Como criar agentes de IA: o roteiro completo

Nesta postagem do blog, você verá:

• A definição de um agente de IA.
• Como os agentes de IA funcionam e quais são seus principais componentes.
• Os principais tipos de agentes de IA com base na inteligência e no comportamento.
• Todas as etapas necessárias para construir um agente de IA.
• A melhor pilha de tecnologia para desenvolver agentes de IA.
• Exemplos reais de agentes.

Vamos começar!

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um sistema de software que pode realizar tarefas de forma autônoma, usando ferramentas e tomando decisões para atingir um objetivo com pouca ou nenhuma intervenção humana (exceto em cenários com intervenção humana).

Para atingir seus objetivos, os agentes de IA geralmente planejam, raciocinam e adaptam suas ações, orquestrando várias etapas de processamento, aproveitando a memória e integrando-se a ferramentas externas, como APIs, bancos de dados ou soluções de terceiros.

Como os agentes de IA funcionam e de que elementos são compostos

Os agentes de IA operam executando um ciclo autônomo com o objetivo de atingir uma meta, que geralmente é complexa e envolve várias etapas. Para fazer isso, eles precisam perceber seu ambiente, raciocinar sobre as informações às quais têm acesso ou que recuperaram, agir e aprender com os resultados, continuando esse ciclo até determinarem que o objetivo foi alcançado.

Ao contrário das chamadas tradicionais para LLMs, que geralmente executam uma única tarefa, os agentes de IA podem se envolver na resolução de problemas em várias etapas, adaptando suas estratégias e aprendendo com seus erros.

O comportamento de um agente de IA depende de vários fatores, especialmente da arquitetura conceitual na qual se baseia. De maneira geral, seu fluxo de trabalho consiste em um ciclo de fases como percepção, raciocínio, ação, aprendizado etc. Juntas, essas fases permitem que o agente busque seus objetivos de forma autônoma.

Do ponto de vista técnico, um agente pode ser implementado de forma tão simples quanto um loop while True com uma condição de saída baseada na verificação da meta. Por exemplo, foi assim que a Hugging Face implementou recentemente sua classe Agent. Saiba mais sobre como construir um agente de IA da Hugging Face.

Os componentes principais de um agente de IA

Um agente de IA normalmente consiste em vários componentes-chave que permitem um comportamento autônomo e adaptável. São eles:

• Modelo de linguagem grande (LLM): frequentemente referido como o “cérebro” ou “motor” do agente, o modelo de IA fornece o raciocínio fundamental e os recursos de processamento de linguagem natural. Ele dá ao agente a capacidade de interpretar as entradas do usuário, gerar respostas e formular planos. Observe que um único agente pode usar vários módulos LLM (por exemplo, um para raciocínio, outro para planejamento e um terceiro para verificação de objetivos). Além disso, o modelo de IA pode ser remoto ou hospedado localmente.
• Memória: essencial para manter o contexto e aprender ao longo do tempo, a memória de um agente é geralmente organizada em dois sistemas:
  • Memória de curto prazo: lida com o contexto imediato de uma tarefa ou conversa atual, armazenando informações recentes necessárias para a coerência contínua. Na maioria dos casos, isso é implementado usando estruturas de dados ou bancos de dados na memória, como caches temporários, armazenamento baseado em sessão ou Redis, pois o acesso rápido e a baixa latência são fundamentais aqui.
  • Memória de longo prazo: armazena conhecimento factual, experiências passadas, preferências do usuário e habilidades acumuladas ao longo de várias sessões. Esse componente permite que o agente mantenha a continuidade e forneça respostas mais personalizadas e sensíveis ao contexto. As tecnologias comuns para memória de longo prazo incluem bancos de dados vetoriais (por exemplo, Pinecone, Weaviate, FAISS) para armazenar embeddings, bancos de dados SQL/NoSQL e armazenamentos de documentos ou bases de conhecimento (por exemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, etc.).
• Ferramentas: os LLMs têm conhecimento limitado e não podem realizar todas as tarefas sozinhos. Os agentes de IA ampliam suas capacidades integrando ferramentas externas, que permitem que o LLM subjacente interaja com o ambiente e o mundo externo (por exemplo, acessando o sistema de arquivos, navegando na web ou interagindo com a infraestrutura empresarial). Essas ferramentas auxiliam o agente na execução de tarefas específicas, como Scraping de dados, interação com sites, criação de arquivos e muito mais. Para gerenciar o uso das ferramentas, os agentes contam com vários protocolos de IA, sendo o MCP (Multi-Tool Control Protocol) o mais popular (pelo menos no momento).
• Tempo de execução: essa camada de orquestração gerencia o fluxo de trabalho geral do agente. Ela verifica se os planos são seguidos, sequencia as chamadas de ferramentas corretamente e coordena todas as partes móveis. Além disso, ela pode facilitar a implantação e o gerenciamento da arquitetura do agente de IA. Exemplos de tempos de execução incluem LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen e outros.

Leitura adicional:

• Por dentro da pilha de tecnologia do agente de IA
• Melhores ferramentas de Scraping de dados de IA: comparação completa
• Criação de conjuntos de dados vetoriais prontos para IA para LLMs: um guia com Bright Data, Google Gemini e Pinecone

Tipos de agentes de IA

Nesta seção, vamos nos concentrar nos diferentes tipos de agentes de IA. Eles serão classificados de acordo com seu nível de tomada de decisão e como interagem com o ambiente para alcançar os resultados desejados.

Observação: há muitas maneiras de categorizar os agentes de IA, mas essa classificação está entre as mais relevantes. Isso porque ela define claramente como um agente se comporta e toma decisões. Outras classificações possíveis incluem aquelas baseadas no paradigma de raciocínio, como ReAct, ReWOO e outras.

Leitura adicional:

• Por dentro do padrão de design ReAct: como a IA moderna pensa e age

Agentes reflexos simples

O agente reflexo simples é o tipo mais básico de agente de IA. Ele depende exclusivamente da entrada ambiental atual e de um conjunto de regras de condição-ação predefinidas para tomar decisões. Ele não mantém nenhum estado interno, memória de experiências passadas ou considera consequências futuras. As ações são imediatas e reativas.

Agentes reflexos baseados em modelos

Um agente reflexivo baseado em modelo é uma melhoria em relação ao agente reflexivo simples. Ele incorpora um modelo interno do mundo, que ajuda o agente a rastrear o estado atual e entender como as interações ou ações passadas impactaram o ambiente. Isso significa que ele pode funcionar mesmo em configurações parcialmente observáveis.

Embora ainda use regras de condição-ação, a decisão é baseada tanto na percepção atual quanto no estado interno raciocinado. Essa memória e raciocínio sobre a dinâmica do ambiente permitem decisões mais informadas e eficazes do que sua contraparte mais simples.

Agentes baseados em objetivos

Os agentes baseados em objetivos são proativos e têm uma meta ou objetivo específico. Eles usam planejamento e raciocínio para avaliar diferentes ações possíveis e selecionar a sequência de etapas que os levará mais perto de atingir esse objetivo. Esses agentes de IA podem antecipar o estado futuro desejado, tomando suas decisões com base em uma avaliação lógica dos resultados em relação ao objetivo.

Agentes baseados em utilidade

Os agentes baseados em utilidade vão além da simples realização de objetivos, usando uma função de utilidade para maximizar o benefício ou a felicidade geral. Eles avaliam uma gama de resultados possíveis e atribuem um valor numérico de utilidade a cada um, permitindo-lhes tomar decisões matizadas que equilibram objetivos ou compromissos concorrentes (por exemplo, velocidade versus segurança).

Agentes de aprendizagem

Um agente de aprendizagem melhora seu desempenho ao longo do tempo, adaptando-se a novas experiências e dados com base no feedback de seu ambiente. Ele atualiza continuamente seu comportamento por meio de um componente de aprendizagem. Um mecanismo comum usado para implementar agentes de aprendizagem é o aprendizado por reforço, em que o agente aprende quais ações maximizam sua recompensa por meio de tentativa e erro contínuos.

Leitura adicional:

• O que é o ajuste fino supervisionado em LLMs?

Sistemas multiagentes

Os sistemas multiagentes envolvem vários agentes interagindo e trabalhando juntos para lidar com problemas complexos. Agentes de nível superior podem se concentrar em objetivos gerais, enquanto agentes de nível inferior lidam com subtarefas específicas. O conceito central é a orquestração de IA, em que um sistema integra esses diversos agentes para gerenciar tarefas complexas em vários domínios. Uma das bibliotecas mais populares para implementar sistemas multiagentes é a CrewAI.

Leitura adicional:

• Criando um agente imobiliário com CrewAI e Bright Data
• Criando um agente de inteligência de avaliações de várias fontes com CrewAI e Bright Data
• Otimização de conteúdo para GEO com CrewAI e Bright Data

Criando um agente de IA: da ideia à implantação

As etapas abaixo ilustram tudo o que você precisa fazer para passar do zero a ter um agente de IA online. Vamos analisá-las!

1. Defina o objetivo

Pense nas tarefas que o agente deve realizar em um nível geral e nos cenários que ele deve ser capaz de cobrir. Os agentes devem ser especializados o suficiente para resolver problemas específicos. Ainda assim, às vezes, você deseja criar agentes para realizar uma ampla gama de tarefas e cobrir vários casos de uso.

Não importa o que aconteça, você deve ter uma compreensão clara do objetivo por trás do seu agente de IA. Você pode até perceber que não precisa de um agente completo e que um fluxo de trabalho de IA simples é suficiente.

2. Projete o fluxo de trabalho do agente

Represente o agente visualmente como um mapa de nós, com cada nó correspondendo a um componente, como no exemplo abaixo:

Em alguns casos, é melhor pensar em termos de etapas em vez de componentes. Esse processo ajuda a definir claramente o fluxo de trabalho e estabelecer a entrada e a saída esperadas para cada nó/etapa.

3. Selecione as fontes de dados

Um agente de IA é tão poderoso quanto os dados e as informações aos quais ele pode acessar. Portanto, você precisa identificar e fornecer os dados de que seus modelos de IA precisam para atingir seus objetivos. Isso pode incluir APIs, dados da web, Conjuntos de dados, bancos de dados ou outras fontes de dados. Lembre-se de que nem todos os formatos de dados são ideais para ingestão de IA, como mostram os benchmarks empíricos.

Nesse sentido, a Bright Data oferece uma rica infraestrutura de produtos prontos para IA, que inclui:

• API Web Unlocker: contorna as proteções anti-bot em sites, permitindo que você recupere qualquer página da web no formato HTML ou Markdown.
• API SERP: desbloqueia resultados de mecanismos de pesquisa e extrai dados SERP dos principais mecanismos de pesquisa para alimentar cenários de pesquisa na web.
• Web Scraper APIs: APIs pré-configuradas para recuperação de dados estruturados em formatos otimizados para IA de mais de 100 domínios principais.
• Browser API: Instâncias de navegador controláveis na nuvem que se integram à IA para interações programáticas na web, com recursos de desbloqueio integrados.
• API Crawl: automatiza a extração de conteúdo de qualquer domínio, recuperando o conteúdo completo do site como Markdown, texto, HTML ou JSON.
• Dados de treinamento: dados da web pública prontos para IA e Conjuntos de dados multimodais de plataformas populares, com vários bilhões de entradas disponíveis.

4. Selecione o(s) modelo(s) de IA

Plataformas como OpenRouter e Hugging Face listam vários milhares de modelos de IA. Alguns são de uso geral, como os modelos OpenAI ou Gemini, enquanto outros são ajustados para aplicações de nicho. Com base no fluxo de trabalho visual do seu agente e na arquitetura de alto nível, selecione os modelos de IA que irão alimentar cada nó que requer integração LLM.

Leitura adicional:

• Ajustando o GPT-OSS: um guia passo a passo usando o Unsloth
• Ajustando o Llama 4 com dados recentes da web para obter melhores resultados
• Ajustando o Gemma 3: um guia passo a passo com um conjunto de dados personalizado de perguntas e respostas
• Como ajustar o GPT-4o com uma API de web scraper usando n8n

5. Integre com ferramentas

Os LLMs são ótimos para geração de conteúdo, mas limitados em outras funcionalidades e por seus dados de treinamento. Para ampliar os recursos do seu agente, identifique as ferramentas necessárias para os seus nós alimentados por LLM. Essas ferramentas podem ser personalizadas (por exemplo, chamando APIs externas), depender de executores de tarefas locais ou vir de serviços prontos para uso, como servidores MCP.

Observação: o Web MCP da Bright Data permite que LLMs e agentes de IA acessem a web de forma eficaz, permitindo que eles pesquisem, extraiam e naveguem por conteúdo online sem serem bloqueados, graças a mais de 60 ferramentas integradas. Lembre-se de que ele também oferece um nível gratuito para uso sem cobrança.

Leitura adicional:

• Como integrar o Bright Data Web MCP com smolagents
• Conecte os agentes LangChain ao Bright Data Web MCP facilmente
• CrewAI e Bright Data Web MCP: guia avançado de Scraping de dados
• Integração do AutoGen AgentChat com o Web MCP da Bright Data
• Integre o Pydantic IA com o Web MCP da Bright Data
• Crie agentes de IA usando AWS Strands SDK + Bright Data MCP
• Integrações do Web MCP da Bright Data

6. Implemente a lógica

Usando uma estrutura de agente de IA escolhida ou uma solução de baixo código/sem código, implemente seu agente traduzindo seu projeto em um sistema funcional. Isso inclui conectar modelos de IA, ferramentas e outros componentes.

A implementação do agente de IA pode envolver a escrita de scripts, a criação de arquivos de configuração e a definição de prompts para orientar os nós alimentados por LLM na execução de suas tarefas específicas. No caso de vários agentes de IA, você também pode aproveitar protocolos como A2A (Agent-to-Agent) para comunicação entre agentes.

Leitura adicional:

• Crie agentes de IA com Pica e Bright Data
• Use o Dify para criar agentes de IA com recursos de recuperação de dados
• Crie agentes de IA com dados da Web usando o LlamaIndex
• – Crie agentes de IA com recursos de scraping no xpander.ai
• Como criar um scraper de IA com tecnologia Hugging Face e Bright Data

7. Teste e itere

Quando o agente estiver pronto para ser executado, teste-o em cenários simples e complexos. Verifique se cada etapa produz a entrada e a saída esperadas. Os testes também ajudam a refinar a infraestrutura do agente, identificando a necessidade de ferramentas adicionais, modelos diferentes ou prompts melhores. Os testes de casos extremos são especialmente importantes para garantir a precisão e a confiabilidade. Além disso, você provavelmente encontrará alguns erros e perceberá que precisa de um processo de tratamento de erros mais robusto.

8. Implante e monitore

Por fim, implante seu agente, seja na nuvem ou no local. Implemente ferramentas de monitoramento para rastrear o comportamento do agente em condições reais. O feedback do monitoramento ajuda a iterar e melhorar o agente. Lembre-se de que novos modelos, ferramentas ou recursos podem se tornar disponíveis, portanto, atualize continuamente seu agente para aproveitar os avanços mais recentes em IA.

Leitura adicional:

• Hub de webinars da Bright Data
• Masterclass de dados da web da Bright Data
• Postagens do blog de IA da Bright Data

Melhores pilhas de tecnologia para desenvolvimento de agentes de IA

Agora, como costuma acontecer no desenvolvimento de software, não existe uma única pilha tecnológica “melhor” para a construção de agentes de IA. Em vez disso, o sucesso depende de fazer as escolhas certas para cada componente envolvido no processo de desenvolvimento do agente de IA (por exemplo, como provedores de IA, LLMs, bancos de dados, ferramentas de versão rápida, etc.).

Aqui, vamos nos concentrar no aspecto mais importante da pilha: a estrutura ou solução usada para realmente construir o agente de IA!

Abaixo, você encontrará uma tabela com mais de 15 das opções de código aberto mais populares, classificadas por estrelas do GitHub:

Observação: a Bright Data está oficialmente integrada via MCP com a maioria das tecnologias listadas acima, bem como muitas outras. Explore todas as mais de 70 integrações disponíveis.

Leitura adicional:

• As 13 principais estruturas para a criação de agentes de IA em 2026

Exemplos de agentes de IA

Agora que você tem uma compreensão clara do que são agentes de IA, como funcionam, em que consistem e quais ferramentas são usadas para criá-los, o último passo é vê-los em ação.

Por esse motivo, recomendamos conferir nossa Vitrine de Agentes de IA, que apresenta uma seleção de agentes de IA criados com várias tecnologias e projetados para cobrir uma ampla gama de casos de uso.

Leitura adicional:

• TrendScan: uma plataforma de inteligência empresarial de várias fontes para coleta automatizada e análise alimentada por IA de dados empresariais do Crunchbase, LinkedIn, Reddit e Twitter/X.
• Unified Search Agent: um sofisticado agente de pesquisa multimodal criado com LangGraph que direciona de forma inteligente entre a pesquisa do Google e o Scraping de dados da web com base na classificação da intenção da consulta.
• Sistema de Agentes de IA para o Setor Imobiliário: Um sistema Python inteligente que extrai dados de imóveis como JSON estruturado usando agentes de IA, Nebius Qwen LLM e Bright Data Web MCP.
• GEO AI Crew: uma ferramenta alimentada por IA para auditar e otimizar o conteúdo de sites, rastreando URLs, analisando H1s e gerando recomendações GEO acionáveis com CrewAI.
• FactFlux: Um sistema multiagente inteligente para verificar fatos em publicações nas redes sociais usando a estrutura Agno e as ferramentas Bright Data.
• AI Travel Planner: Um agente de IA que automatiza o planejamento de viagens com n8n e scrape em tempo real usando Bright Data.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu tudo o que precisa saber sobre a criação de agentes de IA. Ao ler este artigo, você agora tem as informações necessárias para desenvolver agentes de IA, bem como muitos recursos para leituras adicionais para se tornar ainda mais um especialista neste tópico em alta.

Não importa quais sejam seus objetivos de criação de agentes de IA, ter um parceiro confiável de dados da web faz toda a diferença. Afinal, como destacado aqui, os agentes são tão bons quanto o conhecimento que possuem, o que depende inteiramente dos dados aos quais têm acesso.

É aí que entra a Bright Data, oferecendo uma infraestrutura completa de soluções de IA para dar suporte a uma ampla gama de cenários e casos de uso de agentes.

Crie uma conta na Bright Data e integre nossas ferramentas de dados da web aos seus agentes de IA gratuitamente hoje mesmo!

Perguntas frequentes

Agentes de IA x IA agênica: qual é a diferença?

Os agentes de IA realizam processos inteiros de forma autônoma. Em contrapartida, a IA agênica refere-se a um sistema de nível superior capaz de coordenar vários agentes para atingir objetivos mais complexos. Ela pode planejar, raciocinar e se adaptar dinamicamente sem a necessidade de intervenção humana contínua. Em resumo, os agentes de IA lidam com tarefas, enquanto a IA agênica serve como a infraestrutura inteligente que as coordena.

Agentes de IA vs. fluxos de trabalho de IA: quais são as principais diferenças?

Os fluxos de trabalho de IA são processos que seguem uma sequência predefinida de etapas ou lógica. Eles são ótimos para alta previsibilidade e são ideais para tarefas estruturadas e repetitivas. Por outro lado, os agentes de IA são sistemas não determinísticos que possuem autonomia e usam o raciocínio para planejar dinamicamente, escolher ferramentas e adaptar suas ações em tempo real. Eles são ideais para problemas em aberto, onde o caminho da solução não é predefinido.

Quais são as melhores tecnologias para construir agentes de IA?

A IA agênica se concentra na execução autônoma de tarefas, como planejamento, uso de ferramentas, rastreamento de estado e tomada de decisões para atingir objetivos. Em vez disso, a IA generativa (também chamada de GenAI) cria novos conteúdos, como texto, imagens, vídeos ou código, com base em prompts. Assim, a IA agênica coordena e a IA generativa cria. Aprofunde-se em nosso artigo sobre IA agênica x IA generativa.

Quais são os melhores servidores MCP para integração de agentes de IA?

Alguns dos servidores MCP para agentes de IA incluem o Web MCP da Bright Data para dados da web em tempo real e extração estruturada, o GitHub para automatizar fluxos de trabalho de desenvolvimento, o Supabase para gerenciamento de banco de dados e back-end, o Playwright MCP para automação de navegador e o Notion para gerenciamento de conhecimento. Outros servidores notáveis incluem Atlassian, Serena, Figma e Grafana. Descubra todos eles em nosso artigo sobre os melhores servidores MCP para agentes de IA.

O que é Agentic RAG?

Agentic RAG é uma forma avançada de RAG (Retrieval-Augmented Generation) que usa agentes de IA autônomos para controlar e adaptar de forma inteligente o processo de recuperação e geração de respostas. Veja como construir um sistema Agentic RAG com a Bright Data.