Feb 11, 2026 | 6 minutes
Artigo histórico da Make (a fonte indica 11 de fevereiro de 2026). Este texto reproduz um artigo da Make publicado nessa data. O «nós» e as recomendações, ferramentas, preços e capturas de tela são do autor da Make naquela data; não são uma afirmação deste site nem garantia de que esses apps, recursos ou preços continuem iguais hoje. Para o estado atual das plataformas, consulte as fontes oficiais.
Por que reconstruímos os Make AI Agents dentro do scenario builder — e como usá-los corretamente.
Quando lançamos os agentes de IA no ano passado, aprendemos uma coisa: os construtores não queriam mais uma ferramenta de IA para adicionar à sua pilha. Eles queriam uma IA que coexistisse com sua automação.
Então trouxemos nossa capacidade de agentes para o canvas que as pessoas conhecem e adoram.
Os novos Make AI Agents não são mais isolados. Eles são construídos, executados e depurados dentro do mesmo canvas dos seus cenários. Removemos a troca de contexto em favor de um único modelo de execução. O raciocínio da IA passa a fazer parte do seu sistema, não um complemento.
Isso significa que é mais fácil configurar seu agente e as ferramentas e o conhecimento que ele usa, e é mais fácil ver o que um agente fez. Além disso, o novo painel “Reasoning” permite ver como o agente decidiu quais passos tomar. Junto a esse foco em visualização, outro desenvolvimento central é que agora podemos compartilhar agentes de IA prontos e permitir que os usuários compartilhem entre si seus casos de uso valiosos como inspiração. Esse foi um feedback importante dos nossos usuários e um grande avanço nesta nova geração de Agents. Para facilitar ainda mais as coisas, também estamos lançando uma Library of Agents. Acreditamos que construir agentes de IA não deve significar começar do zero nem adivinhar como é um “bom” agente. A Library of Agents é uma coleção crescente de exemplos de agentes de IA prontos e aptos para produção, projetados para resolver problemas reais de negócio. Cada agente mostra como estruturar prompts, ferramentas, conhecimento e proteções de uma forma transparente, confiável e fácil de adaptar. A Library existe para ajudar equipes que entendem o que querem automatizar, mas têm dificuldade em projetar agentes que funcionem de forma consistente em fluxos de trabalho reais.
Veja por que essas mudanças importam — e como aproveitá-las ao máximo.
A próxima geração
Um feedback importante dos usuários era que eles queriam um agente de IA que existisse dentro do canvas de automação. Levamos isso a bordo e ampliamos os benefícios visuais dos agentes para tornar todos os processos centrais, da construção à depuração, mais fáceis.
De “ferramenta de agente” a “construtor de agentes”
A grande mudança é arquitetural. Os agentes não são mais gerenciados separadamente da sua lógica de automação. Agora eles são construídos, executados e depurados dentro do mesmo canvas onde você constrói cenários.
Você pode combinar etapas determinísticas com raciocínio agêntico em um único fluxo de trabalho. Um módulo HTTP puxa dados, um router trata os casos simples e um agente cuida dos casos com nuances que, de outra forma, exigiriam dezenas de condições.
O raciocínio visual torna as decisões da IA observáveis
Uma das maiores reclamações sobre IA em fluxos de trabalho de produção? A falta de transparência. Quando algo dá errado, você fica adivinhando o que o modelo decidiu e por quê.
Painel Reasoning nos novos Make AI Agents, construído no canvas
A nova arquitetura de agentes expõe cada decisão. Quando um agente é executado, você vê o que ele decidiu, por que decidiu e quais ferramentas usou. Rastros visuais substituem a caça a logs e a inferência.
Isso muda a depuração. Em vez de tentar fazer engenharia reversa do que aconteceu a partir das saídas, você pode ver o processo de raciocínio do agente disposto visualmente. Consegue identificar onde a lógica saiu do rumo, ajustar seu prompt ou seu conjunto de ferramentas e executar de novo com confiança.
É a diferença entre torcer para que seu agente funcione e saber por que ele funciona.
Determinístico vs. agêntico: quando usar cada um
Nem tudo precisa de IA. Na verdade, muitas coisas não precisam.
Use módulos padrão quando as regras são fixas e previsíveis, os dados são estruturados e a velocidade é o que mais importa. Use agentes quando as entradas são não estruturadas (texto, documentos, mensagens), a lógica muda com frequência ou as decisões de roteamento são complexas demais para codificar manualmente.
Use os dois juntos. Deixe as etapas determinísticas cuidarem do fluxo de controle. Deixe os agentes cuidarem do julgamento e da seleção.
Exemplo: um cenário de suporte ao cliente pode usar um webhook para receber mensagens, um router para responder perguntas comuns com respostas prontas e um agente para analisar questões complexas e determinar para qual equipe encaminhá-las. O agente não perde tempo com coisas simples. Ele foca naquilo em que é singularmente bom.
É assim que você escala. Fluxos de trabalho puramente de agente podem introduzir variabilidade desnecessária. Fluxos de trabalho puramente determinísticos se tornam incontroláveis quando as exceções se multiplicam. A abordagem híbrida dá a você controle onde precisa e flexibilidade onde importa.
Cinco padrões de agente para construir
Construções aleatórias de agentes levam a resultados aleatórios. Padrões criam sistemas reutilizáveis e escaláveis. Aqui estão os cinco padrões que vimos funcionar em produção:
- Agente conversacional: responde perguntas, recupera conhecimento e formata respostas. Melhor para suporte ao cliente, help desks internos e consultas a bases de conhecimento.
- Agente sintetizador: puxa de múltiplas fontes e produz um resumo estruturado. Bom para tarefas de pesquisa, análise competitiva e geração de relatórios.
- Agente roteador: analisa a entrada e seleciona dinamicamente o fluxo de trabalho correto. Use quando sua árvore de lógica condicional ficar incontrolável.
- Agente qualificador: avalia entradas contra critérios e toma uma decisão. Funciona bem para lead scoring, triagem de candidaturas e moderação de conteúdo.
- Agente orquestrador: coordena múltiplas ferramentas ou agentes para completar uma tarefa maior. É o seu framework para processos de várias etapas que exigem julgamento em cada estágio.
Comece com um padrão. Domine-o. Depois expanda. Você vai descobrir que a maioria dos casos de uso se encaixa claramente em um desses cinco arquétipos. E se quiser ajuda adicional, também pode acessar nossa Library of Agents, que oferece exemplos prontos de agentes de IA construídos para fluxos de trabalho reais, não demos.
Compartilhar, não duplicar: escalando sistemas de agentes
O modelo antigo incentivava a duplicação. Cada equipe construía sua própria versão de agentes semelhantes porque compartilhar era difícil. A nova arquitetura trata os agentes como componentes compartilháveis.
Transparência e controle de custos
Os custos de IA podem sair de controle se você não souber o que está rodando e quando. A nova arquitetura de agentes torna cada chamada visível.
O histórico de execução do agente mostra o que foi chamado, com que frequência e onde o custo é incorrido. Você pode ajustar prompts para reduzir o uso de tokens, ancorar decisões de IA com lógica determinística para evitar chamadas desnecessárias e usar suas próprias chaves de modelo onde a sensibilidade a custos é alta.
Você deve saber pelo que está pagando e por quê.
Suporte a arquivos: indo além do texto
Agentes que só lidam com texto são úteis. Agentes que conseguem ler documentos, processar imagens e gerar saídas desbloqueiam novos fluxos de trabalho.
Os novos agentes suportam entradas e saídas de arquivos. Você pode construir cenários que leem faturas, extraem dados, validam contra critérios e geram relatórios-resumo como PDFs ou CSVs.
Antes, esses fluxos de trabalho exigiam combinações frágeis de ferramentas de terceiros, módulos de transformação de dados e etapas manuais de validação. Agora, um agente cuida do pipeline inteiro.
Fluxos de trabalho que antes eram manuais ou improvisados a partir de integrações frágeis agora podem rodar de forma confiável em escala.
Primeiros passos: como adotar e construir agentes de IA sem risco
Não tente substituir tudo de uma vez. Comece com um padrão. Combine etapas de agente com etapas determinísticas. Mantenha humanos no circuito.
Um bom primeiro projeto: pegue um fluxo de trabalho com uma árvore de decisão complexa e substitua a lógica condicional frágil por um agente qualificador. Execute os dois em paralelo por uma semana. Compare os resultados. Ajuste o agente. Faça a mudança quando estiver confiante.
Reutilize antes de reconstruir. Se alguém da sua equipe já construiu um agente que faz 80% do que você precisa, modifique a infraestrutura existente em vez de começar do zero.
E lembre-se: agentes não são mágica. Eles são módulos de decisão poderosos que funcionam melhor quando combinados com prompts claros, dados bem estruturados e fluxo de controle determinístico.
Agentes com os quais você pode construir
Os novos Make AI Agents estão aqui para ajudar você a construir sistemas de decisão claros, inspecionáveis e reutilizáveis diretamente no canvas do seu cenário. Tudo acontece em um só lugar. Você vê o que está acontecendo, entende por que as decisões são tomadas e ajusta as coisas sem pular entre diferentes ferramentas ou interfaces. Quando os agentes fazem parte do seu canvas em vez de ficarem separados dele, deixam de parecer um caso especial com o qual você precisa contornar e passam a parecer uma parte natural de como você constrói. Se você já usa a Make, os novos agentes de IA estão disponíveis agora no seu Scenario Builder. Se você é novo por aqui, pode começar a construir com eles hoje.