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No-code e low-code: diferenças para você entender sobre as plataformas

  • 8 min
  • Atualizado em 15 de agosto de 2025
programador codigos 2

Você já se perguntou o que é necessário para criar um app sem ser um mestre em programação? 

O mundo da tecnologia está em constante evolução, e a demanda por aplicativos e softwares nunca foi tão alta.

Empreendedores e entusiastas criativos desejam criar suas próprias soluções digitais, mas a ideia de programar pode ser intimidante para muitos. 

É aí que entram os conceitos de no-code e o low-code.

Quer saber a diferença entre as duas propostas e descobrir qual é a melhor opção para quem tem o interesse de ingressar na área da tecnologia? Leia esse conteúdo na íntegra!

o que é low code e no code​

O que é no-code?

No-code é um termo que tem ganhado destaque na área de desenvolvimento de software. Na prática, permite criar aplicativos e soluções digitais sem a necessidade de codificação manual.

Ou seja, você não precisa ser um programador experiente para criar o seu próprio aplicativo.

Como o no code funciona? 

As plataformas de desenvolvimento oferecem uma interface visual intuitiva e uma variedade de blocos de construção pré-programados.

Esses blocos são como peças de lego digitais que você pode arrastar e soltar para criar seu aplicativo. 

Essas plataformas são projetadas para serem acessíveis para todos, seja você um empreendedor com uma ideia para um novo aplicativo, um profissional de negócios que deseja automatizar processos ou, até mesmo, um estudante curioso. 

Quais são as melhores plataformas de no-code?

Quais são as ferramentas no code

1. Bubble

  • Descrição: Plataforma poderosa para criar aplicativos web completos e complexos. Ideal para quem deseja criar SaaS, marketplaces e apps de comunidade.
  • Preço: Plano gratuito com recursos limitados. Planos pagos a partir de US$ 29/mês.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Requer entendimento básico de lógica de desenvolvimento.

2. Adalo

  • Descrição: Focado em aplicativos móveis com uma interface visual simples. Perfeito para criar apps para iOS e Android.
  • Preço: Plano gratuito com funcionalidades básicas. Planos pagos a partir de US$ 45/mês.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Excelente para quem está começando.

3. FlutterFlow

  • Descrição: Plataforma visual para desenvolvimento de aplicativos móveis (iOS e Android) com base no Flutter. Oferece flexibilidade e integração com APIs.
  • Preço: Planos a partir de US$ 30/mês.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para quem deseja apps com design personalizado.

4. Webflow

  • Descrição: Voltado para criação de sites e lojas virtuais com design visual e controle total sobre a estética.
  • Preço: Planos a partir de US$ 14/mês para sites e US$ 29/mês para e-commerce.
  • Nível do Usuário: Intermediário. Indicado para quem deseja criar sites profissionais sem programação.

5. Make (Integromat)

  • Descrição: Ferramenta de automação que conecta diferentes apps e serviços, permitindo criar fluxos de trabalho automatizados.
  • Preço: Plano gratuito com limites de uso. Planos pagos a partir de US$ 9/mês.
  • Nível do Usuário: Iniciante a avançado, dependendo da complexidade das automações.

6. AppGyver

  • Descrição: Plataforma gratuita para criar aplicativos móveis e web com interface visual.
  • Preço: Gratuito para uso pessoal e comercial.
  • Nível do Usuário: Intermediário. Oferece recursos avançados para customização.

7. Xano

  • Descrição: Plataforma backend no-code para criar APIs, gerenciar banco de dados e lógica de negócios. Ideal para apps que precisam de backend robusto.
  • Preço: Plano gratuito com recursos limitados. Planos pagos a partir de US$ 59/mês.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Indicado para quem deseja criar sistemas mais robustos.

8. Dify

  • Descrição: Plataforma de criação de agentes de IA sem programação. Permite criar chatbots e assistentes virtuais.
  • Preço: Planos a partir de US$ 20/mês.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótimo para quem deseja explorar IA sem codificação.

9. N8N

  • Descrição: Plataforma de automação que permite conectar diferentes ferramentas e criar fluxos de trabalho complexos.
  • Preço: Gratuito na versão self-hosted. Planos em nuvem a partir de US$ 20/mês.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Requer entendimento básico de lógica de automação.

Quais os benefícios do no-code?

Agora que entendeu o que é o no-code, deve estar se perguntando sobre os benefícios de usar esse tipo de plataforma. Separamos os principais para você, confira:

Desenvolvimento rápido

O no-code proporciona mais velocidade no desenvolvimento de aplicativos, permitindo prototipar e construir as soluções em uma fração do tempo que seria necessário com a codificação tradicional. 

Isso significa que é possível criar um aplicativo em questão de dias ou semanas, em vez de demorar meses para concluir esse tipo de projeto.

O tempo é fundamental no ambiente corporativo, onde a rapidez na entrega de soluções eficientes é um diferencial competitivo.

Workflow à prova de erros

As plataformas no-code são projetadas para serem à prova de erros, o que significa que os processos fluem suavemente e as chances de falhas são reduzidas. Isso é valioso quando se trata de automação de processos.

O no-code possibilita criar um fluxo de trabalho automatizado para gerenciar tarefas, aprovações e notificações.

Você pode projetar esses fluxos de trabalho de maneira intuitiva, visualizando cada etapa e garantindo que tudo funcione como planejado. 

Segurança

As plataformas no-code, geralmente, apresentam recursos de segurança integrados.

Isto proporciona tranquilidade aos desenvolvedores e usuários de aplicativos, uma vez que seus dados e informações estão protegidos.

Muitos desses recursos são incorporados à plataforma, o que economiza tempo, permitindo que você se concentre em outros aspectos do desenvolvimento.

Eficiência

Com o uso do no-code, os desenvolvedores se concentram nas camadas de negócios e lógica do aplicativo, em vez de se prenderem aos detalhes de codificação.

Dessa forma, é possível direcionar a energia para projetar a funcionalidade do aplicativo, a experiência do usuário e a integração com sistemas externos, em vez de lidar com linhas intermináveis de código.

A eficiência também se traduz em ciclos de desenvolvimento mais curtos. Com menos tempo gasto na codificação e depuração, você pode iterar rapidamente seu aplicativo, fazendo ajustes com base no feedback dos usuários e nas mudanças e necessidades do mercado.

Satisfação dos clientes

A rapidez com que você pode criar e iterar aplicativos com o no-code tende a aumentar a satisfação do cliente.

Já que é possível responder às necessidades dos usuários de forma ágil, implementando novos recursos e melhorias em menor tempo. Isso cria uma experiência positiva para os clientes e fortalece o relacionamento com eles.

Baixo custo

Outra vantagem do no-code é o seu potencial para reduzir custos.

Como você não precisa contratar programadores especializados e pode acelerar o desenvolvimento das soluções, esse sistema é mais econômico do que as abordagens tradicionais de desenvolvimento de software.

A economia é um diferencial, sobretudo, para startups e pequenas empresas com orçamentos limitados. 

Agora que você entende o que é no-code e como ele pode beneficiar seus projetos de desenvolvimento de aplicativos, vamos compreender outra abordagem: o low-code.

O que é low-code?

Low-Code é uma forma de construir aplicativos na qual é utilizado pouco código. Diferentemente do No-Code, em que não há contato com código, em Low-Code pode ser necessário conhecimento de programação ou lógicas gerais.

Dessa forma, o método exige um conhecimento básico de programação, mas também permite construir aplicativos com rapidez e facilidade.

As plataformas low-code fornecem componentes pré-desenvolvidos e prontos para uso. Para entendê-lo, pense em um conjunto de blocos de construção de nível superior.

Com esses componentes, você pode criar aplicativos personalizados com menos esforço de codificação.

Diferentemente do no-code, que é ideal para tarefas simples e aplicativos mais básicos, o low-code é adequado para projetos mais complexos, que exigem um nível maior de personalização e integração com sistemas existentes.

A abordagem oferece uma opção intermediária para aqueles que desejam agilizar o processo de desenvolvimento, mas manter o controle sobre os detalhes técnicos.

O que é um sistema low-code?

Principais Ferramentas Low-Code

1. OutSystems

  • Descrição: Plataforma low-code poderosa para criação de aplicativos corporativos, com foco em performance e integração.
  • Preço: Planos personalizados para empresas, com opções gratuitas para aprendizado.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para desenvolvedores e equipes de TI.

2. Microsoft Power Apps

  • Descrição: Plataforma da Microsoft para criação de aplicativos empresariais com integração nativa ao Microsoft 365 e Azure.
  • Preço: Planos a partir de US$ 5/mês por usuário.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótima para equipes que já utilizam o ecossistema Microsoft.

3. Mendix

  • Descrição: Plataforma low-code voltada para criação de aplicativos corporativos, com forte suporte a integrações e segurança.
  • Preço: Plano gratuito para aprendizado e planos pagos a partir de US$ 50/mês.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ideal para equipes de TI em grandes empresas.

4. Appian

  • Descrição: Plataforma low-code focada em automação de processos e gerenciamento de fluxos de trabalho.
  • Preço: Planos personalizados para empresas, geralmente utilizados em grandes organizações.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Indicado para quem precisa automatizar processos complexos.

5. Zoho Creator

  • Descrição: Plataforma que permite criar aplicativos personalizados para negócios, com interface visual e lógica personalizável.
  • Preço: Planos a partir de US$ 10/mês por usuário.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Perfeito para pequenos negócios que querem digitalizar processos.

6. Retool

  • Descrição: Ferramenta low-code para criar painéis internos e aplicativos administrativos com integração fácil a bancos de dados e APIs.
  • Preço: Planos gratuitos para pequenas equipes, com planos pagos a partir de US$ 10/mês por usuário.
  • Nível do Usuário: Intermediário. Ideal para equipes que precisam de dashboards e ferramentas internas.

7. Betty Blocks

  • Descrição: Plataforma low-code com foco em criar aplicativos personalizados rapidamente, permitindo lógica personalizada com código.
  • Preço: Planos personalizados para empresas.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Excelente para quem deseja flexibilidade e personalização.

8. Glide

  • Descrição: Plataforma low-code que permite criar aplicativos móveis e web diretamente a partir de planilhas (Google Sheets).
  • Preço: Plano gratuito com limitações e planos pagos a partir de US$ 25/mês.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ótimo para apps rápidos e simples.

9. Thunkable

  • Descrição: Ferramenta low-code para criar aplicativos móveis com interface visual e lógica personalizada.
  • Preço: Plano gratuito com limitações e planos pagos a partir de US$ 15/mês.
  • Nível do Usuário: Iniciante a intermediário. Ideal para apps móveis rápidos.

10. Salesforce Lightning

  • Descrição: Plataforma low-code da Salesforce para criação de aplicativos personalizados, com foco em integração ao CRM Salesforce.
  • Preço: Planos personalizados com base no uso.
  • Nível do Usuário: Intermediário a avançado. Ótimo para empresas que já utilizam o Salesforce.

Qual é a vantagem de usar low-code?

A seguir, vamos elencar os principais benefícios do low-code na programação:

Integração de sistemas

Uma das maiores vantagens do low-code é a capacidade de se integrar facilmente com outros sistemas e tecnologias. Isso o torna uma ótima escolha para empresas que desejam criar aplicativos que se conectem a várias fontes de dados e sistemas.

Essa flexibilidade é conveniente para empresas que desejam melhorar seus processos de negócios por meio da automação. Em consequência, cria-se um ambiente coeso, onde as informações fluem com facilidade, eliminando a necessidade de tarefas manuais de transferência de dados.

Desenvolvimento de programas em tempo otimizado

O low-code oferece uma solução eficaz para reduzir o tempo de desenvolvimento. Você também pode criar protótipos e aplicativos funcionais em questão de semanas, mantendo-se à frente da concorrência.

Mercado em ascensão

Há uma comunidade crescente de desenvolvedores e recursos disponíveis para low-code. Essa é uma excelente notícia para qualquer pessoa interessada em aprender e aproveitar essa abordagem. Com uma base de usuários em expansão, há mais oportunidades de networking, aprendizado colaborativo e compartilhamento de conhecimento.

Além disso, o mercado de trabalho também está respondendo à tendência. Empresas em todo o mundo estão em busca de profissionais com experiência na área. Portanto, se você deseja impulsionar sua carreira ou explorar novas oportunidades, adquirir habilidades low-code é uma escolha inteligente.

Versatilidade

Embora o low-code ofereça componentes pré-desenvolvidos, ele também permite a personalização. Por esse motivo, você pode criar aplicativos que atendam às necessidades específicas de sua empresa.

Essa versatilidade é uma das razões pelas quais ele é tão atraente para organizações de todos os setores. Você não está limitado às soluções genéricas, em vez disso, pode criar aplicativos sob medida que se alinham perfeitamente com seus fluxos de trabalho, processos e requisitos exclusivos.

Qual devo escolher?

Agora que falamos tanto sobre o no-code, quanto do low-code, você pode estar se perguntando qual abordagem é a certa para você. A escolha depende de suas necessidades, a complexidade do projeto e o nível de habilidade em codificação.

Se você é novo no desenvolvimento de software e busca simplicidade, comece com o no-code. Se você já possui conhecimento de programação e quer desenvolver projetos mais complexos, o low-code é a opção.

Ambas as abordagens estão transformando o desenvolvimento de aplicativos, tornando-o mais acessível e emocionante. É um investimento que vale cada centavo. 

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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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O Que Define Exatamente um Agente de IA?

Antes de explorarmos os tipos, é fundamental traçar uma linha clara na areia. Um agente de inteligência artificial não é meramente um modelo de linguagem ou um algoritmo de Machine Learning.

A definição mais rigorosa, aceita tanto na academia quanto na indústria, como no curso CS221 da Stanford, descreve um agente como uma entidade computacional situada em um ambiente, capaz de percebê-lo através de sensores e agir sobre ele através de atuadores para maximizar suas chances de sucesso.

A Diferença Crucial: Modelo de IA vs. Agente de IA

Muitos iniciantes confundem o motor com o carro.

  • Modelo de IA (ex: GPT-4, Llama 3): É o cérebro passivo. Se você não enviar um prompt, ele não faz nada. Ele possui conhecimento, mas não tem agência.
  • Agente de IA: É o sistema completo. Ele possui o modelo como núcleo de raciocínio, mas também tem memória, acesso a ferramentas (banco de dados, APIs, navegadores) e, crucialmente, um objetivo.

Um agente utiliza as previsões do modelo para tomar decisões sequenciais, gerenciar estados e corrigir o curso de suas ações.

É a diferença entre perguntar ao ChatGPT “como enviar um e-mail” (Modelo) e ter um software que escreve, agenda e envia o e-mail para sua lista de contatos autonomamente (Agente).

Os 5 Tipos Clássicos de Agentes de IA

Para construir soluções robustas, precisamos revisitar a base teórica estabelecida por Stuart Russell e Peter Norvig, os pais da IA moderna.

A complexidade de um agente é determinada pela sua capacidade de lidar com incertezas e manter estados internos.

Aqui estão os 5 tipos de agentes de IA hierárquicos que formam a base de qualquer automação inteligente:

1. Agentes Reativos Simples

Este é o nível mais básico de inteligência. Os agentes reativos simples operam no princípio de “condição-ação” (IF-THEN).

Eles respondem apenas ao input atual, ignorando completamente o histórico ou estados passados.

  • Como funciona: Se o sensor detecta “X”, o atuador faz “Y”.
  • Exemplo: Um termostato inteligente ou um filtro de spam básico. Se a temperatura passa de 25ºC, liga o ar condicionado.
  • Limitação: Eles falham em ambientes complexos onde a decisão depende de um contexto histórico.

2. Agentes Reativos Baseados em Modelos

Dando um passo além, estes agentes mantêm um estado interno — uma espécie de memória de curto prazo.

Eles não olham apenas para o “agora”, mas consideram como o mundo evolui independentemente de suas ações.

Isso é vital para tarefas onde o ambiente não é totalmente observável. Por exemplo, em um carro autônomo, o agente precisa lembrar que havia um pedestre na calçada há 2 segundos, mesmo que um caminhão tenha bloqueado sua visão momentaneamente.

3. Agentes Baseados em Objetivos

A inteligência real começa aqui. Os agentes baseados em objetivos não apenas reagem; eles planejam.

Eles possuem uma descrição clara de um estado “desejável” (o objetivo) e avaliam diferentes sequências de ações para alcançá-lo.

Isso introduz a capacidade de busca e planejamento. Se o objetivo é “otimizar o banco de dados”, o agente pode simular vários caminhos antes de executar o comando final, algo essencial para quem trabalha com IA para análise de dados.

4. Agentes Baseados em Utilidade

Muitas vezes, atingir o objetivo não é suficiente; é preciso atingi-lo da melhor maneira possível. Os agentes baseados em utilidade utilizam uma função de utilidade (pontuação) para medir a preferência entre diferentes estados.

Se um agente de logística tem o objetivo de entregar um pacote, o agente de utilidade vai calcular não apenas a rota que chega lá, mas a que chega mais rápido, gastando menos combustível e com maior segurança. É a maximização da eficiência.

5. Agentes com Aprendizagem

No topo da hierarquia clássica estão os agentes capazes de evoluir. Eles possuem um componente de aprendizagem que analisa o feedback de suas ações passadas para melhorar seu desempenho futuro.

Eles começam com conhecimento básico e, através da exploração do ambiente, ajustam suas próprias regras de decisão. É o princípio por trás de sistemas de recomendação avançados e robótica adaptativa.

Infográfico comparando a complexidade e autonomia dos cinco tipos de agentes de IA clássicos, do reativo simples ao agente com aprendizagem
Infográfico comparando a complexidade e autonomia dos cinco tipos de agentes de IA clássicos, do reativo simples ao agente com aprendizagem

O que são agentes generativos baseados em LLMs? 

A taxonomia clássica evoluiu. Com a chegada dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), surgiu uma nova categoria que domina as discussões atuais: os Agentes Generativos.

Nestes sistemas, o LLM atua como o controlador central ou “cérebro”, utilizando sua vasta base de conhecimento para raciocinar sobre problemas que não foram explicitamente programados, conforme detalhado no paper seminal sobre Generative Agents.

Frameworks de Raciocínio: ReAct e CoT

Para que um LLM funcione como um agente eficaz, utilizamos técnicas de prompt engineering avançadas que estruturam o pensamento do modelo:

  1. Chain-of-Thought (CoT): O agente é instruído a quebrar problemas complexos em passos intermediários de raciocínio lógico (“Vamos pensar passo a passo”). Pesquisas indicam que essa técnica estimula o raciocínio complexo em grandes modelos.

  2. ReAct (Reason + Act): Esta é a arquitetura mais popular atualmente. O agente gera um pensamento (Reason), executa uma ação em uma ferramenta externa (Act) e observa o resultado (Observation). Esse loop, descrito no paper ReAct: Synergizing Reasoning and Acting, permite que ele interaja com APIs, leia documentações ou execute código Python em tempo real.

Ferramentas como o AutoGPT e BabyAGI popularizaram o conceito de agentes autônomos que criam suas próprias listas de tarefas baseadas nesses frameworks.

Você pode explorar o código original do AutoGPT no GitHub ou do BabyAGI para entender a implementação.

Dica de Especialista: Para quem deseja aprofundar na criação técnica destes sistemas, nossa Formação AI Coding explora exatamente como orquestrar esses frameworks para criar softwares inteligentes.

Arquiteturas: Agente Único vs. Sistemas Multiagente

Ao desenvolver uma solução para sua empresa, você enfrentará uma escolha arquitetural crítica: devo usar um super agente que faz tudo ou vários especialistas?

Qual a diferença entre Agente Único e Sistemas MultiAgentes?

A diferença está na forma de organização da inteligência.
Um Agente Único concentra toda a lógica e execução em uma única entidade, sendo mais simples, rápido e fácil de manter, ideal para tarefas diretas e de escopo bem definido.

Já os Sistemas MultiAgentes distribuem o trabalho entre agentes especializados, cada um responsável por uma função específica.

Essa abordagem aumenta a capacidade de resolver problemas complexos, melhora a qualidade dos resultados e facilita a escalabilidade da solução.

Quando usar um Agente Único?

Um agente único é ideal para tarefas lineares e de escopo fechado. Se o objetivo é “resumir este PDF e enviar por e-mail”, um único agente com as ferramentas certas é eficiente e fácil de manter.

A latência é menor e a complexidade de desenvolvimento é reduzida.

O Poder da Orquestração Multiagente

Para problemas complexos, a indústria está migrando para Sistemas Multiagente (MAS). Imagine uma agência digital: você não quer que o redator faça o design e aprove o orçamento.

Discussões técnicas recentes, como este debate sobre Single vs Multi-Agent, mostram que a especialização vence a generalização.

Em uma arquitetura multiagente, você cria:

  • Um agente “Pesquisador” que busca dados na web.
  • Um agente “Analista” que processa os dados.
  • Um agente “Redator” que cria o relatório final.
  • Um agente “Crítico” que revisa o trabalho antes da entrega.

Essa especialização imita estruturas organizacionais humanas e tende a produzir resultados de qualidade superior.

Frameworks modernos facilitam essa orquestração, como o LangGraph para controle de fluxo complexo, o CrewAI para times de agentes baseados em papéis, e até mesmo bibliotecas mais leves como smolagents da Hugging Face.

Representação visual de um sistema multi agente onde agentes especializados colaboram para resolver um problema complexo de negócios
Representação visual de um sistema multi agente onde agentes especializados colaboram para resolver um problema complexo de negócios

Aplicações Práticas e Ferramentas No-Code

A teoria é fascinante, mas como isso se traduz em valor real? Os diferentes tipos de agentes de IA já estão operando nos bastidores de grandes operações e startups ágeis.

Agentes de Coding e Desenvolvimento

Agentes autônomos como o Devin ou implementações open-source como o OpenDevin utilizam arquiteturas de planejamento e uso de ferramentas para escrever, depurar e implantar código inteiro.

No cenário No-Code, ferramentas como FlutterFlow e Bubble estão integrando agentes que auxiliam na construção de interfaces e lógicas complexas apenas com comandos de texto.

Agentes de Análise de Dados

Em vez de depender de analistas para gerar relatórios SQL manuais, agentes baseados em utilidade e objetivos podem conectar-se ao seu Data Warehouse, formular queries, analisar tendências e gerar insights proativos.

Isso democratiza o acesso a dados de alto nível.

Soluções para Empresas

Para o setor corporativo, a implementação de soluções de automação com IA foca em eficiência operacional.

Agentes de atendimento ao cliente (Customer Experience) que não apenas respondem dúvidas, mas acessam o CRM para processar reembolsos ou alterar planos, são exemplos de agentes baseados em objetivos que geram ROI imediato.

Empresas como a Zapier e a Salesforce já oferecem plataformas dedicadas para criar esses assistentes corporativos.

Interface de um dashboard empresarial mostrando métricas de desempenho otimizadas por agentes de IA autônomos
Interface de um dashboard empresarial mostrando métricas de desempenho otimizadas por agentes de IA autônomos

Perguntas Frequentes sobre Agentes de IA

Aqui estão as dúvidas mais comuns que recebemos da comunidade e que dominam as buscas no Google e em fóruns como o Reddit:

Qual é a diferença entre um Chatbot e um Agente de IA?

Um chatbot tradicional geralmente segue um script rígido ou apenas responde com base em texto treinado.

Um Agente de IA tem autonomia: ele pode usar ferramentas (como calculadora, agenda, e-mail) para executar tarefas reais no mundo, não apenas conversar.

O que são agentes autônomos?

São sistemas que podem operar sem intervenção humana constante. Você define um objetivo amplo (ex: “Descubra as 5 melhores ferramentas de SEO e crie uma tabela comparativa”), e o agente autônomo decide quais sites visitar, quais dados extrair e como formatar o resultado sozinho.

Preciso saber programar para criar um Agente de IA?

Não necessariamente. Embora o conhecimento de lógica seja vital, plataformas modernas e frameworks No-Code permitem a criação de agentes poderosos através de interfaces visuais e linguagem natural.

Para customizações avançadas, no entanto, entender a lógica de AI Coding é um diferencial enorme.

Conceito futurista de colaboração humano IA, onde desenvolvedores orquestram múltiplos tipos de agentes de IA em um ambiente de trabalho digital
Conceito futurista de colaboração humano IA, onde desenvolvedores orquestram múltiplos tipos de agentes de IA em um ambiente de trabalho digital

O Futuro é Agêntico — E Exige Arquitetos, Não Apenas Usuários

Compreender os tipos de agentes de IA é o primeiro passo para sair da posição de consumidor de tecnologia para a de criador de soluções.

Seja um agente reativo simples para triagem de e-mails ou um complexo sistema multi-agente para gerir operações de e-commerce, a autonomia digital é a nova fronteira da produtividade.

O mercado não busca mais apenas quem sabe usar o ChatGPT, mas quem sabe arquitetar os fluxos de trabalho que o ChatGPT (e outros modelos) irão executar.

Se você quer sair da teoria e dominar a construção dessas ferramentas, o próximo passo ideal é conhecer a nossa Formação Gestor de Agentes de IA. A era dos agentes apenas começou — e você pode estar no comando dela.

  • 8 min
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Criar Apps Avançados com Vibe Coding

Se Você Quer Criar Apps Avançados com Vibe Coding Siga Essas 3 Dicas

Se você está buscando criar projetos mais avançados, com melhor segurança, mais escalabilidade e mais profissionais usando as ferramentas do Vibe Coding, este guia é para você.

Neste artigo, separei três dicas bem importantes que vão te guiar do nível iniciante para projetos avançados e verdadeiramente profissionais.

É preciso ir além da simples interface visual e construir uma arquitetura sólida. Vamos lá!

Por que unir Lovable, N8N e Supabase?

Dica 1: Começando e focando na dor principal

best ai app builder vibe coding platform​

Minha primeira dica é que você comece com o Lovable, mas focando em projetos mais simples, direto ao ponto, na dor que você quer resolver com a tecnologia.

Seja um SaaS, um Micro SaaS ou um aplicativo, descubra qual é a principal dor do seu usuário final.

É fundamental não cair no erro de colocar “um milhão de funcionalidades, um milhão de métricas” e regras de negócio complexas logo no início. Isso confunde o usuário e, com certeza, fará o projeto dar errado.

Foque em criar no Lovable — ele cria apps muito bonitos e visuais. Resolva a dor principal e só depois você vai deixando o projeto mais complexo.

Case

best vibe coding apps​ (2)

Um exemplo bem interessante, e um dos principais cases do Lovable, é a Plink.

Basicamente, é uma plataforma onde as mulheres conseguem procurar se o seu namorado já teve alguma passagem pela polícia ou tem algum histórico de agressividade.

A criadora, Sabrina, ficou famosa porque criou o app sem saber nada de código, focou na dor principal e o aplicativo simplesmente “explodiu”.

Em apenas dois meses, o projeto já projetava 2.2 milhões de receita. Ela validou a ideia no Lovable, provando que o foco no mercado é o que faz o projeto dar certo.

Outro exemplo é um aplicativo de gestão de agentes de IA. A gente sempre começa no Lovable pela interface e só depois migra o projeto para o Cursor para deixá-lo mais avançado e complexo.

Domine o Supabase, o coração dos projetos avançados

top ai app builder with vibe coding​

A segunda dica, e a mais importante para a segurança e a escalabilidade, é você aprender bem a parte do Supabase. Ele engloba a modelagem de dados e todas as funções de Back-end.

Para criar projetos de IA, você terá o Front-end (a interface que o usuário vê, como no Lovable) e o Back-end (a inteligência, dados, segurança e escalabilidade).

O Back-end utiliza o N8N para automações e agentes de IA, mas é o Supabase que será o coração do seu projeto.

Se você quer um projeto muito seguro e escalável, o segredo é dominar o Supabase.

Cursos para Iniciantes:

A grande vantagem é que, se a interface criada pelo Lovable der problema, como você já tem o coração do seu projeto bem estruturado, você consegue simplesmente remover o Lovable e plugar os dados em outra interface, como o Cursor.

Você não precisa ser técnico, mas precisa entender o Macro: como funciona a modelagem de dados, a segurança (RLS) e a conexão dos dados.

Entender esse básico é crucial para você conseguir pedir e gerenciar a IA de forma eficaz. Para isso, recomendo nosso curso Curso Supabase na assinatura PRO.

Dica 3: Quando avançar para Cursor/ editores de código com IA

best vibe coding apps​

A terceira dica é sobre dar o próximo passo: migrar para ferramentas e editores de código com IA, como o Cursor ou o Cloud Code.

É muito importante começar no Lovable de forma simplificada, mas se você quiser deixar seu projeto mais avançado, robusto e escalável, precisará unir a organização do seu Back-end no Supabase com o maior controle oferecido por essas ferramentas.

Porém, é fundamental entender que saber bem o Supabase é um pré-requisito antes de pular para o Cursor, pois você precisa ter o banco de dados e a arquitetura muito bem organizados.

Para projetos complexos, essa união é a chave para ter controle total do código e da estrutura.

Conheça a Formação AI Coding: Domine a criação de prompts, crie agentes avançados e lance aplicativos completos em tempo recorde.

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