A Inteligência Artificial está mudando rapidamente a forma como aplicações de software são desenvolvidas.
Além dos modelos de linguagem, um novo ecossistema de frameworks, SDKs e plataformas está surgindo para facilitar a criação de agentes de IA, automações e aplicações capazes de tomar decisões e utilizar ferramentas externas.
Para quem trabalha com desenvolvimento e quer acompanhar essa evolução, conhecer essas ferramentas é cada vez mais importante.
Neste artigo, você conhecerá cinco tecnologias que vale a pena experimentar em 2026.
1. LangGraph
O LangGraph é uma opção interessante para desenvolvedores que precisam de maior controle sobre o funcionamento de agentes de IA.
A ferramenta permite construir agentes utilizando fluxos de execução estruturados, mantendo estado e memória durante o processo.
Isso é particularmente útil quando uma aplicação possui várias etapas e o desenvolvedor precisa controlar exatamente o que acontece em cada uma delas.
Por exemplo, um agente pode receber uma solicitação, consultar uma base de dados, analisar o resultado, decidir qual ferramenta utilizar e então gerar uma resposta final.
Em vez de tratar tudo como uma única chamada para um LLM, o LangGraph permite representar esse processo como um fluxo controlado.
Para quem deseja entender melhor a arquitetura interna de agentes, é uma das ferramentas mais interessantes para experimentar.
2. OpenAI Agents SDK
O OpenAI Agents SDK foi desenvolvido para facilitar a construção de agentes utilizando modelos da OpenAI.
Um dos seus principais diferenciais é permitir que o agente utilize tools, transfira tarefas para outros agentes por meio de handoffs e utilize mecanismos de segurança, como guardrails.
Também existem recursos voltados para tracing, permitindo acompanhar o funcionamento dos agentes e entender melhor o que aconteceu durante uma execução.
Isso facilita a construção de aplicações nas quais o agente precisa realizar diferentes etapas ou delegar partes de uma tarefa para outros agentes especializados.
Para desenvolvedores que já trabalham com APIs de modelos de linguagem, o SDK oferece uma maneira prática de avançar para aplicações baseadas em agentes.
3. CrewAI
Se o objetivo é experimentar sistemas multiagentes, o CrewAI é uma ferramenta que merece atenção.
A ideia é relativamente simples: em vez de criar um único agente responsável por tudo, podemos definir diferentes agentes com papéis e responsabilidades específicas.
Imagine, por exemplo, uma equipe virtual composta por um agente pesquisador, um analista e um redator.
O pesquisador coleta as informações, o analista avalia os resultados e o redator transforma tudo em um relatório final.
Essa abordagem permite experimentar arquiteturas nas quais diferentes agentes colaboram para resolver um problema.
Além de ser interessante do ponto de vista técnico, o conceito de multiagentes também ajuda a entender uma das tendências mais importantes da Inteligência Artificial atual.
4. n8n
Nem todo projeto de IA precisa ser construído inteiramente por código.
O n8n oferece uma abordagem visual para combinar LLMs, agentes de IA, APIs e automações.
Isso permite criar fluxos nos quais diferentes serviços trabalham juntos.
Por exemplo, uma mensagem recebida pode acionar um agente de IA, que analisa o conteúdo, consulta uma ferramenta externa, atualiza um sistema e envia uma resposta automaticamente.
Essa característica torna o n8n especialmente interessante para aplicações empresariais.
Outra vantagem é a possibilidade de integrar IA a processos que já existem dentro das empresas, conectando diferentes sistemas sem precisar desenvolver toda a infraestrutura de integração do zero.
Para quem quer transformar agentes de IA em automações realmente úteis, vale muito a pena experimentar o n8n.
5. Google ADK
O Google ADK (Agent Development Kit) é outra opção para quem deseja explorar o desenvolvimento de agentes de IA.
A ferramenta permite construir sistemas baseados em agentes e experimentar diferentes formas de organizar seus fluxos de execução.
Um dos aspectos mais interessantes é o suporte a workflows e arquiteturas multiagentes.
Isso permite criar aplicações nas quais diferentes agentes podem assumir responsabilidades específicas e colaborar para realizar uma tarefa mais complexa.
Para desenvolvedores que trabalham ou pretendem trabalhar com o ecossistema Google, o ADK também é uma tecnologia que merece ser acompanhada de perto.
Qual dessas ferramentas você deveria aprender?
Não é necessário dominar todas as ferramentas.
Cada uma possui características que podem fazer mais sentido dependendo do tipo de aplicação que você pretende desenvolver.
Se você quer ter controle detalhado sobre o fluxo e o estado de um agente, o LangGraph é uma ótima opção.
Se pretende desenvolver agentes utilizando o ecossistema da OpenAI, o OpenAI Agents SDK é uma escolha natural.
Para experimentar arquiteturas multiagentes, o CrewAI oferece uma abordagem bastante interessante.
Já o n8n se destaca quando o objetivo é conectar IA a APIs, serviços e processos de automação.
E o Google ADK é uma alternativa interessante para quem quer explorar o desenvolvimento de agentes dentro do ecossistema Google.
Mais importante do que conhecer todas as ferramentas é entender os conceitos por trás delas: agentes, ferramentas, memória, workflows, integração com APIs e sistemas multiagentes.
Conclusão
O desenvolvimento de aplicações com Inteligência Artificial está passando rapidamente de simples chamadas para LLMs para arquiteturas muito mais completas.
Agentes capazes de utilizar ferramentas, manter contexto, colaborar entre si e executar processos inteiros estão criando novas possibilidades para desenvolvedores e empresas.
Por isso, experimentar ferramentas como LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, n8n e Google ADK pode ser uma excelente forma de entender na prática como essa nova geração de aplicações está sendo construída.
E uma das melhores maneiras de aprender é escolher uma ferramenta, desenvolver um pequeno projeto e começar a experimentar.
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