Melhores plataformas para criar agentes de IA em 2025: comparativo completo

Se você chegou até aqui, provavelmente já passou da fase de "o que é agente de IA" e está em uma dúvida bem mais concreta: qual plataforma usar na prática.

Talvez você esteja em um destes cenários:

• já usa um chatbot de fluxo e sente que ele engessa o atendimento
• começou a testar IA direto no ChatGPT, mas não consegue colocar isso rodando com clientes de verdade
• recebeu várias propostas de ferramentas diferentes e não sabe o que realmente muda de uma para outra
• precisa mostrar resultado rápido em atendimento ou vendas, sem criar um projeto infinito com o time de TI

Ao mesmo tempo, a pressão está aí: reduzir custo de atendimento, não perder leads no WhatsApp, melhorar experiência do cliente e escolher entre as melhores plataformas para criar agente de IA em 2025 sem dar um passo que você se arrependa em seis meses.

Este guia foi criado para te ajudar a comparar de forma objetiva os principais tipos de plataforma para criar agentes de IA em 2025, entender onde cada uma faz sentido e ver, passo a passo, quando um agente de IA construído na Halk tende a ser a escolha mais sólida para empresas que querem escala, precisão e controle.

Se a sua meta é escolher uma solução que funcione de verdade nos próximos meses, e não só "brincar com IA", continue lendo.

Resumo rápido: como escolher entre as melhores plataformas para criar agente de IA

Se você quer uma visão em poucos segundos, aqui vai o mapa:

• Existem 4 grandes caminhos hoje: chatbots de fluxo, LLM direto (como ChatGPT), automações com IA acoplada e plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais.
• Chatbots de fluxo funcionam em operações simples, com pouca variação de dúvidas, mas travam quando o volume cresce e as conversas ficam abertas.
• Usar apenas LLM (como o ChatGPT) é ótimo para prototipar, porém não resolve governança, canais oficiais, segurança e métricas de atendimento.
• Plataformas de automação com IA acoplada são boas para aproveitar fluxos antigos, porém tratam IA como um bloco a mais, não como o cérebro da conversa.
• Plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais, como a Halk, se destacam quando a empresa quer centralizar conhecimento, atuar em múltiplos canais e rodar agentes em produção com escala e precisão.

Ao longo do conteúdo, vamos destrinchar cada caminho, os critérios que realmente importam na hora de comparar e um passo a passo para testar a Halk na prática.

Antes de escolher a plataforma: o que é exatamente um agente de IA

Antes de comparar as melhores plataformas para criar agente de IA, vale alinhar o conceito. Muita ferramenta ainda se apresenta como "IA" quando, na prática, é apenas um chatbot de fluxo com regras.

Um agente de IA de verdade é um sistema conversacional que:

• entende contexto e intenção do usuário
• busca respostas em uma base de conhecimento treinada
• decide o que fazer em cada situação: responder, pedir mais detalhes, registrar dados ou acionar uma ação externa
• consegue resolver de forma autônoma a maior parte das conversas, sem precisar de humano o tempo todo
• aprende com os ajustes do time, ficando melhor ao longo do tempo

Se você ainda está consolidando esses conceitos, vale visitar o guia completo de agentes de IA em Agente de IA vs Chatbots, que aprofunda o que são agentes, como funcionam e como vão além de chatbots tradicionais.

Panorama das plataformas para criar agentes de IA em 2025

Em 2025, quando alguém pergunta "qual é a melhor plataforma para criar agente de IA", na prática está esbarrando em um cenário assim:

• empresas que já têm algo rodando em chatbot de fluxo e sentem o limite disso
• times que começaram a testar IA no ChatGPT e viram potencial, mas não sabem "como levar para produção"
• stacks de automação antigas tentando "encaixar IA" sem refazer tudo
• soluções novas, pensadas desde o início para agentes de IA conversacionais

O mercado acabou se organizando em quatro caminhos principais que disputam essa decisão:

1. Chatbots de fluxo por regras
2. LLM direto (ChatGPT e similares, sem camada de agente)
3. Plataformas genéricas de automação com IA "acoplada"
4. Plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais, como a Halk

A seguir, vamos olhar cada um deles com calma.

O que você realmente está tentando decidir

Por trás da pergunta "qual é a melhor plataforma para criar agente de IA em 2025", geralmente estão dúvidas como:

• "Quero automatizar atendimento e vendas sem perder o controle. Qual caminho é mais seguro?"
• "Continuo no meu chatbot atual, tento adaptar com IA ou migro para algo novo focado em agentes?"
• "Uso direto um LLM como o ChatGPT ou entro em uma plataforma de agentes de IA conversacionais?"
• "Qual opção me ajuda a mostrar resultado rápido em custo, tempo e satisfação do cliente?"

Ou seja, mais do que escolher "ferramenta A ou B", a decisão real passa por entender qual desses quatro caminhos faz mais sentido para a realidade da sua empresa hoje e para onde você quer levar atendimento, suporte e vendas.

Tipos de plataformas para criar agentes de IA em 2025

1. Chatbots de fluxo por regras

São as ferramentas que você configura desenhando fluxos: árvores de decisão, blocos de mensagem, gatilhos por palavra-chave, menus de números.

Fazem sentido quando:

• o volume de atendimento ainda é baixo
• o tipo de pergunta é muito previsível e pouco variado
• você pode aceitar respostas engessadas, como "1 para vendas, 2 para suporte..."

Pontos fortes:

• simples de entender visualmente
• bons para fluxos muito fechados, como confirmação de presença em eventos ou avisos simples
• geralmente baratos na entrada

Limitações:

• não escalam bem quando as conversas ficam mais abertas
• exigem manutenção constante de fluxos, o que consome tempo operacional
• frustram o cliente que quer "conversar" e não navegar em menus
• dificultam a análise de impacto real em receita, retenção e satisfação

Na prática, muitas empresas começam aqui, mas batem no teto quando o WhatsApp lota e a equipe passa a maior parte do tempo "dando volta" nos fluxos para resolver exceções fora do script.

2. Usar somente o LLM (ChatGPT e afins) sem plataforma de agente

Aqui entra o cenário em que alguém da equipe cria um "prompt perfeito" para atendimento ou vendas em um LLM e tenta replicar isso na operação.

Vantagens:

• velocidade para prototipar respostas
• qualidade linguística alta
• ótimo para exploração, brainstorming e testes internos

Problemas para produção:

• não há controle fácil de base de conhecimento atualizada
• você não conecta, de forma nativa, com canais como WhatsApp ou chat do site
• não existe inbox central para acompanhar conversas e intervir quando necessário
• fica difícil garantir segurança, logs, histórico e métricas de atendimento
• o risco de respostas fora de contexto ou desatualizadas é maior

Ou seja: é excelente para testar ideias e provar que a IA conversa bem, mas não resolve o desafio de rodar isso como parte oficial do atendimento ao cliente ou de vendas.

Se você ainda não viu a diferença entre LLM "puro" e agentes prontos para o dia a dia da empresa, o conteúdo de fundamentos em O que são agentes de IA é um bom complemento de leitura.

3. Plataformas de automação com "IA acoplada"

São ferramentas que nasceram como automação de marketing, CRM ou fluxos de mensagens e, aos poucos, adicionaram "blocos de IA" na lógica existente.

Exemplos de uso típico:

• você já tem uma régua de WhatsApp e adiciona um bloco de IA em um ponto específico
• automatiza partes de um fluxo de e-mails ou mensagens com respostas geradas por IA
• usa IA apenas para melhorar uma etapa dentro de um funil que já existe

Pontos positivos:

• encaixam bem em processos que já estavam desenhados
• ajudam a trazer IA para fluxos existentes sem refazer tudo de uma vez
• fazem sentido como ponte entre o mundo "fluxo" e o mundo "agente"

Pontos de atenção:

• geralmente a IA entra como um "bloco a mais", e não como cérebro central da conversa
• a experiência do usuário muitas vezes continua parecida com a de um chatbot tradicional
• manter conhecimento centralizado e atualizado pode ser difícil
• o time continua preso à lógica antiga de fluxos, com ganho parcial de eficiência

Elas são úteis quando a sua empresa já está muito amarrada a um stack específico, mas, para quem quer construir uma estratégia de agentes de IA como centro da operação de atendimento e vendas, acabam ficando curtas.

4. Plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais

Aqui entram soluções que foram pensadas desde o início para:

• centralizar conhecimento da empresa
• orquestrar LLMs e ações internas
• conectar múltiplos canais
• permitir intervenção humana quando fizer sentido
• medir com clareza impacto em tempo, custo e satisfação

A Halk se posiciona exatamente nesse grupo: uma plataforma para criação de agentes de IA conversacionais, de alta precisão, que podem ser treinados em poucos minutos e usados em casos como atendimento ao cliente, suporte, vendas, assistente de e-commerce e suporte interno para equipes.

Principais pontos fortes desse tipo de solução:

• você tem um lugar único para treinar o agente com textos, sites, arquivos e perguntas e respostas
• existe um painel para acompanhar e assumir conversas a qualquer momento
• é mais simples ajustar o conhecimento e as instruções do agente quando surgem dúvidas novas
• fica mais fácil crescer para múltiplos agentes por área, sem perder padrão
• você consegue conectar diretamente com canais como WhatsApp e chat do site

No caso da Halk, especificamente, isso significa:

• treinar o agente com textos, URLs e arquivos relevantes para o negócio
• adicionar perguntas e respostas típicas de atendimento, suporte, vendas e operação
• atualizar instruções para definir tom de voz, estilo de resposta e prioridades
• conectar o agente ao WhatsApp e ao site
• acompanhar todas as conversas em uma inbox, assumindo quando necessário
• revisar respostas do agente em tempo real e corrigir a base de conhecimento para as próximas interações

Ou seja, o foco não é só "ter IA respondendo", mas criar um agente que entenda o contexto da sua empresa e consiga resolver até 99 por cento das conversas de forma autônoma, deixando a equipe humana livre para casos de exceção.

Comparativo resumido: qual tipo de plataforma faz sentido para cada situação

Visão geral em tabela

Se a sua dúvida é por onde começar entre as melhores plataformas para criar agente de IA em 2025, essa tabela já dá uma boa ideia de qual caminho tende a se encaixar melhor em cada contexto.

Critérios que realmente importam na hora de comparar plataformas

Em vez de comparar só preço ou uma lista de "features", vale olhar para alguns critérios práticos que afetam diretamente o dia a dia da operação.

Checklist rápido de comparação

Use esta lista para avaliar qualquer solução:

• O agente aprende com o conhecimento real da sua empresa, de forma organizada?
• Conecta bem com seus canais principais (WhatsApp, site etc.)?
• Permite intervenção humana simples, com inbox central e histórico?
• Dá para colocar um primeiro agente em produção em poucos dias, sem travar em TI?
• Facilita medir impacto em tempo de atendimento, satisfação e conversões?
• Tem um caminho claro de migração do que você usa hoje para uma estratégia de agentes?

Agora vamos entrar em cada critério.

1. Como o agente aprende sobre a sua empresa

Perguntas essenciais:

• você consegue treinar o agente com textos, páginas do site, PDFs e documentos internos?
• é fácil manter essa base organizada e atualizada quando algo muda na empresa?
• existe forma simples de revisar respostas e ajustar o conhecimento em tempo real?

Uma plataforma de agentes precisa transformar conhecimento em respostas consistentes. No caso da Halk, o treinamento com texto, URLs, arquivos e perguntas e respostas foi pensado justamente para acelerar a criação de um agente que responda com base no que a empresa realmente faz.

Se a ferramenta que você está avaliando não tem um caminho claro para organizar e atualizar o conhecimento, isso vira um gargalo em poucas semanas e o time volta para o atendimento manual.

2. Canais de atendimento e vendas suportados

Outro ponto chave é onde o agente vai conversar com seus clientes:

• WhatsApp
• chat do site
• outros canais, como Instagram ou canais internos de suporte

Plataformas especializadas em agentes, como a Halk, já vêm preparadas para conectar o agente ao WhatsApp e incorporar no site, permitindo que você centralize tudo em uma única inbox.

Na hora de comparar, pergunte:

• em quantos canais o agente pode atuar hoje
• se a experiência é realmente conversacional em todos eles, e não só "mensagens automáticas"
• se o cliente sente que está falando com "mais um bot de menu" ou com alguém que entende contexto

Se o canal principal da sua empresa é atendimento ao cliente, a leitura de apoio IA no atendimento ao cliente ajuda a visualizar melhor os fluxos que um agente de IA pode assumir no dia a dia.

3. Controle operacional e intervenção humana

Uma boa plataforma de agentes não substitui a sua equipe, ela organiza o trabalho para o humano entrar nos momentos certos.

Repare se a solução oferece:

• inbox para acompanhar todas as conversas em um só lugar
• forma simples de assumir uma conversa em andamento
• registro das interações para análise posterior
• possibilidade de marcar conversas, revisar respostas e treinar o agente a partir de erros

A Halk, por exemplo, permite acompanhar as conversas e assumir quando for necessário, o que é crítico em situações sensíveis, como negociação de contratos maiores ou casos de clientes estratégicos.

4. Facilidade de implementação e tempo até o primeiro agente em produção

Um dos pontos que mais travam projetos de IA é o tempo entre "vamos fazer" e o agente realmente rodando com clientes reais.

Ao comparar plataformas, pergunte:

• em quanto tempo, realisticamente, você consegue colocar um agente mínimo em produção
• quantas dependências de TI existem para o dia a dia
• se é possível começar simples e ir evoluindo, sem projeto gigante logo de cara

Na Halk, o foco é permitir que qualquer pessoa consiga criar um agente em poucos minutos, aproveitando conhecimento existente, sem depender de time técnico para cada ajuste. Isso faz diferença enorme especialmente para PMEs, mas também para empresas maiores que querem validar casos de uso rápido antes de escalar.

Se você quiser se aprofundar no "como fazer", o pilar de implementação em como implementar Agentes de IA aprofunda essa etapa passo a passo.

5. Custo e ROI das plataformas de agentes de IA

Quando falamos de melhores plataformas para criar agente de IA em 2025, custo não é só quanto você paga pela ferramenta, mas principalmente:

• quanto tempo de atendimento você economiza por mês
• quantas conversões a mais a operação de vendas passa a gerar
• quantas oportunidades deixaram de ser perdidas fora do horário
• quanto retrabalho manual deixou de acontecer

Ao comparar:

• evite olhar apenas para o valor mensal da licença
• simule cenários com volume atual e volume projetado de conversas
• estime quanto tempo a equipe gasta hoje em atendimentos repetitivos
• defina um caso de uso inicial com métrica clara de "antes e depois"

Uma boa plataforma de agentes de IA conversacionais deve te ajudar a justificar o investimento com dados. Depois de um período curto de uso, você precisa conseguir responder perguntas como "quanto reduzimos de tempo médio de atendimento" e "quanto aumentou a taxa de resposta a leads no WhatsApp".

6. Migração e encaixe com o que você já usa hoje

Por fim, um critério muito prático: como essa plataforma se encaixa na pilha que você já tem hoje.

Avalie:

• se existe um caminho claro para migrar de um chatbot de fluxo para um agente de IA
• se você consegue reaproveitar conteúdo, scripts, FAQs e materiais que já existem
• como a plataforma se integra com CRM, ferramentas de vendas ou sistemas internos

Uma plataforma como a Halk permite começar com um caso de uso simples, usando conhecimento que a empresa já tem, e ir migrando gradualmente o atendimento. Isso reduz o risco de "apagão" durante a transição e facilita mostrar resultado rápido.

Halk vs caminhos alternativos

Em muitos casos, você não está escolhendo apenas entre "Halk e outra ferramenta específica", e sim entre abordagens diferentes para automação de conversas.

Halk vs chatbots de fluxo

Halk tende a ser a opção mais sólida quando:

• o volume de conversas é alto e as dúvidas são variadas
• a empresa já sentiu na prática o limite de menus "1 para isso, 2 para aquilo"
• é importante manter tom de voz e contexto em múltiplos canais
• você precisa ajustar o conhecimento do agente de forma contínua, sem redesenhar diagramas enormes

Chatbots de fluxo ainda podem ter seu papel em cenários extremamente simples, como confirmação de horários ou lembretes. Mas, para empresas que veem atendimento e vendas como canais estratégicos, migrar para agentes de IA conversacionais costuma ser a evolução natural.

Halk vs LLM puro (ChatGPT e afins)

Usar apenas LLM direto faz sentido para:

• testar ideias de mensagens
• criar roteiros
• responder dúvidas internas pontuais

Halk se destaca quando você precisa:

• conectar a IA a canais de atendimento e vendas de verdade
• garantir que a IA responde com base no conhecimento da sua empresa, e não em informações genéricas
• acompanhar todas as conversas em um painel unificado
• ter histórico, métricas e controle de segurança

Em outras palavras: LLM puro é ótimo para laboratório, Halk é feita para produção.

Halk vs automações com "blocos de IA"

Plataformas de automação com "blocos de IA" ajudam a dar um passo intermediário. Porém, quando você quer que a IA deixe de ser um acessório e se torne o cérebro do atendimento, uma plataforma de agentes como a Halk tende a fazer mais sentido.

Na Halk, o agente:

• nasce a partir do conhecimento centralizado da empresa
• é configurado para atuar na linha de frente com clientes
• serve como base para criar vários agentes por área, sem perder padrão

Você pode, inclusive, combinar o uso da Halk com ferramentas de automação em outros pontos da jornada, usando cada uma onde traz mais resultado.

Quando talvez você ainda não precise de uma plataforma de agentes

Vale dizer também quando uma plataforma como a Halk talvez ainda não seja necessária:

• operações muito pequenas, com pouquíssimas interações por semana
• negócios que estão validando modelo ainda e mudam de oferta a cada poucos dias
• casos em que uma resposta automática simples já resolve 90 por cento das situações

Mesmo assim, é comum que empresas comecem a crescer e rapidamente sintam a dor de um atendimento manual ou de um chatbot estático demais. Por isso, entender desde cedo como funcionam agentes de IA conversacionais ajuda a planejar uma transição mais tranquila.

Quando agentes de IA e Halk se destacam em relação a outras opções

Em resumo, plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais tendem a ser a melhor escolha quando:

• o volume de conversas é alto, seja em atendimento ao cliente, vendas ou suporte interno
• há muita variedade de dúvidas, que um fluxo tradicional não cobre bem
• a empresa precisa de respostas mais precisas, alinhadas à sua base de conhecimento
• existe pressão por reduzir custo de atendimento sem piorar a experiência do cliente
• você quer medir com clareza impacto em satisfação, tempo de resposta e conversão em vendas

Nesses cenários, um agente treinado na Halk consegue:

• responder grande parte das conversas de forma autônoma, com base no conhecimento centralizado
• manter tom de voz e contexto da empresa em todos os canais
• liberar o time humano para cuidar de casos que realmente exigem julgamento mais fino
• servir de base para novos agentes por área, mantendo padrão de resposta

Se você está vendo o atendimento como um canal estratégico, não só como "custo", a combinação de agentes para atendimento e para vendas explicada em Agentes de IA para vendas no WhatsApp ajuda a conectar essa escolha de plataforma com metas de receita.

Caminho prático para comparar opções e chegar em uma decisão

Para não ficar só no campo teórico, você pode seguir um roteiro simples de comparação entre as melhores plataformas para criar agente de IA em 2025.

Passo 1: listar 3 cenários reais da sua operação

Por exemplo:

• fila de WhatsApp de atendimento com perguntas repetitivas
• qualificação de leads comerciais que chegam fora do horário de expediente
• suporte interno para dúvidas do time sobre processos e políticas

Quanto mais concretos forem os cenários, mais fácil será comparar as plataformas.

Passo 2: pedir que cada plataforma mostre esses cenários

Em vez de olhar só demo genérica, peça para ver:

• como o agente é treinado com o seu tipo de conteúdo
• como ele conversa com clientes nas situações que mais pesam hoje
• como o time humano entra na conversa quando necessário
• que tipo de métrica você consegue extrair depois de algumas semanas de uso

Passo 3: avaliar pelos critérios que importam

Para cada plataforma, responda:

• quão fácil foi treinar o agente com base real da empresa
• se a experiência de conversa é natural, ou se ainda "cheira a chatbot"
• se as métricas e registros facilitam acompanhar, corrigir e melhorar o agente ao longo do tempo
• quanto esforço de TI foi necessário
• se você consegue enxergar um ROI claro nos casos testados

Passo 4: escolher onde testar primeiro

Em vez de tentar resolver tudo de uma vez, comece por um caso de uso que:

• tenha impacto direto em custo ou receita
• seja possível medir claramente "antes e depois"
• não dependa de integrações muito complexas logo no início

A partir daí, com um agente rodando bem em um cenário, você pode evoluir para mais casos usando a mesma base de conhecimento e a mesma plataforma.

Se quiser inspirações de casos de uso por segmento para testar, o pilar de segmentos em Casos de uso de Agentes de IA traz exemplos práticos para e-commerce, SaaS, clínicas, serviços locais e outros tipos de negócio.

FAQ rápido sobre plataformas para criar agente de IA

Para facilitar respostas rápidas, aqui vão algumas perguntas frequentes.

Qual é a melhor plataforma para criar agente de IA em 2025?
Depende do seu estágio. Para operações simples, um chatbot de fluxo ainda pode resolver. Para quem quer colocar IA no centro de atendimento, suporte e vendas, plataformas especializadas em agentes de IA conversacionais, como a Halk, tendem a oferecer o melhor equilíbrio entre precisão, escala e controle.

Posso usar só o ChatGPT em vez de uma plataforma de agentes?
Você pode usar ChatGPT para testar ideias, criar roteiros e responder dúvidas pontuais. Mas, para colocar isso em produção com clientes de verdade, você vai precisar de uma plataforma que conecte IA a canais oficiais, centralize conhecimento, ofereça inbox e métricas e permita intervenção humana.

Quando faz sentido migrar de chatbot de fluxo para agentes de IA?
Geralmente quando o volume de conversas cresce, as dúvidas ficam variadas e a equipe passa a maior parte do tempo contornando limitações do fluxo. Se os clientes já reclamam que "o bot não entende nada", é um forte sinal de que está na hora de migrar para uma estratégia guiada por agentes.

A Halk substitui totalmente minha equipe de atendimento?
Não. A Halk organiza o trabalho, automatizando o que é repetitivo e previsível e liberando a equipe para casos complexos ou estratégicos. O resultado ideal é um atendimento híbrido: agentes de IA na linha de frente, humanos atuando onde fazem mais diferença.

Conclusão: como dar o próximo passo agora

Escolher entre as melhores plataformas para criar agente de IA em 2025 não é só uma questão de "qual tem mais features", e sim de qual solução:

• entende o contexto do seu negócio
• consegue centralizar conhecimento de forma organizada
• permite que o agente atue de verdade em atendimento, vendas e suporte
• reduz trabalho manual sem comprometer a experiência do cliente
• ajuda você a medir claramente impacto em custo, tempo e receita

Chatbots de fluxo, LLM direto e automações com IA acoplada têm seu lugar, principalmente como ponto de partida. Mas, para empresas que já sentiram na pele o limite dessas abordagens, faz mais sentido migrar para uma estratégia guiada por agentes de IA conversacionais, com base sólida e foco em resultados.

Se você quer sair da comparação teórica e ver, na prática, como um agente treinado na Halk se comporta com a realidade da sua empresa, o próximo passo natural é simples:

Comparar opções e testar a Halk gratuitamente, criando seu primeiro agente de IA na prática e vendo em poucos dias o impacto nas conversas com seus clientes.