Os 10 melhores frameworks de agentes de IA para desenvolvedores

Os melhores frameworks de agentes de IA dependem do que você pretende construir. Uma ferramenta que atende bem a um único agente pode não dar conta de um sistema complexo em que vários agentes precisam delegar tarefas, compartilhar informações e se recuperar de falhas.

Existem frameworks que priorizam a criação rápida com pouco código. Outros foram pensados para sistemas multiagentes complexos ou para ecossistemas específicos, como é o caso do Azure.

Ao escolher um framework, você também define o modelo de orquestração, a forma de gerenciar o estado e a estratégia de implantação. Trocar de ferramenta depois pode significar reescrever a lógica dos agentes do zero, então vale a pena entender as diferenças desde o início.

O que é um framework de agentes de IA?

Um framework de agentes de IA é um conjunto de ferramentas de software que oferece a infraestrutura necessária para o funcionamento dos agentes de IA. Cada componente desempenha uma função específica. Entender como eles funcionam ajuda a identificar quais frameworks oferecem os recursos ideais para o seu projeto.

A orquestração define a ordem de execução das etapas, encaminha tarefas para os agentes ou ferramentas apropriados e determina quando um fluxo de trabalho foi concluído. Ela pode ser centralizada, com um único orquestrador responsável pelas decisões, ou descentralizada, quando os agentes se coordenam diretamente.

O uso de ferramentas permite que os agentes realizem tarefas além das capacidades do próprio modelo de linguagem. Eles podem acessar APIs (interfaces de programação de aplicações) externas, executar funções e obter dados de outros softwares.

O gerenciamento de memória e estado acompanha o contexto em dois níveis. A memória de curto prazo mantém informações durante uma sessão, enquanto a memória de longo prazo preserva dados entre diferentes sessões e geralmente depende de um banco de dados externo.

A coordenação multiagente organiza a colaboração entre diferentes agentes. Ela define as responsabilidades e estabelece quando uma tarefa ou o controle da execução deve ser transferido de um agente para outro.

Esses componentes podem funcionar de maneiras bastante diferentes entre os frameworks de agentes de IA. Alguns oferecem recursos avançados de orquestração, mas têm opções mais limitadas de memória. Outros contam com mecanismos de coordenação multiagente, porém impõem restrições sobre onde e como os agentes podem ser executados.

Os 9 tipos de arquitetura de frameworks de agentes de IA

Cada framework adota um modelo de arquitetura que determina como os agentes tomam decisões, como as informações de estado circulam pelo sistema e como os grandes modelos de linguagem (LLMs) participam do processo.

Controle explícito do fluxo

• Baseada em grafos: LangGraph e Microsoft Agent Framework. Nós e conexões, chamados de arestas, definem explicitamente o fluxo de execução. É possível determinar exatamente qual etapa será executada a seguir. Isso torna o comportamento mais previsível, mas exige uma configuração mais detalhada.
• Orientada a eventos: LlamaIndex Workflows. As etapas são acionadas por eventos e podem incluir ramificações e loops. Essa arquitetura é adequada para processamento de documentos e tarefas de RAG, embora também funcione como uma camada de orquestração de uso geral.
• Baseada em pipelines: Haystack. Os componentes são conectados em grafos direcionados de processamento. O Haystack surgiu como uma solução para busca corporativa e RAG, mas evoluiu para um framework de orquestração de IA de uso geral, com suporte completo a fluxos de trabalho de agentes.
• Baseada em fluxos de trabalho: Mastra. Oferece fluxos de trabalho em TypeScript com memória e compactação integradas. É uma opção voltada principalmente para desenvolvedores que trabalham com TypeScript e JavaScript.

Colaboração entre agentes

• Baseada em papéis: CrewAI. Os agentes recebem papéis, objetivos e contextos próprios para colaborar em tarefas por meio de equipes chamadas Crews. O CrewAI também oferece Flows (fluxos), uma camada estruturada e orientada a eventos que acrescenta regras determinísticas ao encaminhamento de tarefas durante a colaboração conduzida por LLMs.
• Baseada em transferência de tarefas: OpenAI Agents SDK. Os agentes repassam tarefas uns aos outros por meio de mecanismos específicos de transferência, chamados de handoffs. Essa abordagem simplifica a coordenação multiagente, mas oferece menos controle sobre cada etapa do que uma arquitetura baseada em grafos.
• Plataforma full-stack: Agno. Reúne um SDK, o ambiente de execução AgentOS e um plano de controle para desenvolver e gerenciar sistemas com um ou vários agentes.

Foco em código e tipos

• Funcional com segurança de tipos: PydanticAI. Utiliza modelos Pydantic para validar entradas e saídas. Isso permite identificar erros na lógica dos agentes durante o desenvolvimento, antes que eles apareçam na execução.
• Baseada na execução de código: Smolagents. O agente escreve e executa código Python como principal forma de realizar ações. Um único script pode executar várias etapas e reduzir em aproximadamente 30% as chamadas ao LLM em relação a agentes que utilizam chamadas de ferramentas baseadas em JSON.

1. LangGraph

Ideal para: fluxos de trabalho em produção que precisam manter o estado da execução, oferecer controle detalhado, permitir a retomada de processos e incluir revisão humana, mesmo que a configuração leve mais tempo.

O LangGraph é um framework baseado em grafos que representa os fluxos de trabalho dos agentes por meio de nós, conexões e transições explícitas de estado. Com ele, é possível definir qual nó será executado em seguida e em quais condições, mantendo um controle detalhado sobre a execução em ambientes de produção.

O framework oferece suporte a Python e JavaScript. As ferramentas MCP podem ser conectadas por adaptadores, enquanto os endpoints A2A padronizados estão disponíveis por meio do serviço gerenciado LangSmith Agent Server, e não diretamente na versão de código aberto.

O LangGraph também permite gerenciar o estado da execução em detalhes, incluindo a possibilidade de retornar a estados anteriores para depuração. A configuração envolve conceitos de grafos e esquemas de estado, que exigem familiaridade com esse modelo de desenvolvimento.

Vantagens do LangGraph

• Checkpoints com retorno a estados anteriores. É possível voltar a qualquer estado anterior da execução para analisar o histórico, retomar uma thread ou executar novamente o processo a partir de um checkpoint.
• Revisão humana com interrupt(). A função permite pausar a execução em qualquer nó para que uma pessoa revise o processo antes de continuar, sem precisar desenvolver soluções alternativas.
• Uso em aplicações de grande escala. A Klarna reconstruiu seu assistente de IA com LangGraph para coordenar múltiplos agentes, atendendo a mais de 85 milhões de usuários ativos, segundo um estudo de caso publicado pela LangChain em fevereiro de 2025 (em inglês). Replit e Elastic também utilizam o framework em produção.

Preços do LangGraph

O LangGraph é gratuito e de código aberto. O LangSmith oferece um plano Developer gratuito, com acesso para um usuário e 5.000 registros de rastreamento por mês. O plano Plus custa a partir de aproximadamente R$ 196 por usuário/mês, com 10.000 registros de rastreamento e uma implantação serverless de pequeno porte incluída gratuitamente.

O LangSmith Deployment, utilizado para hospedar agentes, tem cobranças adicionais conforme o consumo, além do valor por usuário.

2. CrewAI

Ideal para: criar rapidamente protótipos com múltiplos agentes e desenvolver fluxos de trabalho organizados por papéis e responsabilidades.

O CrewAI é um framework baseado em papéis. Nele, cada agente recebe um objetivo, um contexto e um conjunto de ferramentas, e os agentes são organizados em equipes que trabalham de forma colaborativa. O recurso CrewAI Flows acrescenta gerenciamento de estado e encaminhamento de tarefas orientado a eventos.

A organização por papéis facilita a compreensão do funcionamento dos agentes, inclusive para profissionais que não trabalham diretamente com engenharia de software. Isso pode ser útil em equipes com gerentes de produto ou especialistas de diferentes áreas que precisam acompanhar a lógica das tarefas.

No CrewAI, o LLM participa das decisões sobre como os agentes devem interagir. Já os Flows permitem estruturar partes do processo com regras de execução e gerenciamento de estado.

Vantagens do CrewAI

• Configuração baseada em papéis. A definição de funções, objetivos e contextos segue uma lógica semelhante à organização de equipes de trabalho, facilitando a compreensão das responsabilidades de cada agente.
• Suporte nativo a MCP e A2A. Os dois protocolos são integrados ao framework, permitindo a comunicação com ferramentas externas e a interoperabilidade entre agentes.
• Comunidade ativa. O CrewAI conta com uma comunidade de código aberto que disponibiliza exemplos, integrações e materiais para solução de problemas.
• Rastreamento gratuito integrado desde a versão 1.0 de código aberto. O recurso permite acompanhar a execução dos agentes sem depender de ferramentas de terceiros.

Preços do CrewAI

O CrewAI é gratuito e de código aberto. O plano gerenciado Basic também é gratuito e inclui 50 execuções de fluxos de trabalho por mês. Para empresas que precisam de limites maiores de execução e recursos de conformidade, há planos Enterprise com preços personalizados.

3. Microsoft Agent Framework

Ideal para: equipes que utilizam o ecossistema Microsoft e desenvolvem aplicações no Azure.

O Microsoft Agent Framework é um SDK baseado em grafos que reúne os padrões de colaboração multiagente do AutoGen e as ferramentas corporativas do Semantic Kernel. A versão estável 1.0, com disponibilidade geral (GA, na sigla em inglês), foi lançada em 3 de abril de 2026.

O suporte a Python e .NET é estável, enquanto o Go está disponível em versão prévia pública, com um conjunto mais limitado de recursos. O framework oferece suporte a MCP, A2A, fluxos de trabalho baseados em grafos, checkpoints, aprovações, telemetria e mecanismos de intervenção humana.

A integração mais completa do Microsoft Agent Framework é com o Microsoft Foundry, mas o SDK também oferece suporte a modelos da OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini e Ollama.

Para equipes que já utilizam tecnologias da Microsoft, a integração com o Foundry pode reduzir o tempo necessário para configurar o ambiente.

O framework também permite trabalhar com diferentes provedores de modelos, embora sua integração com o Microsoft Foundry seja abrangente.

Vantagens do Microsoft Agent Framework

• Recursos de aprovação e segurança integrados ao SDK. O framework oferece aprovação humana, middleware, telemetria e controles de conteúdo específicos de cada provedor. Ainda assim, é necessário configurar as medidas de proteção conforme as necessidades de cada projeto.
• Integração com o Microsoft Foundry. Permite implantar, monitorar e gerenciar agentes pela plataforma da Microsoft, mantendo a compatibilidade com provedores de modelos externos ao ecossistema Microsoft.

Preços do Microsoft Agent Framework

O Microsoft Agent Framework é gratuito e de código aberto. O uso do Microsoft Foundry, dos endpoints de modelos, dos serviços de armazenamento, busca e de outros recursos conectados pode gerar cobranças separadas conforme o consumo.

4. LlamaIndex Workflows

Ideal para: fluxos de trabalho que utilizam intensivamente RAG, nos quais os agentes precisam carregar, processar, indexar e recuperar informações de documentos antes de executar outras ações.

O LlamaIndex Workflows é uma camada de orquestração orientada a eventos, desenvolvida para fluxos de trabalho de agentes que processam grandes volumes de documentos. Suas etapas podem ser acionadas por eventos, com ramificações e loops que se adaptam às necessidades do processamento de dados.

O framework funciona em Python. A versão independente do Workflows para TypeScript foi descontinuada em 30 de abril de 2026. Por isso, ela não deve ser considerada uma opção ativa para novos projetos em TypeScript.

O LlamaIndex Workflows utiliza um modelo flexível de execução orientada a eventos, permitindo estruturar processos com diferentes etapas de carregamento, análise, indexação e recuperação de informações.

Embora seja uma camada de orquestração de uso geral, seu ecossistema de conectores e ferramentas é especialmente voltado para aplicações que trabalham com documentos.

Vantagens do LlamaIndex Workflows

• Amplo ecossistema de conectores de dados. Ferramentas para carregar e analisar documentos, bancos de dados vetoriais e componentes de recuperação de informações podem ser integrados diretamente aos fluxos de trabalho.
• Observabilidade compatível com OpenTelemetry. O monitoramento em produção pode utilizar o traceAI, integrado a ferramentas e ambientes de observabilidade compatíveis com esse padrão.

Preços do LlamaIndex Workflows

O LlamaIndex Workflows é gratuito e de código aberto. A plataforma gerenciada de documentos, atualmente chamada LlamaParse, tem cobrança separada para serviços de processamento, extração, indexação e agentes que trabalham com documentos.

O LlamaParse oferece 10.000 créditos gratuitos por mês. O plano Starter custa cerca de R$ 252/mês e inclui 40.000 créditos. Já o Pro custa cerca de R$ 2.514/mês, com 400.000 créditos incluídos. O consumo adicional é cobrado por crédito.

5. OpenAI Agents SDK

Ideal para: desenvolver agentes com uma configuração simplificada e integração otimizada com as tecnologias da OpenAI.

O OpenAI Agents SDK é um framework leve que reúne recursos para criação de agentes, transferência de tarefas, mecanismos de proteção, sessões, aprovação humana e rastreamento. Ele substituiu o projeto experimental Swarm.

O SDK oferece recursos para executar código de IA em ambientes isolados, incluindo suporte a sandbox, gerenciamento de modelos e ferramentas de sistema de arquivos, como shell e apply_patch. Também permite criar sistemas com múltiplos agentes e utilizar modos específicos de execução de código.

Há implementações oficiais em Python e TypeScript. Ambas oferecem os principais recursos de criação de agentes, transferência de tarefas, ferramentas, sessões, streaming e rastreamento, embora a disponibilidade de funcionalidades específicas possa variar entre as linguagens.

O modelo de transferência de tarefas permite identificar quando um agente repassa uma atividade para outro e por que essa transferência ocorreu. Isso facilita o acompanhamento das interações entre agentes durante a execução.

Vantagens do OpenAI Agents SDK

• Pouca programação para começar. Basta definir um agente, configurar suas ferramentas e executá-lo. O processo inicial envolve poucos conceitos de orquestração.
• Rastreamento integrado. O SDK permite acompanhar a execução dos agentes sem exigir um produto separado para essa finalidade.
• Execução de código em sandbox. Os agentes podem executar código em ambientes isolados, com suporte integrado a provedores como E2B, Modal e Cloudflare.

Preços do OpenAI Agents SDK

O OpenAI Agents SDK é gratuito e de código aberto. Ao utilizar modelos da OpenAI, são cobrados os custos correspondentes ao consumo da API. Modelos de outros provedores acessados via LiteLLM também estão sujeitos às respectivas tarifas de API.

6. Agno

Ideal para: plataformas de agentes em produção que precisam de recursos abrangentes de monitoramento e observabilidade.

O Agno é um framework em Python que reúne SDK, ambiente de execução e plano de controle para desenvolvimento e gerenciamento de agentes. Anteriormente chamado Phidata, ele é independente de provedor de modelos.

O framework oferece quatro modos de delegação de tarefas: coordinate, route, broadcast e tasks. Também permite organizar os agentes em equipes com estruturas hierárquicas, incluindo equipes dentro de outras equipes.

Esses modos definem diferentes maneiras de distribuir atividades entre os agentes, de acordo com as necessidades de cada fluxo de trabalho.

Um dos principais recursos do Agno é o plano de controle do AgentOS, que centraliza o monitoramento, a depuração e o gerenciamento de agentes e fluxos de trabalho.

Vantagens do Agno

• Quatro modos de delegação para equipes. Os modos de coordenação, roteamento, distribuição e tarefas, combinados com estruturas hierárquicas, permitem organizar diferentes formas de colaboração entre agentes.
• Memória vetorial e memória de sessão integradas. Os dois tipos de memória fazem parte do SDK principal, permitindo armazenar informações de sessões e utilizar memória vetorial.
• Plano de controle AgentOS incluído. A plataforma oferece recursos centralizados para monitorar e gerenciar agentes, além de um plano gratuito para uso local.

Preços do Agno

O Agno é gratuito e de código aberto. O AgentOS também tem um plano gratuito, que inclui o plano de controle para uso local. O plano Pro custa cerca de R$ 754 por mês e inclui uma instância do AgentOS em produção conectada ao plano de controle, três usuários e controle de acesso básico. O Enterprise tem preços personalizados.

7. PydanticAI

Ideal para: aplicações que precisam gerar saídas estruturadas com validação de tipos.

O PydanticAI utiliza o sistema de tipos do Python e os recursos de validação do Pydantic para identificar erros de esquema e integração ainda durante o desenvolvimento. Criado pela equipe responsável pelo Pydantic, o framework funciona com diferentes provedores de modelos.

Para equipes que já utilizam o Pydantic na validação de dados, a estrutura do PydanticAI tende a ser familiar. Entradas, dependências e saídas estruturadas dos agentes podem utilizar modelos Pydantic validados, facilitando a identificação antecipada de problemas nos esquemas.

O sistema de tipos permite validar diretamente as saídas geradas pelos agentes. Assim, não é necessário depender apenas de prompts complexos para garantir que as respostas sigam o formato esperado.

O PydanticAI também oferece suporte a múltiplos agentes por meio da delegação de tarefas, transferências programáticas de controle e fluxos baseados em grafos com o pydantic-graph. Essa abordagem exige uma configuração mais orientada a código.

Vantagens do PydanticAI

• Saídas estruturadas com validação. O sistema de tipos verifica diretamente os resultados gerados, reduzindo a dependência das instruções do prompt para garantir o cumprimento de um esquema.
• Injeção de dependências para facilitar os testes. Permite substituir ferramentas reais por objetos simulados, chamados de mocks, sem alterar a lógica principal do agente.
• Aprovação humana para execução de ferramentas. É possível exigir revisão e aprovação de chamadas específicas de ferramentas antes que elas sejam executadas.

Preços do PydanticAI

O PydanticAI é gratuito e de código aberto. O Pydantic Logfire oferece um plano Personal gratuito, com limite de 10 milhões de registros por mês. Se esse limite for ultrapassado, a ingestão de registros é interrompida, sem possibilidade de pagar pelo excedente.

Os planos pagos começam em cerca de R$ 247/mês no plano Team, que inclui cinco usuários. Nesses planos, é possível pagar pelo uso excedente, a cerca de R$ 10 por milhão de registros adicionais, sem interromper a ingestão.

8. Smolagents

Ideal para: criar agentes leves que executam código.

O Smolagents é um framework minimalista da Hugging Face no qual os agentes escrevem e executam código Python para realizar suas tarefas. O CodeAgent pode executar o código gerado localmente ou em ambientes isolados, reduzindo a quantidade de chamadas ao LLM necessárias para concluir tarefas com várias etapas.

O framework oferece suporte a ferramentas MCP e inclui o ToolCallingAgent, voltado para equipes que preferem utilizar chamadas tradicionais de ferramentas em vez de executar código.

Com o Smolagents, um agente pode escrever um script Python que realiza várias etapas de uma só vez. Isso pode reduzir o número de interações necessárias para orquestrar uma tarefa, embora o consumo de tokens ainda dependa do tipo de atividade, do modelo utilizado, das novas tentativas e dos resultados retornados pelas ferramentas.

O Smolagents também permite criar sistemas multiagentes básicos, com agentes gerenciadores e equipes hierárquicas. Para aplicações que precisam preservar o estado da execução por longos períodos ou contar com recursos avançados de observabilidade, pode ser necessário integrar componentes externos.

Vantagens do Smolagents

• Execução de código em várias etapas. Um único script pode realizar diferentes ações sem exigir uma chamada separada ao modelo para cada ferramenta. Isso pode reduzir o consumo de tokens quando o código é executado corretamente, sem novas tentativas.
• Estrutura enxuta. O framework utiliza uma quantidade reduzida de código e conceitos, facilitando o desenvolvimento e a manutenção de agentes leves que acessam algumas ferramentas.
• Integração com Hugging Face e MCP. Oferece suporte a Transformers, Hub, Inference Providers, modelos locais, APIs de terceiros e servidores MCP. Também pode ser utilizado em projetos que já executam modelos na infraestrutura da Hugging Face.

Preços do Smolagents

O Smolagents é gratuito e de código aberto. A inferência de modelos, o uso de sandboxes hospedadas e os serviços Hugging Face Inference Endpoints são cobrados separadamente conforme demanda.

9. Haystack

Ideal para: aplicações de busca e RAG em grande escala.

O Haystack é um framework de código aberto da deepset baseado em pipelines. Sua arquitetura surgiu de aplicações de busca corporativa, antes da expansão recente dos agentes de IA, e oferece uma base consolidada para sistemas que processam grandes volumes de documentos.

O framework funciona em Python e oferece integrações com Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone e Qdrant. Também é compatível com ferramentas MCP e rastreamento por OpenTelemetry.

O Haystack organiza o processamento por meio de pipelines compostos por diferentes componentes conectados. Essa arquitetura permite estruturar tarefas de busca, recuperação e processamento de documentos.

Além dessas aplicações, o framework passou a oferecer recursos de orquestração de agentes, ampliando suas possibilidades de uso em sistemas de IA.

Vantagens do Haystack

• Ampla integração com sistemas de armazenamento de documentos. Oferece conectores para Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone e Qdrant, permitindo utilizar diferentes soluções de armazenamento e recuperação de informações.
• Ferramentas de avaliação de RAG. Permite testar e avaliar a precisão dos pipelines de RAG antes de colocá-los em produção.
• Histórico de uso em produção para sistemas de busca. O Haystack já era utilizado em aplicações corporativas de busca antes da expansão dos agentes de IA, o que contribuiu para a identificação e a correção de diferentes problemas encontrados em situações reais.

Preços do Haystack

O Haystack é gratuito e de código aberto. O deepset Studio oferece um plano gratuito para um usuário, com 100 horas de execução de pipelines, 50 arquivos e dois pipelines de desenvolvimento. O plano Enterprise tem preços personalizados.

10. Mastra

Ideal para: desenvolvimento de agentes com foco em TypeScript.

O Mastra é um framework de código aberto em TypeScript, desenvolvido pela equipe responsável pelo Gatsby. Ele reúne fluxos de trabalho, RAG, avaliações e memória integrada em um único pacote.

O framework foi desenvolvido especificamente para TypeScript e pode ser executado em servidores compatíveis com Node.js, contêineres e plataformas serverless compatíveis.

O Mastra oferece um conjunto de ferramentas voltado para o desenvolvimento de agentes em TypeScript, incluindo recursos de orquestração, memória e avaliação. Seus fluxos de trabalho podem ser integrados a aplicações JavaScript e TypeScript.

A empresa responsável pelo Mastra informa ter concluído uma auditoria SOC 2 Tipo II relacionada à segurança de seus serviços, o que pode ser relevante para equipes corporativas com requisitos de conformidade.

Vantagens do Mastra

• Fluxos de trabalho, RAG, avaliações e memória em um único pacote. O framework reúne esses recursos, reduzindo a necessidade de integrar bibliotecas separadas para cada função.
• Memória persistente com compactação automática. Conversas longas e históricos de execução dos agentes podem ser compactados automaticamente para respeitar os limites de contexto.
• Auditoria SOC 2 Tipo II. Concluída em outubro de 2025, a auditoria pode facilitar a avaliação de requisitos de segurança e conformidade em processos de contratação corporativa.

Preços do Mastra

Você pode hospedar o Mastra por conta própria, sem custo, sob a licença Apache 2.0. A Mastra Platform oferece um plano Starter gratuito, com 100.000 eventos de observabilidade e 24 horas de CPU por mês.

O plano Teams custa a partir de aproximadamente R$ 1.257/mês e inclui 1 milhão de eventos de observabilidade, 250 horas de CPU, suporte a várias equipes, autenticação única (SSO) e documentação SOC 2. Os planos Enterprise têm preços personalizados.

Onde hospedar um framework de agentes de IA?

Uma VPS é uma alternativa intermediária entre executar agentes no próprio computador e contratar uma plataforma gerenciada. Com ela, você tem controle total sobre o ambiente de execução, as dependências, os contêineres Docker, os bancos de dados e as configurações de segurança, além de manter os custos mais previsíveis.

A Hospedagem VPS da Hostinger oferece acesso root completo e suporte a aplicações de IA e LLMs. O serviço inclui ferramentas para Docker, backups semanais automáticos, controles de firewall e o assistente com IA Kodee, que ajuda na configuração do servidor e na solução de problemas.

Para aplicações de agentes que utilizam APIs externas, o KVM 2 é um ponto de partida: o plano oferece 2 núcleos de vCPU, 8 GB de RAM, 100 GB de armazenamento NVMe e 8 TB de largura de banda. Na contratação por dois anos, o preço promocional é de 7,79€/mês, com renovação por R$ 77,99/mês a cada dois anos.

O KVM 2 pode executar um serviço de orquestração ou uma pequena aplicação multiagente que utiliza APIs de modelos externos. Depois de escolher o plano, siga o guia de configuração de uma VPS e instale o framework, o banco de dados, o proxy reverso e as ferramentas de monitoramento necessárias para sua aplicação.

A VPS da Hostinger é boa para agentes de IA autônomos?

Sim, já que ela atende desde aplicações com um único agente até pequenos sistemas multiagentes que usam APIs de LLMs, como as da OpenAI e da Anthropic. A VPS da Hostinger também oferece implantação com um clique de ferramentas como Claude Code e Codex CLI, usadas em fluxos de trabalho de agentes de programação com IA.

Por ser um ambiente autogerenciado, você pode instalar frameworks como LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework e OpenAI Agents SDK e configurar as dependências de cada um..

Projetos com bancos de dados vetoriais locais, processos simultâneos ou vários serviços de agentes podem exigir um plano com mais recursos. Antes de colocar o sistema em produção, faça testes para avaliar o consumo de memória, CPU, disco e rede.

Como escolher um framework de agentes de IA?

Seis critérios ajudam a avaliar qual framework combina mais com o seu projeto. Considere a linguagem que sua equipe já usa, o tamanho do sistema, a necessidade de supervisão humana e o lugar onde os agentes vão rodar.

Arquitetura e linguagens compatíveis

A arquitetura determina como os agentes tomam decisões e como as informações de estado circulam pelo sistema. Frameworks baseados em grafos, como o LangGraph, permitem definir explicitamente as etapas de execução. Já os modelos baseados em papéis, como o CrewAI, oferecem uma configuração inicial mais rápida.

As linguagens de programação compatíveis também devem entrar na avaliação. A maioria dos frameworks é desenvolvida principalmente para Python, mas há exceções. O Microsoft Agent Framework oferece suporte principal a Python e .NET, com Go disponível em versão prévia pública. O OpenAI Agents SDK funciona com Python e TypeScript, enquanto o Mastra é exclusivo para TypeScript. Antes de decidir, confira se as versões do SDK para cada linguagem oferecem os mesmos recursos.

Recursos multiagentes

Para desenvolver um único agente, a maioria dos frameworks oferece os recursos necessários. Em sistemas multiagentes, porém, é importante avaliar como cada ferramenta lida com delegação de tarefas, compartilhamento de estado, recuperação de falhas e observabilidade.

LangGraph e CrewAI possuem recursos específicos para organizar sistemas com múltiplos agentes. O Agno oferece quatro modos de delegação por meio do Teams. PydanticAI e Smolagents também permitem criar configurações multiagentes, embora esse não seja o foco de suas arquiteturas.

Memória, estado e supervisão humana

Fluxos de trabalho que precisam preservar o estado da execução dependem de mecanismos de checkpoint. O LangGraph oferece retorno a estados anteriores e a função interrupt(). O Microsoft Agent Framework permite gerenciar estados persistentes com componentes extensíveis e oferece suporte nativo à implantação no Azure.

Também é importante verificar se o framework permite interromper a execução para solicitar aprovação humana, já que nem todos oferecem esse recurso.

Observabilidade e integrações

Agentes em produção precisam de recursos de rastreamento e depuração. O LangSmith pode ser utilizado com o LangGraph, assim como o Pydantic Logfire com o PydanticAI. Diversos frameworks também oferecem suporte ao OpenTelemetry.

Confira ainda se a ferramenta possui integrações com as APIs e os serviços que os agentes precisarão acessar.

Preparação para produção

LangGraph e Haystack possuem históricos consolidados de utilização em produção. O CrewAI relata ampla adoção, enquanto o Mastra e o Agno, anteriormente chamado Phidata, apresentam menos estudos de caso públicos com suas marcas atuais.

Curva de aprendizado e caso de uso

CrewAI e OpenAI Agents SDK exigem familiaridade com menos conceitos de orquestração durante a configuração inicial do que LangGraph e Haystack.

O mais importante é escolher um framework cujos recursos correspondam às necessidades do projeto. Para um chatbot simples com um único agente, por exemplo, uma arquitetura baseada em grafos pode acrescentar uma complexidade desnecessária.

Como testar um framework de agentes de IA antes de adotá-lo na prática

A maneira mais confiável de avaliar um framework é executar uma carga de trabalho representativa na infraestrutura real antes de adotá-lo definitivamente.

Crie um agente simples utilizando as mesmas ferramentas, fontes de dados e provedores de LLM que serão usados em produção. Evite exemplos artificiais: faça chamadas reais de API, trabalhe com volumes de dados próximos aos esperados e considere as condições reais de latência.

Atenção: ao enviar dados de clientes ou usuários para APIs de modelos hospedados fora do Brasil, como as da OpenAI e da Anthropic, avalie as exigências da LGPD sobre o tratamento e a transferência internacional de dados pessoais. Nos testes, evite usar dados pessoais reais.

Avalie quatro aspectos:

• Custo de tokens por tarefa.
• Latência de ponta a ponta.
• Comportamento diante de erros e novas tentativas.
• Qualidade dos registros de rastreamento.

O custo de tokens pode variar bastante entre frameworks devido à maneira como as decisões são encaminhadas entre os agentes. O roteamento conduzido por LLMs costuma consumir mais tokens do que a execução controlada por conexões explícitas em grafos.

Teste também os mecanismos de intervenção humana e os checkpoints. É possível pausar a execução, revisar a decisão de um agente e retomar o processo? Se ocorrer um problema, o sistema permite voltar a um estado anterior? Esses recursos são importantes em produção, mas podem passar despercebidos durante a avaliação inicial.

Por fim, execute a mesma carga de trabalho nos dois frameworks que melhor atendem às necessidades do projeto. Uma ferramenta que parece adequada pela documentação nem sempre apresenta o mesmo resultado quando seu desempenho é medido em uma aplicação real.

Tendências de frameworks de agentes de IA em 2026

O mercado de frameworks de agentes de IA está passando por um processo de consolidação. A Microsoft reuniu o AutoGen e o Semantic Kernel no Microsoft Agent Framework. A OpenAI substituiu o Swarm, enquanto o Phidata passou a se chamar Agno. Essas mudanças mostram como projetos inicialmente experimentais estão evoluindo para plataformas com suporte contínuo.

Os protocolos MCP e A2A também estão ganhando importância para a interoperabilidade. O MCP padroniza o acesso a ferramentas e dados, enquanto o A2A estabelece padrões de comunicação e delegação de tarefas entre agentes independentes.

A diferença entre ferramentas voltadas para protótipos e soluções de produção está diminuindo. O CrewAI passou a oferecer integrações com plataformas de monitoramento, o OpenAI Agents SDK incorporou sessões persistentes e o Haystack adicionou um componente específico para agentes. Recursos antes associados a determinadas categorias estão se tornando mais comuns.

Outra tendência é a integração cada vez maior entre frameworks e plataformas de nuvem. O Microsoft Agent Framework se conecta ao Microsoft Foundry, o LangGraph ao LangSmith, o Agno ao AgentOS e o Mastra à Mastra Platform. Com isso, a escolha do framework tende a influenciar cada vez mais onde e como os agentes serão implantados e monitorados.

Priorize o suporte integrado a MCP e A2A e reavalie sua escolha à medida que aumentam o número de agentes, as necessidades de integração ou as exigências relacionadas às linguagens de programação utilizadas no projeto.

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O autor

Douglas Uggioni

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Douglas é redator a mais de 10 anos com experiência na criação de tutoriais e guias direcionados ao leitor brasileiro. Sempre por dentro das últimas tendências e novidades, seu objetivo é escrever um conteúdo confiável, transparente e útil para o leitor. Durante seu tempo de folga, Douglas gosta de praticar esportes.

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