[pt] Aplicações em Internet das Coisas (IoT) baseadas em agentes têm surgido como aplicações que podem envolver sensores, dispositivos sem fio, máquinas e softwares que podem compartilhar dados e que podem ser acessados remotamente. Essas aplicações vêm sendo propostas em vários domínios de aplicação, incluindo cuidados em saúde, cidades inteligentes e agricultura. Uma terminologia comumente utilizada para representar agentes embarcados inteligentes é embodied agents, a qual é proposta esse trabalho para projetar agentes para o domínio de IoT. Embodied agents significa agentes que possuem corpo, o qual pode ser definido pelos tipos de sensores e atuadores, e controlador, normalmente representada por uma rede neural artificial. Apesar da capacidade de reconfiguração ser essencial para embodied agents inteligentes, existem poucas tecnologias para suportar sistemas reconfigurfuaveis. Além disso, é necessário novas abordagens para lidar com as variabilidades dos agentes e do ambiente, e novos procedimentos para investigar a relação o entre o corpo e o controlador de um embodied agent, assim como as interações entre as mudanças do agente e do ambiente. Além da variabilidade do corpo e do controlador desses agentes, a exemplo do número e tipos de sensores, assim como o número de camadas e tipos de função de ativação para a rede neural, também é preciso lidar com a variabilidade do ambiente em que esses agentes estão situados. A fifim de entender melhor e esclarecer os conceitos de embodied agents, este trabalho apresenta um modelo de referência para embodied agents autoconfifiguráveis de IoT. A partir desse modelo de referência, três abordagens foram criadas para projetar e testar agentes embarcados reconfifiguráeis: i) um software framework para o desenvolvimento de embodied agents no domínio de internet das coisas; ii) uma arquitetura para configurar o corpo e controlador dos agentes de acordo com as variantes do ambiente; e iii) uma ferramenta para testar embodied agents. As abordagens foram avaliadas através de estudos de caso e experimentos em diferentes domínios de aplicação. / [en] Agent-based Internet of Things (IoT) applications have recently emerged as applications that can involve sensors, wireless devices, machines and software that can exchange data and be accessed remotely. Such applications have been proposed in several domains including health care, smart cities and agriculture. Embodied Agents is a term used to denote intelligent embedded agents, which we use to design agents to the IoT domain. Each agent is provided with a body that has sensors to collect data from the environment and actuators to interact with the environment, and a controller that is usually represented by an artificial neural network. Because reconfigurable behavior is key for autonomous embodied agents, there is a spectrum of approaches to support system reconfigurations. However, there is a need for approaches to handle agents and environment variability, and for a broad spectrum of procedures to investigate the relationship between the body and the controller of an embodied agent, as the interaction between the agent and the environment changes. In addition to the body and controller variability of these agents, such as those variations related to the number and types of sensors as well as the number of layers and types of activation function for the neural network, it is also necessary to deal with the variability of the environment in which these agents are situated. A discussion of the embodied agents should have some formal basis in order to clarify these concepts. Notwithstanding, this thesis presents a reference model for selfcon figurable IoT embodied agents. Based on this reference model, we have created three approaches to design and test self-configurable IoT embodied agents: i) a software framework for the development of embodied agents to the Internet of Things (IoT) applications; ii) an architecture to configure the body and controller of the agents based on environment variants; and iii) a tool for testing embodied agents. To evaluate these approaches, we have conducted diffierent case studies and experiments in difierent application domains.