Em apenas dois meses, o projeto já projetava 2.2 milhões de receita. Ela validou a ideia no Lovable, provando que o foco no mercado é o que faz o projeto dar certo.

Outro exemplo é um aplicativo de gestão de agentes de IA. A gente sempre começa no Lovable pela interface e só depois migra o projeto para o Cursor para deixá-lo mais avançado e complexo.

Domine o Supabase, o coração dos projetos avançados

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A segunda dica, e a mais importante para a segurança e a escalabilidade, é você aprender bem a parte do Supabase. Ele engloba a modelagem de dados e todas as funções de Back-end.

Para criar projetos de IA, você terá o Front-end (a interface que o usuário vê, como no Lovable) e o Back-end (a inteligência, dados, segurança e escalabilidade).

O Back-end utiliza o N8N para automações e agentes de IA, mas é o Supabase que será o coração do seu projeto.

Se você quer um projeto muito seguro e escalável, o segredo é dominar o Supabase.

Cursos para Iniciantes:

A grande vantagem é que, se a interface criada pelo Lovable der problema, como você já tem o coração do seu projeto bem estruturado, você consegue simplesmente remover o Lovable e plugar os dados em outra interface, como o Cursor.

Você não precisa ser técnico, mas precisa entender o Macro: como funciona a modelagem de dados, a segurança (RLS) e a conexão dos dados.

Entender esse básico é crucial para você conseguir pedir e gerenciar a IA de forma eficaz. Para isso, recomendo nosso curso Curso Supabase na assinatura PRO.

Dica 3: Quando avançar para Cursor/ editores de código com IA

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A terceira dica é sobre dar o próximo passo: migrar para ferramentas e editores de código com IA, como o Cursor ou o Cloud Code.

É muito importante começar no Lovable de forma simplificada, mas se você quiser deixar seu projeto mais avançado, robusto e escalável, precisará unir a organização do seu Back-end no Supabase com o maior controle oferecido por essas ferramentas.

Porém, é fundamental entender que saber bem o Supabase é um pré-requisito antes de pular para o Cursor, pois você precisa ter o banco de dados e a arquitetura muito bem organizados.

Para projetos complexos, essa união é a chave para ter controle total do código e da estrutura.

Conheça a Formação AI Coding: Domine a criação de prompts, crie agentes avançados e lance aplicativos completos em tempo recorde.

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