Los 10+ principales frameworks y herramientas de orquestación agéntica

Comparamos cuatro frameworks agénticos principales utilizando un flujo de trabajo idéntico de planificación de viajes con cinco agentes y configuraciones consistentes de LLM. Cada framework se ejecutó 100 veces y medimos la latencia del pipeline, el uso de tokens, las transiciones entre agentes y la brecha de ejecución entre agente y herramienta para aislar la verdadera sobrecarga de orquestación.

Benchmark de orquestación agéntica

Todos los frameworks completaron con éxito la tarea en 100 ejecuciones cada uno. Sin embargo, LangGraph terminó 2.2x más rápido que CrewAI, mientras que LangChain y AutoGen mostraron diferencias de 8-9x en la eficiencia de tokens. Esto refleja decisiones arquitectónicas fundamentales en cómo cada framework orquesta los flujos de trabajo multiagente desde la capa de orquestación, cómo los frameworks enrutan mensajes, gestionan el estado y coordinan los traspasos de agentes.

Para entender el porqué, medimos cada fase del ciclo de vida del agente.

Rendimiento por agentes

Agente analizador: El agente realiza una extracción de texto simple con complejidad mínima. Todos los frameworks muestran una latencia similar.

Agente buscador de vuelos: Podemos ver diferencias significativas en la latencia y el uso de tokens. Este agente utiliza la herramienta de API de vuelos y observamos una notable “brecha agente-herramienta”, el tiempo entre que el agente comienza y cuando realmente llama a la herramienta. Examinaremos esta brecha en detalle más adelante en nuestro análisis, donde veremos que 5 segundos de la latencia de 9 segundos de CrewAI provienen de esta brecha.

Agente reportero del clima: Vemos que el mismo patrón de clasificación continúa tanto para la latencia como para el uso de tokens, tal como se observó en el agente buscador de vuelos.

LangChain genera significativamente más tokens y mayor latencia en comparación con otros frameworks, excepto CrewAI, cuya sobrecarga proviene principalmente de la brecha agente-herramienta. Esto se debe al enfoque de gestión de memoria de LangChain, que mantiene los pasos intermedios y el historial completo de la conversación, creando sobrecarga en los flujos de trabajo multiagente.

LangGraph emerge como el framework más rápido con la menor cantidad de tokens. Su arquitectura basada en grafos pasa deltas de estado necesarios entre nodos en lugar de historiales completos de conversación, lo que resulta en un uso mínimo de tokens
y una latencia reducida.

Agente de actividades: La mayoría de los frameworks demuestran un rendimiento relativamente cercano. Sin llamadas a herramientas, todos los frameworks convergen en rangos similares (6-8 s de latencia, 650-744 para tokens), lo que sugiere que la
variación es principalmente el tiempo de generación del LLM con una sobrecarga de orquestación mínima. Sin embargo, la brecha de rendimiento real aparece en el agente planificador de viajes.

Agente planificador de viajes: El agente recibe y sintetiza las salidas de los cuatro agentes anteriores (analizador, buscador de vuelos, reportero del clima y recomendador de actividades) en cada framework. Sin embargo, la forma en que cada framework
maneja esta agregación de contexto revela diferencias arquitectónicas fundamentales.

CrewAI pasa la salida completa y sin modificaciones de cada tarea anterior directamente al contexto del planificador a través de su sistema de parámetros de contexto. El LLM recibe todos los tokens de las salidas de los agentes anteriores más la propia
descripción de la tarea. Este enfoque no es una limitación, sino una filosofía de diseño central: CrewAI prioriza una síntesis integral y consciente del contexto donde los agentes tienen visibilidad completa del trabajo anterior. El
resultado es un itinerario detallado de 5.339 tokens que integra minuciosamente toda la información disponible.

LangChain, AutoGen y LangGraph manejan el contexto de manera diferente. Si bien los tres frameworks pasan las salidas de los agentes anteriores al planificador, implementan varias estrategias de optimización que reducen la carga acumulativa de contexto. La gestión de memoria de LangChain puede comprimir o resumir las salidas intermedias y es posible que el framework no conserve toda la verbosidad de la respuesta de cada agente al encadenarlas. Esto da como resultado una salida de 3.187 tokens más concisa que la de CrewAI, pero aún considerable.

AutoGen muestra un comportamiento similar con 3.316 tokens, lo que sugiere enfoques comparables de manejo de contexto entre estos dos frameworks. La gestión de estado basada en grafos de LangGraph pasa solo los deltas de estado necesarios
entre nodos, lo que resulta en la salida más eficiente de 2.589 tokens a través de sus transiciones de estado optimizadas.

Brecha agente-herramienta

La brecha agente-herramienta es el tiempo entre que un agente recibe su tarea y cuando realmente invoca la herramienta.

La brecha de 5 segundos de CrewAI en el buscador de vuelos representa tiempo real de deliberación, mientras que otros frameworks muestran llamadas a herramientas casi instantáneas.

La arquitectura de CrewAI encarna una filosofía de agente autónomo. Cuando el agente buscador de vuelos recibe su tarea, no ejecuta inmediatamente la herramienta get_flights. En su lugar, sigue un proceso de razonamiento:

1. Comprender la tarea: El agente analiza qué información necesita para lograr el objetivo
2. Evaluar opciones: Considera las herramientas disponibles y determina cuál es la más apropiada
3. Planificar el enfoque: El agente decide los parámetros y la estrategia de ejecución
4. Pasar a la acción: Finalmente, invoca la herramienta con los parámetros determinados. Esta brecha de 5 segundos es CrewAI literalmente “pensando” antes de actuar, una elección de diseño que prioriza la calidad de las decisiones y el razonamiento autónomo sobre la velocidad bruta. No se le dice al agente “usa esta herramienta específica”; este determina de forma independiente el mejor curso de acción.

CrewAI no ofrece una opción para desactivar la deliberación y cambiar a la llamada directa a herramientas.

En cambio, los frameworks LangGraph, LangChain y Autogen utilizan enfoques de ejecución directa de herramientas, logrando brechas de ejecución inferiores al milisegundo.

LangChain y LangGraph admiten agentes de estilo ReAct, que muestran el razonamiento en el patrón “pensamiento → acción → observación”. Sin embargo, el componente “Thought” en ReAct es puramente indicaciones basadas en texto. Por ejemplo, el LLM podría generar “Thought: I should…”. Esto introduce una generación adicional de tokens, pero no crea un ciclo de deliberación separado como la brecha de 5 segundos de CrewAI. Estos pasos de “pensamiento” se generan dentro de la misma llamada al LLM, como parte de un único proceso de generación.

Sobrecarga de orquestación entre agentes

Medimos la latencia entre agentes calculando el tiempo promedio entre la finalización de un agente y el inicio del siguiente en 100 ejecuciones, pero las diferencias fueron mínimas a nivel de milisegundos. Esto revela que la arquitectura del framework es lo que más importa para los patrones de ejecución de herramientas y la gestión del contexto, no los traspasos de agentes. Las diferencias de rendimiento entre frameworks provienen de la deliberación de herramientas y la síntesis de contexto, no del tiempo dedicado a cambiar entre agentes.

¿Qué es la orquestación agéntica?

La orquestación agéntica coordina agentes de IA autónomos dentro de un sistema unificado para completar tareas complejas y tareas estructuradas en múltiples sistemas y dominios.

La multi-orquestación permite que múltiples agentes colaboren como un equipo virtual donde cada agente desempeña un rol específico: algunos recopilan datos, otros los analizan y algunos ejecutan decisiones. La capa de orquestación garantiza que estos agentes se comuniquen, planifiquen tareas y trabajen juntos.

A diferencia de los scripts de automatización estáticos, la orquestación agéntica aprovecha la IA generativa y los IA models para adaptarse al contexto, minimizar la necesidad de intervención humana y permitir una ejecución fluida en diversos sistemas.

Orquestación agéntica vs orquestación de LLM

Los términos a veces se usan indistintamente porque ambos implican coordinar sistemas de IA, pero difieren en su enfoque:

• Orquestación de LLM está centrada en el model, optimizando las interacciones y los flujos de trabajo entre múltiples language models.
• Orquestación agéntica coordina agentes autónomos para resolver tareas de varios pasos en distintos sistemas, con una guía humana mínima.

Principios fundamentales

1. Autonomía: Los agentes pueden actuar de forma independiente dentro de sus roles definidos, respaldados por la llamada a funciones a sistemas externos.
2. Colaboración: Múltiples agentes de IA se comunican para resolver problemas complejos, distribuir múltiples tareas y lograr una automatización de extremo a extremo.
3. Alineación: Los sistemas mantienen objetivos consistentes y aseguran el cumplimiento de los requisitos organizativos y normativos en industrias altamente reguladas.
4. Observabilidad: Los registros, las herramientas de monitoreo y las evaluaciones permiten el monitoreo continuo y la optimización continua.
5. Supervisión humana: Los enfoques de humano en el bucle combinan la automatización con la intervención humana en contextos de alto riesgo o ambiguos.

Patrones de orquestación

La orquestación agéntica puede clasificarse en varios patrones según cómo se coordinan los agentes dentro de un sistema. Estos patrones determinan el flujo de tareas, la comunicación entre agentes y la arquitectura general del sistema.

Orquestación centralizada

En este patrón, un único agente gestor o enrutador es responsable de asignar tareas, controlar el flujo de trabajo y garantizar que se cumplan los objetivos. El gestor actúa como un concentrador central, dirigiendo las tareas a agentes especializados según reglas predefinidas o un plan dinámico.

Los patrones específicos dentro de esta categoría incluyen:

• Orquestación secuencial: Un pipeline lineal donde un gestor dirige las tareas a través de una secuencia fija, paso a paso, de agentes. Es ideal para procesos con dependencias claras, como los pipelines de procesamiento de datos.

• Orquestación jerárquica: Una estructura escalable y por niveles donde se utiliza una relación de gestor-subordinado para manejar tareas complejas en múltiples departamentos o equipos.

Orquestación descentralizada

Este patrón elimina el único punto de control, permitiendo que múltiples agentes interactúen directamente y completen una tarea compleja. Este enfoque mejora la resiliencia y ofrece una mayor flexibilidad para la resolución colaborativa de problemas.

Los patrones específicos dentro de esta categoría incluyen:

• Orquestación de chat grupal: Los agentes colaboran a través de un hilo de conversación compartido, aprovechando las contribuciones de los demás para llegar a una decisión o resolver un problema. Un gestor de chat puede facilitar la discusión, pero los agentes se comunican directamente para lograr un consenso.

• Orquestación de traspaso: Los agentes delegan tareas dinámicamente entre sí sin necesidad de un gestor central. Cada agente puede evaluar la tarea y decidir si la gestiona o la transfiere a otro agente con una experiencia más adecuada, de forma similar a un sistema de referencias.

Orquestación federada

Este patrón es útil para entornos altamente regulados o distribuidos. Permite la colaboración entre diferentes silos organizativos o sistemas, manteniendo la gobernanza y la seguridad de los datos. A menudo combina elementos de los enfoques centralizado y descentralizado para gestionar una red más amplia de agentes y sistemas.

Herramientas y frameworks

Varios frameworks de agentes de IA proporcionan la infraestructura para flujos de trabajo agénticos y orquestación multiagente. Algunos de ellos incluyen:

A continuación se presenta una lista completa de estas herramientas en orden alfabético:

• LangGraph de LangChain: Proporciona un diseño modular y flujos de trabajo basados en grafos para flujos de trabajo complejos y tareas estructuradas.
• MetaGPT de FoundationAgents: Codifica la colaboración basada en roles (por ejemplo, ingeniero de software, control de calidad) para coordinar múltiples agentes en el desarrollo de software.
• AutoGen de Microsoft: Se centra en la colaboración conversacional entre agentes digitales, a menudo configurados como bucles planificador–ejecutor–crítico.
• CrewAI: Organiza agentes especializados en “equipos” con objetivos específicos de rol, útil para procesos empresariales y operaciones rutinarias.
• Agents SDK de OpenAI: Permite una orquestación ligera y traspasos de agentes con llamada a funciones a herramientas externas.
• CAMEL-IA: Proporciona sociedades modulares de agentes de IA autónomos con coordinadores para simulaciones a gran escala y procesos complejos.
• Agent Development Kit de Google: Admite la orquestación multiagente con capacidades integradas de evaluación, depuración y despliegue.
• Langroid: Implementa un estilo de model de actores para la orquestación multiagente, haciendo hincapié en la modularidad y la delegación.
• BeeAI: Hace hincapié en la interoperabilidad a través del Model Context Protocol y la integración de agentes de terceros para una integración fluida.
• Azure IA Foundation Agent Service: Permite el funcionamiento de agentes en desarrollo, despliegue y producción al abstraer la complejidad de la infraestructura.

Protocolos de comunicación de agentes

Los frameworks de orquestación agéntica de código abierto como LangGraph, CrewAI y AutoGen implementan cada uno sus propias convenciones para la comunicación entre agentes. Esto crea desafíos de interoperabilidad al combinar agentes de diferentes frameworks dentro de la misma capa de orquestación. Dos protocolos emergentes buscan abordar esta brecha.

El Model Context Protocol de Anthropic (MCP) estandariza cómo los agentes se conectan a herramientas y fuentes de datos externas. En lugar de que cada framework implemente su propia capa de integración de herramientas, MCP proporciona una interfaz común que las plataformas de orquestación pueden aprovechar para una comunicación coherente entre agentes y herramientas.

El protocolo Agent-to-Agent (A2A) de Google permite que los agentes construidos con diferentes frameworks descubran las capacidades de los demás e intercambien mensajes. A2A está diseñado para complementar MCP: mientras que MCP gestiona las interacciones entre agente y herramienta, A2A se centra en la colaboración entre agentes. Los agentes anuncian sus capacidades mediante “Agent Cards”, que son documentos de metadatos JSON que describen la identidad, los endpoints y las modalidades admitidas.

Por qué son importantes los protocolos para la orquestación:

• Interoperabilidad: A2A ha recibido el apoyo de más de 150 organizaciones, entre ellas LangChain, Salesforce y SAP, lo que permite que agentes de diferentes proveedores trabajen juntos.
• Descubrimiento: Los agentes pueden encontrar y comprender dinámicamente las capacidades de los demás en tiempo de ejecución mediante mecanismos estandarizados.
• Diseño complementario: Un sistema orquestado podría usar A2A para la comunicación entre agentes, mientras que cada agente utiliza internamente MCP para acceder a sus herramientas.
• Complejidad reducida: Los protocolos estandarizados reducen la necesidad de adaptadores personalizados al mezclar agentes de diferentes ecosistemas.

Los frameworks que adoptan A2A o MCP pueden integrarse más fácilmente con agentes y herramientas externas, lo que reduce la dependencia de un proveedor y simplifica los despliegues multi-framework.

Aplicaciones de orquestación agéntica

La orquestación agéntica es la capacidad crítica que transforma a los agentes individuales en un sistema cohesivo y orientado a objetivos. A continuación se presentan aplicaciones del mundo real donde los sistemas multiagente se coordinan para aportar valor empresarial.

Procesos empresariales

La orquestación agéntica permite la automatización de extremo a extremo en múltiples departamentos y sistemas. Coordina agentes especializados para gestionar flujos de trabajo complejos de varios pasos sin traspasos manuales.

• Recursos humanos: Orquesta un equipo de agentes para gestionar todo el ciclo de vida del empleado, desde la incorporación y las preguntas frecuentes sobre políticas hasta la gestión de la fuerza laboral y la desvinculación.
• Incorporación de clientes:
• Operaciones de clientes: Los sistemas orquestados mejoran la calidad del servicio al gestionar las interacciones con los clientes en todos los canales, con un grupo de agentes que atienden las consultas iniciales, proporcionan información de diferentes bases de datos y traspasan los problemas complejos a un humano en el bucle para su verificación.

Cadena de suministro

La orquestación agéntica mejora la gestión de la cadena de suministro al coordinar múltiples agentes especializados para gestionar y optimizar una red compleja de planificación, aprovisionamiento, logística y gestión de inventarios.

• Mantenimiento predictivo: Una plataforma de orquestación coordina agentes para analizar datos de equipos en tiempo real, predecir posibles fallos y activar automáticamente un agente de mantenimiento para programar una reparación o pedir piezas nuevas.
• Gestión de inventarios: Los agentes se orquestan para rastrear los niveles de existencias, reabastecer automáticamente los suministros cuando se alcanza un umbral y comunicarse con los agentes de logística para gestionar interrupciones en tiempo real, como retrasos en los envíos.
• Incorporación de proveedores: Un sistema coordinado de agentes digitales gestiona todo el proceso, desde la ejecución de comprobaciones de cumplimiento y la generación de contratos hasta la integración de nuevos proveedores en los flujos de trabajo existentes de la empresa.

Sistemas empresariales

La orquestación agéntica proporciona la lógica central para procesos impulsados por IA que requieren una colaboración fluida entre diferentes plataformas empresariales, como ERP, CRM y RPA.

• Compra a pago: Una serie de agentes orquestados gestiona el ciclo completo de adquisiciones, desde que un agente de compras realiza un pedido hasta que un agente de cuentas por pagar procesa la factura para el pago, reduciendo los tiempos de ciclo y aumentando la transparencia.
• Pedido a cobro: Un sistema multiagente acelera todo el recorrido desde la recepción del pedido hasta el pago coordinando agentes que gestionan el procesamiento de pedidos, el cumplimiento y las cuentas por cobrar, mejorando el flujo de caja y la satisfacción del cliente.
• Resolución de disputas: Un flujo de trabajo orquestado automatiza el seguimiento de reclamaciones y contracargos haciendo que un agente recopile información, otro analice la disputa y un tercero comunique la resolución, simplificando el proceso y haciéndolo más rápido.

Descubra cómo se utilizan los agentes de IA en los sistemas empresariales, por ejemplo:

• ERP de IA agéntica
• Agentes de IA de SAP
• Oracle Agentes de IA

Banca y servicios financieros

En este sector, la orquestación se utiliza para flujos de trabajo complejos y sensibles al riesgo que requieren la colaboración de múltiples agentes para garantizar la precisión y el cumplimiento.

• Cumplimiento normativo: Un sistema coordinado de agentes aplica el cumplimiento validando la información del cliente con las listas de vigilancia, marcando discrepancias y manteniendo una pista de auditoría transparente de cada acción para la revisión regulatoria.
• Procesamiento de préstamos e hipotecas: Un flujo de trabajo orquestado permite que un grupo de agentes gestione todo el proceso de aprobación de préstamos, desde la recopilación y verificación de documentos hasta la aplicación de financial models y la autorización final para la revisión de un analista humano.
• Detección y prevención del fraude: Este es un ejemplo clásico de orquestación, donde un agente monitorea las transacciones, otro identifica y marca actividades sospechosas, y un tercero congela la cuenta y genera un informe de incidente para un equipo de seguridad humano.

Descubra cómo se utilizan los agentes de IA y los LLMs agénticos en las finanzas:

• Agentes de IA en contabilidad
• Benchmark de 30 LLMs financieros
• Negociación de acciones basada en IA

Energía y servicios públicos

La orquestación agéntica permite la gestión de sistemas altamente distribuidos y complejos, como las redes eléctricas y la gestión de la fuerza laboral, al permitir que agentes especializados se comuniquen y actúen tiempo real.

• Gestión de la red: Un sistema multiagente con agentes distintos para las estaciones de generación, los centros de distribución, los medidores inteligentes individuales y las soluciones de redes inteligentes trabajan juntos para equilibrar la oferta y la demanda de energía, optimizar la distribución y prevenir cortes.
• Medición a cobro: Un proceso de medición a cobro orquestado puede automatizar todo el ciclo de facturación, coordinando agentes que gestionan la lectura automática de medidores, la generación de facturas y el cobro de pagos para mejorar la precisión y la eficiencia.
• Gestión de la fuerza laboral: Un sistema de orquestación optimiza la programación y el despliegue de los técnicos de campo haciendo que los agentes se coordinen para rastrear la disponibilidad de los técnicos, asignar tareas según la ubicación y las habilidades, y proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre el progreso del trabajo.

Telecomunicaciones

En las telecomunicaciones, la orquestación se utiliza para gestionar y automatizar redes complejas a gran escala y operaciones de cara al cliente.

• Operaciones de red: Un sistema coordinado de agentes supervisa diferentes partes de la red para detectar fallos automáticamente, diagnosticar el problema y activar una serie de acciones para resolverlo, garantizando la fiabilidad de la red y minimizando el tiempo de inactividad.
• Incorporación de clientes: La orquestación acelera el proceso haciendo que los agentes se coordinen para gestionar la activación de la SIM, la configuración del dispositivo y la habilitación del servicio, proporcionando una experiencia de cliente fluida de principio a fin.
• Facturación y gestión de ingresos: Un flujo de trabajo orquestado automatiza ajustes de facturación complejos, pagos y reembolsos haciendo que agentes especializados gestionen cada paso, lo que aumenta la precisión y la satisfacción del cliente.

Beneficios

El 79 % de los ejecutivos han estado adoptando agentes de IA. Sin embargo, el 19 % de las empresas tiene dificultades con la coordinación.⁴ La orquestación agéntica ayuda a gestionar agentes en diferentes aplicaciones. Estos son algunos de los beneficios de la orquestación agéntica:

• Eficiencia operativa: Optimiza las operaciones rutinarias, reduce costes y mejora la escalabilidad.
• Agilidad operativa: Permite responder dinámicamente a los datos en tiempo real y a las interrupciones.
• Colaboración fluida: Garantiza la cooperación entre agentes, humanos y múltiples sistemas.
• Ventajas competitivas: Apoya la innovación al tiempo que permite que los sistemas de IA operen junto al personal humano.
• Mayor satisfacción: Impulsa experiencias de cliente superiores y mejoras medibles en la calidad del servicio.

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Desafíos

• Gobernanza: Requiere una gobernanza de datos sólida para prevenir riesgos derivados de que múltiples agentes interactúen con sistemas diversos.
• Cumplimiento: Los sistemas deben garantizar el cumplimiento en industrias altamente reguladas, especialmente en finanzas y salud.
• Supervisión humana: Un despliegue eficaz requiere umbrales claros para la intervención humana y la escalada.
• Integración fluida con los flujos de trabajo existentes y los sistemas heredados sigue siendo una barrera importante. Estos sistemas antiguos pueden estar construidos sobre arquitecturas obsoletas que no son compatibles con las tecnologías de IA modernas.

Metodología del benchmark

Arquitectura del flujo de trabajo

Nuestro flujo de trabajo secuencial de agentes procesa las solicitudes de viaje en cinco etapas:

1. Agente analizador: Extrae datos estructurados de la entrada en lenguaje natural (“Quiero viajar de Berlín a Roma el 25 de octubre de 2025. Me quedaré 3 días”) para identificar el origen, el destino, las fechas y la duración.
2. Agente buscador de vuelos: Llama a la API de Amadeus para recuperar los vuelos disponibles utilizando los códigos IATA extraídos y las fechas de salida.
3. Agente reportero del clima: Obtiene los pronósticos meteorológicos para el destino durante la duración de la estancia utilizando WeatherAPI.
4. Agente recomendador de actividades: Relaciona las actividades con las condiciones meteorológicas (museos para la lluvia, excursiones al aire libre para el sol).
5. Agente planificador de viajes: Sintetiza todas las salidas anteriores en un itinerario completo día a día con
   vuelos, predicciones meteorológicas y actividades recomendadas.

Variables controladas

Para garantizar una comparación justa, mantuvimos componentes idénticos en todos los frameworks:
Configuración de LLM:

• Model: Claude Haiku 4.5 a través de OpenRouter
• Temperatura: 0.1
• No se impusieron límites máximos de tokens a ningún agente

Funciones de herramientas:

• Implementaciones idénticas en Python de get_flights() y get_weather() en todos los frameworks
• Llamadas externas a la API de Amadeus (vuelos) y WeatherAPI (clima)

Parámetros de la prueba

• Tamaño de la muestra: 100 ejecuciones por framework
• Modo de ejecución: Ejecución secuencial de agentes (sin procesamiento paralelo)
• Agregación de métricas: Valores promedio en todas las ejecuciones

Métricas medidas

1. Latencia del pipeline: Tiempo total de ejecución de extremo a extremo desde la entrada hasta el itinerario final.
2. Transiciones entre agentes: Sobrecarga del framework entre traspasos secuenciales de agentes.
3. Latencia por agente: Tiempo de ejecución individual de cada uno de los cinco agentes.
4. Brecha agente-herramienta: Tiempo transcurrido desde la inicialización del agente hasta la primera invocación de la herramienta.
5. Uso de tokens: Tokens de salida generados.

Implementación de la medición del tiempo: Todas las mediciones de tiempo se capturaron con Python’s time.time() con precisión de milisegundos. Para cada agente, registramos la hora de inicio antes de la ejecución y la hora de finalización después de completarla, calculando la latencia como la
diferencia. Para la ejecución de herramientas, medimos el tiempo inmediatamente antes de llamar a la API e inmediatamente después de recibir la respuesta. Las transiciones entre agentes capturaron la brecha entre el momento en que un agente completa y
cuando el framework inicia el siguiente agente; esta sobrecarga pura del framework excluye el tiempo de ejecución del LLM y de las herramientas.

Conteo de tokens: Utilizamos un enfoque de doble fuente para mayor precisión:

1. Seguimiento integrado del framework (cuando esté disponible):

• LangChain: cb.total_tokens de los callbacks
• LangGraph: Uso de tokens de los puntos de control de estado
• AutoGen: agent.get_total_usage() de los resultados del chat

1. Estimación con Tiktoken (alternativa para Claude a través de OpenRouter)
   Dado que Claude no expone el recuento de tokens a través de OpenRouter en todos los frameworks, utilizamos tiktoken como una aproximación consistente en todas las implementaciones.

Infraestructura de observabilidad: Todas las métricas se validaron mediante herramientas de observabilidad:

• Laminar: Recopilación de trazas en tiempo real, mediciones de latencia y seguimiento de tokens.
• AgentOps: Seguimiento de la ejecución de los agentes y monitoreo del rendimiento.
  Estas plataformas proporcionaron una validación de referencia para nuestra instrumentación manual, garantizando la precisión
  de las mediciones en los diferentes frameworks.

Resultados agregados como promedios en 100 ejecuciones.

Lecturas adicionales sobre orquestación agéntica

Descubra más sobre la IA agéntica consultando:

• Las 7 capas del stack de IA agéntica
• 4 patrones de diseño de IA agéntica y ejemplos del mundo real.

Cita esta investigación

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Enlaces de referencia

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

AI Agent Orchestration Patterns - Azure Architecture Center | Microsoft Learn

3.

AI Orchestration | BA Insight

Upland Software

4.

AI agent survey: PwC

Hazal Şimşek

Analista de Industria

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Hazal es analista de industria en AIMultiple, dedicándose a la minería de procesos y la automatización de TI.

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Revisado técnicamente por

Nazlı Şipi

Investigadora de IA

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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en varias industrias, donde trabajó transformando conjuntos de datos complejos en información procesable.

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