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Conheça As Melhores Ferramentas de Vibe Coding

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A tecnologia de IA Coding, também conhecida como AI Code ou Vibe Coding, está mudando a maneira como programamos e desenvolvemos software. Além disso, essa nova abordagem utiliza inteligência artificial para simplificar o processo de codificação. Mas como isso acontece?

Neste conteúdo, você entenderá o que é IA Coding e as possibilidades que ele oferece.

Conheça também as melhores ferramentas de Vibe Coding disponíveis. Elas permitirão que você comece a explorar essa inovação e crie suas próprias soluções com facilidade. Boa leitura!

O que é Vibe Coding?

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O IA Coding, ou Vibe Coding, transforma o desenvolvimento de software. Ele permite que pessoas sem habilidades avançadas criem aplicativos, sites ou automações usando apenas descrições simples em linguagem natural.

O termo “Vibe Coding” foi cunhado por Andrej Karpathy, um dos fundadores da OpenAI. Ele se refere ao processo de usar grandes modelos de linguagem, como os da IA generativa, para gerar código de aplicativos quase de forma autônoma. Isso acontece a partir de comandos ou descrições simples.

A ideia central da automação é que o programador apenas “descreve a vibe” do que quer, e a IA traduz essa intenção em código funcional. Em outras palavras, o Vibe Coding oferece uma maneira mais intuitiva de desenvolver aplicativos.

Para isso, utiliza modelos de MVVM (Model-View-View-Model), que facilitam a interação com a inteligência artificial. Como resultado, é possível gerar e adaptar o código conforme as necessidades do usuário.

Por que o Vibe Coding é a programação ideal para não-desenvolvedores? 

O Vibe Coding está revolucionando as startups ao fornecer uma abordagem mais acessível e ágil para o desenvolvimento de software. 

O principal atrativo do Vibe Coding para não-desenvolvedores é sua facilidade de uso. 

Como ele utiliza IA para gerar o código a partir de descrições simples em linguagem natural como citei anteriormente, qualquer pessoa, independentemente de sua formação técnica, pode criar desde aplicativos até automações complexas. 

Ou seja, a necessidade de entender linguagens de programação complicadas é praticamente eliminada.

por que o vibe coding e a programacao ideal para nao desenvolvedores

Ademais, a acessibilidade do Vibe Coding permite que profissionais de áreas como marketing, design ou operações, que normalmente não teriam acesso ao mundo da programação, possam criar suas próprias soluções tecnológicas de maneira intuitiva e sem barreiras técnicas. 

Com isso, empresas e startups podem inovar de forma mais rápida e econômica. Essas mudanças fazem do Vibe Coding uma excelente oportunidade para quem deseja se envolver com o desenvolvimento tecnológico, mesmo sem uma formação formal em programação. 

Dessa maneira, com o auxílio das melhores ferramentas de Vibe Coding, essa revolução pode se tornar ainda mais acessível e eficiente. Mas quais são elas? Veremos adiante.

O que é possível criar com o Vibe Conding? Explore as possibilidades

O Vibe Coding oferece uma ampla gama de possibilidades criativas, permitindo que profissionais, mesmo sem experiência em programação, desenvolvam diversas aplicações e soluções tecnológicas. As principais criações possíveis incluem:

  • Aplicativos web e móveis: com o Vibe Coding, é possível criar aplicativos personalizados para a web ou dispositivos móveis, atendendo a necessidades específicas sem a complexidade do desenvolvimento tradicional;
  • Automatizações e bots: a inteligência artificial facilita a criação de bots e automações que podem executar tarefas repetitivas, como responder a e-mails ou processar dados, aumentando a eficiência operacional;
  • Ferramentas de produtividade: usuários podem desenvolver ferramentas que auxiliam na organização pessoal ou no gerenciamento de projetos, adaptadas às suas rotinas e preferências;
  • Sistemas de recomendação: a criação de sistemas que sugerem produtos, serviços ou conteúdos com base no comportamento do usuário torna-se acessível, aprimorando a experiência do usuário em plataformas digitais; 
  • Protótipos e MVPs (Produtos Mínimos Viáveis): empreendedores podem rapidamente transformar ideias em protótipos funcionais ou MVPs, facilitando testes de mercado e validação de conceitos.​

Imagine só um designer que quer criar uma plataforma personalizada para agendar reuniões de maneira eficiente, sem ter conhecimento profundo em programação. 

Usando o Vibe Coding, ele pode simplesmente descrever a funcionalidade do sistema, e a ferramenta de IA gera o código para criar uma plataforma de agendamento.

Em poucas etapas, ele tem uma solução prática e funcional, pronta para ser utilizada.

Essas possibilidades destacam o potencial do Vibe Coding em democratizar o desenvolvimento de software, permitindo que qualquer pessoa materialize suas ideias tecnológicas de forma rápida e eficiente.

7 melhores ferramentas de vibe coding para desenvolvedores iniciantes

melhores ferramentas de vibe coding para desenvolvedores iniciantes

Agora que você conhece o poder do Vibe Coding, é hora de explorar algumas das melhores ferramentas de Vibe Coding disponíveis para quem está começando. 

Essas ferramentas foram projetadas para facilitar a criação de soluções tecnológicas, mesmo sem conhecimento avançado de programação. Vamos apresentar as opções mais populares e acessíveis para desenvolvedores iniciantes:

Cursor

A principal vantagem do Cursor é a simplicidade. Ele permite que qualquer pessoa crie bots ou soluções complexas descrevendo apenas a “vibe” do que deseja. A IA gera o código necessário, tornando o desenvolvimento acessível a profissionais de diversas áreas.

O Cursor é uma ferramenta de Vibe Coding que utiliza IA para transformar descrições simples em códigos funcionais. Com sua interface intuitiva de arrastar e soltar, ela facilita a criação de automações e aplicativos sem necessidade de experiência avançada em programação.

Além do mais, a ferramenta é altamente flexível, adaptando-se a diferentes necessidades e permitindo desde automações simples até integrações complexas. Sua facilidade de uso garante uma curva de aprendizado rápida para iniciantes.Sua facilidade de uso garante uma curva de aprendizado rápida para iniciantes.

V0 by Vercel

O V0 by Vercel facilita a criação de protótipos e aplicações web usando inteligência artificial. Com uma interface visual intuitiva, ele gera código a partir de descrições simples, permitindo que qualquer pessoa crie soluções sem precisar codificar manualmente.

A principal vantagem do V0 by Vercel é a velocidade dado que ele acelera o desenvolvimento e o lançamento de produtos, oferecendo integração fácil com outras APIs para criar soluções rápidas e eficientes.

Por outro lado, o V0 by Vercel é altamente flexível uma vez que permite criar websites simples até aplicações complexas, sendo ideal tanto para iniciantes quanto para profissionais em busca de eficiência.


Lovable

O Lovable é uma ferramenta de Vibe Coding que simplifica a criação de soluções de software, permitindo que qualquer pessoa crie aplicações com a ajuda de inteligência artificial.

Usando descrições simples, a ferramenta gera automaticamente o código necessário para diversas funcionalidades, tornando o desenvolvimento acessível sem experiência prévia.

A principal vantagem do Lovable é sua facilidade de uso. Com uma interface amigável e recursos de arrastar e soltar, qualquer usuário pode criar soluções rápidas e eficientes sem a complexidade do código tradicional.


Replit

O Replit é uma ferramenta de Vibe Coding que permite criar e executar código diretamente no navegador, com suporte a várias linguagens de programação. Sua interface intuitiva facilita a criação de projetos e protótipos de software com a ajuda de IA, sem exigir conhecimentos profundos de programação.

A principal vantagem do Replit é sua facilidade de uso. Ele permite que qualquer pessoa comece a programar e testar ideias instantaneamente, oferecendo uma plataforma online que elimina a necessidade de configuração de ambientes complexos.

Vale destacar também que o Replit é altamente colaborativo pois permite que equipes trabalhem em conjunto em tempo real, tornando-o ideal para projetos em grupo, hackathons ou aprendizado de programação.


Windsurf

O Windsurf é uma ferramenta de Vibe Coding que usa inteligência artificial para criar soluções rápidas e práticas, sem exigir habilidades avançadas em programação.

Sua interface simples facilita o desenvolvimento de aplicativos e automações, permitindo que qualquer pessoa crie soluções apenas descrevendo o que deseja.

A principal vantagem do Windsurf é a eficiência. Ele permite criar aplicativos e automações rapidamente, sem a necessidade de aprender linguagens complexas. A integração com várias APIs facilita a adição de funcionalidades poderosas sem esforço adicional.


Bolt.new

O Bolt.new é uma ferramenta de Vibe Coding que permite criar automações e aplicativos rapidamente com o apoio de inteligência artificial. Sua interface simples e direta facilita o desenvolvimento, permitindo que qualquer pessoa, mesmo sem experiência, construa soluções funcionais.

A principal vantagem do Bolt.new é sua rapidez. Ele permite criar aplicativos e automações em minutos, usando descrições simples. Ele se destaca pela integração fácil com outras plataformas, permitindo personalizar suas soluções sem a necessidade de codificação.

Além disso, o Bolt.new oferece flexibilidade, seja para automações simples ou fluxos mais complexos. A ferramenta pode ser ajustada conforme a necessidade, tornando-o ideal para iniciantes e profissionais que buscam eficiência no desenvolvimento.


DreamFlow – Nova IA FlutterFlow

Já o DreamFlow – Nova IA FlutterFlow, facilita a criação de aplicativos móveis e web com inteligência artificial. Sua interface visual simples permite criar soluções rápidas e funcionais sem precisar codificar manualmente.

Sua principal vantagem é a velocidade uma vez que ele permite criar aplicativos de forma rápida, com integração fácil a APIs, sem a necessidade de programação avançada.

Sem contar que o DreamFlow também é super flexível e personalizável, oferecendo recursos para criar desde aplicativos simples até soluções mais complexas, atendendo tanto iniciantes quanto profissionais.

Alem dessas que citamos, ferramentas como FlutterFlow, Bubble, Weweb e Make podem ser consideradas por quem deseja desenvolver soluções mais complexas, como aplicativos web e móveis ou automação. 

Consequentemente, essas plataformas no-code permitem que desenvolvedores iniciantes construam produtos digitais sem escrever código tradicional, aproximando-as ainda mais do conceito de Vibe Coding

Conclusão

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Já deu para notar que o Vibe Coding está transformando o desenvolvimento de software ao democratizar a criação de soluções tecnológicas, tornando-as acessíveis para todos, mesmo para aqueles sem habilidades avançadas de programação. 

Nesse momento, o que nos resta é testá-la nos portais que citamos, acompanhar o aprimoramento dessa técnica em ferramentas que já utilizamos e observar como ela pode evoluir. 

Agora, se você deseja aprender mais sobre como utilizar essas ferramentas no-code e aprimorar suas habilidades de desenvolvimento, inscreva-se no canal do YouTube e acesse o site da NoCode StartUp.

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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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Mais Artigos da No-Code Start-Up:

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.

Neste vídeo eu te levo para a prática com um agente SDR de IA. A ideia é mostrar um funil inteiro automatizado. Vamos conectar captação, qualificação, CRM e follow up num fluxo só.

O objetivo é simples. Receber o lead, responder na hora e qualificar com contexto. Depois disso, repassar ao vendedor no ponto certo.

Exemplo com formulário e WhatsApp

Exemplo com formulário e WhatsApp

Começamos por um formulário simples. Pode ser Tally ou o que você já usa no site. Nome, telefone, e-mail e a demanda do lead.

Assim que o lead envia, a automação dispara no N8N. O agente manda a primeira mensagem no WhatsApp. O atendimento começa em segundos, sem espera.

O agente entende o contexto do pedido. Responde de forma humanizada com base nos dados do formulário. E já guia a conversa para a qualificação.

Qualificação e repasse ao vendedor

Qualificação e repasse ao vendedor

O SDR de IA faz perguntas objetivas. Identifica dor, urgência, orçamento e serviço ideal. Registra tudo para não se perder nenhuma informação.

Quando o interesse esquenta, o agente muda o status no CRM. Ele para o atendimento automatizado. E repassa direto para o vendedor humano finalizar.

Automação e banco de dados

Automação e banco de dados

Toda interação é registrada no Supabase. Isso garante histórico, métricas e governança dos dados. Facilita auditoria e evolução do agente.

A modelagem salva nome, contato, origem e estágio. Salva também as últimas mensagens e marcações de follow up. Com isso, relatórios e disparos ficam precisos.

Integração com Notion CRM

Integração com Notion CRM

O CRM do exemplo é o Notion. Mas a lógica vale para Pipedrive, RD Station ou qualquer outro. Basta ter API e conectar no N8N.

As colunas principais são claras. Novo lead, atendimento humano, venda realizada e finalizado. O agente move os cards conforme o progresso.

Quando qualifica, o agente cria um resumo no card. Inclui dor principal, solução sugerida e próxima ação. O vendedor entra sabendo exatamente o que fazer.

Função de Follow Up

Se o lead parar de responder, ninguém fica no escuro. O agente dispara uma sequência de reativação. A agenda e as regras ficam salvas no banco.

Os textos são úteis e respeitosos. Nada de spam, sempre com valor claro. O foco é facilitar a decisão do lead.

Ferramentas e arquitetura

Ferramentas e arquitetura

Interface de conversa no WhatsApp. Automação e orquestração no N8N. Base de dados no Supabase.

O formulário pode ser Tally ou equivalente. O CRM pode ser Notion ou outro de sua escolha. A arquitetura é flexível e modular.

No agente usamos RAG para contexto. Memória para manter a conversa coesa. E functions para acionar CRM e banco.

Fluxo mestre e recursos multimídia

Fluxo mestre e recursos multimídia

O fluxo mestre entende texto, imagem e áudio. Divide mensagens longas em partes e responde na ordem. Tudo fica logado para consulta e melhoria contínua.

Há um subfluxo dedicado ao Notion. Ele cria, move e comenta cards automaticamente. Isso mantém o pipeline e a equipe alinhados.

Resumo para vendedores

Resumo para vendedores

O cartão chega com contexto pronto. Quem é o lead, o que pediu e o que o agente sugeriu. Mais o próximo passo recomendado.

Isso reduz fricção no handoff. Aumenta a taxa de conversão e a velocidade de fechamento. O vendedor foca em fechar, não em investigar.

Estratégias de Follow Up

Estratégias de Follow Up

Defina janelas de tempo objetivas. Exemplo prático: 2 horas para o Follow Up 1, 4 horas para o 2. Depois, marcar como não respondido e encerrar.

Para e-commerce, use o abandono de carrinho. Para serviços cíclicos, use lembretes programados. Bônus e descontos podem destravar a resposta.

O importante é registrar cada envio. Quem recebeu, quando recebeu e qual mensagem foi. Isso evita repetição e mantém o controle.

Formação Agentes 2.0 e templates

Formação Agentes 2.0 e templates

Se quiser replicar, a Formação Gestor de Agentes de IA 2.0 ajuda. Lá tem templates de fluxos, prompts e integrações. Além de suporte, comunidade e estudos de caso.

Com fundamentos e prática guiada, você acelera a execução. Constrói agentes profissionais com governança e métricas. E coloca seu funil no piloto automático com qualidade.

No contexto de 2025, em que a velocidade da informação e a personalização da experiência do consumidor são diferenciais competitivos cruciais, o uso de agente de IA para marketing digital deixou de ser uma tendência e se consolidou como uma realidade fundamental.

Segundo um relatório da McKinsey sobre adoção de IA em marketing, esses agentes não apenas automatizam tarefas, mas tomam decisões autônomas baseadas em dados, comportamentos e objetivos de negócio.

Nesta leitura completa, você vai descobrir como funcionam, para que servem, quais ferramentas utilizar e por que empresas que dominam essa tecnologia estão anos luz à frente da concorrência.

O que é um agente de IA para marketing digital
O que é um agente de IA para marketing digital

O que é um agente de IA para marketing digital?

Um agente de IA para marketing digital é uma entidade autônoma baseada em inteligência artificial que atua com autonomia parcial ou total em processos de marketing, como captação de leads, segmentação de audiências, criação de conteúdo, análise de dados e execução de campanhas.

Para entender melhor o conceito, vale consultar esta definição acadêmica de agentes inteligentes. Esses agentes utilizam modelos de machine learning e processamento de linguagem natural para entender comportamentos e responder de forma personalizada em escala.

Diferente de simples automações, como e-mails programados ou bots de resposta, os agentes com IA são capazes de aprender com interações passadas, adaptar suas estratégias e agir conforme métricas em tempo real.

Um artigo clássico da Harvard Business Review sobre automação adaptativa evidencia essa evolução natural do marketing digital orientado por dados.

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

Os agentes de IA funcionam a partir da integração de dados internos (CRM, ERPs, funis) com dados externos (tendências de mercado, redes sociais, comportamento do usuário).

Para um mergulho técnico, o CDP Institute mantém um guia completo sobre governança desses dados. A partir dessa base, os agentes podem tomar decisões e executar tarefas de forma independente.

Por exemplo, um agente pode:

  • Detectar que um lead visitou três vezes uma página de preço e ainda não converteu;
  • Personalizar um e-mail com oferta específica com base no comportamento anterior;
  • Acompanhar a abertura e interação com o e-mail e replanejar o follow‑up caso o lead clique ou ignore.

Essa lógica adaptativa é o que permite uma experiência de marketing verdadeiramente centrada no cliente.

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

Em 2025, algumas das ferramentas mais relevantes para criação e gestão de agentes de IA para marketing incluem:

Make (Integromat)

Com sua abordagem visual e integração com milhares de apps, é possível criar agentes que reagem a eventos em CRMs, landing pages e e‑commerces. Conheça o site oficial do Make para explorar integrações avançadas.

O Curso de Make (Integromat) da No Code Start Up ensina exatamente como construir essas rotinas inteligentes.

Agentes com OpenAI e Dify

Usando modelos GPT‑4o e ferramentas como o Curso de Agentes com OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

A documentação do OpenAI e o guia oficial do Dify mostram como esses agentes podem ser implantados com fluxos lógicos e memória contextual.

Salesforce Einstein & HubSpot AI

Plataformas consagradas também avançaram na adoção de IA. O Salesforce Einstein para Marketing recomenda automações personalizadas com base em dados históricos, enquanto o HubSpot AI detecta oportunidades de venda cruzada em tempo real.

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais
Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

A loja virtual Dafiti implantou um agente de IA para recomendar produtos personalizados em e‑mails baseados no histórico de compras e navegação.

De acordo com o case detalhado publicado na TI Inside, a iniciativa não só elevou em 28 % a taxa de conversão, como também proporcionou redução de custos operacionais de até 80 % e ganhos expressivos de agilidade na execução das campanhas.

Geração de demanda B2B

Empresas como a Resultados Digitais (RD Station) implementaram agentes que identificam leads mais propensos à conversão com base em sinais comportamentais.

O case oficial da RD Station mostra a redução de 40% no tempo de resposta comercial.

Social listening com resposta autônoma

Marcas como Netflix usam agentes que monitoram redes sociais e reagem automaticamente a menções com sugestões de conteúdo ou respostas bem‑humoradas.

A Brand24 analisou como a Netflix domina as redes sociais analisou essa estratégia e o impacto no engajamento.

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

Empresas que implementam corretamente agentes de IA conseguem não apenas escalar suas operações, mas também elevar drasticamente a eficiência das suas campanhas. Um relatório da Deloitte sobre personalização em escala comprova ganhos como:

  • Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
  • Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
  • Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
  • Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes
Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

Com a popularização dos modelos de IA multimodal e do conceito de “marketing autônomo”, a Gartner — predições de marketing 2025‑2028 projeta uma explosão na adoção de agentes especializados por canal (e‑mail, redes sociais, SEO, CRM).

Outro ponto é a integração entre IA e interfaces no-code, permitindo que profissionais de marketing criem seus próprios agentes sem depender de devs.

Plataformas como manual oficial do Bubble e o Curso Dify permitem essa construção de forma intuitiva.

Também são esperadas inovações como agentes com personalidades distintas por campanha, regulamentação da IA generativa — incluindo iniciativas como o EU AI Act — e avanços em IA que compreendem ironia, humor e contexto profundo de marca.

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

Está claro que o uso de agente de IA para marketing digital representa uma vantagem competitiva evidente em 2025.

No entanto, o sucesso na implementação exige compreensão técnica, clareza nos objetivos e escolha das ferramentas certas. 

Se você deseja dominar essas habilidades, veja as formações da No Code Start Up e comece a criar seus primeiros agentes com foco em performance, escala e personalização real.

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