As 9 melhores alternativas ao Cassidy AI em 2026

Por que as equipes começam a procurar uma alternativa ao Cassidy

Eu construo integrações para viver. O que significa que boa parte do meu tempo vai para plataformas de agentes de outras pessoas, descobrindo o que acontece depois que a demo termina. As demos do Cassidy são lindas. A página inicial vende como "Build AI Agents that operate like your team", e a tese por trás disso, "The people closest to the work should be the ones automating it", é uma com a qual concordo. É mais adiante, na prática, que todos os problemas que as pessoas enfrentam se acumulam.

Você não consegue saber o preço antes de comprar

Nem um único símbolo de dólar aparece na página de preços do Cassidy. O card Starter lista 3 assentos, 1 workspace, 10.000 créditos de IA por mês e 30.000 páginas de armazenamento. O Business apenas diz "Custom" em cada linha, com um botão "Book demo" ao lado. O Enterprise nem sequer é uma coluna, só aparece no FAQ e dentro da documentação de gerenciamento de planos.

O único valor em dólares em todo o material do Cassidy é um acidente. Um screenshot embutido nessa mesma página de gerenciamento de planos mostra um checkout do Stripe dizendo "Subscribe to Cassidy Starter Plan, $79.00 per month". Então um número real de fato existe, só que ele vive dentro de um artigo de suporte, e não na página que foi construída para responder a essa pergunta.

Eu puxei esse fio até o fim em um detalhamento separado de preços do Cassidy AI, então aqui mantenho breve.

O Cassidy é direto sobre o porquê. Seu explicador de créditos diz: "Rather than charging per individual credit, our pricing model factors in seats, features, support, and other benefits." Como estratégia de vendas, isso é defensável. É complicado para quem precisa colocar um número em uma linha de orçamento antes de conseguir a aprovação para comprar.

Os créditos são medidos por tokens, então a mesma tarefa custa valores diferentes

Essa é a parte que morde depois. Segundo a documentação de gerenciamento de créditos do Cassidy: "Each call processes input tokens... and generates output tokens... The number of tokens determines how many credits are consumed." As faixas publicadas: uma conversa com o agente entre 1 e 30 créditos, uma execução de fluxo de trabalho entre 1 e 100, e os modelos premium por volta de 5x o padrão.

Note o que isso faz com os seus instintos. Para gastar menos, você alimenta o modelo com menos contexto, e o Cassidy diz isso diretamente, aconselhando as equipes a "limit the amount of Knowledge Base context pulled into each interaction". Para um agente de suporte, porém, contexto é precisão. Então você é empurrado a piorar as respostas só para reduzir a conta.

Toda ferramenta neste panorama usa alguma palavra como "crédito" ou "tarefa" ou "execução", e nenhuma delas significa a mesma coisa. Descobrir a unidade antes de comparar preços é a maior parte do trabalho.

Ficar sem créditos tem consequências reais

A documentação é clara sobre isso: "When your credit balance is exhausted, AI-powered features (Agent chats, Workflow runs) will be temporarily unavailable until credits are replenished." O FAQ de marketing na página de preços diz outra coisa, que "You'll never be interrupted. Cassidy notifies you as you approach limits and offers seamless credit top-ups". Ambas as afirmações estão no próprio site do Cassidy. Eu, pessoalmente, planejaria em torno da versão da documentação.

Também existe uma versão por usuário do mesmo limite, e a tela de administração explica isso com clareza suficiente.

O aviso na tela diz: "When a user reaches their limit, they'll be blocked from credit-consuming actions." Para um assistente de pesquisa interno, tudo bem. Para qualquer coisa que um cliente esteja esperando, menos bem.

O suporte para no rascunho

O Cassidy lista atendimento ao cliente como uma das doze categorias de solução, e seu Auto-Responder "generates on-brand reply drafts". No próprio print do produto do Cassidy, a etapa do fluxo de trabalho recebe exatamente esse nome.

Rascunho, não envio. E não há nenhuma pontuação de confiança ajustável em lugar nenhum do produto, o que significa que não existe mecanismo para dizer "cuide você mesmo dos fáceis e escale o resto". A única transferência que o Cassidy descreve é uma regra de conteúdo sobre escalar tópicos sensíveis.

Passei anos observando o que acontece quando se aponta uma IA para uma fila de suporte real, e essa lacuna específica é a que decide se uma implantação funciona ou não. Uma líder de CX em uma marca de suplementos DTC no Gorgias e Shopify, lidando com cerca de 7.000 tickets por mês, colocou isso melhor do que eu conseguiria:

"The AI will never be able to answer 100% of the questions, but if it tries and just answers 'sorry I don't know this,' I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer, then the point is a little bit gone. I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone."

Esse é todo o argumento, em um parágrafo. Uma ferramenta que rascunha tudo te entrega uma segunda fila. Uma ferramenta com um limiar te entrega uma menor.

A base de evidências é rasa

O Cassidy está em 5,0 de 5 no G2, a partir de exatamente cinco avaliações, todas de pequenas empresas, sendo a mais recente datada de janeiro de 2025. Sem listagem na Capterra, nada no Trustpilot. As avaliações em si soam calorosas e específicas, o que conta para algo, mas cinco delas não são um histórico em que se possa confiar para uma implantação em toda a empresa.

A voz externa mais útil que encontrei foi no LinkedIn, de alguém que usa dentro de uma turma de aceleradora:

"We've been using Cassidy in Build Lab, and it has been relatively easy to pick up... But many in our cohort are using n8n, for its functionality and technical options."

Brett Bouchard, LinkedIn

E depois no Reddit, de alguém que está pesquisando a mesma categoria:

"I've been experimenting with Cassidy Ai, Dify and Langflow. Still not found the right tool though."

u/BeLucent, r/AI_Agents

No que o Cassidy é bom

Ser justo aqui importa, porque se o seu trabalho for exatamente aquilo em que o Cassidy é bom, então você deveria simplesmente continuar usando. Há uma análise completa do Cassidy AI com o passo a passo completo, e também uma visão geral do Cassidy AI se você ainda está descobrindo o que essa coisa realmente é.

É fácil de aprender para pessoas não técnicas, e esse é o único elogio que se repete em toda plataforma que analisei. Também é agnóstico quanto a modelo, com mais de 35 modelos selecionáveis por agente, chat ou etapa de fluxo de trabalho, e a documentação de modelos promete que "cost reductions from providers are automatically passed on to you". E é realmente bom em trabalho documental extenso. Um profissional de marketing no Reddit descreveu ter colocado uma pesquisa de aquisições com 80 perguntas e conseguido que fosse "auto-preenchida em 2 minutos", gastando depois 20 minutos na revisão:

"...can drop in an 80-question survey from a procurement team and have it auto-filled within 2 minutes. Then I take 20 minutes to review and approve..."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

Esse é um resultado real e valioso. RFPs e questionários de segurança são exatamente o tipo de trabalho para o qual o Cassidy foi construído. Tickets não são.

Como escolhi essas nove

Quatro filtros, aplicados nesta ordem:

1. A unidade de cobrança precisa ser conhecível. Fui à página de preços de cada fornecedor e descobri exatamente o que é uma ação cobrável. Quando um fornecedor não publica nenhuma tarifa, digo isso em vez de adivinhar.
2. Precisa se sobrepor a um trabalho real do Cassidy. Busca de conhecimento e fluxos de trabalho de documentos, atendimento de tickets, automação entre aplicativos. Apps genéricos de chat com LLM não entraram na seleção.
3. Olhei para o produto, não para o release de imprensa. Cada screenshot abaixo é da própria interface do fornecedor, retirada de sua documentação ou páginas de produto durante a pesquisa.
4. O sentimento da comunidade precisava ser verificável. Cada citação aqui aponta para um link permanente real. Quando uma ferramenta não tinha voz de usuário citável, eu disse isso claramente em vez de parafrasear algum site de avaliações.

Vale dizer isso abertamente: eu trabalho na eesel, e a eesel é a número um nesta lista. Leia isso com a suspeita apropriada. Também anotei exatamente onde ela é a ferramenta errada, e para a maior parte do que o Cassidy faz bem, ela é a ferramenta errada.

As 9 melhores alternativas ao Cassidy AI de relance

Duas coisas se destacam nessa tabela. Apenas uma linha tem um preço por unidade publicado que você pode multiplicar pelo seu próprio volume. E apenas uma linha tem um limiar de confiança, o único recurso que decide se um agente pode trabalhar uma fila sem supervisão.

Qual delas realmente serve para o seu trabalho?

Escolha a frase que mais se parece com a sua semana.

1. eesel AI

Melhor para: equipes de suporte que querem seus tickets encerrados, não rascunhados.

O que ele faz

O eesel AI é um agente de IA para helpdesk que vive dentro do helpdesk que você já usa. Ele indexa seus tickets passados, seu central de ajuda, Confluence, Notion, Google Docs e SharePoint, e então trabalha a fila: respondendo, marcando, escalando.

Existem cerca de 100 integrações. Para esta comparação, as duas que mais importam são Zendesk e Freshdesk, embora Gorgias, Front, Help Scout, HubSpot e Slack também sejam de primeira linha.

Dois recursos fazem o trabalho pesado em relação ao Cassidy. O modo de simulação executa o agente sobre seus tickets históricos antes de colocá-lo em produção, então você vê a cobertura por tema e encontra suas lacunas sem nada em jogo. O roteamento baseado em confiança significa que uma resposta de baixa confiança é rascunhada para revisão em vez de enviada, e esse é o mecanismo para o qual o Cassidy não tem equivalente.

O screenshot acima mostra a outra escolha de design de que gosto: você muda o comportamento do agente dizendo a ele o que fazer em linguagem simples, sem reconstruir uma tela. Naquela captura, alguém está pedindo ao agente para rascunhar por padrão via a ferramenta zendesk_leave_draft_reply quando marcado, e o agente vai lá e atualiza suas próprias instruções.

Onde ele supera o Cassidy

• Um preço que você pode multiplicar. Um ticket ou uma sessão de chat custa 0,40 $, não importa quantas respostas isso acabe levando. 500 tickets são 200 $. Sem taxa de assento, e sem taxa de plataforma no pague conforme o uso.
• Um limiar de verdade. O agente lida com aquilo de que tem certeza e deixa o resto em paz, que é exatamente o que a líder de CX citada anteriormente pedia.
• Você pode ver funcionar antes de funcionar. A simulação contra tickets passados vem como padrão aqui, não como um add-on pago. Ela existe porque já vi um bot que soa confiante dizer a clientes "sim, damos suporte ao seu modelo" só porque a central de ajuda dizia "damos suporte a todos os modelos".

Preços

Prós

• Tarifa por ticket publicada, então uma previsão de volume vira aritmética em vez de uma ligação de vendas.
• Limiar de confiança, mais uma rampa com humano no loop indo de rascunho para revisão até totalmente autônomo.
• Simulação nos seus próprios tickets históricos, antes de entrar em produção.
• Mais de 80 idiomas e cerca de 100 integrações, incluindo todos os principais helpdesks.

Contras

• Não é um construtor de propósito geral. Se o que você quer é um agente que monte respostas a RFP ou preencha questionários de aquisição, o Cassidy faz isso melhor e você deveria continuar com ele.
• O SOC 2 Type II está em andamento, ainda não certificado. HIPAA e um BAA são exclusivos do Enterprise, então por favor não os leia como padrão básico.
• Nenhum autogerenciamento de forma alguma.

Minha opinião

Escolha a eesel quando o trabalho for uma fila de suporte e a métrica forem tickets encerrados. A Gridwise chegou a 73% das solicitações de nível 1 resolvidas no primeiro mês, depois de um teste de sete dias, que é o tipo de número que uma ferramenta só de rascunhos estruturalmente não consegue produzir. Pule se o que você realmente precisa é uma tela de automação horizontal, porque não é isso que ela é.

2. Glean

Melhor para: grandes empresas onde a resposta já existe, mas ninguém consegue encontrá-la.

O que ele faz

O Glean se apresenta como "Work AI that understands your company", e para a metade de conhecimento do que o Cassidy faz, é a resposta enterprise mais confiável. Ele indexa Slack, Google Drive, Confluence, Jira, GitHub e Salesforce, herda permissões de cada sistema de origem, e responde com citações. A camada agêntica planeja trabalho em várias etapas, e o painel de plano vale a pena conferir porque mostra o raciocínio em vez de escondê-lo.

Preços

Não há valores em dólares em nenhuma propriedade do Glean. Neste mês, glean.com/pricing nem sequer serve mais uma página de preços; o que ela oferece é conteúdo de marketing e um botão de demo. O único modelo documentado é o Enterprise Flex: assentos por usuário "designed to be deployed to every employee", mais um saldo agrupado de FlexCredits recarregado em pacotes.

A tabela de tarifas de créditos é publicada sem nenhuma conversão em dólares, o que é um lugar curioso para pousar. O Fast Mode fica em cerca de 3 créditos no p50, enquanto uma execução do Glean Agent fica em cerca de 7 no p50 e cerca de 114 no p90.

Prós

• Consultas ilimitadas no Fast Mode a 0 créditos em cada assento, então a busca do dia a dia nunca é medida.
• As permissões são aplicadas a partir dos sistemas de origem, então as pessoas só veem o que já tinham acesso.
• Certificado em SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, HIPAA, TX-RAMP Level 2, e também GDPR.

Contras

• O Thinking Mode e o Adaptive Reasoning nos modelos padrão são limitados a 100 consultas por usuário por semana, e qualquer consulta de raciocínio acima de 30 créditos passa a contar como várias consultas contra esse mesmo limite.
• Essa variação de 7 a 114 créditos em uma única execução de agente é uma variância de 16 vezes sem tarifa em dólares publicada, então o gasto não pode ser previsto antes de um orçamento.

Minha opinião

O Glean é a escolha certa para uma empresa com mais de 1.000 funcionários que quer uma única camada de IA consciente de permissões sobre tudo, e a leitura da comunidade se mantém consistente sobre essa troca:

"Glean's the pricey one aimed at big companies, but from what I've seen, the others are either still in development or not quite hitting the mark."

earcar, Hacker News

"It consumes all of our knowledge sources including Slack, Google docs, wiki, source code and provides answers to complex specific questions in a way that's downright magical."

vladgur, Hacker News

Pule se você tem algumas centenas de assentos ou menos. Não há caminho self-service, e o modelo de implantação por funcionário não flexibiliza para baixo. Se busca de conhecimento é realmente o trabalho aqui, meu panorama de alternativas ao Glean e o detalhamento de preços do Glean vão mais fundo.

3. Relevance AI

Melhor para: equipes de GTM que querem agentes com cargos.

O que ele faz

O Relevance AI vende "Specialist agents for every task" e enquadra todo o produto como uma força de trabalho de IA, e a proposta enterprise é "decouple growth from headcount". Na prática, é uma tela onde um gatilho se ramifica para agentes nomeados (um agente Chief Marketing Officer delegando a um SEO Manager, na captura acima), o que é um bom modelo mental para não engenheiros que estão construindo enriquecimento de CRM ou pesquisa pré-reunião.

Preços

A página de preços ao vivo agora é exclusiva do Enterprise, com zero valores em dólares. Os níveis self-service sobrevivem na listagem do G2, cujo rodapé data o envio dos preços em outubro de 2024, então trate esses números como os últimos publicados, e não como confirmados.

Prós

• A economia por execução melhora conforme você sobe de nível, o que é incomum, e bem-vindo.
• Traga sua própria chave de modelo sem markup, então o gasto com LLM fica fora do pool de créditos.

Contras

• O sistema multiagente, que é a verdadeira razão para comprar, só é desbloqueado no Business a 599 $/mês. O Team a 199 $ não inclui isso.
• A governança é exclusiva do Enterprise aqui. SSO, RBAC e logs de auditoria não aparecem em nenhum nível self-service, e os avaliadores realmente esbarram nesse muro: um avaliador do G2 escreveu que "gostaria de mais controles de governança e controles de configuração de administração para a equipe de administração."

Minha opinião

Compre para uma equipe de operações de GTM que constrói agentes de enriquecimento e prospecção, e calcule o preço no plano Business desde o primeiro dia, porque é lá que o produto que você viu na demo de fato vive. Pule para trabalho de suporte: nenhuma superfície nativa de helpdesk, nenhum limiar de confiança, então você acaba no mesmo ciclo de rascunho-revisão em que o Cassidy também te deixa. O G2 dá 4,3 de 5 a partir de 20 avaliações. Meu artigo sobre preços do Relevance AI traz o quadro de custos mais completo.

4. Lindy

Melhor para: uma pessoa que quer sua própria caixa de entrada e agenda gerenciadas.

O que ele faz

O Lindy se apresenta na primeira pessoa: "hey, I'm Lindy. I take admin work off your plate." Ele cuida da sua caixa de entrada e reuniões, sua agenda e os follow-ups, e se vende como "90% of the value of a human assistant, 1% of the price". A galeria de templates acima é o caminho mais rápido para entender o produto, e abaixo dela existe um construtor de fluxos para qualquer coisa que os templates não cubram.

Preços

Um teste de 7 dias com acesso completo ao Plus, e nenhum nível gratuito para sempre. A página de preços também lista um "Human assistant" a 8.000 $/mês como uma âncora de brincadeira, o que revela algo sobre quem é o público.

Prós

• Ele rascunha e nunca envia automaticamente. Textualmente do FAQ de preços: "Lindy drafts emails and messages for you to review. You're always in control of what gets sent." Para um e-mail pessoal, esse é o padrão correto.
• A facilidade de uso é o destaque nas avaliações: marcada 125 vezes em 171 avaliações do G2, com 4,9 de 5.

Contras

• O custo por tarefa simplesmente não é divulgado. Nenhuma cota de créditos e nenhum preço por crédito, nem tarifa de excedente também, apenas rótulos relativos como "3x" e "7x".
• O custo também é a queixa mais alta ali. "Expensive" é marcada 42 vezes e "High Subscription Cost" 35 vezes no G2, bem à frente da curva de aprendizado ou de problemas de precisão.

Minha opinião

O Lindy é a melhor ferramenta aqui para um fundador ou operador solo que quer que seu trabalho administrativo desapareça, e eu rodaria feliz na minha própria caixa de entrada. Para uma fila de suporte compartilhada, tem a forma errada: os limites de caixa de entrada são por plano, o padrão só-rascunho é um recurso e não uma limitação, e além disso não há limiar para mudar isso. Se você está comparando com assistentes semelhantes, alternativas ao Lindy cobre os vizinhos mais próximos.

5. Stack AI

Melhor para: empresas onde a equipe de segurança tem a palavra final.

O que ele faz

O Stack AI é o equivalente estrutural mais próximo do Cassidy nesta lista: uma tela sem código para agentes intensivos em documentos, posicionada como "Where IT teams bring secure AI to work". A diferença está em qual extremidade cada um otimiza. O Cassidy lidera pela facilidade de construção; o Stack AI lidera por onde a coisa roda e quem aprovou.

O controle de versão é o detalhe que me convenceu de que é uma ferramenta séria. Os agentes recebem pull requests com diffs de prompt, então uma mudança de prompt vira revisável como código, em vez de alguém editar a produção silenciosamente às 16h.

Preços

Essa é a tabela inteira, sim. Não existe nenhum nível pago self-service, e nenhuma tarifa por execução é publicada em lugar nenhum.

Prós

• As opções de implantação são detalhadas e reais: on-premise, VPC, ou o SaaS multi-tenant, com SOC 2, HIPAA, GDPR e ISO 27001, um centro de confiança, e um BAA disponível. Note que o BAA é um item de linha do Enterprise, não um padrão básico.
• Pull requests com diffs de prompt, mais uma visão analítica que mostra as contagens de execução e erro por projeto.

Contras

• O Free é 1 assento, 2 projetos e 500 execuções, então uma segunda pessoa, ou qualquer tráfego de produção, força uma ligação de vendas. As tags de contras do G2 são lideradas pelas limitações de uso.
• A depuração fica opaca conforme os fluxos de trabalho crescem, e os avaliadores dizem isso diretamente:

"StackAI makes it genuinely easy to go from 'idea' to a working AI workflow in hours, not weeks... As workflows get more complex, debugging can feel a bit opaque and the UI can get busy... Pricing can be a stretch for very small teams."

Verified User in E-Learning, G2

Minha opinião

Se você deixou o Cassidy porque sua revisão de segurança travou na residência de dados, o Stack AI é a troca que resolve isso sem abrir mão da tela. Se você o deixou porque não conseguia obter um preço, isso não resolve nada, piora. Pule para trabalho puro de tickets, já que a saída continua sendo a mesma forma de rascunho e não há limiar.

6. Microsoft Copilot Studio

Melhor para: equipes que já pagam pelo Microsoft 365.

O que ele faz

A Microsoft o descreve como "A graphical, low-code tool for building agents and agent flows", e é o sucessor do Power Virtual Agents. Sua verdadeira vantagem é de natureza gravitacional: seus dados já vivem no SharePoint, seu pessoal já vive no Teams, e a administração passa pelo centro de administração do Power Platform que sua equipe de TI já conhece. Se o que você quer é IA dentro do Microsoft Teams, esse é o caminho padrão.

Preços

A cobrança acontece em Copilot Credits, agrupados em todo o tenant em vez de por assento.

A tabela de tarifas por recurso é publicada: uma resposta clássica custa 1 crédito, uma resposta generativa 2, uma ação de agente 5, o embasamento no grafo do tenant 10, e as ferramentas de IA premium 100 a cada 10 respostas. A voz então custa de 10 a 75 créditos por minuto, dependendo do nível.

Prós

• Agentes internos são "No charge" para quem já tem um assento Copilot do M365, e para uma grande empresa Microsoft isso é uma economia real substancial.
• A capacidade é agrupada e realocável entre os ambientes, e um ambiente pague-conforme-o-uso fica isento do excedente do tenant.

Contras

• Ao atingir 125% da capacidade pré-paga, a Microsoft desativa seus agentes personalizados. Os usuários então veem "This agent is currently unavailable. It has reached its usage limit."
• Modelos de raciocínio são medidos duas vezes: a tarifa do recurso, mais 10 créditos a cada 1.000 tokens para as ferramentas de IA premium. A Microsoft disponibiliza um estimador de uso de agentes precisamente porque ninguém quer fazer essa conta de cabeça.

Minha opinião

Se você é uma empresa Microsoft construindo o helpdesk interno ou agentes de RH, essa é a opção confiável mais barata da lista, e nem chega perto. O G2 dá 4,4 de 5 a partir de 156 avaliações. Pule para suporte externo voltado ao cliente, onde o empilhamento de créditos fica imprevisível exatamente quando seu volume dispara, e onde você ainda não tem nenhum limiar de confiança. Veja também minha opinião sobre ferramentas de gerenciamento de serviços de TI.

7. Zapier

Melhor para: alcançar alguma ferramenta para a qual ninguém mais tem um conector.

O que ele faz

O Zapier agora vende agentes além das automações: "Create your own superhuman teammates in minutes... have them do work across 9,000+ apps". Essa quantidade de apps é toda a proposta, e é um fosso competitivo real. Seja qual for a ferramenta SaaS obscura de que sua equipe de operações depende, o Zapier provavelmente já conversa com ela.

Preços

Existem dois medidores separados aqui, e é isso que as pessoas perdem de vista. A plataforma cobra em tarefas, onde uma tarefa significa uma etapa de ação concluída com sucesso. Os agentes cobram em atividades, em seus próprios planos adicionais.

Prós

• As etapas utilitárias são gratuitas. Formatter, Paths, Filters, Delay, Looping, Sub-Zaps, Digests, Tables e Forms custam todos 0 tarefas, e os gatilhos nunca são cobrados.
• Uma etapa de IA com modelo padrão é 1 tarefa, e trazer seu próprio modelo também é 1 tarefa por etapa, com o gasto do modelo indo para o seu próprio provedor.

Contras

• O trabalho agêntico custa 5x mais. Modelos premium cobram 5 tarefas por etapa de IA e 5 tarefas por chamada de ferramenta, cada chamada cobrada separadamente, enquanto o agente escolhe suas ferramentas em tempo de execução. Modelos padrão não conseguem chamar ferramentas de forma alguma.
• Fluxos de trabalho multietapas se multiplicam rápido, e as pessoas realmente notam:

"Just got my Zapier invoice. $847 for the month. For automations that run maybe 15,000 tasks. [...] My lead capture workflow has 8 steps. One new lead = 8 tasks. [...] I caught myself removing steps from workflows just to save on task counts. That's insane."

u/KaleidoscopeDeep3453, r/aiagents

A outra queixa recorrente são as falhas silenciosas:

"My least favorite part of Zapier is the auto protection shut off for those error tasks. [...] Some of them were shut down by Zapier for weeks before I even noticed it."

u/limuzhi, r/zapier

Minha opinião

Use o Zapier como o tecido conjuntivo, não como o cérebro. Para tirar dados de um sistema estranho e colocá-los em um bom, é a melhor ferramenta aqui. Como camada de raciocínio, é uma escolha ruim, porque a cobrança por etapa penaliza exatamente o trabalho agêntico multietapas que os usuários do Cassidy estão tentando fazer. Vale a pena ler junto com Make vs Zapier se você está escolhendo entre as duas telas.

8. n8n

Melhor para: equipes técnicas que querem seu motor de fluxo de trabalho na própria infraestrutura.

O que ele faz

O n8n se autodenomina "The world's most popular workflow automation platform for technical teams", com o slogan "Code when you need it, UI when you don't". É open source e tem cerca de 198.000 estrelas no GitHub, e é a ferramenta que a turma do Reddit e do LinkedIn continua citando assim que ultrapassam um construtor hospedado, incluindo a turma que Brett Bouchard mencionou antes.

O modelo de cobrança é a razão pela qual ele pertence a esta lista. Uma execução de fluxo de trabalho significa uma execução completa, do início ao fim, independentemente do número de etapas. Um fluxo de agente de IA com 50 nós custa exatamente o mesmo que um fluxo com 3 nós. Depois de ler a aritmética por etapa do Zapier, isso soa diferente.

Preços

Usuários e etapas de fluxo de trabalho permanecem ilimitados em todos os planos. Os preços mostrados são a tarifa anual, cerca de 17% abaixo da mensal.

Prós

• Excedentes nunca param seus fluxos de trabalho. Nas palavras do próprio n8n: "If you exceed your quota, rest assured your workflows will continue running without interruption." O excedente é cobrado a aproximadamente 0,013 € por execução no Business, e faturado depois. Depois da parada total do Cassidy e do corte de 125% da Microsoft, essa é uma diferença significativa de temperamento.
• Uma única chave de licença cobre instâncias autogerenciadas ilimitadas, e o uso é contabilizado contra uma única cota.

Contras

• O Business de 800 $/mês tem apenas suporte por fórum. Textualmente: "The Business Plan is a self-serve option and dedicated support is supported only in our Enterprise plan."
• Os créditos do AI Assistant não podem ser recarregados e não são acumulados, sendo a única solução um upgrade de plano. O Business e o Enterprise autogerenciados também exigem um ping diário ao servidor de licença que reporta suas contagens de execução, o que surpreende quem escolheu o autogerenciamento por motivos de privacidade.

Minha opinião

O n8n é o substituto generalista mais forte para a metade de fluxo de trabalho do Cassidy, e para fluxos complexos o modelo por execução é a unidade de cobrança mais justa de todo este panorama. Você precisa, porém, de alguém técnico. Essa é uma ferramenta para construir você mesmo, e para uma fila de suporte você teria que construir você mesmo a lógica do limiar de confiança, as regras de escalonamento, e também o arcabouço de simulação. Veja AgentKit vs n8n e Make vs n8n para ver como ele se compara aos vizinhos mais próximos.

9. Gumloop

Melhor para: equipes de operações que querem uma parada dura no gasto do agente antes que ele aconteça.

O que ele faz

A frase do Gumloop é "AI agents built by your team", construída sobre a crença de que "understanding a task should be the only prerequisite to automating it". É uma tela de nós arrastar e soltar, e os agentes rodam a partir do Slack, Teams ou Gmail. Funcionalmente, fica muito próximo do Cassidy, o que torna a forma como ele lida com o custo a coisa mais interessante nele.

Preços

O plano gratuito desapareceu a partir deste mês. A entrada agora é um teste de 14 dias, e depois dois planos.

O controle deslizante de créditos avança por 20k, 105k, 140k, 250k, 330k, 625k, 1M e 1,5M, mas para qualquer patamar acima do ponto de entrada de 37 $ nenhum valor em dólares é publicado. Há um número real por crédito, e, como o do Cassidy, ele se esconde dentro de um screenshot de documentação: a tela de assinatura na documentação de créditos mostra um botão de excedente de créditos com a tarifa 0,005 $/crédito logo ao lado.

Isso importa ainda mais quando você vê o que um único chat custa de fato.

Um turno de chat naquele painel cobra 376 créditos, divididos em 342 para chat e raciocínio mais 34 para as chamadas de ferramentas. Na tarifa de excedente publicada, isso dá cerca de 1,88 $ para uma única troca, o que serve como uma útil checagem de realidade contra qualquer ferramenta que te dá uma cota mensal de créditos e depois te deixa adivinhando até onde ela vai.

Prós

• Traga sua própria chave de modelo e "your AI model calls consume 50% fewer credits", no Pro e acima. Esse é um desconto real e quantificado, não uma promessa vaga.
• Guardrails de gasto adequados: os administradores definem um limiar de créditos por chat, e atingi-lo pausa o agente e gera uma solicitação de ação em vez de consumir silenciosamente o saldo. De todas as ferramentas aqui, esse é o tratamento mais honesto do custo de agente fora de controle.

Contras

• O custo é imprevisível por design, e a documentação admite isso: "The same agent might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task."
• Créditos não são acumulados exceto no Enterprise, e o painel de Insights que mostra gastos por agente, modelo e fluxo de trabalho também é exclusivo do Enterprise. Então os clientes Pro perdem seus créditos não usados e obtêm a visibilidade mais fraca sobre o porquê.

Minha opinião

Prefira o Gumloop ao Cassidy se o que especificamente te queimou foi um agente consumindo silenciosamente o saldo, porque o limiar por chat é exatamente o guardrail que o Cassidy não tem. Não o adote esperando clareza de preços, já que é o mesmo modelo de créditos, só que com freios melhores. Ainda não há voz de usuário citável sobre ele, e isso vale a pena saber: nenhuma thread no Reddit, nenhuma avaliação no G2, e nada no Trustpilot até este mês.

O que realmente decide isso

Depois de passar por todas as nove, a escolha se resume a um único eixo que ninguém coloca em uma página comparativa.

O Make também fica naquele canto inferior esquerdo, e merece uma menção mesmo que eu não conseguisse justificar dar a ele um lugar completo: 12 $/mês é o ponto de entrada real mais barato nessa categoria, agentes de IA estão disponíveis em todos os níveis incluindo o gratuito, e uma ação de módulo é um crédito. Ficou de fora da lista pelos mesmos motivos que o Zapier, cobrança por ação e nenhuma superfície específica de suporte, mas quando o orçamento é a restrição limitante, vale a pena dar uma olhada.

Ferramentas à esquerda constroem qualquer coisa, o que significa que você é dono da montagem e dos casos extremos, e também da manutenção. Ferramentas à direita fazem um trabalho e entregam funcionando, o que significa menos flexibilidade para você e muito menos para construir. O Cassidy fica à esquerda do centro. A maioria das pessoas que o deixa não está procurando uma tela melhor, está tentando se mover para a direita.

Uma líder de engenharia em uma empresa de hardware cripto com uma base de conhecimento de 300 artigos no Confluence descreveu esse movimento da forma mais direta possível:

"We could try to write our own LLM application but we didn't want to invest our time into that. We wanted something that we would not have to maintain."

A segunda decisão, quando suporte é seu caso de uso, é o limiar de confiança. Parece um ajuste pequeno. O que ele determina é se sua IA produz tickets encerrados ou uma segunda caixa de entrada cheia de rascunhos, e apenas uma ferramenta neste panorama tem um.

Experimente o eesel AI

Se você chegou ao Cassidy esperando que ele tirasse a fila de tickets das mãos da sua equipe, esse é justamente o único trabalho que ele estruturalmente não consegue fazer, e é o trabalho para o qual o eesel AI foi construído. Ele se conecta ao seu helpdesk em minutos, aprende com os tickets que você já respondeu, e então lida com aqueles de que tem certeza e deixa o resto para um humano. 0,40 $ por ticket, sem taxas de assento, mais um teste gratuito de 50 $ sem cartão.

A parte que eu realmente incentivaria você a usar primeiro é a simulação. Rode-a contra seus próprios tickets históricos, veja a cobertura por tema, e decida a partir de dados em vez de uma demo se a coisa está pronta para a sua fila. Você pode começar na página de preços, ou agendar uma demo se preferir que alguém acompanhe você.