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Como ganhar R$10 mil por mês com agentes de IA

Como posso ganhar dinheiro usando agentes de IA

Quer faturar R$10 mil por mês oferecendo soluções com IA? Veja os agentes mais lucrativos e fáceis de implementar segundo especialistas do ecossistema NoCode e as demandas reais do mercado.

A NoCode Startup está comemorando seu aniversário com uma condição especial, acesso vitalício ao ecossistema completo por tempo limitado.

Essa é uma oportunidade única para quem quer mergulhar de vez no mercado de agentes de Inteligência Artificial (IA) e acelerar seus resultados.

Agentes mais lucrativos para vender com IA

Agente de Suporte

Agentes mais lucrativos Agente de Suporte

Atende clientes de forma humanizada, com acesso a documentos personalizados e integração a ferramentas da empresa. É simples de criar, resolve uma dor universal e tem alta disposição de pagamento por parte das empresas.

Agente Vendedor (SDR)

Agentes mais lucrativos Agente Vendedor (SDR) (2)

Conversa com leads, envia links de pagamento e qualifica oportunidades de venda. Perfeito para serviços digitais e ideal para empresas que querem vender mais com atendimento automatizado.

Agente de Agendamento para Clínicas

Agentes mais lucrativos Agente de Agendamento para Clínicas

Faz marcação automática de consultas e exames. Ótimo para clínicas odontológicas, estéticas e médicas. Resolve uma dor real, com alto volume de demanda.

Agente Clone de Especialista ou Influencer

Agente Clone de Especialista ou Influencer

Treinado com base em conteúdo de criadores, responde como se fosse o próprio especialista. Escala atendimentos e pode integrar com redes sociais e WhatsApp para vendas e suporte.

Agente Imobiliário

Agentes que funcionam mas exigem mais trabalho Agente Imobiliário

Atende clientes, envia informações de imóveis, marca visitas e atualiza CRM automaticamente. Ideal para corretores e imobiliárias que precisam automatizar e escalar operações.

Agentes que funcionam, mas exigem mais trabalho

Agente de Análise de Dados

Agentes mais lucrativos Agente de Análise de Dados

Envia relatórios automatizados com métricas de vendas, marketing e operações. Altamente valorizado por empresas de médio e grande porte, mas exige modelagem de dados e organização.

Agente SDR com Voz

Agentes mais lucrativos Agente Vendedor (SDR)

Liga para leads com voz humanizada. Muito eficaz para agendar reuniões, mas precisa de estrutura e não é ideal para todos os nichos.

Agente de Cobrança

Agentes que funcionam, mas exigem mais trabalho Agente de Cobrança

Automatiza cobranças de boletos e parcelas atrasadas. Pode ser combinado com agentes de venda, mas ainda é visto como automação básica.

Agente Recrutador e de Onboarding

Agentes que funcionam mas exigem mais trabalho Agente Recrutador e de Onboarding

Coleta dados de candidatos e automatiza etapas de admissão. Ideal para empresas grandes, mas trabalhoso e com retorno incerto.

Agentes pouco rentáveis ou com baixa demanda

Agente de Assistente Pessoal

Agentes pouco rentáveis Agente de Assistente Pessoal

Organiza agenda e e-mails, mas é pouco comercializável, já que há soluções gratuitas e robustas no mercado.

Agente Genérico

Tenta fazer de tudo, mas não resolve nada com profundidade. O mercado valoriza especialização e foco em dores específicas.

Agente Terapeuta

Agentes pouco rentáveis ou com baixa demanda Agente Terapeuta

Lida com temas sensíveis e requer cuidados com privacidade e ética. Pouca disposição de pagamento por parte dos usuários.

Agente para Barbearias

Agentes pouco rentáveis ou com baixa demanda Agente para Barbearias

Pode automatizar agendamentos, mas o ticket médio é baixo, o que torna o projeto pouco lucrativo. Funciona melhor em salões premium.

Agente Gestor de Tráfego

Ajuda a monitorar campanhas de mídia paga, mas há soluções mais completas integradas nas próprias plataformas.

Como começar a criar agentes de IA lucrativos

A formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ensina do zero como planejar, criar e vender projetos de IA mesmo sem saber programar. Você ainda acessa o NoCodeMatch, um marketplace com projetos reais de agentes prontos para você assumir e lucrar.

Quer acelerar sua entrada nesse mercado? Foque em resolver dores reais, nichos com alto ticket e ferramentas que impactam direto no faturamento do cliente.

Crie com foco e consistência. O mercado de agentes de IA está em plena expansão.

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Aprenda como faturar no mercado de IA e NoCode, criando Agentes de IA, Softwares e Aplicativos de IA e Automações de IA.

Matheus Castelo

Conhecido como “Castelo”, ele descobriu o poder do No-Code ao criar sua primeira startup totalmente sem programação – e isso mudou tudo. Inspirado por essa experiência, uniu sua paixão pelo ensino com o universo do No-Code, ajudando milhares de pessoas a criarem suas próprias tecnologias. Reconhecido por sua didática envolvente, foi premiado como Educador do Ano pela ferramenta FlutterFlow e se tornou Embaixador oficial da plataforma. Hoje, seu foco está na criação de aplicativos, SaaS e agentes de IA usando as melhores ferramentas No-Code, empoderando pessoas para inovarem sem barreiras técnicas.

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

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Pense em um agente de IA como um assistente autônomo. Ele entende mensagens, decide o que fazer e executa ações. Exemplos: responder dúvidas, resumir e-mails e agendar reuniões.

Esse agente se conecta a ferramentas. API, banco de dados, Google Calendar e WhatsApp são comuns. Assim ele age no mundo real com confiança e contexto.

Limitações aparecem quando pedimos demais. Um único agente pode ficar lento, confuso e caro. Ele erra mais quando precisa cobrir tarefas muito diferentes.

Como funcionam na prática e onde aplicar

Como funcionam na prática e onde aplicar

Na prática, o agente recebe a entrada do usuário. Lê o contexto, escolhe uma ação e chama a tool correta. Entrega o resultado e registra o que aconteceu.

As aplicações são amplas e diretas. Atendimento, triagem de chamados, síntese de conversas e marcações. Rotinas administrativas e operacionais também entram na lista.

Muitos agentes vs. Multiagentes

Muitos agentes vs. Multiagentes

Ter muitos agentes não significa ter um sistema multiagente. Vários agentes isolados não conversam e criam silos. Isso parece eficiente, mas vira caos na operação.

Sistema multi-agente é outra história. Agentes especializados compartilham dados e contexto. Eles colaboram para resolver fluxos complexos como uma equipe.

Tipos de arquiteturas

Orquestradora ou Supervisora

Orquestradora ou Supervisora

Existe um agente principal. Ele enxerga o todo, decide e delega tarefas. É simples de controlar, mas é ponto único de falha.

Rede de Agentes (descentralizada)

Rede de Agentes (descentralizada)

Não há chefe único. Os agentes trocam mensagens e decidem em conjunto. Ganha flexibilidade, mas depurar pode ser mais difícil.

Hierárquica em camadas

Hierárquica em camadas

Camadas estratégicas no topo. Camadas operacionais na base executam ações. Ajuda a escalar e a separar responsabilidades.

Arquitetura personalizada

Arquitetura personalizada

Mistura elementos anteriores conforme o caso. Equilibra controle, flexibilidade e especialização. É a forma mais comum em projetos reais.

Vantagens: modularidade, especialização e custo

Vantagens modularidade, especialização e custo
  • Modularidade: cada agente é um bloco independente. Você troca, testa e atualiza partes sem quebrar o todo. A manutenção fica previsível e segura.
  • Especialização: um agente, uma tarefa. Menos erro, mais performance e mais qualidade. Dá para usar modelos menores nas tarefas simples.
  • Eficiência de custos: paga-se pelo que precisa. Modelos leves resolvem o básico rapidamente. Modelos maiores entram só quando são essenciais.
  • Reutilização: componha agentes em novos projetos. Um agente de resumo pode servir vários sistemas. Isso acelera entregas e reduz retrabalho.
  • Debug mais simples: isole o problema por agente. Inspecione logs e entradas específicas. Corrija rápido sem paralisar tudo.

Quando usar (e quando evitar)

Quando usar (e quando evitar)

Use multiagentes quando houver tarefas distintas. Setores diferentes, múltiplas integrações e etapas encadeadas. Quando o projeto vai crescer, a arquitetura brilha.

Evite se o fluxo for linear e repetitivo. Um único agente bem configurado pode bastar. Complexidade a mais custa caro e adiciona latência.

Exemplo prático em e-commerce com multiagentes

Exemplo prático em e commerce com multiagentes

Imagine um cliente iniciando uma compra. O agente de atendimento entende necessidades e coleta dados. Em seguida envia contexto para o próximo agente.

O agente de estoque verifica disponibilidade. Se estiver ok, aciona o agente de pagamento. Ele envia o link e confirma a cobrança.

Depois entra o agente de logística. Gera o código de rastreio e organiza a entrega. Todos compartilham dados para manter o fluxo coerente.

Resultado: agilidade e escala. Cada agente faz o que sabe melhor. O time inteiro funciona como um organismo coordenado.

Cuidados e riscos ao implementar

Cuidados e riscos ao implementar
  • Custo: mais agentes geram mais chamadas de API. Sem planejamento, a fatura cresce rápido. Monitore consumo e defina limites.
  • Latência: conversas entre agentes somam atrasos. Projete paralelismo e timeouts. Evite dependências desnecessárias entre etapas.
  • Complexidade: não complique o simples. Se um agente único resolve, não multiplique agentes. Priorize clareza antes de sofisticação.
  • Prompts e protocolos: defina estrutura clara. Quem fala com quem, em qual formato e com qual contexto. Prompts mal escritos derrubam a qualidade.
  • Observabilidade: registre entradas, saídas e decisões. Tenha logs por agente e por transação. Isso reduz o tempo de correção de falhas.

Encerrando

Multiagentes entregam coordenação, escala e controle. São ideais para processos com várias funções e integrações. Escolha a arquitetura certa e avance com segurança.

Exemplo de stack recomendado

  • Modelos Orquestrador: GPT‑5 Thinking. Utilitários: GPT‑5 mini/nano para tarefas simples. Embeddings: text‑embedding‑3‑large; OSS: Llama 3.1/Mistral.
  • Orquestração LangGraph ou AutoGen para coordenação multiagente. Filas: Redis Streams ou RabbitMQ. Scheduler para rotinas e SLAs.
  • Memória e RAG Vector DB: Pinecone, Weaviate ou pgvector. Indexação por seção e versionamento de fontes. Citações com score de confiança.
  • Ferramentas e integrações WhatsApp via Twilio ou Gupshup. CRM: Notion, Pipedrive ou HubSpot. E‑mail, Slack, Google Calendar e Sheets.
  • Dados e Infra Banco transacional: Postgres/Supabase. Storage S3‑compatível para anexos. Backend: FastAPI (Python) ou Node/Express.
  • Observabilidade e segurança Tracing: OpenTelemetry e LangSmith. PII masking, RBAC e cofres de segredo (Vault/Doppler). Alertas de custo e auditoria por agente.
  • Entrega Front web em Next.js. Webhooks para eventos e automações. Testes E2E com Playwright e contratos de API.

FAQ:  Multiagentes de IA

Um agente único ou multi-agentes?

Use multi quando houver etapas distintas e integrações. Se o fluxo é linear, um agente único bem configurado resolve.

Quantos agentes devo iniciar?

Comece com 3 a 5 papéis críticos. Orquestrador, atendimento, dados e execução de tools.

Como evitar alucinações?

Use RAG com fontes versionadas e confiáveis. Aplique limiar de confiança e fallback neutro. Registre as evidências citadas pelo agente.

Como reduzir latência?

Paralelize subtarefas independentes. Cache de contexto e resultados repetidos. Prefira modelos menores para tarefas simples.

Como medir ROI?

Defina métricas de negócio antes do deploy. TMA, conversão, tickets tratados e custo por objetivo. Compare base versus pós‑implantação com A/B.

Segurança e LGPD?

Minimize coleta de dados pessoais. Criptografe em trânsito e em repouso. Implemente RBAC, logs e retenção controlada.

Quais métricas técnicas acompanhar?

Tempo médio por turno e taxa de delegação correta. Erros por ferramenta, custo por conversa e sucesso. Inclua satisfação do usuário e NPS.

Posso usar modelos open source?

Sim, para tarefas locais ou custo menor. Avalie qualidade, VRAM e latência. Combine com modelos proprietários quando necessário.

Se você já se perguntou o que é uma API e por que ela é tão importante no mundo da tecnologia, especialmente em plataformas NoCode e Low Code, este artigo é para você.

Em um ecossistema cada vez mais orientado à integração, as APIs são a espinha dorsal que conecta aplicações, dados e serviços de forma automatizada, eficiente e escalável.

A palavra-chave “API” (Interface de Programação de Aplicativos) está presente em soluções desde ferramentas de automação como Make e n8n até plataformas robustas de backend como o Xano.

Este artigo vai te mostrar tudo que você precisa saber para dominar esse conceito essencial.

O que é uma API
O que é uma API

O que é uma API?

API é a sigla para Application Programming Interface, ou em português, Interface de Programação de Aplicativos.

Em termos simples, uma API é um conjunto de regras e definições que permite que dois sistemas conversem entre si.

Imagine que você está em um restaurante: você é o usuário, o cardápio é a interface (API) e a cozinha é o sistema que processa os pedidos.

Você não precisa saber como a comida é feita; basta usar o cardápio para solicitar o que deseja.

No mundo digital, é isso que APIs fazem: elas recebem pedidos (requests), enviam para o sistema que processa (backend) e retornam os resultados (responses).

Webhooks vs APIs entenda a diferença
Webhooks vs APIs entenda a diferença

Webhooks vs APIs: entenda a diferença

Apesar de estarem intimamente ligados, Webhooks e APIs têm diferenças fundamentais:

Webhooks: o sistema reativo

Um webhook é uma notificação automatizada enviada de um sistema para outro assim que um evento acontece. Ou seja, ele é reativo.

Por exemplo, sempre que um novo pedido é feito em um e-commerce, o sistema pode usar um webhook para avisar o app de entrega imediatamente.

API: o sistema proativo

Uma API, por outro lado, é utilizada quando você quer consultar ou enviar dados sob demanda. Ela é proativa, pois você precisa fazer a requisição.

Plataformas como Zapier e Integromat/Make oferecem suporte tanto para chamadas de API quanto para webhooks.

Por que APIs são essenciais para projetos NoCode?

A maioria das plataformas NoCode como Bubble, FlutterFlow e WeWeb oferecem funcionalidades nativas para consumir APIs REST.

Isso permite que mesmo quem não é desenvolvedor consiga:

  • Buscar dados em tempo real de sistemas externos (ex: clima, cotação de moedas)
  • Enviar dados para CRMs, ERPs ou automações internas
  • Criar fluxos com IA usando integrações via API com plataformas como OpenAI, Dify e HuggingFace

Na Formação SaaS IA NoCode, por exemplo, você aprende a construir SaaS inteiros integrando APIs de forma modular e escalável.

Estrutura de uma API endpoints, métodos e autenticação
Estrutura de uma API endpoints, métodos e autenticação

Estrutura de uma API: endpoints, métodos e autenticação

Endpoints

Os endpoints são como URLs específicas dentro de uma API. Por exemplo:

GET https://api.meusistema.com/usuarios

Esse endpoint retorna a lista de usuários.

Métodos HTTP

As APIs geralmente usam os seguintes verbos HTTP:

  • GET: buscar dados
  • POST: criar novos dados
  • PUT / PATCH: atualizar dados existentes
  • DELETE: remover dados

Autenticação

A maioria das APIs exige algum tipo de autenticação, como:

Isso garante que apenas usuários autorizados acessem os recursos.

Ferramentas NoCode para consumir APIs

Várias ferramentas permitem integrar APIs sem escrever código:

Make (Integromat)

Permite criar cenários complexos de automação e consumir APIs REST usando módulos HTTP.

Bubble

Tem um plugin nativo chamado “API Connector” para configurar chamadas a APIs externas com suporte a headers, métodos e tokens.

n8n

Open source e altamente customizável, com suporte robusto para autenticação, manipulação de dados e execuções condicionais.

Xano

Além de ser backend-as-a-service, permite consumir APIs externas diretamente dos workflows.

Exemplos práticos e casos de uso com APIs
Exemplos práticos e casos de uso com APIs

Exemplos práticos e casos de uso com APIs

Imagine um aplicativo de delivery criado no FlutterFlow. Você pode integrar:

Outro exemplo: um dashboard empresarial feito no WeWeb pode puxar dados em tempo real de um banco de dados via Xano e cruzar com APIs de BI como PowerBI ou Google Data Studio.

Na Formação Gestor de Agentes IA, você aprende a orquestrar agentes inteligentes que consomem APIs para tomar decisões autônomas.

Futuro das APIs: IA, automação e composição de serviços

O futuro das APIs está fortemente conectado com Inteligência Artificial e arquitetura de microsserviços.

Ferramentas como Dify estão democratizando o acesso à criação de agentes que já consomem APIs por padrão.

O conceito de “API-first” está se tornando cada vez mais comum, onde os sistemas são construídos pensando primeiro nas integrações.

Segundo o Relatório State of the API 2024 da Postman, 48% dos entrevistados pretendem aumentar e 42% manter seus investimentos em APIs — soma que ultrapassa 89% e indica forte tendência de crescimento, especialmente em iniciativas de IA generativa e automação empresarial.

agentes ia formacao
agentes ia formacao

Dominando o uso de APIs com Agentes Inteligentes

Agora que você entende o que é uma API, suas aplicações práticas e como consumi-las em plataformas NoCode e Low Code, está pronto para dar um passo além: integrar agentes inteligentes que utilizam APIs para automatizar processos e tomar decisões de forma autônoma.

APIs não são apenas conectores entre sistemas, mas verdadeiros catalisadores de eficiência e escala nos seus projetos digitais.

Ao combiná-las com IA e ferramentas visuais, você amplia significativamente o potencial de qualquer solução digital.

Acesse a Formação Gestor de Agentes IA para dominar essa nova geração de automações inteligentes com APIs, sem precisar programar.

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa
O que é o GLM 4.5 e por que ele importa

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O GLM 4.5 é um modelo de linguagem do tipo Mixture of Experts (MoE), com 355 bilhões de parâmetros totais e 32 bilhões ativos por forward pass.

Sua arquitetura inovadora permite o uso eficiente de recursos computacionais, sem sacrificar desempenho em tarefas complexas.

O modelo também está disponível em versões mais leves, como o GLM 4.5-Air, otimizadas para custo-benefício.

Projetado com foco em tarefas de raciocínio, geração de código e interação com agentes autônomos, o GLM 4.5 destaca-se por seu suporte ao modo de pensamento híbrido, que alterna entre respostas rápidas e raciocínio profundo sob demanda.

Características técnicas do GLM 4.5

O diferencial técnico do GLM 4.5 está em sua combinação de otimizações na arquitetura MoE e aprimoramentos no pipeline de treinamento. Entre os aspectos mais relevantes estão:

Roteamento inteligente e balanceado

O modelo emprega gates sigmoides e normalização QK-Norm para otimizar o roteamento entre especialistas, o que garante melhor estabilidade e uso de cada módulo especializado.

Capacidade de contexto estendida

Com suporte para até 128 mil tokens de entrada, o GLM 4.5 é ideal para documentos longos, códigos extensos e históricos profundos de conversação. Ele também é capaz de gerar até 96 mil tokens de saída.

Otimizador Muon e Grouped-Query Attention

Esses dois avanços permitem que o GLM 4.5 mantenha alto desempenho computacional mesmo com a escalabilidade do modelo, beneficiando implantações locais ou em nuvem.

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5
Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

Ferramentas, APIs e integração do GLM 4.5

O ecossistema da Zhipu AI facilita o acesso ao GLM 4.5 por meio de APIs compatíveis com o padrão OpenAI, além de SDKs em diversas linguagens. O modelo também é compatível com ferramentas como:

  • vLLM e SGLang para inferência local
  • ModelScope e HuggingFace para uso com pesos abertos
  • Ambientes com compatibilidade OpenAI SDK para migração fácil de pipelines existentes

Para ver exemplos de integração, visite a documentação oficial do GLM 4.5.

Aplicabilidades reais: onde o GLM 4.5 brilha

O GLM 4.5 foi projetado para cenários onde modelos genéricos enfrentam limitações. Entre suas aplicações destacam-se:

Engenharia de Software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench e BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo
Comparativo com GPT 4, Claude 3 e Mistral desempenho versus custo

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus e Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

  • Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
  • Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
  • GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

  • MMLU-Pro: 84.6
  • AIME24: 91.0
  • GPQA: 79.1
  • LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5
Futuro e tendências para o GLM 4.5

Futuro e tendências para o GLM 4.5

O roadmap da Zhipu AI aponta para uma expansão ainda maior da linha GLM, com versões multimodais como o GLM 4.5-V, que adiciona entrada visual (imagens e vídeos) à equação.

Essa direção acompanha a tendência de integração entre texto e imagem, essencial para aplicações como OCR, leitura de screenshots e assistentes visuais.

Também são esperadas versões ultra-eficientes como o GLM 4.5-AirX e opções gratuitas como o GLM 4.5-Flash, que democratizam o acesso à tecnologia.

Para acompanhar essas atualizações, é recomendável monitorar o site oficial do projeto.

Um modelo para quem busca eficiência com inteligência

Ao reunir uma arquitetura sofisticada, versatilidade em integrações e excelente desempenho prático, o GLM 4.5 se destaca como uma das opções mais sólidas do mercado de LLMs.

Seu foco em raciocínio, agentes e eficiência operacional o torna ideal para aplicações críticas e cenários empresariais exigentes.

Explore mais conteúdos relacionados no curso de agentes com OpenAI, aprenda sobre integração no curso Make (Integromat) e confira outras opções de formações com IA e NoCode.

Para quem busca explorar o estado-da-arte dos modelos de linguagem, o GLM 4.5 é mais que uma alternativa — é um passo à frente.

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