Como Criar um Agente de IA Local

Um agente de IA é um software que usa Large Language Models (LLMs) para tomar decisões autônomas, executar tarefas complexas e usar ferramentas. Diferente de um chatbot simples, um agente pode:

• •Planejar múltiplas etapas para resolver um problema
• •Usar ferramentas externas (APIs, terminal, browser)
• •Manter contexto e memória de longo prazo
• •Executar tarefas sem supervisão constante

Pense assim: um chatbot responde perguntas. Um agente faz coisas.

A forma mais simples de criar um agente é usar APIs de modelos na nuvem combinadas com frameworks de agentes:

Modelos disponíveis via API:

• •Claude 4.5 Opus (Anthropic) — melhor raciocínio, ideal pra coding
• •GPT-5.2 (OpenAI) — excelente versatilidade
• •Gemini 3 (Google) — muito bom e com token barato
• •Grok 4.1 (xAI) — rápido e eficiente

Provedores de API:

• •OpenRouter — acessa vários modelos com uma única API
• •Anthropic, OpenAI, Google — direto dos criadores

Vantagens: Fácil, não precisa de GPU, performance excelente

Desvantagens: Custo por token, precisa de internet, dados vão pra nuvem

Se você quer total privacidade, zero custo de API e controle completo, rode modelos localmente:

Modelos open source de qualidade:

• •Llama 4 Scout (Meta) — excelente qualidade, otimizado
• •DeepSeek-V3 — surpreendente, quase no nível de Claude/GPT
• •Qwen 2.5 (Alibaba) — muito bom em português
• •Mistral Large — compacto e eficiente

Ferramentas para rodar localmente:

• •Ollama — jeito mais fácil de rodar modelos (CLI simples)
• •LM Studio — interface gráfica, arrasta e solta

Requisitos:

• •Mac com chip Apple Silicon (M1/M2/M3) funciona bem
• •PC com pelo menos 16GB RAM (32GB ideal)
• •GPU dedicada ajuda muito (NVIDIA)

Com Ollama você instala um modelo em 1 comando: ollama pull deepseek-v3

Agora que você tem o modelo (nuvem ou local), precisa de um framework de agentes pra orquestrar as ações:

🔧 Frameworks recomendados:

1. Claude Code (Anthropic)

O melhor coding agent disponível hoje. Roda no terminal, pode criar projetos completos, editar arquivos, executar comandos. Se você quer um agente pra programar, é essa a ferramenta.

2. LangGraph (LangChain)

Framework de baixo nível pra construir workflows complexos com estados, loops, condições. Ideal se você quer controle total da lógica do agente. Suporta memória persistente e human-in-the-loop.

3. CrewAI

Plataforma multi-agente. Você cria uma "crew" (equipe) de agentes especializados que trabalham juntos. Exemplo: um agente pesquisador + um escritor + um revisor. Tem versão open source e versão enterprise com interface visual.

4. AutoGen (Microsoft)

Framework da Microsoft pra criar agentes conversacionais que colaboram entre si. Suporta vários modelos e tem boa documentação.

5. LangChain

O clássico. Fornece componentes prontos (chains, prompts, memória) pra você montar seu agente rápido. Mais alto nível que LangGraph.

Cada um tem seu caso de uso. Iniciante? Comece com LangChain. Quer workflows complexos? LangGraph. Múltiplos agentes? CrewAI.

Vamos criar um agente simples que monitora seus emails e resume os importantes:

Ferramentas necessárias:

• •Ollama + DeepSeek-V3 (ou Claude API)
• •LangChain (pip install langchain)
• •Acesso à API do Gmail

O que o agente faz:

1. Conecta no Gmail via API

2. Pega emails não lidos das últimas 24h

3. Analisa cada email e classifica: urgente, importante, spam

4. Gera um resumo em bullet points

5. Envia pra você no WhatsApp ou Telegram

Outro exemplo: Agente que monitora preços de crypto e te avisa quando BTC cair mais de 5%.

O segredo é começar simples: um agente, uma tarefa, bem feita. Depois você escala.