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Automation Agents: Lessons from a MasterClass

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In today’s digital landscape, automation is essential for business efficiency and growth. In a recent Master Class, we explored how to create and implement automation agents using NoCode tools.

This approach allows companies to optimize processes, reduce costs and improve customer experience, without the need for advanced technical knowledge.

In this article, we will cover the three fundamental pillars for success: process management, automation, and prompt engineering.

1. Process management: the first pillar for agents’ success of automation

Managing processes efficiently is an essential skill for any manager implementing automated agents.

In the context of automation, this means not only controlling the tasks performed by agents, but also ensuring that all steps in the workflow are synchronized and functioning correctly.

Poor process management can result in failures that harm the customer experience and increase operational costs.

A good example of efficient process management involves the use of tools NoCode to organize and automate different tasks.

For example, when creating customer support agents, companies can integrate support platforms with CRM systems.

Thus, allowing the automated agent to access and update customer information accurately and in real time.

This is possible with the use of APIs, which enable integration between different systems and platforms, ensuring fluid and effective communication.

Process management goes beyond simply delegating tasks to agents. It also involves setting priorities, monitoring performance, and creating workflows that ensure the efficiency and scalability of the automated solution.

With NoCode tools like n8n, managers can view and adjust these workflows in an intuitive interface. This makes it easy to monitor and adjust as needed.

automation agents in management
Businesspeople working in finance and accounting Analyze financial graph budget and planning for future in office room.

2. Automation: Free up your time and increase efficiency

Automation is undoubtedly one of the main benefits of digital agents. It allows companies to automate repetitive and time-consuming tasks, such as customer service, lead generation or service scheduling.

This frees up time and resources that can be directed towards more strategic activities, such as developing new products or expanding markets.

One of the most common uses of automation is creating support agents. These agents are programmed to handle frequently asked questions and provide quick and accurate solutions to customers.

Thus, significantly improving the user experience and reducing the need for human intervention.

Using NoCode tools, any manager can create an automated chatbot that works 24 hours a day, 7 days a week, ensuring that customers are served, regardless of the time or demand.

Furthermore, automation goes beyond customer support. Another interesting application is the development of sales agents and scheduling agents, which optimize internal processes and allow teams to focus on higher-value activities.

A sales agent can, for example, interact with potential customers, qualify leads, and even close simple deals.

While a scheduling agent automates the scheduling of appointments or consultations, ensuring that the calendar is always up to date.

automation agents

3. Prompt engineering: the basis for intelligent agents

Prompt engineering is one of the most important elements for the success of an automated agent. A well-constructed prompt determines the quality and effectiveness of the responses generated by the agent.

In practice, this means that the way you instruct your agent to respond and interact with users can directly influence the customer experience.

With the evolution of language models, such as OpenAI’s GPT, agents have become capable of offering more creative and personalized responses.

These models allow agents to learn from large volumes of data, increasing their ability to answer a wide range of questions and offer solutions tailored to different business needs.

However, creating good prompts is a process that requires attention to detail. The agent manager or developer must ensure that the prompt is clear and specific enough for the agent to understand the context of the conversation and provide a relevant response.

Additionally, the prompt must be flexible enough to allow the agent to adapt to different conversation flows, ensuring a more fluid and natural interaction with the user.

What would be prompt?

Application examples of automation agents

Creating sales and scheduling agents is one of the most innovative solutions to optimize teams' time.

These agents can manage calendars and schedules, making it easier for companies that deal with a large number of appointments.

A practical example is the automated scheduling of appointments or services. With a good scheduling system, the customer experience improves significantly, reducing errors and speeding up service.

NoCode tools like Bubble and n8n make it easy to create agents with intelligent automation by integrating external APIs and enabling the automation of workflows without requiring programming knowledge.

Using n8n, for example, is especially useful for creating more complex automations, allowing detailed control of workflows.

Although it has a steeper learning curve, its flexibility makes it worth it for more experienced users.

Scalability and flexibility

One of the great advantages of NoCode tools is the ability to scale solutions efficiently. Companies can create a digital agency, hiring other developers to expand their services and serve different market niches.

Additionally, using open source solutions allows for greater scalability and customization, while helping to control operational costs.

Agents created with NoCode tools can also integrate with communication platforms such as WhatsApp.

This allows for real-time responses and even generates unique payment links. This shows how automation can directly impact sales and customer interactions.

whatsapp and automation agents

The relevance of NoCode tools

Crescimento do mercado nocode ao longo dos anos

NoCode tools are democratizing access to creating applications and technology solutions. They allow beginners to create agents and automations without the complexity of traditional programming, opening doors for innovation and rapid growth of startups.

O Supabase, for example, facilitates the creation of structured databases for agents, optimizing the search and organization of information.

These platforms become even more powerful when associated with a good management and prompt engineering strategy, where automation is combined with user experience.

The adoption of automated agents and NoCode tools offers companies a practical and efficient way to improve productivity and personalization of services.

So whether it’s customer support, sales, or scheduling, these technologies are redefining what’s possible for businesses of all sizes.

The MasterClass shows us that by mastering process management, automation and prompt engineering, startups can not only optimize their processes.

But also innovate in customer service and scalability of your business. Learn more with our MasterClass AI Agent and Automation Manager!

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Learn how to make money in the AI and NoCode market, creating AI Agents, AI Software and Applications, and AI Automations.

Matheus Castelo

Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.

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More Articles from No-Code Start-Up:

A revolução tecnológica no setor fitness está em pleno andamento, e um dos protagonistas dessa transformação é o agente de IA para academias.

Trata-se de uma solução baseada em inteligência artificial que automatiza e otimiza desde o atendimento ao cliente até o acompanhamento de treinos e planos nutricionais.

A utilização de agentes inteligentes está mudando radicalmente a forma como academias se relacionam com seus alunos, aumentando a retenção e oferecendo experiências mais personalizadas.

Imagine um assistente virtual que entende o perfil de cada aluno, sugere ajustes no plano de treino com base em sua evolução e ainda envia mensagens motivacionais nos dias em que ele falta.

Não se trata de ficção científica, mas de uma realidade cada vez mais acessível para pequenos e grandes estabelecimentos.

Como funcionam os agentes de IA dentro de academias
Como funcionam os agentes de IA dentro de academias

Como funcionam os agentes de IA dentro de academias

Os agentes de IA funcionam como sistemas inteligentes que aprendem com os dados e se adaptam com o tempo.

Eles podem ser implementados via plataformas como Dify, Make (Integromat) ou até mesmo por meio de agentes personalizados com OpenAI, integrando-se aos sistemas de gestão existentes na academia.

Personalização em escala: o grande diferencial competitivo

As academias sempre buscaram oferecer um atendimento personalizado, mas isso costumava exigir uma equipe numerosa e treinada. Com um agente de IA para academias, é possível:

  • Acompanhar resultados em tempo real
  • Adaptar os treinos de forma automatizada
  • Criar planos alimentares baseados em objetivos individuais
  • Manter o engajamento via WhatsApp ou e-mail com comunicação personalizada

Essas automações não apenas economizam tempo dos profissionais humanos, como também reduzem erros, aumentam a precisão das recomendações e melhoram significativamente a experiência do cliente.

Ferramentas para criar seu agente de IA para academias

Diversas ferramentas NoCode e IA estão disponíveis para quem deseja implementar um agente inteligente sem precisar programar. A AI Agent and Automation Manager Training é uma das mais completas do mercado para capacitar profissionais nesse cenário.

Outras ferramentas recomendadas incluem:

  • N8N Course para criar fluxos de automação integrando plataformas de gestão, apps de treino e sistemas de CRM
  • FlutterFlow Course para quem deseja desenvolver um aplicativo customizado para a academia
  • Bubble Course para construção de painéis administrativos e interfaces de gestão
Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias
Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias


Exemplos reais de aplicação de agentes de IA em academias

SmartFit: IA para análise de performance

A rede SmartFit iniciou pilotos de agente de IA para academias que analisam dados de execução de exercícios e frequência, recomendando ajustes automáticos de treino para melhorar a performance individual.

Academias boutique: chatbots inteligentes para retenção

Diversas academias boutique, como a Selfit, vêm adotando chatbots baseados em IA generativa para recuperar ex‑alunos inativos.

Esses agentes enviam mensagens personalizadas no momento certo, utilizando automações criadas com plataformas NoCode, gerando um incremento médio de 12% na taxa de retorno.

Academia independente de São Paulo: WhatsApp como agente inteligente

Um estúdio funcional no interior de São Paulo implementou um agente de IA via WhatsApp Business API para acompanhamento nutricional.

Segundo reportagem do Valor Econômico, a adesão aos planos subiu 45% e a permanência dos alunos aumentou em média seis meses, graças a lembretes de refeições e ajustes de macro‑nutrientes calculados automaticamente.

Bodytech: análise preditiva e campanhas personalizadas

A rede Bodytech utiliza modelos de machine learning para prever probabilidade de evasão. Com base nesses insights, campanhas automáticas de e‑mail e push são disparadas, incluindo ofertas segmentadas.

De acordo com o relatório interno divulgado à Exame, o churn caiu 9% no primeiro trimestre de operação do agente de IA.

Orangetheory Fitness: ajustes de treino em tempo real

Nos Estados Unidos, a Orangetheory Fitness integra wearables proprietários e inteligência artificial na sala de aula.

O sistema ajusta intensidade de treino em tempo real com base nos batimentos cardíacos dos alunos, tecnologia que foi tema no Forbes Health.

A abordagem elevou em 22% o tempo em zona ideal de frequência cardíaca.

TotalPass: dados de engajamento a serviço das academias parceiras

O programa corporativo TotalPass aplica IA para analisar padrões de frequência e recomendar ações de fidelização aos parceiros.

Segundo o artigo “5 ways to boost member retention in your gym”, publicado pela Hapana em 24 de julho de 2025, academias que investem em estratégias de retenção registram 25 % de aumento no Lifetime Value (LTV) dos clientes.

Esses cases demonstram que incorporar um agente de IA para academias é uma estratégia concretamente viável e altamente competitiva.

Barreiras e soluções na adoção da IA nas academias e soluções na adoção da IA nas academias

Apesar do potencial transformador, ainda existem desafios na adoção de um agente de IA para academias. Muitos gestores enfrentam barreiras como falta de conhecimento técnico, resistência da equipe ou limitações financeiras.

Porém, formações como as oferecidas pela No Code Start Up permitem capacitar equipes com investimento acessível e retorno acelerado.

Além disso, plataformas NoCode reduzem drasticamente a complexidade de desenvolvimento.

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O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness
O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness

O futuro dos agentes inteligentes no setor fitness

Com a popularização da IA generativa e dos sistemas autônomos, a tendência é que o agente de IA para academias se torne cada vez mais completo, incluindo recursos como:

  • Análise automatizada de vídeos de execução de exercícios
  • Diagnóstico de postura com base em visão computacional
  • Planejamento de metas baseado em dados biométricos
  • Interação natural com alunos via assistentes de voz

Companies like OpenAI and the Google DeepMind estão liderando a pesquisa em IA aplicada, e seus avanços tendem a se refletir diretamente no setor fitness.

Caminhos acessíveis para iniciar agora com IA em academias

Se você é gestor de academia, personal trainer ou profissional do setor, este é o momento ideal para explorar o uso de agentes de IA.

Ao começar pequeno, com um chatbot de atendimento ou um sistema de agendamento automatizado, é possível obter ganhos significativos sem grandes riscos.

Formar-se como AI Agent Manager é uma oportunidade de se destacar em um mercado altamente competitivo.

Explore os recursos educacionais da No Code Start Up e transforme sua academia com tecnologia de ponta.

A era das academias inteligentes já começou. Agora, a diferença estará entre quem lidera essa mudança e quem ficará para trás.

Pense em um AI agent 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.

Result: 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 up and 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 and APIs têm diferenças fundamentais:

Webhooks: o sistema reativo

One 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.

Platforms like Zapier and 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 and WebWeb 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 SaaS IA NoCode Training, 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

You 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 AI Agent Manager Training, 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.

Tools like 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.

agents ia training
agents ia training

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 AI Agent Manager Training para dominar essa nova geração de automações inteligentes com APIs, sem precisar programar.

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