Top 10 Frameworks de Agentes de IA para Desenvolvedores em 2025

O burburinho em torno dos agentes de IA não está diminuindo — mas construir um? É aí que as coisas ficam complicadas. O que começa como uma ideia simples frequentemente se transforma em uma jornada complexa, cheia de malabarismos com múltiplas ferramentas, design de fluxos de prompt e solução de problemas de comportamento do agente.

O verdadeiro desafio reside em escolher o framework certo que se adapte às suas necessidades, nível de habilidade e escopo do projeto. Com tantas opções disponíveis, pode ser esmagador saber por onde começar ou qual solução realmente trará resultados.

Este guia detalha 10 frameworks de agentes de IA de destaque em 2025 — abrangendo desde plataformas visuais intuitivas de baixo código para configuração rápida, até pilhas de orquestração robustas de código completo projetadas para escalabilidade e personalização. Quer você esteja apenas começando ou procurando escalar seus fluxos de trabalho impulsionados por IA, você encontrará insights sobre quais frameworks melhor se adequam a diferentes objetivos de desenvolvedores e tipos de projetos.

Por Que Frameworks de Agentes de IA Importam Mais do Que Você Pensa

Construir um agente de IA é mais do que apenas prompts e APIs. Frameworks fornecem a espinha dorsal essencial para fazê-los funcionar bem em aplicativos do mundo real:

• Lidar com tarefas complexas como memória, tratamento de erros e integração de ferramentas
• Transformar prompts simples em sistemas confiáveis e escaláveis
• Habilitar colaboração multiagente e orquestração de API
• Fornecer ferramentas de depuração e visibilidade de execução
• Abstrair mudanças de modelo/API para garantir a prova do futuro
• Tornar a construção e manutenção de agentes de IA prática e eficiente

1. CrewAI — Equipes Multiagentes Baseadas em Papéis

CrewAI oferece uma maneira de definir múltiplos agentes, cada um com um papel — como Desenvolvedor, Pesquisador ou Editor — e então permite que eles trabalhem juntos em tarefas.

• Definir “papéis” e atribuir-lhes ferramentas, personalidades e objetivos
• Permitir que os agentes colaborem e se comuniquem para resolver problemas
• Funciona bem com pipelines reais de criação de conteúdo
• Versão Studio disponível para equipes sem código

Melhor para: Desenvolvedores construindo sistemas de IA colaborativos e com divisão de tarefas.

2. LangGraph — Lógica Personalizada para Agentes Mais Inteligentes

Da equipe LangChain, o LangGraph permite que você defina como seus agentes raciocinam, se ramificam e lembram de coisas ao longo do tempo.

• Construir fluxos personalizados baseados em grafos para LLMs
• Suporta memória, reflexão e tratamento de erros
• Funciona bem para coordenação multiagente ou raciocínio recursivo

Melhor para: Desenvolvedores avançados projetando agentes controláveis com lógica de ramificação.

3. Flowise — Cadeias de LLM Arrastar e Soltar

Flowise é um construtor visual de código aberto projetado em torno de agentes no estilo LangChain. Se você quer pular o código, mas ainda assim ir fundo, é isso.

• Interface visual para construir cadeias de LLM
• Integra ferramentas como retrievers, memória e chamadas de API
• Ideal para prototipagem e implantação rápida

Melhor para: Construir agentes no estilo LangChain com zero código repetitivo.

4. AutoGen (Microsoft) — Modular e Pronto para Empresas

O AutoGen da Microsoft é focado em confiabilidade e modularidade para uso em produção.

• Criar sistemas multiagentes com papéis e responsabilidades claras
• Inclui testes, memória, políticas e feedback humano-agente
• Funciona bem em configurações empresariais

Melhor para: Equipes que precisam de auditabilidade, modularidade e cobertura de testes.

5. Rivet — Depuração Visual para Agentes

Rivet é como o Figma para agentes de IA — mas para desenvolvedores. Ele permite inspecionar fluxos, pensamentos de agentes e comportamento passo a passo.

• Editor baseado em nós para planejamento de agentes e lógica de fluxo
• Ferramentas integradas para visualizar e depurar em tempo real
• Recursos colaborativos para equipes

Melhor para: Pensadores visuais e equipes construindo agentes explicáveis.

6. n8n — Automação Que Se Conecta a Mais de 700 Ferramentas

n8n não é apenas automação — com os módulos certos, ele se torna uma poderosa plataforma de agentes de IA.

• Integra-se com centenas de aplicativos (Slack, Gmail, Notion, etc.)
• Adicionar módulos GPT/Claude para raciocínio e contexto
• Controle total do desenvolvedor com fluxos de trabalho visuais

Melhor para: Agentes com muitos fluxos de trabalho que interagem com muitos sistemas externos.

7. Langflow — Playground LangChain de Baixo Código

Langflow oferece um meio-termo: construção visual de agentes, mas com controle suficiente para ajustar o comportamento quando necessário.

• Interface de arrastar e soltar que suporta lógica LangChain
• Adicionar memória, retrievers, prompts personalizados, ferramentas
• Implantar localmente ou via Docker

Melhor para: Desenvolvedores que querem controle, mas não querem escrever tudo em Python.

8. SuperAGI — Plataforma de Agentes Autônomos Full-Stack

SuperAGI é mais do que um framework — é um sistema operacional completo para agentes.

• Telemetria integrada, memória, suporte a vetores
• Marketplace de agentes e monitoramento de UI
• Ferramentas para planejamento e execução em várias etapas

Melhor para: Fluxos de trabalho de agentes autônomos de ponta a ponta em escala.

9. LiveKit — Framework de Agente Focado em Voz

Se você está construindo agentes que falam, o LiveKit é feito para pipelines de voz em tempo real e de baixa latência.

• Pipelines de áudio em tempo real com baixa latência
• Pode ser usado com Whisper, GPT e outros LLMs
• Tratamento integrado para detecção de atividade de voz

Melhor para: Construir assistentes de voz, recepcionistas ou agentes baseados em chamadas.

10. Agent Zero — Pilha Leve, Modular e Lógica-Primeiro

Agent Zero é feito para desenvolvedores que querem modularidade, não ferramentas com opiniões pré-definidas. Pense nele como uma tela em branco para a lógica do agente.

• Puramente de código aberto e executa em sua própria infraestrutura
• Enfatiza raciocínio, simulação de ambiente, modularidade
• Leve, adequado para pesquisa e ferramentas internas

Melhor para: Pesquisadores e desenvolvedores construindo sistemas de agentes personalizados ou não convencionais.

Uma Última Coisa: Sua Pilha Evoluirá

Não se preocupe se você ainda está trocando de frameworks a cada poucas semanas. A maioria dos desenvolvedores está.

O ecossistema está se movendo rapidamente. O que funciona hoje pode precisar de uma atualização amanhã e isso é normal. A verdadeira habilidade é aprender a avaliar, testar e adaptar ferramentas rapidamente.

Comece pequeno, construa modularmente e continue iterando.

E se você estiver usando um framework que não está nesta lista? Compartilhe. Não existe uma “lista final” em IA — apenas o que está funcionando agora.

Considerações Finais: Não Escolha Apenas Um

Não existe um framework de agente de IA perfeito e tudo-em-um — e esse é exatamente o ponto. Cada ferramenta oferece pontos fortes únicos, projetados para resolver diferentes desafios na construção de agentes de IA. O que realmente importa é como esses frameworks se encaixam na sua pilha de tecnologia geral.

Veja como alguns frameworks populares se complementam:

• CrewAI foca na colaboração de agentes baseada em papéis, ideal para fluxos de trabalho onde múltiplas personas de IA precisam fazer brainstorming, rascunhar e editar conteúdo colaborativamente.
• LangGraph se destaca no gerenciamento de lógica com estado e caminhos complexos de tomada de decisão, tornando-o perfeito para agentes que exigem raciocínio nuançado e consciência de contexto.
• n8n funciona como o centro de automação, acionando fluxos de trabalho de IA com base em eventos do mundo real e conectando-se a centenas de aplicativos de forma transparente.
• Rivet oferece uma maneira poderosa de depurar e visualizar o comportamento do seu agente a cada passo, proporcionando clareza e controle sobre fluxos complexos de IA.

Pense nesses frameworks como blocos de construção, em vez de soluções isoladas. Você não é forçado a escolher apenas um — você está projetando um sistema personalizado que aproveita as melhores partes de cada um.

2025 não é apenas o ano em que os agentes de IA se tornam populares. É o ano em que começamos a tratá-los menos como mágica e mais como software confiável e de fácil manutenção — modular, escalável e transparente.