Exemplos de Agentes de IA: 40 agentes reais criados em 2026

A maioria das listas de exemplos de agentes de IA mostra os mesmos produtos famosos. Esta mostra 40 agentes que construtores individuais e pequenas equipes criaram em 2026 e enviaram ao hackathon da OpenAI no Devpost. Passamos por mais de 1.000 submissões que se descrevem como agentes, escolhemos 40 que mostram a variedade (a maioria delas curtida por outros participantes) e os agrupamos pela função que desempenham: suporte e vendas, back-office, codificação, vida pessoal e indústrias específicas. Você pode navegar por todos eles no nosso arquivo de 7.800+ projetos de hackathon.

Uma ressalva antes da lista: estes são projetos de hackathon. As descrições são dos próprios construtores, tiradas de seus slogans e textos no Devpost, e ninguém verificou independentemente se cada agente funciona como descrito ou é usado em produção. Leia-os como exemplos do que as pessoas estão construindo e como ideias que valem a pena testar, não como avaliações de produtos. Cada nome leva à página da ideia com um resumo mais longo.

Atualizado em outubro de 2026. Todas as contagens neste artigo vêm da nossa cópia da galeria do Devpost, capturada em 13 de agosto de 2026.

O que conta como um agente de IA (e o que não conta)

Um agente de IA é um software que recebe um objetivo, decide quais passos tomar, usa ferramentas para executá-los (um navegador, uma API, um banco de dados, um sandbox de código) e verifica o resultado antes de parar. O guia de engenharia da Anthropic Construindo agentes eficazes (19 de dezembro de 2024) traça uma linha útil: workflows são sistemas onde modelos de linguagem e ferramentas seguem caminhos de código predefinidos, enquanto agentes são sistemas onde o modelo dirige seu próprio processo e uso de ferramentas.

• Chatbot: responde perguntas em uma conversa. Torna-se um agente quando pode agir, por exemplo, agendar o horário em vez de explicar como agendá-lo.
• Automação de workflow: executa os mesmos passos fixos a cada vez (um formulário chega, um registro no CRM é criado). Muitos produtos vendidos como agentes são workflows bem projetados, e isso muitas vezes é a escolha certa.
• Agente: escolhe o próximo passo com base no que encontra, pode fazer loops e tentar novamente, e para quando o objetivo é alcançado ou quando uma pessoa precisa decidir.

A maioria dos projetos abaixo fica entre os dois últimos. Um modelo planeja e age, o código comum faz as contas e aplica as regras, e uma pessoa aprova qualquer coisa arriscada, como pagamentos, e-mails para clientes ou fusões de código. Esse padrão de humano no loop aparece repetidamente na lista.

Agentes de suporte ao cliente e vendas

Agentes de front-office respondem, qualificam e fazem follow-up: tarefas onde a velocidade importa e as mesmas perguntas continuam chegando.

• ChatNEX: transforma um site WordPress em um assistente de vendas e suporte que responde com base no próprio conteúdo da empresa, coleta leads e acompanha mudanças como preços e estoque. Seu construtor diz que não é programador e o criou com o ChatGPT.
• ListingOS: um agente de vendedor para o eBay. Você fotografa os produtos, o GPT-5.6 rascunha anúncios com preços conscientes, e você os publica a partir de uma tela de revisão.
• CallChat ZERO: um agente de chat para captura de leads construído em torno do consentimento. Ele coleta apenas o que o visitante concorda em compartilhar, limita o tempo de retenção de dados e transfere para uma pessoa com um rastro de auditoria.
• TeleVoice: um bot do Telegram que faz chamadas de vendas externas com IA em inglês ou espanhol através do Twilio. Você envia uma mensagem ao bot, e ele liga para o número e conduz a conversa.
• Agentic-CS: uma plataforma de atendimento ao cliente multilíngue para pequenas empresas, projetada com as PMEs malaias em mente, que responde com base no conhecimento de negócios aprovado, segue workflows controlados e mantém uma pessoa no controle.
• Briefly: transforma o nome da empresa de um prospecto em um resumo para uma chamada de descoberta, com contexto da empresa, possíveis pontos de dor, perguntas personalizadas e uma agenda cronometrada.
• ChurnControl: um painel de retenção para equipes de sucesso do cliente que sinaliza contas em risco de cancelamento, explica o porquê e propõe ações que uma pessoa aprova.

O padrão que vale a pena copiar: cada um limita o agente a um tipo de conversa e torna a transferência para um humano explícita. Para mais ideias nesta área, veja Ideias de IA para marketing e vendas.

Agentes de operações e back-office

Agentes de back-office lidam com conciliação, triagem e papelada. O trabalho é lento e cheio de regras, e erros custam dinheiro, por isso esses desenvolvedores apostam mais na verificação.

• flowpilot-ai: sete agentes coordenados que fazem a triagem de uma caixa de entrada, gerenciam tarefas, agendam reuniões, tratam tickets de suporte e escrevem um relatório executivo a partir de uma única instrução.
• Agente de Reunião para Ação: transforma a transcrição ou gravação de áudio de uma reunião em itens de ação com responsáveis e, em seguida, cria os issues correspondentes no GitHub.
• SupplyTact: um agente de planejamento de cadeia de suprimentos, projetado para operações farmacêuticas, que investiga riscos de suprimento, executa simulações determinísticas e mostra as evidências por trás de cada recomendação.
• Argus: um grupo de agentes que executa due diligence de fornecedores, incluindo ferramentas de IA, agentes e servidores MCP, para empresas sem um analista de segurança.
• AuditGuard DE: concilia relatórios contábeis alemães (EXTF, SuSa, BWA e USt-VA) e para com uma lista de evidências em falta, em vez de chutar valores.
• Ledger Sense AI: combina pagamentos bancários desorganizados com faturas. O GPT-5.6 resolve nomes e referências ambíguos, o código comum faz a matemática do casamento e o lançamento, e cada decisão é explicada.
• ARIA: um agente de inteligência de receita para pequenos comerciantes nigerianos que lê mensagens de WhatsApp e alertas bancários durante a noite e entrega três ações priorizadas todas as manhãs.
• Match2: um agente de recrutamento que combina candidatos a vagas com base em habilidades, senioridade, setor e requisitos obrigatórios, os classifica e explica cada correspondência.

Note com que frequência o modelo é mantido longe dos números. AuditGuard DE e Ledger Sense AI permitem que o código determinístico faça a aritmética e usem o modelo apenas para as partes vagas, uma divisão sensata para qualquer coisa que toque em dinheiro. Mais projetos de finanças estão reunidos em Ideias de IA para finanças.

Agentes de desenvolvimento e codificação

O software é onde os agentes são mais comuns neste corpus: pela nossa contagem de palavras-chave, 364 dos 1.032 projetos de agentes mencionam código, desenvolvedores, repositórios, bugs ou CI em seu nome ou slogan. Alguns são agentes que corrigem código; muitos são ferramentas que observam, registram ou limitam outros agentes.

• Hermes World: uma camada de observabilidade visual em tempo real que mostra o que cada agente em um sistema multiagente está fazendo. Com 22 curtidas, foi o projeto de agente mais curtido na galeria.
• RuntimE.Razor: ajuda os agentes de codificação a remover código morto usando evidências de tempo de execução, ou seja, qual código realmente foi executado, em vez de apenas análise estática.
• Agente Autônomo de Reparo de Falhas de CI: reproduz uma execução de CI falha, escreve uma correção e um teste de regressão, verifica ambos em um sandbox limpo e abre um pull request apenas quando todas as verificações passam.
• Cortex: transforma uma conversa de agente solo em uma sessão de equipe. Colegas marcam a UI construída pelo agente em um canvas compartilhado, e o agente aplica as alterações ao código.
• AutoFix Swarm: um sistema multiagente que diagnostica falhas de software, gera correções direcionadas e verifica cada patch antes de entregá-lo.
• GlassHouse: um gravador de voo para agentes de codificação. Registra edições de arquivos, comandos de terminal e execuções de testes, e depois reproduz a sessão com hashes à prova de adulteração.
• ReproBot: toma um issue do GitHub, escreve um script de reprodução mínimo, o executa e mostra se o bug é real.
• War Room: uma equipe de agentes de resposta a incidentes que diagnostica uma falha, encontra o commit por trás dela, propõe uma correção e rascunha o postmortem, com o raciocínio de cada agente visível enquanto trabalha.

O número de ferramentas de guardrails é um sinal em si: pessoas que usam agentes de codificação todos os dias querem registros, reproduções e portões de aprovação. Independentemente do domínio do seu agente, planeje essa camada desde o início.

Agentes pessoais e de vida

Agentes de consumo agem em nome de alguém na vida diária: em casa, no computador, na cozinha ou de férias.

• Sara Smartest Speaker: um alto-falante inteligente construído sobre hardware Raspberry Pi que mantém uma conversa de voz bidirecional e entrega tarefas a um agente de código aberto com ferramentas e habilidades. Com 14 curtidas, foi o segundo projeto de agente mais curtido.
• Porter: transforma um Mac em um agente controlado por voz que vê a tela, usa seus aplicativos e aprende suas preferências.
• Clark: um agente web que completa tarefas de navegador a partir de linguagem natural, incluindo buscas, formulários e logins, e deixa tudo sensível para você.
• AJÒ Beach: planeja um dia na praia na Sardenha e replaneja conforme o vento, as ondas e suas próprias restrições mudam.
• Tail Villain: transforma uma meta pessoal em um roteiro, com análises de progresso e coaching de voz ao vivo.
• BepFlowAI: ajuda você a decidir se deve cozinhar, fazer marmitas ou comer fora, com agentes separados para receitas, restaurantes e o que já está na sua cozinha.
• Nook: lembra da sua casa. Fotografe a geladeira ou marque um item, e ele rastreia datas de validade e localizações para poder responder “meu leite ainda está bom?” ou “onde está meu passaporte?”
• GenkanAI: transforma um interfone doméstico existente em um agente que conversa com visitantes, usando uma placa add-on ESP32 em vez de nova fiação.

Agentes pessoais dependem de confiança e de quanta pouca configuração eles precisam. As entradas mais claras aqui começam com uma rotina e um dispositivo, em vez de tentar gerenciar toda a sua vida.

Agentes de indústria: saúde, finanças, jurídico e imóveis

Agentes de indústria carregam regras que ferramentas de uso geral não conhecem. Em campos regulados, esses desenvolvedores consistentemente mantêm um profissional no assento de aprovação.

• VitalCue: guiar alguém através de primeiros socorros em tempo real, observando e ouvindo através do telefone. É descrito como um protótipo Android offline-first.
• AIHealthExpert: um espaço de trabalho clínico onde agentes GPT-5.6 lidam com análise, síntese de evidências e documentação, com clínicos no controle das decisões.
• Agente de Recepção Autônomo de Bem-Estar: um agente de chat 24/7 para clínicas que responde perguntas comuns, verifica vagas ao vivo, agenda e remarca visitas e passa a conversa para a equipe com contexto completo.
• CREDGEN-AI: uma plataforma de empréstimos multiagente para empresas financeiras não bancárias (NBFCs) que abrange engajamento de clientes, underwriting, verificações de fraude e cartas de sanção.
• Served: ajuda pequenas empresas a responder a intimações financeiras sem uma equipe jurídica. Verifica se a solicitação é genuína, busca os registros correspondentes e rascunha o pacote de evidências para revisão humana.
• LexStrike: faz um teste de estresse em um contrato, tendo agentes hostis atacarem cada cláusula enquanto um agente defensor argumenta de volta, e depois permite que você corrija e reconfirme.
• MaLu Estate AI Agency OS: um sistema para uma agência imobiliária em que os agentes preparam follow-ups de leads, textos de listagem e briefings internos, enquanto as pessoas lidam com os momentos que exigem confiança. Sua fundadora diz que está sendo desenvolvido junto com uma agência em funcionamento na Croácia.
• MoveOutDocs: ajuda pequenos proprietários a documentar danos na saída do inquilino com fotos estruturadas e regras de desgaste para sua jurisdição, e depois produz uma carta de dedução detalhada.
• Umbra: planeja horários diários de segurança solar para equipes de trabalho ao ar livre a partir de dados ao vivo de UV, clima e fotos do local em vários canteiros de obras.

As ideias de saúde têm sua própria coleção: Ideias de IA para saúde.

Como esses agentes foram construídos

A Devpost pede a cada equipe que liste o que usaram para construir. Contamos essas tags nos 1.032 projetos cujo nome ou slogan menciona um agente, agentes ou agêntico; 1.029 deles listam pelo menos uma ferramenta. As tags são autorrelatadas e, como a OpenAI organizou o hackathon, suas próprias ferramentas estão super-representadas.

Três pontos se destacam. A maioria dos agentes roda em stacks web comuns (TypeScript ou Python, React, um banco de dados SQL), não em infraestrutura exótica. Frameworks de agentes são raros: o LangGraph aparece em 33 projetos, o LangChain em 18 e o OpenAI Agents SDK em cerca de 15, então a maioria dos desenvolvedores escreveu seu próprio loop ao redor de uma API de modelo. E o MCP, o protocolo aberto para conectar modelos a ferramentas e dados, já é listado por aproximadamente um projeto de agente a cada sete.

Como construir seu próprio MVP de agente de IA

A maioria dos agentes acima foi construída por uma ou duas pessoas durante um hackathon. Transformar um deles em algo que as pessoas pagam é, em grande parte, uma questão de focar. Uma ordem prática de trabalho:

1. Escolha uma tarefa com uma linha de chegada clara. “Conciliar os pagamentos do banco do mês passado com as faturas” é um agente; “gerenciar minha equipe de finanças” não é. Anote como fica o resultado final e quem o verifica.
2. Comece como um fluxo de trabalho, depois adicione autonomia. Escreva os passos que você já conhece e deixe o modelo decidir apenas onde o caminho realmente varia. O guia da Anthropic dá o mesmo conselho: encontre a solução mais simples possível e adicione complexidade apenas quando for necessário.
3. Dê-lhe algumas ferramentas bem definidas. Cada ferramenta (buscar no CRM, ler uma agenda, executar testes) precisa de entradas claras, mensagens de erro claras e as permissões mais restritas que funcionem. O MCP é uma forma comum de expô-las.
4. Mantenha cálculos e regras no código. Cálculos, validações e qualquer coisa legal ou financeira pertencem a código determinístico, como o AuditGuard DE e o Ledger Sense AI fazem.
5. Coloque um controle humano em ações irreversíveis. Pagamentos, e-mails enviados, mesclagens e exclusões aguardam aprovação até que o agente tenha conquistado confiança.
6. Registre cada passo e teste com casos reais. Mantenha um registro de cada chamada de ferramenta e decisão, a ideia do GlassHouse, e crie um pequeno conjunto de tarefas reais com respostas corretas conhecidas para reexecutar após cada alteração de prompt ou modelo.
7. Acompanhe o custo por tarefa. Um agente que faz loops chama o modelo muitas vezes. Meça os tokens por tarefa concluída cedo, antes de precificar o produto.

Para o processo de construção mais amplo de qualquer produto de IA (escolhendo um modelo, recuperação, avaliações e salvaguardas), veja como construir um aplicativo de IA. Custos operacionais, como tokens e monitoramento, são abordados em custo de desenvolvimento de aplicativo de IA.

Antes de escrever código, verifique se alguém quer o agente de fato: como validar uma ideia de startup passa por testes baratos. Um protótipo clicável das telas de aprovação é muitas vezes a forma mais rápida de mostrar aos usuários o que o agente fará e onde eles mantêm o controle; ferramentas de prototipagem de IA lista as opções.

Perguntas frequentes

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