Best tools for creating AI Agents

June 12, 2024
9 min
Atualizado em 30 de July de 2025

Você pode criar agentes de IA sem programar. As ferramentas no‑code tornaram isso acessível para quem não é técnico.

Não é preciso saber programar: o fluxo visual resolve integrações, lógica e publicação.

In this article, we’ll dive into the fascinating world of AI agents and show you how you can use them, even without advanced technical knowledge.

We will explore tools that are friendly to both beginners and more experienced professionals. In addition, we will highlight the crucial differences between AI agents and chatbots, helping you choose the best option for your project.

Get ready to discover how to boost your initiatives with cutting-edge technology, in a simple and effective way. Are you curious? Keep reading and learn all about this exciting topic.

Categories of No-Code Tools for AI

Building artificial intelligence (AI) agents has become easier with the advancement of No-Code tools.

These tools are ideal for those who do not have in-depth technical knowledge in programming, but want to create an innovative product. Let's understand how these tools can be useful and accessible.

Natural Language Processing (NLP) Tools

They are essential for AI agents to understand and react to human language.

Com essas ferramentas, você pode criar sistemas que interagem e compreendem os usuários de forma natural. Imagine desenvolver um assistente virtual que responde a perguntas frequentes de clientes, como o Chatbase ou utilizando o GPT-o3, o modelo mais recente da OpenAI.

O o3 é o modelo de raciocínio mais poderoso da OpenAI, com desempenho multimodal (especialmente em visão) capaz de analisar imagens, gráficos e arquivos e sustentar decisões passo a passo, deixando fluxos de atendimento mais precisos e confiáveis.

Conversation Flow Development Tools

What is the best automation tool for WhatsApp?

Easy and Intuitive (Ideal for Beginners)

ManyChat: It offers an intuitive interface with a drag-and-drop visual editor, ideal for beginners. It allows you to create chatbots for Facebook Messenger, WhatsApp, SMS and email. It has a free plan with basic features and paid plans starting at US$$ 15/month.

Landbot: Visual platform that allows you to create chatbots for web, WhatsApp and Facebook Messenger. It offers ready-made templates and conditional logic. It has a free plan with 100 chats/month and paid plans starting at €40/month.

Wati: Specialized in automation for WhatsApp, it allows you to create chatbots without code with intuitive logical flows. Offers a 7-day free trial.

Moderately Intuitive (Requires Some Experience)

Chatfuel: Allows you to create chatbots for Facebook Messenger, WhatsApp and Instagram. Offers ready-made templates and AI integration. Has a free plan with limited features and paid plans starting at US$$15/month.

HubSpot Chatbot Builder: Integrated with HubSpot CRM, it allows you to create chatbots for lead qualification and customer service. It offers a free plan with basic features and paid plans with advanced functionalities.

Advanced (Recommended for Users with Technical Experience)

Botpress: Open source platform that allows you to create highly customizable chatbots. Requires technical knowledge for configuration and implementation. It has a free plan with basic features and paid plans with advanced features.

Voiceflow: Focused on creating voice assistants and complex chatbots, it offers a visual interface for designing conversation flows. It has a free plan with limited features and paid plans for advanced features.

Custom AI Model Generation Platforms

These platforms allow you to create AI models that are specifically tailored to the needs of your project.

For example, with services like Azure Machine Learning or Google AutoML, you can train models to predict market trends or consumer behaviors without being a data expert.

Using No-Code tools to develop AI agents not only saves time, but also democratizes the technology.

Choosing the right tool can be a game changer for your project or business. That’s why it’s important to understand what each one offers and how it can align with your goals.

This flexibility and accessibility are the great advantages of No-Code tools in the digital age.

Langchain: A Core Tool for AI Agents

Artificial intelligence (AI) is changing the way we interact with technology.

Today, with No Code platforms, you don’t need to be a developer to create an intelligent agent. These tools simplify the process, making it accessible to everyone.

One of the most interesting tools is the Lang Chain. It allows anyone build a chatbot without having to write code.

This is great for small businesses or anyone who just wants to automate social media responses.

Outras ferramentas como Dante, Zoho Zia, Dify e Synthflow também são populares. Elas oferecem recursos variados que podem ajudar desde o usuário casual até o desenvolvedor mais experiente.

For example, Dante is perfect for beginners who want to create something simple quickly.

Especificamente falando sobre chatbots, ferramentas como Typebot, ManyChat, Botpress, VoiceFlow e Laila se destacam. Elas permitem que você crie bots que não apenas respondem automaticamente, mas também aprendem e se adaptam com o tempo.

Imagine having a virtual assistant that learns from conversations and improves with each interaction. This is possible with these tools!

It is important to understand the difference between a simple chatbot and a more sophisticated artificial intelligence agent.

Choosing the right tool can significantly impact quality and efficiency of your project. A good intelligent agent can save time, reduce costs and improve user experience.

So if you are thinking about creating your own intelligent agent, consider your needs and choose the right tool. The possibilities are vast and the tools are within everyone’s reach.

With a little creativity and the right platforms, you can transform the way you interact with your customers or followers.

Specific Tools for creating AI Agents

Choosing the right tools to create artificial intelligence agents can make all the difference in your project.

Here are some of the best platforms that can help both beginners and experienced professionals to develop smart solutions effectively:

Dante – Ideal for Beginners: If you're starting out and want to experiment with creating AI agents, Dante is a great choice. It has an easy-to-use interface and comes with several ready-made settings, which greatly simplifies the development process.
Zaia – Continuous Learning: This platform is known for truly understanding user needs. With Zaia, each interaction helps to improve responses and recommendations, thanks to its continuous learning system, becoming increasingly accurate and useful.
Chatvol t – Ideal for companies looking for efficient service adapted to their data, Chatvolt uses advanced models such as ChatGPT and 39 other LLMs to reduce operational costs and optimize the customer experience with highly customizable AI agents.
Dify – Predicative Analysis: For more complex projects that require predictive analysis and process optimization, Dify is the right choice. It offers advanced machine learning and data integration tools, enabling you to create agents that can predict trends and optimize operations.
Synthflow – Focus on Interaction: If your project needs an agent that interacts naturally with users, Synthflow is ideal. It combines natural language processing with conversational flow creation, creating an engaging and dynamic user experience.

These tools were chosen because they offer varied and adaptable solutions, depending on the needs of each project.

Choosing the correct tool is crucial to the success of your AI agent, as each has distinct characteristics that can benefit different types of projects. For example, if you need something simple and easy to use, go with Dante.

For continuous learning and adaptation needs, Zaia or Chatvolt may be the best option. Remember that a good project starts with the right choice of tools!

Agentes de IA vs Chatbots: Entenda as Diferenças

Understanding the difference between chatbots and AI agents can help you better choose the technology for your project. Let's simplify this!

You chatbots are like automated attendants that follow a script. They are great for simple tasks like answering frequently asked questions or scheduling an appointment.

Imagine you ask a chatbot about a store’s opening hours, and it promptly responds with the programmed information.

Already the AI agents are more like intelligent personal assistants. They learn from each interaction and improve their responses over time.

If you are looking for a more personalized experience, where the system recognizes your tastes and preferences, an AI agent is the best option.

For example, while a chatbot might give you a standard answer about a cake recipe, an AI agent might suggest adjustments to the recipe based on what it learned about your past preferences or dietary restrictions. This shows how AI agents can be more adaptable and personable.

If your goal is simply to provide information or answer simple questions, a chatbot may be sufficient. But if you’re looking to offer a unique and tailored experience for each user, an AI agent may be the best choice.

Evaluate your needs and see which technology best fits to offer the best service to your users.

Remember, the choice between a chatbot and an AI agent can define your user's level of satisfaction with the interaction. Choose the technology that best suits your objective and offers a remarkable and efficient experience.

Software Architecture: Building Intelligent Applications

When it comes to building artificial intelligence (AI) applications, the software architecture is the foundation that holds everything together. It’s like the skeleton of a building: if it’s not well designed, the building won’t stand up.

For an AI agent to function well, it needs a framework that supports it efficiently, ensuring not only its functioning now, but also its future evolution.

There are some key points you need to consider when designing this architecture:

Data Organization: Imagine that data is the fuel for your AI agent. If this fuel is not well organized, the agent will not be able to perform well. A well-structured database allows the agent to quickly find what they need, making the entire process more agile and efficient.
Clear Processes: It is essential to have a clear vision of how each agent process will work, from data collection to user interaction. This helps avoid mistakes and ensures that the agent always knows what to do in each situation.
Integration with Other Services: These days, an AI agent rarely works alone. It needs to communicate with other applications and services. A flexible architecture facilitates this integration, allowing your agent to adapt and use resources from other systems to improve its performance.
Choice of Algorithms: Algorithms are the heart of your AI agent. Choosing the most appropriate ones and implementing them correctly is essential so that your agent can learn and adapt over time, improving their accuracy and efficiency.

In addition to these elements, it is important to think about the scalability and adaptability of your architecture. This means designing with not only current needs in mind, but also future ones.

An AI agent that can grow and adapt over time is much more valuable, as it can continue to be useful as new technologies and requirements emerge.

Therefore, a well-planned architecture is not just a technical detail; it is what allows your AI application to actually deliver results and stay relevant in the market.

Investing time and resources in this foundation will save you a lot of headaches and ensure that your AI project is a success.

Revolutionizing Software Creation with AI

How AI is being used in software development

In this article, we explore how artificial intelligence is changing the way we create softwares, especially with the help of No-Code tools.

You saw the difference between AI agents and chatbots, discovered tools to develop agents without having to code, and understood the importance of the software architecture.

Now, with this knowledge, you can bring your ideas to life, creating smarter and more efficient projects.

Ready to use what you learned?

No-code tools not only simplify the creation of AI agents, they also open the door to endless innovation.

You don't need to be a programming expert to bring your ideas to the digital world.

Now that you have the knowledge and tools, how about starting to create? No-Code technology is here to make your work easier and expand your possibilities.

With NoCode StartUp, you have everything you need to turn your ideas into reality. Enter our course NocodeIA and learn how to use the best in the world Nocode with Artificial Intelligence.

FAQ – Perguntas e Respostas Frequentes

Como posso criar agentes de IA gratuitamente?

Use uma stack no‑/low‑code com planos grátis ou open‑source: Dify CE or Flowise/LangFlow para o agente, n8n self‑host para integrações, Ollama com modelos locais (Llama/Mistral) e ChromaDB/FAISS para RAG; defina o caso de uso, indexe seus arquivos, conecte ferramentas e publique via web (WhatsApp geralmente exige provedor pago).

Como criar a própria IA?

Para a maioria dos projetos, crie seu agente usando modelos prontos com Dify/Voiceflow/Flowise + n8n/Make e RAG sobre seus dados; se quiser seu modelo, faça fine‑tuning de um base open‑source (ex.: Llama) com LoRA/QLoRA e sirva via API, mas em negócios, RAG costuma ser mais rápido e barato que treinar do zero.

How much does an AI agent cost?

Vai do uso e dos canais: protótipo local pode sair R$0; MVP típico fica em R$200–R$900/mês (API de modelo + orquestração + hospedagem); escala média costuma variar de R$1,5k–R$6k+/mês; os maiores drivers são modelo (tokens/GPU), canal (WhatsApp/voz), base vetorial e monitoramento.

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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Learn how to create AI Applications, Agents and Automations without having to code

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

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:

Software Engineering

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 and 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

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus and 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 for only 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

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.

22 de August de 2025
4 min

Matheus Castelo

Agente SDR com CRM e Follow Up | Automatize seu Funil de Vendas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

20 de August de 2025
4 min

Neto Camarano

Agente de IA para Marketing Digital: O Futuro Estrategicamente Automatizado

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?

One 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 Agents Course with OpenAI, é viável criar agentes que escrevem cópias, conversam com leads em tempo real e analisam sentimentos de comentários.

THE documentação do OpenAI it's the 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

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.

THE 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

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.

Platforms like manual oficial do Bubble it's the Dify Course 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.

19 de August de 2025
4 min