Free AI Agents Course for Beginners

February 25, 2025
12 min
Updated on March 6, 2025

If you are looking for a Free AI Agent Course for Beginners, you have come to the right place! After all, we are in the era of automation and artificial intelligence. In this context, companies and professionals are looking, above all, for intelligent solutions to optimize processes. In addition, they are looking to reduce costs and, consequently, improve the user experience.

In this context, AI agents stand out for their ability to automate complex tasks, interact naturally with users and integrate multiple systems without the need for constant supervision.

Continue reading this article and discover how the Free AI Agent Course can transform the way you work with artificial intelligence. Understand why AI agents are so powerful and learn how to start creating your own agent from scratch, using accessible and efficient tools, without needing any programming experience. Enjoy your reading!

find out how the agents course is structured

From Zero to AI Agent: Learn how it works Free AI Agent Course for Beginners

If you want to learn for free and create your own AI Agent, the first step is to learn about the structure of the Free AI Agent Course for Beginners from NoCode Startup. If you want to start from scratch and develop your own Artificial Intelligence Agent, this content was made for you, in a complete material you will learn:

fundamentals of Artificial Intelligence Agents to build a solid foundation;
a step-by-step guide to creating practical agents, even without prior experience;
how to use N8N to implement smart automations efficiently;
integrations with platforms such as Telegram, enabling the creation of interactive and dynamic agents.

Remember that the AI Agent course was developed so that anyone, even without prior programming knowledge, can create intelligent and scalable solutions. In other words, even if you have never programmed before, you can start without fear!

Why are AI agents so powerful?

Before understanding how to create your own AI Agent, it is essential to understand why these tools have become indispensable in different sectors. Therefore, it is worth reflecting: why is the use of these solutions growing so much? How do they impact the efficiency of processes?

Furthermore, understanding these aspects can reveal new opportunities for optimization and growth.

1. Integration with custom data (RAG)

One of the main reasons for the power of AI agents lies in the technique known as RAG (Retrieval-Augmented Generation). This methodology allows the AI model to be combined with personalized user or company data. This means that the agent can be trained to access specific information from:

PDF files;
corporate websites;
spreadsheets and databases;

Through this customization, the agent becomes able to perform advanced queries, access specific documents and respond accurately based on the available information.

2. Ability to execute actions (Function Calling)

why are ai agents so powerful function calling

In addition to RAG, another distinguishing feature of AI agents is the function called Function Calling (or tools), which allows the agent to not only analyze data, but also perform actions on different platforms. For example, among the main functions, the following stand out:

access and edit the calendar (schedule meetings, check events);
send, read and reply to emails;
interact with spreadsheets and databases (consult and update information);
perform direct tasks via corporate applications.

This capability turns the agent into a true virtual assistant. Imagine being able to send a simple message on WhatsApp, and the agent automatically accesses different systems, queries databases and sends comprehensive reports, all without direct human interaction.

Learn how to create AI Agents for different businesses

learn how to create IA agents for different businesses

AI agents aren’t limited to basic tasks or simple interactions. In the Free AI Agents for Beginners Course, you’ll master tools like RAG and Function Calling and learn how to create intelligent solutions for different industries, without needing technical experience and without paying anything!

Scheduling agents, for example, can automate appointment scheduling, eliminating the need for direct human interaction. Key application examples include:

medical consultations: the agent checks available times, schedules the appointment and sends confirmation to the patient;
barbershops and beauty salons: the agent manages the professionals' schedule and allows clients to choose times directly via WhatsApp or Instagram;
classes and events: Want to schedule an adventure class or special event? The agent automates the process and confirms details with participants;
restaurants and snack bars: the agent acts as an intermediary between the customer and the establishment, optimizing orders and integrating with the restaurant system;
e-commerces: manage orders, inventory and customer service in an automated way, using agents integrated with the main sales platforms;
veterinary clinics: allow appointment scheduling, vaccination control and automatic notifications for customers;
gyms and studios: the agent manages class reservations, waitlists and sends automatic reminders to students.

Understand the Architecture of an AI Agent

Creating an AI Agent is more than just programming a chatbot. It’s about developing an intelligent, autonomous solution that transforms processes!

To do this, it is essential to understand the architecture that supports these agents, ensuring that they are capable of performing complex tasks, interacting with different platforms and delivering accurate and contextualized responses.

Below, learn more about this framework and how each component contributes to the advanced performance of AI agents.

Input Layer: where the agent receives information from the user through different channels (WhatsApp, Instagram, email or website), whether in text, voice or specific commands;
natural language processing (NLP): responsible for interpreting messages, understanding intentions and extracting relevant information, such as dates, times and user preferences;
connectors and APIs (Function Calling): allow the agent to perform real actions, such as checking available times, consulting menus or accessing internal systems, through external integrations;
RAG (Retrieval-Augmented Generation): combines natural language generation with external data retrieval, allowing the agent to search for information in databases or on the internet in real time before responding;
decision making and automation: After processing the information, the agent performs actions such as scheduling appointments, forwarding orders or sending notifications;
real-time feedback: keeps the user informed about the status of the service, sending automatic updates at each stage of the process.

N8N: The most complete tool for creating AI agents

Creating AI agents goes far beyond just setting up simple bots. There are robust tools on the market that allow you to build complex, interactive, and fully automated agents. Choosing the right tool makes all the difference in the performance and possibilities of your project.

In this way, the N8N stands out for integrating two essential worlds: advanced automation and creation of AI agents.

Originally designed for complex automation, the platform has evolved and today offers a powerful framework for creating intelligent and scalable agents. Among the main differentiators of N8N are:

creation of complex automations and integrations on a single platform;
integration with multiple AI models such as GPT, Llama, Claude and Gemini;
ability to host the system on your own servers, reducing costs;
intuitive interface with support for the “No-Code” concept, ideal for beginners'
integration with external tools such as calendars, spreadsheets, emails and databases.

Additionally, N8N offers a visual interface for creating automation flows, making the job easier even for those with no prior programming experience. And best of all, you can take a 14-day free trial with credits included to use OpenAI's resources.

OpenAI: Simplicity and Scalability

OpenAI offers one of the most robust solutions on the market, enabling the creation of powerful AI agents through the use of GPT models (such as GPT-4).

With a simple-to-use API and excellent documentation, OpenAI has become a reference for developers who want to create scalable agents with high processing capacity. Among its main advantages are:

pre-trained models with high natural language understanding capacity;
easy integration with platforms like N8N;
scalability for projects of all sizes;
support for techniques such as RAG and Function Calling;

Dify: Open source and total flexibility

Dify stands out for being 100% open source, allowing developers to have complete freedom to adapt the agent according to their needs. Dify's main features are:

open source, allowing complete customizations;
possibility of hosting on own servers, reducing expenses;
broad integrations with databases, APIs and external tools;
simplicity in training custom agents with specific data.

But how do you choose the ideal tool? Choosing the ideal tool will depend on your goals and the level of complexity of your project:

If you are looking for something practical and scalable, OpenAI may be the best choice;
for those who need advanced automations and complex integrations, N8N stands out;
If the focus is total freedom of customization and an open source solution, Dify is perfect.

And if your goal is to create complex automations with multiple integration points, N8N is the best choice. Its ability to combine automations with AI and the possibility of self-hosting make it one of the most powerful tools on the market.

Time to get your hands dirty: learn how to create your first AI Agent

If you've followed the Free AI Agent Course for Beginners | From Zero to AI Agent, it's time to put everything you've learned into practice! In this step, I'll guide you through the process of creating your first AI Agent, using accessible and efficient tools, such as N8N, OpenAI and Dify. Ready? Let's go!

1. Step 1: Defining your AI Agent front-end

The front-end is the interface of your project, the point of contact where the user interacts with your agent. In this content, we will use Telegram for its simplicity and versatility. Although it is possible integrate WhatsApp, this platform's API demands more complex processes.

So, for beginners, Telegram is the best choice. Later, you can explore the integration with WhatsApp.

2. Creating the Agent in N8n

N8N will be the main automation tool in your AI Agent. With it, you can create complex workflows without the need for advanced programming. Follow the steps below to get started:

create your free account on N8N with a 14-day free trial and credits to use the OpenAI API;
access the N8N panel and configure your credentials;
create a new workflow by clicking on “Start from scratch”;
choose your first trigger (e.g.: message received on Telegram);
add the “AI Agent” node and connect to the OpenAI GPT model.

3. Expanding the functionalities

Now that your basic AI Agent is up and running, it's the perfect time to enhance its capabilities, making it even more efficient and versatile!

Learn how to add advanced functionality that allows your agent to interact with different types of data, integrate new platforms, and provide a richer user experience.

1. Adding memory layer (WindowBufferMemory

For your AI Agent to have the ability to remember information during a conversation and maintain context between messages, it is essential to add a memory layer.

The implementation of WindowBufferMemory in N8N allows the agent to store recent interactions, ensuring more accurate responses aligned with the context of the dialogue. To implement, follow the steps below:

In N8N, add the WindowBufferMemory node to your agent flow.
configure the following parameters:
- Window Size: define the number of messages the agent should remember (e.g.: 5 previous interactions);
- storage method: For temporary storage, use N8N's default storage. For long-term storage, integrate with databases like Redis or Supabase;
Connect the WindowBufferMemory node to your AI Agent node so that the agent uses the history when generating responses.

To make the implementation clearer, imagine the following scenario: the user asks “What’s my appointment tomorrow?” and then simply writes “What about Friday?”.

Even without repeating the full question, the agent understands that the context is still about commitments and provides the correct answer.

Now that the agent is prepared to store contextual information, you can explore additional integrations and enhance its functionality, creating a more robust and efficient flow.

2. Integration with multiple tools (Function Calling)

To take your AI Agent to the next level, allow it to interact directly with other platforms and perform complex tasks. With Function Calling, the agent not only answers questions, but also performs practical actions across different systems. Key features you can integrate include:

Google Calendar: automatically schedule and list events;
Spreadsheets (Google Sheets/Excel): add, remove or search data in real time;
Email (Gmail/Outlook): send personalized automatic emails;
External APIs: perform queries on third-party services, such as weather forecasts, currency quotes or traffic information.

To set up these integrations, follow the steps below:

in N8N, add the node corresponding to the service you want to integrate (e.g. Google Sheets or Google Calendar);
In AI Agent, use the Function Calling function to enable the execution of automatic actions when certain commands are detected;
Create specific prompts to activate each tool, ensuring that the agent understands the user's requests. Practical examples:
- “schedule a meeting for tomorrow at 2pm.”
- “add the client João Silva to the contact spreadsheet.”
- “send a confirmation email to [email@example.com].”

In this way, the agent becomes not only an intelligent assistant, but also an executor of complex tasks, expanding its functionalities and delivering a much richer and more dynamic experience to the user.

3. Implementing sentiment analysis

You can also enhance your AI Agent’s communication by empowering it to interpret the emotional tone of user messages and adjust its responses accordingly. This ability creates a more humanized, empathetic, and contextualized interaction.

To do this, follow the steps to implement sentiment analysis:

in N8N, add the Text Analytics node or use external APIs like Google Natural Language or IBM Watson;
connect the node to the main flow of the agent, right after receiving the user's message;
configure the node to identify emotions such as happiness, anger, sadness, or neutrality;
In the AI Agent node, create branches in the flow to adapt the agent's responses based on the identified sentiment.

If the user types, “I’m very frustrated with the service,” the agent might respond with more empathy: “I’m sorry to hear that! I’ll do my best to help you resolve the issue as quickly as possible.”

This way, the agent becomes more attentive, improving the user experience and strengthening the bond of trust.

4. Transforming audio into text (Speech-to-Text)

You can also expand your AI Agent’s accessibility by enabling it to understand voice messages. Speech-to-Text functionality allows the agent to transcribe audio into text and interact normally with the user.

To enable audio transcription in N8N, follow these steps:

add Telegram Get File node to capture the audio file sent by the user;
connect the node to OpenAI's Whisper API or Google Speech-to-Text to perform audio-to-text transcription;
send the transcribed text to the AI Agent node so that the agent can process and respond to the command normally.

With voice message understanding enabled, the user can send an audio message saying: “Schedule a meeting with Pedro tomorrow at 10 am.”
The agent transcribes the audio and executes the action on the calendar, ensuring a fluid and efficient interaction.

This functionality expands the agent's possibilities of use and creates a more dynamic service experience.

5. Automatic notifications and real-time alerts

How about taking your AI Agent to a new level of efficiency with RAG (Retrieval-Augmented Generation), allowing it to search for data from external sources before generating responses? With this technique, the agent provides updated information and contextualized responses. To do this, follow these steps to configure RAG:

in N8N, add the integration node with databases, external documents (PDFs) or public APIs;
In the AI Agent prompt, instruct the agent to query external sources before generating a response to the user;
test the agent with questions that require consultation in external databases.

By adding this automation, your AI Agent gains the ability to send personalized reminders like “You have a meeting scheduled for tomorrow at 9am.”, important announcements like “There’s been a change to Friday’s event.”, and strategic promotional messages like “Unmissable offer! Up to 30% off today.”

With RAG, the agent stops being just a text generator and becomes an intelligent, real-time query tool, ideal for corporate, educational and financial sectors.

6. Implementing RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Finally, you can take your AI Agent to the next level of efficiency by implementing RAG. To set up RAG on N8N, follow these steps:

add the integration node with databases, external documents (such as PDFs) or public APIs;
configure the AI Agent prompt to instruct it to perform external queries before formulating the response to the user;
take practical tests with questions that require searching for data in real time, such as:
- “What was the revenue from the last quarter?” (consulting a database);
- “What is the dollar rate today?” (using financial APIs).

This feature is especially useful in corporate, educational, and financial environments where decision-making depends on accurate, timely data.

4. Testing and adjustments

Now that your agent is up and running, it’s time to test it and tweak any details to improve its performance. You can use a testing checklist to check if your agent is working properly:

Is the agent receiving messages correctly?
does it respond based on the prompt instructions?
Can you create and list events in the calendar?
Are the answers clear and accurate for the user?

If the agent is returning incorrect information, adjust the prompt to better guide responses. You can also use N8N's execution history to identify failures and test the agent with different commands to validate its flexibility.

Conclusion

By now, you’ve probably realized that creating AI Agents isn’t just a technological trend, right? Quite the opposite, it’s a real opportunity to explore new markets, automate processes and, above all, boost business in a strategic and efficient way.

Whether to improve the customer service, optimize internal flows or create scalable SaaS solutions, agents offer versatility and scalability for professionals and companies.

The best thing of all is that with No Code tools Like N8N, anyone can start this journey, even without prior programming experience. The combination of techniques such as RAG and Function Calling allows you to create powerful agents, capable of acting in different sectors and solving complex problems.

Now is the time to learn for free and get your hands dirty! In the Free AI Agent Course for Beginners, you start from scratch and create your own intelligent agent, ready to automate tasks and generate business opportunities.

If you want to delve even deeper into this content and master the best strategies for developing efficient and monetizable agents, access the full course Free AI Agent Course for Beginners 2025 | From Zero to AI Agent available on our YouTube channel.

Start your journey now by creating smart solutions that can transform your career and generate new income opportunities.

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.

Also visit our Youtube channel

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

O que é Engenharia de Prompt?

THE engenharia de prompt consiste em projetar instruções cuidadosamente estruturadas para conduzir inteligências artificiais rumo a saídas precisas, éticas e alinhadas ao objetivo.

Em outras palavras, é o “design de conversa” entre humano e IA. O conceito ganhou força à medida que empresas perceberam a relação direta entre a clareza do prompt e a qualidade da entrega.

Desde chatbots simples, como o histórico ELIZA, até sistemas multimodais, a evolução sublinha a importância das boas práticas. Quer um panorama acadêmico? O guia oficial da OpenAI mostra experimentos de few‑shot learning and chain‑of‑thought em detalhes

Fundamentos Linguísticos e Cognitivos

Modelos de linguagem respondem a padrões estatísticos; portanto, cada palavra carrega peso semântico. Ambiguidade, polissemia e ordem dos tokens influenciam a compreensão da IA. Para reduzir ruído:

— Use termos específicos em vez de genéricos.

— Declare idioma, formato e tom esperados.

— Dívida contexto em blocos lógicos (strategy chaining).

Esses cuidados diminuem respostas vagas, algo comprovado por pesquisas da Stanford HAI que analisaram a correlação entre clareza sintática e acurácia de output.

Quer treinar essas práticas com zero código? A AI Agent and Automation Manager Training traz exercícios guiados que partem do básico até projetos avançados.

Metodologias Práticas de Construção de Prompts

Prompt‑Sandwich

A técnica Prompt-Sandwich consiste em estruturar o prompt em três blocos: introdução contextual, exemplos claros de entrada e saída, e a instrução final pedindo que o modelo siga o padrão.

Esse formato ajuda a IA a entender exatamente o tipo de resposta desejada, minimizando ambiguidades e promovendo consistência na entrega.

Chain‑of‑Thought Manifesto

Essa abordagem induz o modelo a pensar em etapas. Ao pedir explicitamente que a IA “raciocine em voz alta” ou detalhe os passos antes de chegar à conclusão, aumentam-se significativamente as chances de precisão – especialmente em tarefas lógicas e analíticas.

Pesquisas da Google Research comprovam ganhos de até 30 % na acurácia com essa técnica.

Critérios de Autoavaliação

Aqui, o próprio prompt inclui parâmetros de avaliação da resposta gerada. Instruções como “verifique se há contradições” ou “avalie a clareza antes de finalizar” fazem com que o modelo execute uma espécie de revisão interna, entregando saídas mais confiáveis e refinadas.

Para ver esses métodos dentro de uma aplicação mobile, confira o estudo de caso no nosso FlutterFlow course, onde cada tela reúne prompts reutilizáveis integrados à API da OpenAI.

Ferramentas e Recursos Essenciais

Além do Playground da OpenAI, ferramentas como PromptLayer fazem versionamento e análise de custo por token. Já quem programa encontra na biblioteca LangChain uma camada prática para compor pipelines complexos.

Se prefere soluções no‑code, plataformas como N8N permitem encapsular instruções em módulos clicáveis – tutorial completo disponível na nossa N8N Training.

Vale também explorar repositórios open‑source no Hugging Face, onde a comunidade publica prompts otimizados para modelos como Llama 3 e Mistral. Essa troca acelera a curva de aprendizado e amplia o repertório.

Casos de Uso em Diferentes Setores

Customer Success: prompts que resumem tíquetes e sugerem ações proativas.

Marketing: geração de campanhas segmentadas, explorando personas construídas via SaaS IA NoCode.

Saúde: triagem de sintomas com validação médica humana, seguindo diretrizes do AI Act europeu para uso responsável.

Educação: feedback instantâneo em redações, destacando pontos de melhoria.

Perceba que todos os cenários começam com uma instrução refinada. É aí que a engenharia de prompt revela seu valor.

Tendências Futuras da Engenharia de Prompt

O horizonte aponta para prompts multimodais capazes de orquestrar texto, imagem e áudio em uma mesma requisição. Paralelamente, surge o conceito de prompt‑programming, onde a instrução se transforma em mini‑código executável.

Arquiteturas open‑source como Mixtral estimulam comunidades a compartilhar padrões, enquanto regulamentações exigem transparência e mitigação de vieses.

O estudo da Google Research sinaliza ainda que prompts dinâmicos, ajustados em tempo real, impulsionarão agentes autônomos em tarefas complexas.

Resultados Práticos com Engenharia de Prompt e Próximos Passos Profissionais

THE engenharia de prompt deixou de ser detalhe técnico para se tornar fator estratégico. Dominar princípios linguísticos, aplicar metodologias testadas e usar ferramentas certas multiplica a produtividade e a inovação – seja você fundador, freelancer ou intraempreendedor.

Pronto para elevar suas habilidades ao próximo nível? Conheça a SaaS IA NoCode Training da No Code Start Up – um programa intensivo onde você constrói, lança e monetiza produtos equipados com prompts avançados.

11 de July de 2025
4 min

Neto Camarano

DeepSeek: O Guia Completo Para Entender, Usar e Inovar com o LLM Open‑Source

Não é exagero dizer que DeepSeek se tornou uma das novidades mais comentadas do universo de modelos de linguagem em 2025. Mesmo que você já acompanhe a explosão dos LLMs (Large Language Models), há muito que descobrir sobre a proposta desta iniciativa chinesa – e, principalmente, sobre como aproveitar essas tecnologias hoje mesmo em seus projetos NoCode and AI.

Resumo rápido: O DeepSeek oferece uma família de modelos open‑source (7 B/67 B parâmetros) licenciados para pesquisa, um braço especializado em geração de código (DeepSeek Coder) e uma variante de raciocínio avançado (DeepSeek‑R1) que rivaliza com pesos‑pesados, como GPT‑4o, em lógica e matemática. Ao longo deste artigo você descobrirá what is it?, como usar, por que ele importa and oportunidades no Brasil.

O que é o DeepSeek?

Em essência, o DeepSeek é um LLM open‑source desenvolvido pela DeepSeek‑AI, laboratório asiático focado em pesquisa aplicada. Lançado inicialmente com 7 bilhões e 67 bilhões de parâmetros, o projeto ganhou notoriedade ao liberar checkpoints completos no GitHub, permitindo que a comunidade:

Baixe os pesos sem custo para fins de pesquisa;
Faça fine‑tuning local ou em nuvem;
Incorpore o modelo em aplicativos, agentes autônomos e chatbots.

Isso o coloca no mesmo patamar de iniciativas que priorizam transparência, como LLaMA 3 da Meta. Se você ainda não domina os conceitos de parâmetros e treinamento, confira nosso artigo interno “O que é um LLM e por que ele está mudando tudo” para se situar.

A inovação do DeepSeek LLM Open‑Source

O diferencial do DeepSeek não está apenas na abertura do código. O time publicou um processo de pré‑treino em 2 trilhões de tokens e adotou técnicas de curriculum learning que priorizam tokens de maior qualidade nas fases finais. Isso resultou em:

Perplexidade inferior a modelos equivalentes de 70 B parâmetros;
Desempenho competitivo em benchmarks de raciocínio (MMLU, GSM8K);
Licença mais permissiva que rivaliza com Apache 2.0.

Para detalhes técnicos, veja o paper oficial no arXiv e o repositório DeepSeek‑LLM no GitHub

DeepSeek‑R1: o salto em raciocínio avançado

Poucos meses após o lançamento, surgiu o DeepSeek‑R1, uma versão “refined” com reinforcement learning from chain‑of‑thought (RL‑CoT). Em avaliações independentes, o R1 atinge 87 % de acurácia em prova de matemática básica, superando nomes como PaLM 2‑Large.

Esse aprimoramento posiciona o DeepSeek‑R1 como candidato ideal para tarefas que exigem lógica estruturada, planejamento and explicação passo a passo – requisitos comuns em chatbots especialistas, assistentes de estudo e agentes autônomos IA.

Se você deseja criar algo parecido, vale dar uma olhada na nossa AI Agent and Automation Manager Training, onde mostramos como orquestrar LLMs com ferramentas como LangChain and n8n.

DeepSeek Coder: geração e compreensão de código

Além do modelo de linguagem geral, o laboratório lançou o DeepSeek Coder, treinado em 2 trilhões de tokens de repositórios GitHub. O resultado? Um LLM especializado capaz de:

Completar funções em múltiplas linguagens;
Explicar trechos de código legado em linguagem natural;
Gerar testes unitários automaticamente.

Para equipes freelancer and agências B2B que prestam serviços de automação, isso significa aumentar produtividade sem inflar custos. Quer um caminho prático para integrar o DeepSeek Coder aos seus fluxos? No curso Xano para Back‑ends Escaláveis mostramos como conectar um LLM externo ao pipeline de build e gerar endpoints inteligentes.

Como usar o DeepSeek na prática

Mesmo que você não seja um engenheiro de machine learning, há formas acessíveis de experimentar o DeepSeek hoje.

1. Via Hugging Face Hub

A comunidade já espelhou os artefatos no Hugging Face, permitindo inferência gratuita por tempo limitado. Basta um token HF para rodar chamadas transformers locais:

Dica: Se o modelo não couber na sua GPU, use quantização 4‑bit com BitsAndBytes para reduzir memória.

2. Integração NoCode com n8n ou Make

Ferramentas de automação visual como n8n and make up permitem chamadas HTTP em poucos cliques. Crie um workflow que:

Recebe input de formulário Webflow ou Typeform;
Envia o texto ao endpoint do DeepSeek hospedado na própria nuvem da empresa;
Retorna a resposta traduzida para PT‑BR e envia via e‑mail ao usuário.

Essa abordagem dispensa backend dedicado e é perfeita para founders que desejam validar uma ideia sem investir pesado em infraestrutura.

3. Plugins com FlutterFlow e WeWeb

Caso o objetivo seja um front-end polido, você pode embutir o DeepSeek em FlutterFlow or WebWeb using HTTP Request actions. No módulo avançado do FlutterFlow Course explicamos passo a passo como proteger a API key no Firebase Functions e evitar exposições públicas.

DeepSeek no Brasil: cenário, comunidade e desafios

A adoção de LLMs open‑source por aqui cresce em ritmo acelerado. Células de pesquisa na USP e na UFPR já testam o DeepSeek para resumos de artigos acadêmicos em português. Além disso, o grupo DeepSeek‑BR no Discord reúne mais de 3 mil membros trocando fine‑tunings focados em jurisprudência brasileira.

Curiosidade: Desde março de 2025, a AWS São Paulo oferece instâncias g5.12xlarge a preço promocional, viabilizando fine‑tuning do DeepSeek‑7B por menos de R$ 200 em três horas.

Casos de uso reais

E‑commerce de nicho usando DeepSeek‑Coder para gerar descrições de produto em lote;
SaaS jurídico que roda RAG (Retrieval‑Augmented Generation) sobre súmulas do STF;
Chatbot de suporte interno em empresas CLT para perguntas sobre RH.

Para uma visão prática de RAG, leia nosso guia “O que é RAG – Dicionário IA”.

Pontos fortes e limitações do DeepSeek

Vantagens

Custo zero para pesquisa e prototipagem

Uma das maiores vantagens do DeepSeek é sua licença aberta para uso acadêmico e pesquisa. Isso significa que você pode baixar, testar e adaptar o modelo sem pagar royalties ou depender de fornecedores comerciais. Ideal para startups em estágio inicial e pesquisadores independentes.

Modelos enxutos que rodam localmente

Com versões de 7 bilhões de parâmetros, o DeepSeek pode ser executado em GPUs mais acessíveis, como a RTX 3090 ou mesmo via quantização 4-bit em nuvem. Isso amplia o acesso a desenvolvedores que não têm infraestrutura robusta.

Comunidade ativa e contribuinte

Desde seu lançamento, o DeepSeek acumulou milhares de forks e issues no GitHub. A comunidade vem publicando notebooks, fine-tunings and prompts otimizados para diferentes tarefas, acelerando o aprendizado coletivo e a aplicação em casos reais.

Limitations

License research‑only ainda impede uso comercial direto;
Ausência de suporte oficial para PT‑BR no momento;
Necessidade de hardware com 16 GB VRAM para inferência confortável.

Próximos passos: aprendendo e construindo com o DeepSeek

Entendendo o que você aprendeu

Se você acompanhou este artigo até aqui, já tem uma visão ampla sobre o ecossistema DeepSeek. Conhece os diferentes modelos da família, seus diferenciais em relação a outros LLMs, e tem caminhos claros para aplicação prática, mesmo sem background técnico.

Consolidando os principais conceitos

DeepSeek: o que é?

Trata-se de um LLM open-source com diferentes variantes (7B/67B parâmetros), disponibilizado para pesquisa e experimentação. Ganhou destaque pela combinação de abertura, qualidade de treinamento e foco em especializações como código e raciocínio.

A principal inovação

Sua abordagem de pré-treinamento com 2 trilhões de tokens e estratégias como curriculum learning permitiram que mesmo o modelo de 7B se aproximasse do desempenho de alternativas maiores e mais caras.

Como usar DeepSeek

Desde chamadas diretas por API até fluxos automatizados via Make, n8n ou ferramentas front-end como WeWeb e FlutterFlow. A documentação e a comunidade ajudam a acelerar essa curva.

Oportunidades no Brasil

A comunidade DeepSeek está se consolidando rápido por aqui, com aplicações reais em pesquisa acadêmica, SaaS, e-commerces e times que buscam produtividade via IA.

Avançando com apoio especializado

Se você quer acelerar sua jornada com IA e NoCode, a NoCode Start Up oferece formações robustas com foco em execução real.

Na SaaS IA NoCode Training, você aprende como usar LLMs como o DeepSeek para criar produtos de verdade, vendê-los e escalar com liberdade financeira..

09 de July de 2025
6 min

Neto Camarano

Hugging Face na Prática: Guia Definitivo de NLP com Modelos Pré‑Treinados

Nos últimos cinco anos, o Hugging Face evoluiu de um chatbot lançado em 2016 para um hub colaborativo que reúne modelos pré‑treinados, bibliotecas e apps de IA; é a forma mais rápida e econômica de validar soluções de NLP e levá‑las ao mercado.

Graças à comunidade vibrante, à documentação detalhada e à integração nativa com PyTorch, TensorFlow and JAX, o Hugging Face tornou‑se a plataforma de referência para adotar IA com rapidez; neste guia, você vai entender o que é, como usar, quanto custa e qual o caminho mais curto para colocar modelos pré‑treinados em produção sem complicação.

Dica Pro: Se o seu objetivo é dominar IA sem depender totalmente de código, confira a nossa AI Agent and Automation Manager Training – nela mostramos como conectar modelos do Hugging Face a ferramentas no‑code como Make, Bubble e FlutterFlow.

O que é o Hugging Face – e por que todo projeto moderno de NLP passa por ele?

Em essência, o Hugging Face é um repositório colaborativo open‑source onde pesquisadores e empresas publicam modelos pré‑treinados para tarefas de linguagem, visão e, mais recentemente, multimodalidade. Porém, limitar‑se a essa definição seria injusto, pois a plataforma agrega três componentes-chave:

Hugging Face Hub – um “GitHub para IA” que versiona modelos, datasets and apps interativos, chamados de Spaces.
Biblioteca Transformers – a API Python que expõe milhares de modelos state‑of‑the‑art com apenas algumas linhas de código, compatível com PyTorch, TensorFlow e JAX.
Ferramentas auxiliares – como datasets (ingestão de dados), diffusers (modelos de difusão para geração de imagens) e evaluate (métricas padronizadas).

Dessa forma, desenvolvedores podem explorar o repositório, baixar pesos treinados, ajustar hyperparameters em notebooks e publicar demos interativas sem sair do ecossistema.

Consequentemente, o ciclo de desenvolvimento e feedback fica muito mais curto, algo fundamental em cenários de prototipagem de MVP – uma dor comum aos nossos leitores da persona Founder.

Principais produtos e bibliotecas (Transformers, Diffusers & cia.)

A seguir mergulhamos nos pilares que dão vida ao Hugging Face. Repare como cada componente foi pensado para cobrir uma etapa específica da jornada de IA.

Transformers

Criada inicialmente por Thomas Wolf, a biblioteca transformers abstrai o uso de arquiteturas como BERT, RoBERTa, GPT‑2, T5, BLOOM e Llama.

O pacote traz tokenizers eficientes, classes de modelos, cabeçalhos para tarefas supervisionadas e até pipelines prontos (pipeline(“text-classification”)).

Com isso, tarefas complexas viram funções de quatro ou cinco linhas, acelerando o time‑to‑market.

Datasets

Com datasets, carregar 100 GB de texto ou áudio passa a ser trivial. A biblioteca streama arquivos em chunks, faz caching inteligente e permite transformações (map, filter) em paralelo. Para quem quer treinar modelos autorregressivos ou avaliá‑los com rapidez, essa é a escolha natural.

Diffusers

A revolução da IA generativa não se resume ao texto. Com diffusers, qualquer desenvolvedor pode experimentar Stable Diffusion, ControlNet e outros modelos de difusão. A API é consistente com transformers, e o time do Hugging Face mantém atualizações semanais.

Gradio & Spaces

O Gradio virou sinônimo de demos rápidas. Criou um Interface, passou o modelo, deu deploy – pronto, nasceu um Space público.

Para startups é uma chance de mostrar provas de conceito a investidores sem gastar horas configurando front-end.

Se você deseja aprender como criar MVPs visuais que consomem APIs do Hugging Face, veja nosso FlutterFlow Course e integre IA em apps móveis sem escrever Swift ou Kotlin.

Hugging Face é pago? Esclarecendo mitos sobre custos

Muitos iniciantes perguntam se “o Hugging Face é pago”. A resposta curta: há um plano gratuito robusto, mas também modelos de assinatura para necessidades corporativas.

Gratuito: inclui pull/push ilimitado de repositórios públicos, criação de até três Spaces gratuitos (60 min de CPU/dia) e uso irrestrito da biblioteca transformers.
Pro & Enterprise: adicionam repositórios privados, quotas maiores de GPU, auto‑scaling para inferência e suporte dedicado.

Empresas reguladas, como as do setor financeiro, ainda podem contratar um deployment on‑prem para manter dados sensíveis dentro da rede.

Portanto, quem está validando ideias ou estudando individualmente dificilmente precisará gastar.

Só quando o tráfego de inferência cresce é que faz sentido migrar para um plano pago – algo que normalmente coincide com tração de mercado.

Como começar a usar o Hugging Face na prática

Seguir tutoriais picados costuma gerar frustração. Por isso, preparamos um roteiro único que cobre do primeiro pip install até o deploy de um Space. É a única lista que usaremos neste artigo, organizada em ordem lógica:

Create an account em https://huggingface.co e configure seu token de acesso (Settings ▸ Access Tokens).
Instale bibliotecas‑chave: pip install transformers datasets gradio.
Faça o pull de um modelo – por exemplo, bert-base-uncased – com from transformers import pipeline.
Rode inferência local: pipe = pipeline(“sentiment-analysis”); pipe(“I love No Code Start Up!”). Observe a resposta em milissegundos.
Publique um Space com Gradio: crie app.py, declare a interface e push via huggingface-cli. Em minutos você terá um link público para compartilhar.

Depois de executar esses passos, você já poderá:
• Ajustar modelos com fine‑tuning
• Integrar a API REST à sua aplicação Bubble
• Proteger inferência via chaves de API privadas

Integração com Ferramentas NoCode e Agentes de IA

Um dos diferenciais do Hugging Face é a facilidade de plugá‑lo em ferramentas sem código. Por exemplo, no N8N você pode receber textos via Webhook, enviá-los à pipeline de classificação e devolver tags analisadas em planilhas Google – tudo sem escrever servidores.

Já no Bubble, a API Plugin Connector importa o endpoint do modelo e expõe a inferência num workflow drag‑and‑drop.

Se quiser aprofundar esses fluxos, recomendamos o nosso Make Course (Integromat) and the SaaS IA NoCode Training, onde criamos projetos de ponta a ponta, incluindo autenticação, armazenamento de dados sensíveis e métricas de uso.

02 de July de 2025
4 min