Guia para Iniciantes: Como Construir um Agente de IA Passo a Passo

Sejamos francos: há poucos anos, se alguém me dissesse que eu passaria meus dias ensinando “agentes” de IA a buscar informações, responder perguntas e automatizar tarefas do dia a dia, eu provavelmente daria risada e perguntaria se a pessoa não estava vendo ficção científica demais. Mas cá estamos em 2025, e os agentes de IA não só existem como estão a transformar, de mansinho, o jeito como as empresas funcionam. Já vi de tudo: times de vendas, imobiliárias e até a minha mãe (que agora tem um agente de IA que lembra ela de regar as plantas) já aderiram à onda. E o melhor: não precisa ser nenhum expert em tecnologia para criar o seu.

Se você quer aprender como construir um agente de IA — seja para automatizar a coleta de dados, criar um chatbot ou só para impressionar o chefe na próxima reunião — está no lugar certo. Neste guia, vou explicar o básico, descomplicar os termos e mostrar (com exemplos práticos) como começar usando plataformas como , OpenAI Agents, AgentGPT e, claro, o — o Raspador Web IA que minha equipa e eu criámos para tornar a extração de dados tão simples quanto pedir comida pelo telemóvel.

O que é um Agente de IA? (E Por Que Isso é Importante?)

Resumindo: um agente de IA é um programa que executa tarefas sozinho. Ele não segue só um roteiro engessado — observa, toma decisões e age para atingir um objetivo, sem precisar que tu fiques a controlar cada passo (). Imagina um colega digital que não pede pausa para o café.

Por exemplo: o é um agente de raspagem de dados web com IA. Supondo que precises de uma lista de todos os imóveis à venda na tua cidade. Em vez de perderes o fim de semana a copiar e colar endereços e preços numa folha de cálculo (já passei por isso, sei bem como é), basta indicar o site ao Thunderbit, clicar em “IA Sugerir Campos” e ele identifica o que deve extrair — como morada, preço, número de quartos e por aí fora. Ele até entra em cada anúncio para buscar detalhes extra. Isto é um agente de IA em ação: ele decide quais dados são relevantes, adapta-se a mudanças e faz o trabalho sem complicação ().

Agora compara com as ferramentas de automação tradicionais. São como robôs de fábrica: fazem exatamente o que mandas, mas se o site muda ou queres ajustar o processo, tens de começar tudo de novo. Já os agentes de IA são flexíveis — lidam com novos layouts, tomam decisões simples e até enriquecem ou formatam os dados automaticamente (). Por isso, quem valoriza o próprio tempo (e não só empresas) devia prestar atenção.

Por Que Aprender a Criar um Agente de IA é Essencial para Profissionais de Negócios

Agentes de IA não são só mais uma moda tecnológica — já entregam valor real e palpável. No último ano, o uso de agentes de IA em operações empresariais mais do que duplicou (de cerca de 10% para 21% das organizações), e 82% das empresas planeiam adotar agentes de IA nos próximos 1 a 3 anos (). Porquê? Porque estão a ver retorno do investimento, redução de custos e equipas mais satisfeitas.

Vê porque aprender a criar agentes de IA está a tornar-se indispensável para quem trabalha com operações e negócios:

• Automatiza tarefas repetitivas: Agentes de IA podem tratar de tarefas rotineiras em grande escala — como prospeção de vendas, acompanhamento de leads ou agendamento de publicações nas redes sociais. Equipas de vendas que usam agentes de IA para geração de leads tiveram 40% mais reuniões marcadas e qualificaram leads 3 vezes mais rápido.
• Geração de leads e pesquisa: Em vez de fazer listas à mão, agentes de IA vasculham a web, LinkedIn ou bases públicas à procura de potenciais clientes e até fazem o primeiro contacto automaticamente.
• Atendimento ao cliente: Chatbots com IA respondem dúvidas comuns 24/7, libertando os humanos para questões mais complexas.
• Extração e análise de dados: Equipas de operações e finanças usam agentes de IA para recolher e processar dados de várias fontes, transformando informação bruta em insights úteis num instante.
• Integração de fluxos de trabalho: Agentes de IA funcionam como “cola” entre sistemas — atualizando o CRM, enviando alertas e garantindo que nada fica esquecido.

Confere uma tabela rápida com exemplos práticos e as plataformas que brilham em cada caso:

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Resumindo: se aprendes a criar ou configurar um agente de IA — mesmo que simples — não só te preparas para o futuro, como te tornas referência em produtividade, agilidade e automação na tua equipa.

Explorando Plataformas Populares de Agentes de IA: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT

Vamos falar de ferramentas. O universo dos agentes de IA está a crescer rápido, mas três plataformas destacam-se para quem está a começar ou já trabalha com negócios: Google Vertex AI, OpenAI Agents e AgentGPT. E, claro, o se o teu foco for dados da web.

Google Vertex AI (Agent Builder)

• O que é: Plataforma empresarial para criar agentes de IA e sistemas multiagente, integrada no Google Cloud.
• Pontos fortes: Integração robusta com dados empresariais (BigQuery, Google Workspace), escalabilidade e segurança. Ideal para empresas que precisam de agentes a interagir com vários sistemas internos ().
• Facilidade de uso: Intermédia — normalmente exige algum conhecimento em programação ou configuração na cloud, mas já tem recursos no-code a chegar.
• Melhor para: Assistentes virtuais empresariais, automação de processos entre departamentos, pesquisa inteligente com IA.

OpenAI Agents (OpenAI Functions/SDK)

• O que é: Permite criar agentes baseados no GPT-3.5/4 que usam ferramentas, encadeiam raciocínios e executam fluxos de trabalho complexos.
• Pontos fortes: Compreensão de linguagem de topo, flexibilidade e uma comunidade open-source gigante ().
• Facilidade de uso: Intermédia a avançada — requer algum conhecimento em programação ou uso de APIs.
• Melhor para: Chatbots personalizados, agentes que precisam de raciocínio ou usar APIs externas, automações avançadas.

AgentGPT

• O que é: Plataforma no-code, baseada no browser, para criar agentes de IA autónomos a partir de objetivos em linguagem natural ().
• Pontos fortes: Muito fácil de usar, sem necessidade de configuração, lida com tarefas variadas — de pesquisa a criação de conteúdos.
• Facilidade de uso: Muito fácil — basta escrever o objetivo e deixar correr.
• Melhor para: Testes rápidos, produtividade pessoal, brainstorming, pesquisas simples.

Thunderbit

• O que é: Extensão Chrome de raspagem de dados web com IA, que permite extrair dados estruturados de qualquer site em dois cliques.
• Pontos fortes: Ferramenta mais simples para extração de dados web, sem código, lida com sites complexos (paginação, subpáginas), exporta direto para Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion ().
• Facilidade de uso: Muito fácil — até quem não é da área de tecnologia consegue usar.
• Melhor para: Operações de vendas, marketing, e-commerce, imobiliárias — qualquer pessoa que precise de dados web rapidamente.

Vê uma comparação lado a lado:

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Thunderbit na Prática: Um Exemplo Simples de Agente de IA

Vamos pôr as mãos na massa. Vê como o Thunderbit funciona como agente de IA para raspagem de dados web (e porque é muito mais simples do que o método tradicional):

1. Instala o Thunderbit: Faz download da e regista-te.
2. Abre o site desejado: Vai à página que queres raspar (ex: lista de imóveis).
3. Clica em “IA Sugerir Campos”: A IA do Thunderbit lê a página e sugere colunas para extrair — como “Morada”, “Preço”, “Quartos”, etc. Podes ajustar ou adicionar campos.
4. Clica em “Raspar”: O agente do Thunderbit recolhe todos os dados, inclusive entrando em subpáginas se quiseres detalhes extra ().
5. Exporta os teus dados: Faz download em CSV, Excel ou envia direto para Google Sheets, Airtable ou Notion.

O diferencial do Thunderbit? Ele não segue só um guião — usa IA para “ler” a página, adaptar-se a mudanças e até formatar ou enriquecer os dados (como traduzir descrições ou resumir textos). Raspadores tradicionais deixam de funcionar quando o site muda; o Thunderbit continua a trabalhar ().

Passo 1: Define o Propósito e o Alcance do Teu Agente de IA

Antes de começares a construir, é importante teres claro o que o teu agente deve fazer. Costumo pensar assim:

• Que problema queres resolver? (ex: “Quero automatizar a recolha de preços dos concorrentes todas as semanas.”)
• Que tarefas específicas o agente vai executar? (ex: “Aceder a 5 sites, extrair nomes e preços de produtos, enviar um relatório por e-mail.”)
• Quem vai usar o resultado? (ex: “A equipa de marketing precisa destes dados.”)
• Como vais medir o sucesso? (ex: “Reduzir o tempo de recolha manual de 5 horas para 30 minutos.”)
• Quais são os limites? (ex: “Primeira versão só raspa dados públicos, sem login.”)

Escreve um “mini-manifesto” do agente num parágrafo. Isso evita dores de cabeça mais tarde ().

Passo 2: Escolhe a Ferramenta Certa — Google Vertex AI, OpenAI Agents, AgentGPT ou Thunderbit?

Agora, escolhe a plataforma. Vê um resumo para ajudar na decisão:

• Precisas de raspar dados da web e não sabes programar? Usa o .
• Queres um chatbot conversacional sem código? Experimenta o AgentGPT ou um construtor de bots no-code.
• Tens experiência com código e queres flexibilidade? Usa o SDK da OpenAI ou o Google Vertex AI.
• Necessidades empresariais e muitas integrações? Vai para o .

Considera o teu nível técnico, necessidades de integração e orçamento. Começa simples — mostra valor com uma ferramenta no-code e evolui se precisares ().

Passo 3: Reúne e Prepara os Teus Dados

Os dados são o combustível do teu agente de IA. Eis como garantir qualidade:

• Identifica que dados precisas: Páginas web, bases de dados internas, folhas de cálculo ou informações fornecidas por utilizadores.
• Recolhe os dados: Usa o Thunderbit para dados web, exporta CSVs do teu CRM ou junta documentos para a base de conhecimento do chatbot.
• Limpa e formata: Remove erros, padroniza formatos (datas, moedas) e estrutura os dados (tabelas são melhores que texto solto).
• Testa com uma amostra pequena: Faz um teste rápido de raspagem ou chatbot para ver se os dados estão corretos ().

Dica: Não poupes tempo nesta fase. Dados desorganizados = maus resultados.

Passo 4: Constrói e Configura o Teu Agente de IA (Exemplo Passo a Passo)

Vamos ver na prática como criar um agente raspador de dados web com o Thunderbit:

Exemplo: Criar um Agente Raspador Web com Thunderbit

1. Instala a Extensão: e regista-te.
2. Abre o site desejado: Vai à página que queres raspar (ex: lista de produtos).
3. Ativa o Thunderbit: Clica no ícone do Thunderbit para abrir o painel lateral.
4. Clica em “IA Sugerir Campos”: A IA do Thunderbit lê a página e sugere colunas (ex: “Nome do Produto”, “Preço”, “URL da Imagem”). Podes renomear, apagar ou adicionar colunas.
5. Configura Paginação ou Subpáginas: Se os dados estão em várias páginas ou queres detalhes de subpáginas, ativa essas opções na interface ().
6. Clica em “Raspar”: O agente do Thunderbit recolhe todos os dados, inclusive navegando por subpáginas se for preciso.
7. Revê e Ajusta: Confere a tabela. Se quiseres limpar um campo (ex: tirar símbolos de moeda), atualiza o nome da coluna ou adiciona um Prompt de IA para o campo.
8. Exporta os teus dados: Faz download em CSV, Excel ou envia para Google Sheets, Airtable ou Notion ().

Dicas para afinar os resultados:

• Usa Prompts de IA nos campos para formatar ou resumir dados (ex: “Descrição (em espanhol)” para traduzir automaticamente).
• Agenda raspagens automáticas.
• O Thunderbit lida nativamente com imagens, telefones e e-mails.

E pronto! Criaste um agente de IA funcional — sem código e sem complicações.

Passo 5: Testa, Monitoriza e Melhora o Teu Agente de IA

Não basta criar e esquecer. Eis como garantir que o teu agente realmente faz a diferença:

• Testa em cenários reais: Experimenta casos típicos e situações-limite (dados estranhos, campos em falta, etc.).
• Pede feedback aos utilizadores: Pede à tua equipa para testar e relatar problemas.
• Monitoriza o desempenho: Analisa logs, acompanha métricas (precisão, velocidade, satisfação dos utilizadores).
• Itera: Refina prompts, adiciona dados, ajusta a lógica conforme necessário. Cada ciclo deixa o agente melhor ().

Lembra-te: até os melhores agentes precisam de ajustes de vez em quando.

Desafios Comuns e Como Superá-los

A criar o teu primeiro agente de IA? É normal tropeçar em alguns obstáculos. Vê os mais comuns (e como dar a volta):

• Objetivos pouco claros: Começa com um propósito bem definido. Não tentes criar um agente “faz-tudo” logo à primeira.
• Dados desorganizados: Investe tempo a limpar e estruturar os dados. Qualidade de entrada = qualidade de saída.
• Demasiadas ferramentas: Escolhe a mais simples que resolva o teu problema. Podes evoluir depois.
• Erros do agente: Analisa logs, refina prompts e testa situações-limite. Não tenhas medo de iterar.
• Falta de confiança: Acrescenta etapas de verificação, mostra o trabalho do agente e mantém um humano a supervisionar no início.
• Manutenção: Documenta a configuração e agenda revisões regulares.
• Conquistar adesão: Demonstra o agente, partilha resultados rápidos e envolve os utilizadores desde o início ().

E se ficares bloqueado, lembra-te: a comunidade de IA é enorme e colaborativa. Alguém já deve ter passado pelo mesmo.

Conclusão & Principais Lições

Construir um agente de IA já não é só para programadores ou cientistas de dados. Com plataformas como , e OpenAI Agents, qualquer profissional pode automatizar tarefas reais, poupar horas e descobrir novos insights — muitas vezes em poucos cliques.

O que quero que leves daqui:

• Começa com um objetivo claro e focado.
• Escolhe a ferramenta certa para ti e para o teu desafio.
• Prepara e limpa bem os dados.
• Constrói de forma iterativa — testa, ajusta e melhora.
• Acompanha o desempenho e continua a aprender.

O futuro do trabalho vai ser cheio de colegas digitais, e saber como criá-los e orientá-los só vai tornar-se mais valioso. Por isso, experimenta, diverte-te e não tenhas medo de errar (é assim que se aprende). A primeira vez que o teu agente faz o trabalho por ti enquanto bebes um café? É uma sensação que não se esquece.

Queres aprofundar? Espreita o para mais tutoriais ou cria já o teu primeiro agente com a . E se precisares de ajuda, já sabes onde me encontrar — provavelmente a ensinar o agente de IA da minha mãe a perceber quando o gato está em cima do teclado dela.

Boa construção!

Queres mais dicas de automação com IA? Vê estes recursos:

Perguntas Frequentes

1. O que é um agente de IA e em que difere das ferramentas de automação tradicionais?

Um agente de IA é um programa que executa tarefas de forma autónoma, observando, tomando decisões e agindo para atingir objetivos sem supervisão constante. Ao contrário da automação tradicional, que segue scripts rígidos, agentes de IA são adaptáveis e lidam com mudanças no ambiente ou nos dados de entrada.

2. Porque é que profissionais de negócios devem aprender a criar agentes de IA?

Criar agentes de IA permite automatizar tarefas repetitivas, melhorar a recolha de dados, aprimorar o atendimento ao cliente e integrar fluxos de trabalho. Isso poupa tempo, melhora decisões e dá vantagem competitiva no mercado.

3. Quais plataformas são melhores para iniciantes construírem agentes de IA?

Plataformas populares e acessíveis incluem Thunderbit (para raspagem de dados web sem código), AgentGPT (para agentes autónomos no-code), OpenAI Agents (para tarefas flexíveis baseadas em linguagem, com algum código) e Google Vertex AI (para sistemas multiagente empresariais, com mais configuração).

4. Quais são os passos para criar um agente de IA simples?

Os principais passos são: definir o objetivo do agente, escolher as ferramentas certas, reunir e preparar os dados, construir e configurar o agente, testar e melhorar. Plataformas como o Thunderbit tornam esse processo acessível, sem necessidade de programação.

5. Quais desafios são comuns ao criar agentes de IA e como superá-los?

Os desafios incluem objetivos pouco claros, dados desorganizados, complexidade das ferramentas e manutenção do agente. Para superá-los, começa com um propósito definido, limpa bem os dados, escolhe ferramentas simples, itera com base no feedback e mantém a documentação em dia.