Melhores ferramentas para criar Agentes de IA

12 de junho de 2024
9 min
Atualizado em 30 de julho 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.

Neste artigo, vamos mergulhar nesse universo fascinante dos agentes de IA e mostrar como você pode usá-los, mesmo sem conhecimentos técnicos avançados.

Vamos explorar ferramentas que são amigáveis tanto para novatos quanto para profissionais mais experientes. Além disso, vamos destacar as diferenças cruciais entre agentes de IA e chatbots, ajudando você a escolher a melhor opção para o seu projeto.

Prepare-se para descobrir como potencializar suas iniciativas com tecnologia de ponta, de maneira simples e eficaz. Ficou curioso? Continue lendo e saiba tudo sobre esse tema empolgante.

Categorias de Ferramentas No-Code para IA

Construir agentes de inteligência artificial (IA) ficou mais fácil com o avanço das ferramentas No-Code.

Essas ferramentas são ideais para quem não tem conhecimento técnico aprofundado em programação, mas quer criar um produto inovador. Vamos entender como essas ferramentas podem ser úteis e acessíveis.

Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Elas são essenciais para que os agentes de IA compreendam e reajam a linguagem humana.

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.

Ferramentas de Desenvolvimento de Fluxo de Conversação

Qual a melhor ferramenta de automacao para WhatsApp

Fácil e Intuitivo (Ideal para Iniciantes)

ManyChat: Oferece uma interface intuitiva com editor visual de arrastar e soltar, ideal para iniciantes. Permite criar chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp, SMS e e-mail. Possui um plano gratuito com recursos básicos e planos pagos a partir de US$ 15/mês.

Landbot: Plataforma visual que permite criar chatbots para web, WhatsApp e Facebook Messenger. Oferece modelos prontos e lógica condicional. Possui um plano gratuito com 100 chats/mês e planos pagos a partir de €40/mês.

Wati: Especializada em automação para WhatsApp, permite criar chatbots sem código com fluxos lógicos intuitivos. Oferece um teste gratuito de 7 dias.

Moderadamente Intuitivo (Requer Alguma Experiência)

Chatfuel: Permite criar chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp e Instagram. Oferece modelos prontos e integração com IA. Possui um plano gratuito com funcionalidades limitadas e planos pagos a partir de US$ 15/mês.

HubSpot Chatbot Builder: Integrado ao CRM da HubSpot, permite criar chatbots para qualificação de leads e atendimento ao cliente. Oferece um plano gratuito com recursos básicos e planos pagos com funcionalidades avançadas.

Avançado (Recomendado para Usuários com Experiência Técnica)

Botpress: Plataforma de código aberto que permite criar chatbots altamente personalizáveis. Requer conhecimentos técnicos para configuração e implementação. Possui um plano gratuito com funcionalidades básicas e planos pagos com recursos avançados.

Voiceflow: Focado na criação de assistentes de voz e chatbots complexos, oferece uma interface visual para design de fluxos de conversa. Possui um plano gratuito com recursos limitados e planos pagos para funcionalidades avançadas.

Plataformas de Geração de Modelos de IA Personalizados

Melhores ferramentas para criar Agentes de IA

Essas plataformas permitem criar modelos de IA que se adaptam especificamente às necessidades do seu projeto.

Por exemplo, com serviços como Azure Machine Learning ou Google AutoML, você pode treinar modelos para prever tendências de mercado ou comportamentos de consumo sem ser um especialista em dados.

Utilizar ferramentas No-Code para desenvolver agentes de IA não apenas economiza tempo, mas também democratiza a tecnologia.

Escolher a ferramenta certa pode ser um divisor de águas no seu projeto ou negócio. Por isso, é importante entender o que cada uma oferece e como pode se alinhar aos seus objetivos.

Essa flexibilidade e acessibilidade são o grande trunfo das ferramentas No-Code na era digital.

Langchain: Uma Ferramenta Base para Agentes de IA

A inteligência artificial (IA) está mudando a maneira como interagimos com a tecnologia.

Hoje, com as plataformas No Code, você não precisa ser um desenvolvedor para criar um agente inteligente. Essas ferramentas simplificam o processo, tornando-o acessível a todos.

Uma das ferramentas mais interessantes é o Lang Chain. Ele permite que qualquer pessoa monte um chatbot sem precisar escrever código.

Isso é ótimo para pequenos negócios ou para quem apenas quer automatizar respostas em redes sociais.

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 exemplo, o Dante é perfeito para quem está começando e quer criar algo simples rapidamente.

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 ter um assistente virtual que aprende com as conversas e melhora a cada interação. Isso é possível com essas ferramentas!

É importante entender a diferença entre um chatbot simples e um agente de inteligência artificial mais sofisticado.

A escolha da ferramenta correta pode impactar significativamente na qualidade e na eficiência do seu projeto. Um bom agente inteligente pode economizar tempo, reduzir custos e melhorar a experiência do usuário.

Portanto, se você está pensando em criar seu próprio agente inteligente, considere suas necessidades e escolha a ferramenta adequada. As possibilidades são vastas e as ferramentas estão ao alcance de todos.

Com um pouco de criatividade e as plataformas certas, você pode transformar seu modo de interagir com seus clientes ou seguidores.

Ferramentas Específicas para criar Agentes de IA

Escolher as ferramentas certas para criar agentes de inteligência artificial pode fazer toda a diferença no seu projeto.

Veja algumas das melhores plataformas que podem ajudar tanto iniciantes quanto profissionais experientes a desenvolverem soluções inteligentes de maneira eficaz:

Dante – Ideal para Iniciantes: Se você está começando e quer experimentar a criação de agentes de IA, o Dante é uma ótima escolha. Ele tem uma interface fácil de usar e já vem com várias configurações prontas, o que simplifica muito o processo de desenvolvimento.
Zaia – Aprendizado Contínuo: Esta plataforma é conhecida por entender realmente as necessidades dos usuários. Com o Zaia, cada interação ajuda a melhorar as respostas e recomendações, graças ao seu sistema de aprendizado contínuo, tornando-se cada vez mais precisa e útil.
Chatvol t – Ideal para empresas que buscam atendimento eficiente e adaptado aos seus dados, a Chatvolt utiliza modelos avançados como ChatGPT e outras 39 LLM´s para reduzir custos operacionais e otimizar a experiência do cliente com agentes de IA altamente personalizáveis.
Dify – Análise Predicativa: Para projetos mais complexos que necessitam de análise preditiva e otimização de processos, o Dify é a escolha certa. Ele oferece ferramentas avançadas de aprendizado de máquina e integração de dados, possibilitando que você crie agentes que podem prever tendências e otimizar operações.
Synthflow – Foco na Interação: Se o seu projeto precisa de um agente que interaja de forma natural com os usuários, o Synthflow é ideal. Ele combina processamento de linguagem natural com criação de fluxos conversacionais, criando uma experiência de usuário envolvente e dinâmica.

Estas ferramentas foram escolhidas porque oferecem soluções variadas e adaptáveis, dependendo das necessidades de cada projeto.

Escolher a ferramenta correta é crucial para o sucesso do seu agente de IA, pois cada uma tem características distintas que podem beneficiar diferentes tipos de projetos. Por exemplo, se precisar de algo simples e fácil de usar, vá de Dante.

Já para necessidades de aprendizado e adaptação contínua, Zaia ou Chatvolt podem ser a melhor opção. Lembre-se de que um bom projeto começa com a escolha certa das ferramentas!

Agentes de IA vs Chatbots: Entenda as Diferenças

Entender a diferença entre chatbots e agentes de IA pode te ajudar a escolher melhor a tecnologia para o seu projeto. Vamos simplificar isso!

Os chatbots são como atendentes automáticos que seguem um script. Eles são ótimos para tarefas simples como responder perguntas frequentes ou marcar um horário.

Imagine que você pergunta a um chatbot sobre o horário de funcionamento de uma loja, e ele responde prontamente com a informação programada.

Já os agentes de IA são mais como assistentes pessoais inteligentes. Eles aprendem com cada interação e melhoram suas respostas com o tempo.

Se você está buscando uma experiência mais personalizada, onde o sistema reconhece seus gostos e preferências, um agente de IA é o mais indicado.

Por exemplo, enquanto um chatbot pode te dar uma resposta padrão sobre uma receita de bolo, um agente de IA pode sugerir ajustes na receita baseado no que aprendeu sobre suas preferências anteriores ou restrições alimentares. Isso mostra como os agentes de IA podem ser mais adaptáveis e pessoais.

Se o seu objetivo é apenas informar ou responder perguntas simples, um chatbot pode ser suficiente. Mas se você busca oferecer uma experiência única e adaptada para cada usuário, um agente de IA pode ser a melhor escolha.

Avalie suas necessidades e veja qual tecnologia se encaixa melhor para oferecer o melhor serviço aos seus usuários.

Lembre-se, a escolha entre um chatbot e um agente de IA pode definir o nível de satisfação do seu usuário com a interação. Opte pela tecnologia que melhor se adapta ao seu objetivo e ofereça uma experiência marcante e eficiente.

Arquitetura de Software: Construindo Aplicações Inteligentes

Quando falamos sobre a construção de aplicações de inteligência artificial (IA), a arquitetura de software é o alicerce que sustenta tudo. É como se fosse o esqueleto de um prédio: se não for bem projetado, o prédio não fica firme.

Para que um agente de IA funcione bem, ele precisa de uma estrutura que o suporte de maneira eficiente, garantindo não apenas seu funcionamento agora, mas também sua evolução futura.

Existem alguns pontos chave que você precisa considerar ao projetar essa arquitetura:

Organização dos Dados: Imagine que os dados são o combustível do seu agente de IA. Se esse combustível não estiver bem organizado, o agente não vai conseguir performar bem. Uma base de dados bem estruturada permite que o agente encontre rapidamente o que precisa, tornando todo o processo mais ágil e eficaz.
Processos Claros: É essencial ter uma visão clara de como cada processo do agente vai funcionar, desde a coleta de dados até a interação com o usuário. Isso ajuda a evitar erros e garante que o agente sempre saiba o que fazer em cada situação.
Integração com Outros Serviços: Hoje em dia, um agente de IA raramente trabalha sozinho. Ele precisa se comunicar com outras aplicações e serviços. Uma arquitetura flexível facilita essa integração, permitindo que seu agente se adapte e use recursos de outros sistemas para melhorar seu desempenho.
Escolha de Algoritmos: Os algoritmos são o coração do seu agente de IA. Escolher os mais adequados e implementá-los corretamente é fundamental para que seu agente possa aprender e se adaptar com o tempo, melhorando sua precisão e eficiência.

Além desses elementos, é importante pensar na escalabilidade e adaptabilidade da sua arquitetura. Isso significa projetar pensando não só nas necessidades atuais, mas também nas futuras.

Um agente de IA que pode crescer e se adaptar com o tempo é muito mais valioso, pois pode continuar sendo útil à medida que novas tecnologias e exigências surgem.

Portanto, uma arquitetura bem planejada não é apenas um detalhe técnico; é o que permite que sua aplicação de IA realmente entregue resultados e se mantenha relevante no mercado.

Investir tempo e recursos nessa fundação vai te poupar muita dor de cabeça e garantir que seu projeto de IA seja um sucesso.

Revolucionando a Criação de Softwares com IA

Como a IA esta sendo usada em desenvolvimento de software

Neste artigo, exploramos como a inteligência artificial está mudando a forma como criamos softwares, especialmente com a ajuda de ferramentas No-Code.

Você viu a diferença entre agentes de IA e chatbots, descobriu ferramentas para desenvolver agentes sem precisar programar, e entendeu a importância da arquitetura de software.

Agora, com esse conhecimento, você pode dar vida às suas ideias, criando projetos mais inteligentes e eficientes.

Pronto para usar o que aprendeu?

As ferramentas No-Code não só simplificam a criação de agentes de IA, como também abrem portas para inovações sem fim.

Você não precisa ser um expert em programação para trazer suas ideias para o mundo digital.

Agora que você tem o conhecimento e as ferramentas, que tal começar a criar? A tecnologia No-Code está aqui para facilitar seu trabalho e expandir suas possibilidades.

Com a NoCode StartUp, você tem tudo para transformar suas ideias em realidade. Entre em nosso curso NocodeIA e aprenda a utilizar o melhor do mundo Nocode com Inteligência Artificial.

Leitura complementar:

Como fazer um Agente de IA treinado com meus dados

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 ou 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.

Quanto custa um agente 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.

Acesse também nosso canal do Youtube

Aprenda a criar Aplicativos, Agentes e Automações IA sem precisar programar

Mais Artigos da No-Code Start-Up:

Neto Camarano

GLM 4.5: O Modelo de Linguagem Revolucionário para Agentes e Raciocínio Complexo

O avanço dos modelos de linguagem tem transformado a maneira como interagimos com a tecnologia, e o GLM 4.5 surge como um marco importante nessa evolução.

Desenvolvido pela equipe da Zhipu AI, esse modelo vem conquistando destaque global ao oferecer uma combinação poderosa de eficiência computacional, raciocínio estruturado e suporte avançado para agentes de inteligência artificial.

Para desenvolvedores, empresas e entusiastas da IA, entender o que é o GLM 4.5 e como ele se posiciona frente a outros LLMs é essencial para aproveitar suas funcionalidades ao máximo.

O que é o GLM 4.5 e por que ele importa?

O 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:

Engenharia de Software

Com desempenho elevado em benchmarks como SWE-bench Verified (64.2) e Terminal-Bench (37.5), ele se posiciona como excelente opção para automação de tarefas complexas de código.

Assistentes e Agentes Autônomos

Nos testes TAU-bench e BrowseComp, GLM 4.5 superou modelos como Claude 4 e Qwen, provando ser eficaz em ambientes onde a interação com ferramentas externas é essencial.

Análise de dados e relatórios complexos

Com grande capacidade de contexto, o modelo pode sintetizar relatórios extensos, gerar insights e analisar documentos longos com eficiência.

Comparativo com GPT-4, Claude 3 e Mistral: desempenho versus custo

Um dos pontos mais notáveis do GLM 4.5 é seu custo significativamente menor em relação a modelos como GPT-4, Claude 3 Opus e Mistral Large, mesmo oferecendo desempenho comparável em vários benchmarks.

Por exemplo, enquanto o custo médio de geração de tokens com o GPT-4 pode ultrapassar US$ 30 por milhão de tokens gerados, o GLM 4.5 opera com médias de US$ 2.2 por milhão de saída, com opções ainda mais acessíveis como o GLM 4.5-Air por apenas US$ 1.1.

Em termos de performance:

Claude 3 lidera em tarefas de raciocínio linguístico, mas GLM 4.5 se aproxima em raciocínio matemático e execução de código.
Mistral brilha em velocidade e compilação local, mas não alcança a profundidade contextual de 128k tokens como o GLM 4.5.
GPT-4, embora robusto, cobra um preço elevado por um desempenho que em muitos cenários é equiparado por GLM 4.5 a uma fração do custo.

Esse custo-benefício posiciona o GLM 4.5 como excelente escolha para startups, universidades e equipes de dados que desejam escalar aplicações de IA com orçamento controlado.

Comparativo de desempenho com outros LLMs

O GLM 4.5 não apenas compete com os grandes nomes do mercado, mas também os supera em várias métricas. Em termos de raciocínio e execução de tarefas estruturadas, obteve os seguintes resultados:

MMLU-Pro: 84.6
AIME24: 91.0
GPQA: 79.1
LiveCodeBench: 72.9

Fonte: Relatório oficial da Zhipu AI

Esses números são indicativos claros de um modelo maduro, pronto para uso comercial e acadêmico em larga escala.

Futuro e tendências para o GLM 4.5

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 agosto 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 agosto 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?

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

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

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

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

Como funcionam os agentes inteligentes no marketing moderno

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

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

Por exemplo, um agente pode:

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

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

Ferramentas e plataformas que utilizam agentes de IA

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

Make (Integromat)

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

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

Agentes com OpenAI e Dify

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

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

Salesforce Einstein & HubSpot AI

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

Casos de uso reais de agentes de IA em campanhas digitais

E‑commerce com IA preditiva

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

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

Geração de demanda B2B

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

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

Social listening com resposta autônoma

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

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

Benefícios estratégicos dos agentes de IA no marketing digital

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

Personalização em escala: cada usuário recebe interações alinhadas ao seu perfil e estágio na jornada.
Decisões em tempo real: otimização de campanhas à medida que os dados mudam.
Redução de custos operacionais: menos necessidade de equipes gigantes para execução tática.
Velocidade de aprendizado: os agentes melhoram conforme operam, criando um ciclo de feedback positivo.

Tendências para 2025 e além no uso de agentes inteligentes

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

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

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

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

Avançar com agentes de IA no marketing exige preparação

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

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

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

19 de agosto de 2025
4 min