Las mejores herramientas para crear agentes de IA

12 de junio de 2024
9 minutos
Atualizado em 30 de julio 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.

En este artículo, nos sumergiremos en el fascinante mundo de los agentes de IA y le mostraremos cómo puede usarlos, incluso sin conocimientos técnicos avanzados.

Exploremos herramientas que sean amigables tanto para principiantes como para profesionales más experimentados. Además, destacaremos la diferencias cruciales entre agentes de IA y chatbots, ayudándote a elegir la mejor opción para tu proyecto.

Prepárate para descubrir cómo potenciar tus iniciativas con tecnología de punta, de forma sencilla y efectiva. ¿Tienes curiosidad? Continúe leyendo y aprenda todo sobre este apasionante tema.

Categorías de herramientas sin código para IA

La creación de agentes de inteligencia artificial (IA) se ha vuelto más fácil con el avance de las herramientas No-Code.

Estas herramientas son ideales para aquellos que no tienen conocimientos técnicos profundos en programación, pero quieren crear un producto innovador. Entendamos cómo estas herramientas pueden ser útiles y accesibles.

Herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Son esenciales para que los agentes de IA comprendan y reaccionen al lenguaje humano.

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.

Herramientas de desarrollo de flujo de conversación

¿Cuál es la mejor herramienta de automatización para WhatsApp?

Fácil e intuitivo (ideal para principiantes)

ManyChat:Ofrece una interfaz intuitiva con un editor visual de arrastrar y soltar, ideal para principiantes. Permite crear chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp, SMS y correo electrónico. Tiene un plan gratuito con funciones básicas y planes pagos desde US$$15/mes.

Landbot:Plataforma visual que permite crear chatbots para la web, WhatsApp y Facebook Messenger. Proporciona plantillas listas para usar y lógica condicional. Tiene un plan gratuito con 100 chats/mes y planes de pago desde 40€/mes.

Wati:Especializado en automatización para WhatsApp, permite crear chatbots sin código con flujos lógicos intuitivos. Ofrece una prueba gratuita de 7 días.

Moderadamente intuitivo (requiere algo de experiencia)

Chatfuel:Permite crear chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp e Instagram. Ofrece plantillas listas para usar e integración de IA. Tiene un plan gratuito con funciones limitadas y planes pagos desde US$14T15/mes.

Creador de chatbots de HubSpot:Integrado con HubSpot CRM, permite crear chatbots para calificación de leads y atención al cliente. Ofrece un plan gratuito con funcionalidades básicas y planes de pago con funcionalidades avanzadas.

Avanzado (recomendado para usuarios con experiencia técnica)

Botpress:Plataforma de código abierto que te permite crear chatbots altamente personalizables. Requiere conocimientos técnicos para su configuración e implementación. Tiene un plan gratuito con funciones básicas y planes de pago con funciones avanzadas.

Flujo de voz:Centrado en la creación de asistentes de voz complejos y chatbots, ofrece una interfaz visual para diseñar flujos de conversación. Tiene un plan gratuito con funciones limitadas y planes de pago para funciones avanzadas.

Plataformas de generación de modelos de IA personalizados

Las mejores herramientas para crear agentes de IA

Estas plataformas le permiten crear modelos de IA adaptados específicamente a las necesidades de su proyecto.

Por ejemplo, con servicios como Azure Machine Learning o Google AutoML, puedes entrenar modelos para predecir tendencias del mercado o comportamientos de los consumidores sin ser un experto en datos.

El uso de herramientas No-Code para desarrollar agentes de IA no solo ahorra tiempo, sino que también democratiza la tecnología.

Elegir la herramienta adecuada puede ser un cambio radical para su proyecto o negocio. Por eso, es importante entender qué ofrece cada uno y cómo puede alinearse con tus objetivos.

Esta flexibilidad y accesibilidad son las grandes ventajas de las herramientas No-Code en la era digital.

Langchain: una herramienta central para agentes de IA

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología.

Hoy en día, con las plataformas No Code, no es necesario ser desarrollador para crear un agente inteligente. Estas herramientas simplifican el proceso, haciéndolo accesible para todos.

Una de las herramientas más interesantes es la Cadena Lang. Le permite a cualquiera construir un chatbot sin tener que escribir código.

Esto es ideal para pequeñas empresas o para cualquier persona que simplemente quiera automatizar las respuestas en las redes sociales.

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.

Por ejemplo, Dante es perfecto para principiantes que quieren crear algo simple rápidamente.

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 tener un asistente virtual que aprende de las conversaciones y mejora con cada interacción. ¡Esto es posible con estas herramientas!

Es importante comprender la diferencia entre un simple chatbot y un agente de inteligencia artificial más sofisticado.

Elegir la herramienta adecuada puede impacta significativamente la calidad y la eficiencia de tu proyecto. Un buen agente inteligente puede ahorrar tiempo, reducir costes y mejorar la experiencia del usuario.

Entonces, si está pensando en construir su propio agente inteligente, considere sus necesidades y elija la herramienta adecuada. Las posibilidades son enormes y las herramientas están al alcance de todos.

Con un poco de creatividad y las plataformas adecuadas, puedes transformar la forma en que interactúas con tus clientes o seguidores.

Herramientas específicas para la creación de agentes de IA

Elegir las herramientas adecuadas para crear agentes de inteligencia artificial puede marcar la diferencia en su proyecto.

Estas son algunas de las mejores plataformas que pueden ayudar tanto a principiantes como a profesionales experimentados a desarrollar soluciones inteligentes de manera efectiva:

dante – Ideal para principiantes: Si estás empezando y quieres experimentar con la creación de agentes de IA, Dante es una excelente opción. Tiene una interfaz fácil de usar y viene con varias configuraciones listas para usar, lo que simplifica enormemente el proceso de desarrollo.
zaya - Aprendizaje continuo: Esta plataforma es conocida por comprender verdaderamente las necesidades de los usuarios. Con Zaia, cada interacción ayuda a mejorar las respuestas y recomendaciones, gracias a su sistema de aprendizaje continuo, volviéndose cada vez más preciso y útil.
Chatvol t – Ideal para empresas que buscan un servicio eficiente adaptado a sus datos, Chatvolt utiliza modelos avanzados como ChatGPT y otros 39 LLM para reducir los costos operativos y optimizar la experiencia del cliente con agentes de IA altamente personalizables.
Dificar – Análisis Predicativo: Para proyectos más complejos que requieren análisis predictivo y optimización de procesos, Dify es la elección correcta. Ofrece herramientas avanzadas de integración de datos y aprendizaje automático, lo que le permite crear agentes que pueden predecir tendencias y optimizar operaciones.
Flujo sintético – Centrarse en la interacción: Si tu proyecto necesita un agente que interactúe naturalmente con los usuarios, Synthflow es ideal. Combina el procesamiento del lenguaje natural con la creación de flujo conversacional, creando una experiencia de usuario dinámica y atractiva.

Se eligieron estas herramientas porque ofrecen soluciones variadas y adaptables, dependiendo de las necesidades de cada proyecto.

Elegir la herramienta correcta es crucial para el éxito de su agente de IA, ya que cada uno tiene características distintivas que pueden beneficiar a diferentes tipos de proyectos. Por ejemplo, si necesitas algo simple y fácil de usar, elige Dante.

Para necesidades de aprendizaje y adaptación continua, Zaia o Chatvolt pueden ser la mejor opción. ¡Recuerde que un buen proyecto comienza con la elección correcta de herramientas!

Agentes de IA vs Chatbots: Entenda as Diferenças

Comprender la diferencia entre chatbots y agentes de IA puede ayudarle a elegir mejor la tecnología para su proyecto. ¡Simplifiquemos esto!

Tú chatbots Son como asistentes automáticos que siguen un guión. Son ideales para tareas sencillas, como responder preguntas frecuentes o programar una cita.

Imagina que le preguntas a un chatbot sobre el horario de apertura de una tienda y éste responde rápidamente con la información programada.

Ya el Agentes de IA Son más bien asistentes personales inteligentes. Aprenden de cada interacción y mejoran sus respuestas con el tiempo.

Si buscas una experiencia más personalizada, donde el sistema reconozca tus gustos y preferencias, un agente de IA es la mejor opción.

Por ejemplo, mientras que un chatbot puede darle una respuesta estándar sobre una receta de pastel, un agente de inteligencia artificial puede sugerir ajustes a la receta en función de lo que aprendió sobre sus preferencias pasadas o restricciones dietéticas. Esto muestra cómo los agentes de IA pueden ser más adaptables y afables.

Si tu objetivo es simplemente informar o responder preguntas sencillas, un chatbot puede ser suficiente. Pero si buscas ofrecer una experiencia única y personalizada para cada usuario, un agente de IA puede ser la mejor opción.

Evalúa tus necesidades y ve qué tecnología se adapta mejor para ofrecer el mejor servicio a tus usuarios.

Recuerde, la elección entre un chatbot y un agente de IA puede definir el nivel de satisfacción de su usuario con la interacción. Elige la tecnología que mejor se adapte a tu objetivo y ofrezca una experiencia destacable y eficiente.

Arquitectura de software: creación de aplicaciones inteligentes

Cuando se trata de crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA), la arquitectura software es la base que mantiene todo unido. Es como el esqueleto de un edificio: si no está bien diseñado, el edificio no se mantendrá en pie.

Para que un agente de IA funcione bien, necesita un marco que lo respalde de manera eficiente, garantizando no solo su funcionamiento ahora, sino también su evolución futura.

Hay algunos puntos clave que debe considerar al diseñar esta arquitectura:

Organización de datos: Imagine que los datos son el combustible de su agente de IA. Si este combustible no está bien organizado, el agente no podrá desempeñarse bien. Una base de datos bien estructurada permite al agente encontrar rápidamente lo que necesita, haciendo todo el proceso más ágil y eficiente.
Procesos claros: Es fundamental tener una visión clara de cómo funcionará el proceso de cada agente, desde la recopilación de datos hasta la interacción del usuario. Esto ayuda a evitar errores y garantiza que el agente siempre sepa qué hacer en cada situación.
Integración con otros servicios: Hoy en día, un agente de IA rara vez trabaja solo. Necesita comunicarse con otras aplicaciones y servicios. Una arquitectura flexible facilita esta integración, permitiendo que su agente se adapte y utilice recursos de otros sistemas para mejorar su rendimiento.
Elección de algoritmos: Los algoritmos son el corazón de su agente de IA. Elegir los más adecuados e implementarlos correctamente es fundamental para que tu agente pueda aprender y adaptarse con el tiempo, mejorando su precisión y eficiencia.

Además de estos elementos, es importante pensar en la escalabilidad y adaptabilidad de su arquitectura. Esto significa diseñar no sólo teniendo en cuenta las necesidades actuales, sino también las futuras.

Un agente de IA que pueda crecer y adaptarse con el tiempo es mucho más valioso, ya que puede seguir siendo útil a medida que surgen nuevas tecnologías y requisitos.

Por lo tanto, una arquitectura bien planificada no es sólo un detalle técnico; Es lo que permite que su aplicación de IA realmente ofrezca resultados y siga siendo relevante en el mercado.

Invertir tiempo y recursos en esta base le ahorrará muchos dolores de cabeza y garantizará que su proyecto de IA sea un éxito.

Revolucionando la creación de software con IA

Cómo se utiliza la IA en el desarrollo de software

En este artículo, exploramos cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que creamos software, especialmente con la ayuda de herramientas sin código.

Viste la diferencia entre los agentes de IA y los chatbots, descubriste herramientas para desarrollar agentes sin tener que codificar y comprendiste la importancia de la arquitectura software.

Ahora, con este conocimiento, podrás dar vida a tus ideas, creando proyectos más inteligentes y eficientes.

¿Listo para usar lo que aprendiste?

Las herramientas sin código no solo simplifican la creación de agentes de IA, sino que también abren la puerta a una innovación infinita.

No necesitas ser un experto en programación para llevar tus ideas al mundo digital.

Ahora que ya tienes el conocimiento y las herramientas, ¿qué tal empezar a crear? La tecnología No-Code está aquí para facilitarte el trabajo y ampliar tus posibilidades.

Con NoCode StartUp tienes todo lo que necesitas para convertir tus ideas en realidad. Ingresa a nuestro curso NocodeIA y aprende a utilizar el mejor Nocode del mundo con Inteligencia Artificial.

Lectura adicional:

Cómo crear un agente de IA entrenado con mis datos

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 o 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.

¿Cuánto cuesta un agente de IA?

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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Aprenda a crear aplicaciones, agentes y automatizaciones de IA sin tener que programar

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Matheus Castelo

Agente de IA para ETL sem código: a revolução dos dados acessíveis e inteligentes

Uno agente de IA para ETL sem código é uma solução que automatiza processos de extração, transformação e carregamento de dados (ETL) usando inteligência artificial integrada a plataformas no-code.

Isso significa que profissionais sem experiência em programação podem construir e operar pipelines de dados com suporte inteligente da IA, economizando tempo, dinheiro e reduzindo a dependência de times técnicos.

A ideia central é democratizar o acesso à engenharia de dados e permitir que startups, freelancers, equipes de marketing e analistas de negócio possam tomar decisões baseadas em dados de forma autônoma, tudo impulsionado por ETL no-code com inteligência artificial.

Essa abordagem tem sido particularmente poderosa quando combinada com ferramentas como n8n, Hacer (Integromat) y Dificar, que já oferecem integrações com IA generativa e operações de ETL visuais.

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Por que usar agentes de IA no processo de ETL?

Integrar agentes de inteligência artificial ao fluxo de ETL no-code traz benefícios práticos e estratégicos, promovendo a automatização de dados com IA generativa.

O primeiro deles é a capacidade da IA de interpretar dados com base em contexto, ajudando a identificar inconsistências, sugerir transformações e aprender padrões ao longo do tempo.

Com isso, não só eliminamos etapas manuais como limpeza de dados e reestruturação de tabelas, como também permitimos que tarefas sejam executadas em escala com precisão.

Plataformas de automação como constituir y n8n já permitem integrações com AbiertoAI, possibilitando a criação de automações inteligentes para dados, como:

Detecção de anomalias via prompt
Classificação semântica de entradas
Geração de relatórios interpretativos
Conversão automática de dados não estruturados em tabelas organizadas

Tudo isso, com fluxos visuais e baseados em regras definidas pelo usuário.

Como funcionam os agentes de IA para ETL sem código

Na prática, um agente de IA para ETL sem código atua como um operador virtual que executa tarefas com autonomia baseada em prompt, regras e objetivos definidos previamente.

Esses agentes são construídos em plataformas no-code que suportam chamadas para APIs de modelos de IA (como OpenAI, Anthropic ou Cohere).

A execução de um fluxo de ETL com IA envolve três grandes fases:

Extração

O agente conecta fontes de dados como CRMs, planilhas, bancos de dados ou APIs e realiza a coleta de dados conforme os gatilhos definidos.

Transformação

Com a IA, os dados são processados automaticamente: colunas nomeadas, dados agrupados, textos resumidos, campos categorizados, dados faltantes inferidos, entre outros.

Carregamento

Por fim, os dados transformados são enviados para destinos como dashboards, sistemas internos ou armazenamentos em nuvem, como Google Sheets ou PostgreSQL.

Para orquestrar pipelines de dados em escala, serviços gerenciados como o Google Cloud Dataflow podem ser integrados ao fluxo.

Aprenda a integrar IA com automações usando nosso curso de agentes com OpenAI

Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL

Hoje, uma série de ferramentas no-code para pipelines ETL permite a criação desses agentes com foco em operações de dados. As mais relevantes incluem:

n8n com OpenAI

O n8n permite criar fluxos complexos com nós inteligentes usando IA generativa. Ideal para workflows com lógicas condicionais e manipulação de grandes volumes de dados.

Hacer (Integromat)

Com visual mais amigável, o Make é indicado para quem quer velocidade e simplicidade. Ele permite integrações com modelos de IA para processar dados de forma automatizada.

Dificar

Uma das plataformas mais promissoras para criação de agentes autônomos de IA com múltiplas funções. Pode ser integrada com fontes de dados e scripts de transformação.

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Xano

Embora mais voltado para backend sem código, o Xano permite workflows com IA e pode ser utilizado como ponto final para dados processados.

Casos de uso reais e aplicações concretas

Empresas e profissionais independentes já estão utilizando agentes de IA para ETL sem código em diversos contextos, potencializando suas operações e reduzindo gargalos manuais.

Startups SaaS

Startups que desenvolvem produtos digitais, especialmente SaaS, utilizam agentes de IA para acelerar o onboarding de usuários e personalizar suas experiências desde o primeiro acesso.

Ao integrar formulários de cadastro com bancos de dados e ferramentas de análise, esses agentes extraem informações-chave, categorizam os perfis e entregam ao time de produto insights valiosos sobre o comportamento do usuário.

Isso permite ações mais assertivas em UX, retenção e até desenvolvimento de funcionalidades baseadas em dados reais e atualizados em tempo real.

Equipes de marketing

Departamentos de marketing encontram nos agentes de IA para ETL uma solução poderosa para lidar com a fragmentação de dados em múltiplos canais.

Ao automatizar a coleta de informações de campanhas no Google Ads, Meta Ads, CRMs e ferramentas de e-mail, é possível centralizar tudo em um único fluxo inteligente.

A IA ainda ajuda a padronizar nomenclaturas, corrigir inconsistências e gerar análises que otimizam a tomada de decisão em tempo real, melhorando a alocação de verba e o ROI das campanhas.

Analistas financeiros

Analistas e times financeiros aproveitam esses agentes para eliminar etapas manuais e repetitivas do tratamento de documentos.

Por exemplo, um agente pode ler extratos bancários em PDF, converter os dados em planilhas organizadas, aplicar lógicas de classificação e até gerar gráficos automáticos para apresentação.

Com isso, o foco do analista se desloca da digitação para a interpretação estratégica, gerando relatórios mais rápidos e com menos margem de erro.

Agências e freelancers

Profissionais autônomos e agências B2B que oferecem soluções digitais usam agentes de IA para entregar mais valor com menos esforço operacional.

Por exemplo, ao construir um pipeline inteligente de ETL, um freelancer pode integrar o site do cliente a um CRM, categorizar automaticamente os leads recebidos e disparar relatórios semanais.

Isso permite escalar o atendimento, gerar resultados mensuráveis e justificar aumentos de ticket com base em entregas otimizadas por IA.

Descubra como aplicar engenharia de contexto para turbinar suas automações

Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA

O uso de agentes de IA para ETL sem código tende a se expandir com o avanço dos modelos de linguagem e integrações mais robustas.

A seguir, exploramos algumas das principais tendências que prometem transformar ainda mais esse cenário:

Agentes com memória contextual longa

Com memória estendida, os agentes conseguem manter o contexto de interações anteriores, o que possibilita maior precisão nas decisões baseadas em histórico e uma personalização mais refinada nos fluxos de dados automatizados.

Integrações com LLMs especializados em dados tabulares

Modelos de linguagem treinados especificamente para lidar com estruturas tabulares — como o TabTransformer — tornam o processo de transformação e análise muito mais eficiente, permitindo interpretações mais profundas e automatizações mais inteligentes.

Interfaces conversacionais para criar e operar pipelines

A criação de pipelines de ETL pode se tornar ainda mais acessível com interfaces baseadas em linguagem natural, onde o usuário interage com um agente por meio de perguntas e comandos escritos ou falados, sem necessidade de lógica visual ou codificação.

Automação preditiva com base em histórico de operações

Ao analisar padrões históricos de execução dos pipelines, os agentes podem antecipar necessidades, otimizar tarefas recorrentes e até sugerir melhorias no fluxo de dados de forma autônoma.

Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código

Se você quer aprender como aplicar agentes de IA para ETL sem código no seu projeto, startup ou empresa, não precisa mais depender de desenvolvedores.

Com ferramentas acessíveis e formações práticas, é possível criar workflow ETL inteligente sem programação, escaláveis e que economizam recursos.

Explore nossa Capacitación de agentes y administradores de automatización con IA e comece a dominar uma das habilidades mais valiosas da nova era da inteligência artificial aplicada aos dados.

09 de septiembre de 2025
6 minutos

Nieto Camarano

Jina Reader: Como Extrair Dados de Qualquer Site em Segundos (Guia Completo para RAG e IA)

Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.

A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.

Como funciona o Jina Reader?

O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown o JSON.

O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).

Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.

A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.

Como funciona na prática (testes reais)

Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.

Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.

Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.

Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.

Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)

Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.

O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.

Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.

Com a doc do Amable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.

Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.

Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero

Tabela de Benefícios

Benefício	Descrição
Rapidez	Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade	Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar	Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto	Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade	API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.

Encerrando

Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.

Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.

08 de septiembre de 2025
3 minutos

Matheus Castelo

Engenharia de Contexto: Fundamentos, Prática e o Futuro da IA Cognitiva

A engenharia de contexto tem se tornado uma disciplina central para o avanço da inteligência artificial, especialmente quando falamos sobre agentes autônomos, sistemas RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e aplicações empresariais de IA.

Neste artigo, vamos explorar o que é engenharia de contexto, como aplicá-la de forma estratégica, quais ferramentas e metodologias estão em alta e por que ela é tão essencial na criação de agentes inteligentes que geram valor real.

O que é Engenharia de Contexto

La engenharia de contexto é a prática de estruturar, organizar e fornecer informações contextuais relevantes para sistemas de inteligência artificial com o objetivo de aumentar a precisão, coesão e eficiência das respostas geradas.

Diferente do prompt engineering, que foca em como escrever instruções, a engenharia de contexto se preocupa com o que está por trás da instrução: os dados, os metadados, a memória contextual e a arquitetura do ambiente de execução.

Em um agente de IA moderno, o contexto é fundamental para garantir coerência entre as interações.

Por exemplo, um chatbot de atendimento não pode repetir informações ou contradizer-se ao longo de uma conversa. Isso exige uma base contextual robusta e bem estruturada.

Engenharia de Contexto na Prática: Como Funciona

Na prática, a engenharia de contexto funciona como um orquestrador de dados e memória. Ao invés de alimentar um modelo de linguagem com prompts genéricos, inserimos instruções enriquecidas com:

Memórias anteriores relevantes
Dados recuperados dinamicamente via RAG
Dados estruturados (planilhas, bancos de dados)
Meta Informações sobre o usuário ou o problema

Imagine um agente de IA responsável por gerar propostas comerciais. Se ele receber apenas a frase “crie uma proposta para cliente X”, provavelmente produzirá um texto genérico.

Agora, se utilizarmos engenharia de contexto e fornecemos dados sobre o cliente, serviços contratados, histórico de negociações, cases de sucesso e metas do trimestre, o mesmo prompt pode gerar um documento incrivelmente personalizado e eficaz.

RAG e Engenharia de Contexto: Combinação Poderosa

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que potencializa o desempenho de modelos de linguagem ao permitir a consulta de dados externos antes de gerar uma resposta.

Isso significa que, ao invés de depender apenas do que foi treinado no modelo, o sistema busca informações em fontes atualizadas e contextualizadas.

A engenharia de contexto entra como facilitadora dessa integração: organiza os documentos para consulta, define o que deve ser recuperado, como e quando, e garante que apenas dados relevantes sejam inseridos no contexto da geração.

Um bom exemplo de aplicação de RAG com engenharia de contexto é a implementação de chatbots com acesso a bases de conhecimento corporativas.

Eles conseguem responder com exatidão, citando documentos, políticas internas e manuais atualizados, com base nas regras de contexto bem estabelecidas.

Engenharia de Contexto vs Prompt Engineering: Comparativo Estratégico

Embora frequentemente confundidas, essas duas disciplinas possuem papéis distintos e complementares.

Enquanto o prompt engineering atua na forma como a instrução é redigida, a engenharia de contexto cuida da preparação e organização dos dados que cercam essa instrução.

Prompt Engineering:
Foco na linguagem e estrutura textual do comando. Ideal para ajustar a saída imediata do modelo.

Engenharia de Contexto:
Foco no ambiente informacional. Ideal para escalabilidade, personalização e consistência a longo prazo.

Quando aplicadas juntas, formam uma base robusta para a criação de agentes autônomos verdadeiramente eficazes.

Principais Falhas de Contexto e Como Mitigá-las

Apesar de seu poder, a engenharia de contexto está sujeita a diversos problemas técnicos que podem comprometer o desempenho dos sistemas. Entre os principais, destacam-se:

Contaminação de Contexto

Ocorre quando o sistema recebe informações irrelevantes, redundantes ou contraditórias dentro do mesmo prompt ou contexto estendido, comprometendo a qualidade, precisão e utilidade da resposta gerada.

Eso contaminação pode surgir de documentos mal estruturados, fontes não confiáveis ou configurações de busca muito amplas em sistemas RAG.

Quando isso acontece, o modelo pode misturar instruções conflitantes, gerar respostas genéricas ou até mesmo incorretas, criando uma experiência inconsistente para o usuário.

Essa falha é especialmente crítica em ambientes sensíveis como jurídico, médico ou financeiro, onde o menor erro de interpretação contextual pode causar impactos reais consideráveis.

Mitigação: uso de filtros semânticos, embeddings refinados e curadoria ativa da base de dados.

Distração de Contexto

Acontece quando o agente de IA prioriza trechos superficiais ou pouco relevantes do contexto fornecido, deixando de considerar dados essenciais para uma resposta precisa e útil.

Essa falha pode surgir por má hierarquização dos dados contextuais, ausência de mecanismos de ponderação semântica ou até mesmo por excesso de informações acessórias que desviam o foco do modelo.

Um exemplo clássico ocorre quando um chatbot foca em dados genéricos sobre o perfil de um cliente e ignora detalhes cruciais como o histórico de compras ou preferências específicas.

Esse tipo de distração compromete diretamente a qualidade da resposta e reduz a eficácia da aplicação de IA em tarefas mais complexas.

Mitigação: estruturação hierárquica do contexto com pesos e prioridade, além de organização por tópicos-chave.

Confusão de Contexto

Refere-se a momentos em que múltiplos tópicos, tarefas ou intenções distintas são inseridos (conforme o estudo Multi‑Task Inference) em uma mesma entrada ou prompt, resultando em sobreposição de instruções que confundem o modelo.

Essa falha se manifesta, por exemplo, quando um agente recebe a solicitação: “gere uma proposta comercial e atualize o status do cliente no CRM”.

Ao não conseguir identificar prioridades, delimitações e hierarquia entre as tarefas, o modelo pode realizar apenas uma delas, misturar informações ou até falhar completamente.

Essa confusão impacta diretamente a confiabilidade do agente e pode ser agravada em pipelines de automação mais complexas, onde a separação clara de intenções é vital para a orquestração dos fluxos.

Mitigação: modularização do contexto e separação de fluxos de entrada para diferentes tarefas ou etapas.

Conflito de Contexto

Surge quando duas ou mais instruções, dados ou premissas inseridas no mesmo contexto apresentam contradições explícitas ou implícitas, forçando o modelo a tomar decisões sem critérios claros de prioridade.

Esse conflito pode ocorrer, por exemplo, quando um sistema recebe simultaneamente a informação de que um cliente tem direito a 10% de desconto e, em outro trecho, que não possui nenhum benefício ativo.

Essa ambiguidade leva o modelo a gerar saídas incoerentes, erráticas ou até mesmo a travar na execução de uma tarefa.

Em pipelines mais críticos, como automações financeiras ou diagnósticos médicos assistidos por IA, conflitos de contexto não resolvidos podem gerar consequências graves.

Portanto, a capacidade de detectar, resolver e evitar esses conflitos é essencial para garantir a confiabilidade e segurança de sistemas inteligentes.

Mitigação: validação automatizada de consistência lógica e uso de regras de precedência nos dados fornecidos.

Ferramentas para Engenharia de Contexto

A evolução das ferramentas no-code e low-code tem facilitado enormemente a aplicação da engenharia de contexto em cenários reais. Algumas das mais utilizadas incluem:

LangChain: Biblioteca especializada em criação de agentes e fluxos contextuais.
Índice de llamas: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
constituir (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.

La Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización da No Code Start Up é uma opção completa para quem deseja dominar essas ferramentas com foco em aplicações práticas.

Aplicabilidade Real: Onde a Engenharia de Contexto Gera Valor

A adoção de engenharia de contexto tem crescido em várias frentes. Algumas aplicações com resultados expressivos incluem:

Atención al cliente: Redução de tempo de resposta e aumento da satisfação por meio de interações personalizadas.
Consultoria automatizada: Agentes que oferecem diagnósticos e recomendações baseadas em dados reais do cliente.
Educación personalizada: Plataformas adaptativas que entregam conteúdo conforme o histórico de aprendizado.
Compliance e auditoria: Robôs que analisam documentos e processos com base em regulamentos e políticas atualizadas.

Para explorar mais sobre aplicações específicas em IA generativa, veja o artigo ¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber

Tendências: O Futuro da Engenharia de Contexto

O futuro aponta para uma convergência entre engenharia de contexto, memória de longo prazo e inteligência situacional.

Com a evolução dos LLMs (Large Language Models), espera-se que sistemas de IA passem a operar com capacidades quase humanas de manter e aplicar contextos duradouros.

Outro ponto emergente é a engenharia de contexto multimodal: integrar dados visuais, de voz, texto e sensores em uma só base contextual.

Isso abre espaço para agentes que operam em ambientes complexos como saúde, indústria e logística com um nível inédito de autonomia.

Dominando a Engenharia de Contexto para Criar Agentes Inteligentes

Dominar a engenharia de contexto é mais do que uma vantagem competitiva: é um requisito fundamental para construir agentes de IA que resolvem problemas reais, com eficiência e personalização.

Ao entender como estruturar, automatizar e recuperar contextos de forma inteligente, você expande radicalmente o que é possível criar com IA generativa.

Se você quer aprender mais e colocar isso em prática, explore também a Entrenamiento sin código de IA SaaS e mergulhe em um universo onde a engenharia de contexto não é apenas teoria, mas uma ferramenta poderosa para transformação digital com baixo custo e alto impacto.

05 de septiembre de 2025
6 minutos