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O que é no code – Tudo sobre o desenvolvimento sem código

o que e no code

Anos atrás a única opção que Jeff Bezos e Mark Zuckerberg tiveram para criar a Amazon e o Facebook foi passar horas em sua garagem escrevendo linhas e linhas de código.

Ainda bem que a tecnologia evolui…

Hoje qualquer pessoa lança protótipos em 24 h usando ferramentas no-code (zero código), 1/10 do custo tradicional.

Já teve uma ideia de app e desistiu por falta de programador? Com no-code, você mesmo põe no ar sem contratar um desenvolvedor.

Ou aquele dia em que alguma coisa te incomodou que você pensou: se alguém criasse alguma solução pra esse problema ia fazer muito dinheiro

Talvez se você tivesse tido acesso antes a esse conteúdo, essa pessoa poderia ser você.

Graças às tecnologias chamadas de no-code, você poderia ter tirado do papel e desenvolvido essa sua ideia sem escrever uma linha sequer de código.

Saber o que é no code vai fazer você olhar o mundo da programação com outros olhos. 

Se você gosta da área de tecnologia e desenvolvimento, mas não tem afinidade pela programação, entender o que é no-code será a resposta que você tanto vem buscando.

Neste artigo você vai entender um pouco mais a respeito. 

Afinal, o que é no code?

No-code é desenvolvimento visual: você monta telas, regras, integrações por blocos e publica web/mobile sem digitar código. Ferramentas como Bubble (web) e FlutterFlow (mobile/web) materializam esse modelo.

Ou seja, desenvolvedores no-code, ao invés de desenvolverem escrevendo linhas de código propriamente ditas, utilizam ferramentas que permitem o desenvolvimento visual e desenvolvem com base em lógicas muito mais compreensíveis e similares a linguagem do ser humano:

Isso se alinha muito com a frase do CEO e fundador do Bubble, uma das maiores plataformas de no-code atualmente:

Por que nos mundos atuais, se espera que as pessoas aprendam e falem a língua dos computadores?
Ao invés disso, não deveriam os computadores aprenderem a falar a nossa língua
?”
Emmanuel Straschnov – Founder e CEO do Bubble

  • Déficit de talentos: escassez global estimada em ~40M hoje e ~85M até 2030 (fontes que compilam dados de BLS/Korn Ferry).
  • Mercado LC/NC: projeção de US$ 187 bi até 2030, partindo de ~US$ 10 bi em 2019.

Não sei para vcs, mas pra mim isso faz muito sentido.

E como fazer isso? 

Ferramentas como Bubble e FlutterFlow permitem arrastar blocos, definir lógica e publicar (tudo em um único painel).

Tais ferramentas facilitam o processo de desenvolvimento, quebrando as barreiras para aqueles que desejavam trabalhar com a criação de aplicativos, mas que não sabem programar. 

Isso traz infinitas possibilidades, pois permite que qualquer pessoa desenvolva sua própria aplicação, tirando sua ideia do papel sem precisar recorrer a um programador. 

Isso reduz muito os custos de desenvolvimento, pois o tempo de desenvolvimento é menor e também profissionais qualificados de área de T.I. costumam ser uma mão de obra bastante cara.

O movimento sem código

O que é no-code

Começou nos anos 90 com criadores de sites WYSIWYG. A explosão chegou em 2018, quando VCs aportaram milhões em Bubble, Webflow e Airtable (acelerando a adoção corporativa).

Porém, como você deve imaginar, naquela época havia apenas um esboço do que seria hoje, com plataformas bastante limitadas  – mas, para a época, foi um grande avanço. 

Em 2018 houve uma grande expansão da área e das ferramentas utilizadas, fazendo com que o cenário tecnológico sofresse uma grande revolução! 

Nesse ano houve uma publicação de extrema relevância para o meio, mostrando que diversas startups estavam investindo nesse modelo de desenvolvimento – sendo esse um dos motivos de suas soluções mais ágeis. 

O no-code é uma solução simples, intuitiva, eficiente e ágil que promove uma série de benefícios para todas as empresas (e até mesmo para o dia a dia das pessoas). 

Por que o no-code importa hoje mais do que nunca?

Se você tem acompanhado um pouco o mercado tech nos últimos anos, ja deve ter ouvido sobre a dificuldade das empresas em contratar e reter desenvolvedores.

Isso por que, o crescimento exponencial de empresas utilizando e criando seus próprios aplicativos e softwares ultimamente, elevou em muito a demanda por esses profissionais.

E como leva tempo para formar bons desenvolvedores, o caos perfeito foi criado.

Uma alta demanda que não para de crescer (e não vai parar de crescer por um bom tempo), com baixa ofertar a qual a nós temos dificuldade de aumentar devido ao tempo que leva para formarmos programadores.

Qual é o déficit atual de devs no mundo?

De acordo com a US Labor Statistics a falta de desenvolvedores estava em um montante de 40 milhões de trabalhadores em 2019. Até 2030 a expectativa é que este número chegue em 85 milhões.

Gerando uma perda global de U$D8,4 trilhões.

E as empresas ja tem sentido forte as consequencias disso:

  • Salários e benefícios para conseguir contratar e reter tais profissionais nunca estiveram tão altos;
  • Custo de desenvolvimento de aplicações não param de crescer;
  • Dificuldade de pequenas e médias empresas entrarem nesse jogo;

São milhares de empresas com essa dor, um mundo de oportunidades.

E é ai que no-code brilha…

A vantagem do no-code

  • Aprenda em meses, não anos
  • Reduza custo de dev em até 70 %
  • Lance 5-10× mais rápido
  • Escale sem contratar dev extra

Isso tem chamado muito a atenção dos empreendedores e empresas, e conforme essas empresas tem se dado conta disso, muitas tem optado e dado preferencia pelo desenvolvimento no-code.

Segundo projeções da GLOBE NEWSWIRE o mercado de lowcode e no code deve sair de um tamanho mensurado de U$D 10 Bi em 2019 e chegar a U$187 Bi até 2030.

Nessa altura, imagino que a oportunidade já esteja bem clara pra você, mas pode ser que você ainda esteja se perguntando em como de fato você pode se beneficiar dessa revolução.

Como se beneficiar do no-code

Primeiramente é interessante citar que o mercado de tecnologia atraiu o interesse de muito gente nesses ultimos anos.

  • Intraempreender — criar apps internos e ganhar promoção
  • Freelar — cobrar R$ 2 k–50 k por projeto
  • Fundar — lançar sua própria startup SaaS

Isso principalmente por este ser um segmento que oferece muitas regalias para os profissionais.

Os salário são altos e com muitos benefícios e o home office é uma prática já padrão no mercado.

Além do fato de se tratar de um mercado que não para de crescer e praticamente anti crise, que faça chuva ou faça sol é um mercado que possui demanda.

Ou seja, se empreses estão indo bem e crescendo, investem em tecnologia e inovação para crescer ainda mais e se diferenciar dos concorrentes.

Se estão em crise, investem em tecnologia e inovação para cortar custos e conseguir se diferenciar dos concorrentes.

E essa soma de fatores tem atraído muitas pessoas pra esse mercado.

Porém, este também é um segmento que exige uma maior capacitação dos profissionais e por isso muitas pessoas tem tido dificuldades de conseguir fazer essa mudança.

Seja você uma pessoa que já tinha pensado em algum momento em migrar para o mercado tech, ou se depois desse conteúdo ficou interessado pelo segmento, ou até mesmo se você ja até esta nesse mercado, o no-code abre uma grande oportunidade.

Quer dizer que no-code é fácil?

Resposta rápida: Não.

Você ainda precisará dominar vários outros aspectos que envolvem o desenvolvimento de aplicativos e entendimentos técnicos fundamentais.

Mas as ferramentas no-code possuem uma curva de aprendizado muito menor

E Com essa nova habilidade, as formas de fazer dinheiro são diversas.

Você pode atuar dentro de uma empresa, criando e melhorando seus aplicativos no-code. Por exemplo: tranformando as ultrapassadas planilhas de excell em apps robustos, com dashboard completos.

Skill poderosa para garantir um aumento de salário ou promoções.

Você pode atuar prestando serviços para outras empresas como um freelancer ou como criando sua própria agência.

Por apps se tratarem de produtos de alto valor agregado, você consegue cobrar R$1000, R$2000, R$5000, R$10000, R$50000 e até muito mais por um projeto.

E por com essa skill você pode também tirar aquela sua ideia de aplicativo ou negócio do papel.

Criar sua propria startup, seu próprio SaaS (aplicativo por assinatura).

Enfim, as oportunidades são inúmeras.

O que podemos criar com no-code

Para que serve o no code

Como ja comentei por aqui, com o nível em que as ferramentas estão hoje, você realmente consegue criar praticamente qualquer coisa com no-code.

Você pode criar:

Realmente as oportunidades são infinitas, ecommerces, marketplaces, ERPs, SaaS, sistemas de agendamento, sistemas de delivery, redes sociais.

Copiar o Uber, Airbnb, Facebook, Instagram.

Usar inteligência artificial, Web3 apps, Token Gated apps

e a lista continua.

Hoje em ferramentas que permitem integrações API, a gama de possibilidades é realmente infinita.

Mas e ai o que não conseguimos criar com no-code.

E ai a resposta é realmente, depende..

Tudo que comentei acima é possível ser criado com no-code, porém depende das ferramentas que você esta utilizando.

Por isso um dos primeiros passos é entender as requisições do seu projeto e seleionar uma ferramenta que se adeque a ele.

Não há necessidade de selecionar um ferramenta extremamente complexa se seu objetivo é criar um app super simples.

O mesmo vale caso objetivo seja criar um marketplace complexos com vários usuários, você precisa utilizar uma ferramenta que permita isso.

Dica de 5 principais ferramentas no-code

Ferramenta Uso principal Destaque
Bubble Aplicações web Lógica avançada + plugins
FlutterFlow Apps mobile Exporta código Flutter nativo
Webflow Sites CMS SEO nativo e design pixel-perfect
Xano Back-end / API Escala milhões de requisições
Make Automações +1 000 integrações prontas

Alguns exemplos das melhores ferramentas no-code atualmente são:

  1. Bubble - para criação de aplicações web
  2. SAP Build Apps (antigo AppGyver) - para criação de apps mobile gratuitos e offline
  3. FlutterFlow - para criação de apps mobile completos
  4. Webflow - para criação de websites com alto grau de design
  5. Xano - para backends robustos

Para um maior detalhamento sobre as ferramentas no-code, preparamos um artigo específico sobre o assunto aqui em nosso blog.

Conheça também nossos cursos gratuitos:
Curso Bubble gratuito para iniciantes
Curso FlutterFlow gratuito para iniciantes
Curso SAP Build Apps (antigo AppGyver) gratuito para iniciantes

Veja o no-code na prática

Quer entender melhor o que é este tal de desenvolvimento sem código? Vamos para um exemplo prático para que você consiga abstrair melhor. 

Um vendedor sempre tem uma série de boletos para gerar depois das compras. São muitos e-mails, o que gera horas de trabalho! Depois de passar pelas vendas, ainda é encaminhado para o setor financeiro, gerando mais trabalho para ambos os lados. 

Cenário: Vendas emite muitos boletos e o Financeiro confirma manualmente → retrabalho.
Stack mínima: FlutterFlow (painel) + Supabase (tabelas: clientes, pedidos, boletos) + Make/n8n (webhooks) + e-mail/WhatsApp.
Passo a passo (MVP 7-dias):

  1. Formulário de pedido (FlutterFlow) grava em pedidos.
  2. Automações: webhook no Make/n8n recebe pedido_novo → cria boleto via API do gateway → retorna boleto_url e status.
  3. Notificação ao cliente (e-mail/WhatsApp) com link do boleto.
  4. Retorno (webhook): quando o pagamento é confirmado, o fluxo marca status=“pago” e avisa o vendedor.
    Entregável: dashboard com filtro por status e exportação CSV.
    Métrica de sucesso: reduzir TMA de faturamento (pedido→boleto) de horas para minutos.

Essa e muitas outras automações no plano No-code PRO.

Enquanto isso, a equipe de TI da empresa possui muitas outras demandas e resolver esse fluxo de trabalho realmente não é a sua prioridade. Como resolver essa situação?

Mesmo que o time de vendas e o de financeiro não tenham qualquer familiaridade com códigos e desenvolvimento, com as ferramentas no code eles conseguiriam desenvolver uma solução para melhorar esse fluxo de trabalho,  construindo automatizações e ferramentas para facilitar esses processos.

No-code transforma cidadãos não técnicos em criadores de tecnologia!

No-code x low-code

Qual a diferença entre low code e no-code?

Ao buscar informações sobre o que é no code, provavelmente você irá se deparar com o termo low-code. Mas o que seria isso?

Bem, de acordo com a própria tradução já podemos ter uma ideia a respeito. No code remete ao uso de nenhum código, enquanto low code demanda um pouco de código. 

  • No-code: zero código, ideal MVPs rápidos
  • Low-code: aceita snippets; bom p/ integrações complexas

Quando usar:

  • Precisa lançar em dias / equipe não técnica → comece por no-code.
  • Há integrações complexas, regras fiscais ou legadolow-code dá flex extra.

Cuidados (para ambos): versionamento, RBAC, logs, política de plugins/integrações, e governança para evitar shadow IT.
Contexto de marca/manifesto: a tese de “ensinar os computadores a falar nossa língua” é o espírito do no-code.

Por que investir no no-code?

Todos que se perguntam sobre o desenvolvimento sem código também questionam como podem tirar proveito desta revolução, e as possibilidade são diversas.

No-code no mundo corporativo 

Isso está muito relacionado com o exemplo que citamos anteriormente. Você não fica mais à mercê da equipe de TI ou até mesmo de profissionais terceirizados para desenvolver boas soluções internas.

Além disso, você não precisa ser nenhum mestre da programação para isso. Se você conseguir resolver um problema antigo com esse tipo de solução, pode ter certeza de que você será muito bem notado por todos os colaboradores. 

Isso, inclusive, é um grande diferencial de um bom funcionário. Saber identificar um problema, desenhar um fluxo para resolvê-lo e traduzir tudo isso com as ferramentas de no code é, com toda a certeza, algo muito positivo.

Para investimento próprio

Outra possibilidade é usar as ferramentas de no code para criar aplicativos para terceiros ou até mesmo para comercializar na internet.

A partir do momento que você cria uma solução mais generalista, então você consegue oferecê-la para várias empresas ou outros clientes. Ou seja, você está monetizando os aplicativos.

É uma ótima forma de ganhar uma renda extra ou até mesmo fazer disso a sua única fonte de renda. 

Empresas que desejam se destacar no mercado não hesitam em adquirir soluções que irão melhorar e otimizar seus respectivos processos. 

Muitas dessas empresas ainda não sabem o que é o movimento sem código, então você estará um passo à frente. 

Previsões sobre mercado no-code

Primeiro a mais alguns fatos:

  • O mercado de no-code tem crescido muito e rapidamente
  • Empresas receberam recentemente grandes aportes de investidores.
    • O que só reforça as previsões apresentadas no começo do vídeo.
  • Mercado que está só começando e ainda não é de conhecimento geral da população e das empresas.

Isso deixa uma janela de oportunidade ainda maior para quem está entrando agora no mercado no-code.

Quem chega antes bebe agua limpa.

Previsões:

  • Ouso dizer que dentro de alguns anos, 99% dos MVPs serão construídos com no-code.
  • Também acredito que breve no-code será a principal forma de se criar aplicações internar , dominando esse mercado no segmentos dem pequenas e médias empresas.
  • Veremos cada vez mais no-code sendo utilizado em todos tipos de empresas para prototipações, por squads ágeis.
  • Software houses no-code começaram a roubar mercado das software houses tradicionars e terão boa fatia do segmento, principalmente no mercado de Founders, pequenas e médias empresas.

E ainda, sobre algun ramos interessantes que estou de olho e vejo um futuro brilhante pela frente é a junção de:

  • No-code + Inteligencia artificial
  • No-code + Web3

As ferramentas no code têm um lugar muito sólido no mercado e a tendência é que o seu uso cresça cada vez mais.

Conhecer as possibilidades dessa programação sem código abrirá muitas portas para você, independente de onde você desejar aplicar esse conhecimento. 

Agora que você sabe o que é este movimento, que tal explorar um pouco mais de suas ferramentas e oportunidades?

Identifique um gargalo no seu trabalho, escolha uma ferramenta no-code e crie o protótipo em 48 h. Compartilhe o resultado com a equipe.

O que é uma linguagem no-code?

O termo no-code significa “sem código”, sendo um movimento na área da tecnologia que traz a possibilidade de desenvolver soluções em formato mobile ou web sem precisar de uma única linha de código. 

O que é low-code?

De acordo com a própria tradução, low-code remete ao pouco uso de código necessário para criar aplicações.

Por que investir no no-code?

No code é um mercado ainda novo com alta projeção de crescimento devido a imensa gama de problemas que ele resolve, sendo assim um ótimo mercado para se investir.

O que é IA no-code?

IA no-code é criar soluções de IA sem programar, usando interfaces visuais que combinam modelos pré-treinados (ou ajustáveis) com dados e automações via conectores/APIs.

Exemplos rápidos:
Chatbot de suporte com contexto do seu FAQ.
Resumo automático de reuniões e envio ao CRM.
Extração de dados de PDFs e planilhamento.
Classificação de leads com score e follow-up.

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Neto Camarano

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:

Papo reto: 2026 vai ser um divisor de águas para quem quer ganhar dinheiro com IA (Inteligência Artificial).
As oportunidades existem, mas nem todas valem o seu tempo, e algumas prometem muito mais do que entregam.

Neste artigo, eu organizei as principais formas de monetizar IA em categorias claras, com prós, contras e o nível real de esforço envolvido.
A ideia aqui é te ajudar a escolher um caminho consciente, sem cair em atalhos ilusórios.

IA aplicada no trabalho como colaborador (carreira e segurança)

Se você já trabalha em uma empresa, aplicar IA no seu dia a dia é uma das formas mais seguras de começar.
Você aprende, experimenta e constrói projetos reais sem abrir mão da estabilidade financeira.

É possível criar automações, agentes e até softwares internos que aumentam eficiência, reduzem custos e geram impacto direto no negócio.
Quando isso acontece, o reconhecimento tende a vir — desde que você gere resultado real, e não apenas “use IA por usar”.

IA aplicada no trabalho como colaborador (carreira e segurança)

O ponto de atenção é entender que você não está construindo algo seu.
Mesmo assim, para aprendizado e crescimento profissional, essa é uma das melhores portas de entrada.

IA para gestores e donos de empresas

IA para gestores e donos de empresas

Para gestores e donos de empresa, a IA representa talvez a maior oportunidade financeira de 2026.
A maioria das empresas ainda está perdida, sem método, sem estratégia e sem clareza de como aplicar IA nos processos.

Quando bem aplicada, a IA melhora performance, reduz gargalos e acelera resultados em vendas, atendimento e operação.
O desafio está no excesso de ferramentas e na falta de metodologia clara para o time.

Quem conseguir organizar esse caos e aplicar IA com foco em resultado vai capturar muito valor.
Aqui, realmente, existe muito dinheiro na mesa.

Prestação de serviços com IA: visão geral

Prestação de serviços com IA visão geral

A prestação de serviços com IA é um dos caminhos mais rápidos para gerar renda.
Você resolve problemas reais de empresas usando automações, agentes e sistemas inteligentes.

Esse modelo se desdobra em freelancer, freelancer para a gringa, agência e consultoria.
Cada um tem um nível diferente de esforço, retorno e complexidade, mas todos exigem execução.

É aqui que muita gente começa a “fazer a roda girar” de verdade.

Freelancer para a gringa (ganhar em dólar)

Freelancer para a gringa (ganhar em dólar)

Ser freelancer para a gringa é, sem exagero, uma das melhores opções para ganhar dinheiro com IA.
Os ganhos em dólar ou euro mudam completamente o jogo.

Você continua trocando tempo por dinheiro, mas com um retorno muito maior.
O maior desafio é o começo: conseguir o primeiro projeto e lidar com o idioma, mesmo que em nível básico.

Depois que o primeiro cliente vem, indicações começam a aparecer.
Para quem quer resultado rápido e tem disposição para vender o próprio serviço, esse caminho é forte demais.

Criando uma agência de IA

Criando uma agência de IA

A agência de IA é a evolução natural do freelancer.
Aqui, você escala pessoas, projetos e faturamento.

O mercado ainda é imaturo, muita gente faz tudo errado, e isso abre espaço para quem faz o básico bem feito.
Você consegue fechar contratos, montar equipe e entregar soluções completas com IA.

O desafio passa a ser gestão: pessoas, prazos, processos e qualidade.
Mesmo assim, para 2026, é uma das formas mais rápidas de monetizar IA com consistência.

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Consultoria em IA para empresas

Consultoria em IA para empresas

Consultoria é um modelo extremamente lucrativo, mas não é ponto de partida.
Ela exige experiência prática, visão de processos e capacidade de diagnóstico.

O retorno financeiro costuma ser alto em relação ao tempo investido.
Por outro lado, você precisa ter autoridade, histórico e repertório real de projetos.

Para quem já passou por agência, produtos ou grandes implementações, é um caminho excelente.
Para iniciantes, ainda não faz sentido.

Founder: criar aplicativos com IA

Founder criar aplicativos com IA

Criar aplicativos com IA nunca foi tão acessível.
Ferramentas como Lovable, Cursor e integrações com Supabase tornam isso possível mesmo sem background técnico.

O potencial financeiro é alto, mas a dificuldade também.
Criar tecnologia deixou de ser o diferencial — hoje, o desafio está em marketing, distribuição, financeiro e validação.

É um caminho de muito aprendizado, mas com alta taxa de erro no início.
Vale a pena se você estiver disposto a errar, aprender e iterar.

Micro SaaS com IA (prós e contras)

Micro SaaS com IA (prós e contras)

O Micro SaaS resolve um problema específico de um nicho específico.
Isso reduz concorrência e aumenta clareza de proposta.

Ele não escala como um SaaS tradicional, mas pode gerar uma renda consistente e sustentável.
O desafio continua sendo o mesmo: marketing, vendas e gestão.

Não é fácil, não é rápido, mas pode ser um ótimo negócio paralelo.
Aqui, eu classifico como um caminho “ok”, desde que você tenha paciência.

SaaS tradicional com IA

SaaS tradicional com IA

O SaaS tradicional tem maior potencial de escala, mas também maior concorrência.
Você resolve problemas mais amplos e disputa mercados maiores.

Isso exige mais tempo, mais capital emocional e mais capacidade de execução.
Por isso, muitas vezes, o Micro SaaS acaba sendo uma escolha mais inteligente no começo.

SaaS é poderoso, mas definitivamente não é o caminho mais simples.

Educação com IA: cursos e infoprodutos

Educação com IA cursos e infoprodutos

Educação com IA é extremamente escalável.
Depois que o produto está pronto, a entrega é quase automática.

O problema é o tempo.
Criar audiência, produzir conteúdo e construir autoridade leva meses — às vezes anos.

Aqui na NoCode Startup, demoramos bastante até o projeto se tornar realmente relevante financeiramente.
Funciona, mas exige consistência e visão de longo prazo.

Comunidades de IA

Comunidades de IA

Comunidades geram networking, recorrência e autoridade.
Mas também exigem presença constante, eventos, suporte e muita energia.

É um modelo poderoso, porém trabalhoso.
Não recomendo como primeiro passo para quem está começando agora.

Com experiência e audiência, pode se tornar um ativo incrível.

Templates, e-books e produtos simples com IA

Templates, e books e produtos simples com IA

Templates e e-books são fáceis de criar e escalar.
Justamente por isso, a concorrência é enorme e o valor percebido costuma ser baixo.

Hoje, se algo pode ser resolvido com uma pergunta no ChatGPT, fica difícil vender apenas informação.
Esses produtos funcionam melhor como complemento, não como negócio principal.

Para ganhar dinheiro de verdade com IA, entregar execução e resultado é o que faz a diferença.

Próximo passo

Próximo passo

Não existe dinheiro fácil com IA.
O que existe é mais acesso, mais ferramentas e mais possibilidades para quem executa bem.

Os caminhos mais sólidos passam por prestação de serviços, produtos bem posicionados e construção de autoridade.
Quanto mais fácil algo parece, maior tende a ser a concorrência.

Se você quer aprender IA de forma prática, estruturada e com foco em projetos reais, conheça a Formação IA Coding.

A tecnologia vive uma transição histórica: de softwares passivos para sistemas autônomos. Entender os tipos de agentes de IA é descobrir ferramentas capazes de perceber, raciocinar e agir sozinhas para cumprir metas complexas, sem a necessidade de microgerenciamento.

Essa evolução transformou o mercado. Para profissionais que desejam liderar a infraestrutura de IA, dominar a taxonomia desses agentes não é mais opcional.

É o diferencial competitivo exato entre lançar um chatbot básico ou orquestrar uma força de trabalho digital completa.

Neste guia definitivo, vamos dissecar a anatomia dos agentes, explorando desde as classificações clássicas até as modernas arquiteturas baseadas em LLMs que estão revolucionando o mundo No-Code e High-Code.

Diagrama ilustrando o loop de percepção, raciocínio e ação de diferentes tipos de agentes de IA em um ambiente digital
Diagrama ilustrando o loop de percepção, raciocínio e ação de diferentes tipos de agentes de IA em um ambiente digital

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.

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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