[pt] Uma questão importante em sistemas baseados em agentes é como executar uma ação planejada de uma maneira aleatória. Saber responder esta questão é fundamental para manter o interesse do usuário em um determinado produto, não apenas porque torna a experiência menos repetitiva, mas também porque a torna mais realista. Este tipo de execução de ações pode ser aplicado principalmente em simuladores, jogos sérios ou de entretenimento que se baseiam em modelos de agentes. Algumas vezes, a aleatoriedade pode ser obtida pela simples geração de números aleatórios. Porém, quando estamos criando um produto mais complexo, é recomendável usar algum conhecimento estatístico ou estocástico para não arruinar a experiência de consumo deste produto. Neste trabalho, nós damos suporte à criação de animações e histórias dinâmicas e interativas usando um modelo arbitrário baseado em agentes. Para isto, inspirado em métodos estocásticos, nós propomos um novo framework, chamado D-Engine, que é capaz de criar um conjunto de timestamps aleatórios, mas com um comportamento esperado bem conhecido, que descrevem a execução de ações em regime de tempo discreto e a uma determinada taxa. Ao mesmo tempo em que estes timestamps nos permitem animar uma história, uma ação ou uma cena, os resultados gerados com o nosso framework podem ser usados para auxiliar outras aplicações, tais como previsões de resultado, planejamento não determinístico, mídia interativa e criação de estórias. Nesta dissertação também mostramos como criar dois aplicativos diferentes usando o framework proposto: um cenário de duelo em um jogo e um site de leilões interativo. / [en] An important question in agent-based systems is how to execute some planned action in a random way. The answer for this question is fundamental to keep the user s interest in some product, not just because it makes the experience less repetitive but also because it makes the product more realistic. This kind of action execution can be mainly applied on simulators, serious and entertainment games based on agent models. Sometimes the randomness can be reached by just generating random numbers. However, when creating a more complex product, it is recommended to use some statistical or stochastic knowledge to not ruin the product s consumption experience. In this work we try to give support to the creation of dynamic and interactive animation and story using an arbitrary model based on agents. Inspired on stochastic methods, we propose a new framework called D-Engine, which is able to create a random, but with a well-known expected behavior, set of timestamps describing the execution of an action in a discrete way following some specific rate. While these timestamps allow us to animate a story, an action or a scene, the mathematical results generated with our framework can be used to aid other applications such as result forecasting, nondeterministic planning, interactive media and storytelling. In this work we also present how to implement two different applications using our framework: a duel scenario and an interactive online auction website.