Los 10+ principales frameworks y herramientas 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 la forma en que cada framework orquesta los flujos de trabajo multiagente desde la capa de orquestación, cómo los frameworks enrutan los mensajes, gestionan el estado y coordinan las transferencias de agente.

Para entender por qué, medimos cada fase del ciclo de vida del agente.

Rendimiento por agentes

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

Agente buscador de vuelos: Observamos 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 el momento en que el agente comienza y cuándo 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 meteorológico: Observamos que el mismo patrón de clasificación continúa tanto en latencia como en 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 se destaca como el framework más rápido con la menor cantidad de tokens. Su arquitectura basada en grafos pasa solo los cambios de estado necesarios entre nodos en lugar de los 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 muestran un rendimiento relativamente similar. Sin llamadas a herramientas, todos los frameworks convergen en rangos similares (6-8 s de latencia, 650-744 tokens), lo que sugiere que la
variación se debe principalmente al tiempo de generación del LLM, con una sobrecarga de orquestación mínima. Sin embargo, la brecha real de rendimiento aparece en el agente planificador de viajes.

Agente planificador de viajes: El agente recibe y sintetiza los resultados de los cuatro agentes anteriores (analizador, buscador de vuelos, meteorológico y recomendador de actividades) en cada framework. Sin embargo, la forma en que cada framework
gestiona 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
descripción de la tarea en sí. 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 una visibilidad completa del trabajo previo. El
resultado es un itinerario detallado de 5.339 tokens que integra a fondo toda la información disponible.

LangChain, AutoGen y LangGraph gestionan el contexto de manera diferente. Si bien los tres frameworks pasan las salidas de los agentes anteriores al planificador, implementan diversas estrategias de optimización que reducen la carga de contexto acumulada. 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 gestión de contexto entre ambos frameworks. La gestión de estado basada en grafos de LangGraph pasa solo los cambios de estado
necesarios entre nodos, lo que da como resultado la salida más eficiente de 2.589 tokens a través de sus transiciones de estado optimizadas.

Brecha entre agente y herramienta

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

La brecha de 5 segundos de CrewAI en el buscador de vuelos representa un 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 cambio, sigue un proceso de razonamiento:

1. Comprensión de la tarea: El agente analiza qué información necesita para lograr el objetivo.
2. Evaluación de opciones: Considera las herramientas disponibles y determina cuál es la más adecuada.
3. Planificación del 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 decisión de diseño que prioriza la calidad de la decisión y el razonamiento autónomo sobre la velocidad bruta. Al agente no se le dice «usa esta herramienta específica»; determina de forma independiente el mejor curso de acción.

CrewAI no ofrece una opción para desactivar la deliberación y cambiar a la llamada directa de herramientas. Por el contrario, los frameworks LangGraph, LangChain y AutoGen utilizan enfoques de ejecución directa de herramientas, logrando brechas de ejecución inferiores a un 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 generación de prompts basada en texto. Por ejemplo, el LLM podría generar «Thought: Debería…». Esto introduce cierta 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 agente en 100 ejecuciones, pero las diferencias fueron mínimas, del orden de milisegundos. Esto revela que la arquitectura del framework es lo más importante para los patrones de ejecución de herramientas y la gestión del contexto, no las transferencias entre agentes. Las diferencias de rendimiento entre frameworks provienen de la deliberación sobre herramientas y la síntesis de contexto, no del tiempo invertido en 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 estructuradas en múltiples sistemas y dominios.

La orquestación múltiple permite que varios agentes colaboren como un equipo virtual donde cada agente desempeña un rol específico: algunos recopilan datos, otros los analizan y unos pocos 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 modelos de IA para adaptarse al contexto, minimizar la necesidad de intervención humana y permitir una ejecución fluida en diversos sistemas.

Orquestación agéntica frente a orquestación de LLM

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

• LLM orchestration está centrada en el modelo y optimiza las interacciones y los flujos de trabajo entre múltiples modelos de lenguaje.
• Orquestación agéntica coordina agentes autónomos para resolver tareas de varios pasos en distintos sistemas, con una mínima guía humana.

Principios fundamentales

1. Autonomía: Los agentes pueden actuar de forma independiente dentro de sus roles definidos, con el apoyo de 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 coherentes y garantizan el cumplimiento de los requisitos organizativos y normativos en sectores altamente regulados.
4. Observabilidad: Los registros, las herramientas de monitoreo y las evaluaciones permiten un monitoreo continuo y una optimización continua.
5. Supervisión humana: Los enfoques con intervención humana combinan la automatización con el aporte humano 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 centro neurálgico y dirige 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 y 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 en la que se utiliza una relación de gestor-subordinado para manejar tareas complejas en múltiples departamentos o equipos.

Orquestación descentralizada

Este patrón elimina el punto único de control, lo que permite 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 cada uno para tomar 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 por transferencia: 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 derivación.

Orquestación federada

Este patrón es útil para entornos altamente regulados o distribuidos. Permite la colaboración entre distintos 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 son:

Aquí tienes 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 (p. ej., ingeniero de software, QA) 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 de planificador–ejecutor–crítico.
• CrewAI: Organiza agentes especializados en «equipos» con objetivos específicos por rol, lo que resulta útil para procesos empresariales y operaciones rutinarias.
• Agents SDK de OpenAI: Permite una orquestación ligera y transferencias 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 e implementación.
• Langroid: Implementa un estilo de modelo de actores para la orquestación multiagente, enfatizando la modularidad y la delegación.
• BeeAI: Enfatiza la interoperabilidad a través del protocolo de contexto de modelo y la integración de agentes de terceros para una integración fluida.
• Azure AI Foundation Agent Service: Permite la operación de agentes en el desarrollo, la implementación y la producción, abstrayendo la complejidad de la infraestructura.

Protocolos de comunicación entre 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 genera desafíos de interoperabilidad al combinar agentes de distintos frameworks dentro de la misma capa de orquestación. Dos protocolos emergentes pretenden abordar esta brecha.

El Protocolo de Contexto de Modelo 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 agente y herramienta.

El protocolo Agent-to-Agent (A2A) de Google permite que los agentes creados en distintos frameworks descubran las capacidades de los demás e intercambien mensajes. A2A está diseñado para complementar MCP: mientras MCP gestiona las interacciones agente-herramienta, A2A se centra en la colaboración entre agentes. Los agentes publican sus capacidades a través de «Agent Cards», que son documentos de metadatos JSON que describen la identidad, los endpoints y las modalidades admitidas.

Por qué importan los protocolos para la orquestación:

• Interoperabilidad: A2A ha recibido el respaldo de más de 150 organizaciones, incluidas LangChain, Salesforce y SAP, lo que permite que agentes de distintos 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 cada agente utiliza internamente MCP para acceder a sus herramientas.
• Reducción de la complejidad: Los protocolos estandarizados reducen la necesidad de adaptadores personalizados al combinar agentes de distintos ecosistemas.

Los Frameworks que adoptan A2A o MCP pueden integrarse más fácilmente con agentes y herramientas externos, lo que reduce la dependencia de un proveedor y simplifica las implementaciones de múltiples frameworks.

Aplicaciones de la 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 y de varios pasos sin transferencias manuales.

• Recursos humanos: Orquesta un equipo de agentes para gestionar todo el ciclo de vida del empleado, desde la incorporación y las preguntas y respuestas sobre políticas hasta la gestión de la plantilla y la desvinculación.
• Incorporación de clientes:
• Operaciones de clientes: Los sistemas orquestados mejoran la calidad del servicio al gestionar las interacciones con los clientes a través de distintos canales, con un grupo de agentes que atienden las consultas iniciales, proporcionan información de distintas bases de datos y transfieren los problemas complejos a una persona 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 inventario.

• Mantenimiento predictivo: Una plataforma de orquestación coordina agentes para analizar datos de los equipos en tiempo real, predecir posibles fallos y activar automáticamente a un agente de mantenimiento para programar una reparación o pedir nuevas piezas.
• Gestión de inventario: Los agentes se orquestan para controlar los niveles de existencias, realizar pedidos automáticamente 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 realización 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 distintas plataformas empresariales, como ERP, CRM y RPA.

• Compra a pago: Una serie de agentes orquestados gestiona todo el ciclo de compras, desde que un agente de compras realiza un pedido hasta que un agente de cuentas por pagar procesa la factura para el pago, lo que reduce los tiempos de ciclo y aumenta 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, la preparación 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 la información, otro analice la disputa y un tercero comunique la resolución, lo que simplifica y acelera el proceso.

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

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

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 hace cumplir la normativa validando la información de los clientes con listas de vigilancia, marcando discrepancias y manteniendo un registro de auditoría transparente de cada acción para su revisión regulatoria.
• Tramitación 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 modelos financieros y la autorización final para su revisión por un analista humano.
• Detección y prevención del fraude: Es un ejemplo clásico de orquestación, donde un agente supervisa las transacciones, otro identifica y marca la actividad sospechosa, y un tercero congela la cuenta y genera un informe de incidentes 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 de finanzas
• Operativa bursátil basada en IA

Energía y servicios públicos

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

• Gestión de la red: Un sistema multiagente con agentes diferenciados para las estaciones de generación, los centros de distribución, los contadores inteligentes individuales y las soluciones de redes inteligentes trabaja de forma conjunta para equilibrar la oferta y la demanda de energía, optimizar la distribución y prevenir cortes.
• Del contador al cobro: Un proceso de contador a cobro orquestado puede automatizar todo el ciclo de facturación, coordinando agentes que gestionan la lectura automática de contadores, la generación de facturas y el cobro de pagos para mejorar la precisión y la eficiencia.
• Gestión de la plantilla: Un sistema de orquestación optimiza la programación y el despliegue de los técnicos de campo haciendo que los agentes se coordinen para realizar un seguimiento de la disponibilidad de los técnicos, asignar tareas en función de la ubicación y las habilidades, y proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre el progreso del trabajo.

Telecomunicaciones

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

• Operaciones de red: Un sistema coordinado de agentes supervisa distintas partes de la red para detectar fallos automáticamente, diagnosticar el problema y activar una serie de acciones para resolverlo, lo que garantiza la fiabilidad de la red y minimiza 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, ofreciendo 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

79 % de los ejecutivos han estado adoptando agentes de IA. Aun así, el 19 % de las empresas tiene dificultades de coordinación.⁴ La orquestación agéntica ayuda a gestionar agentes en distintas 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 y las interrupciones en tiempo real.
• Colaboración fluida: Garantiza la cooperación entre agentes, personas y múltiples sistemas.
• Ventajas competitivas: Apoya la innovación al tiempo que permite que los sistemas de IA operen junto al personal humano.
• Mayor satisfacción: Ofrece 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 evitar los riesgos derivados de que múltiples agentes interactúen con sistemas diversos.
• Cumplimiento: Los sistemas deben garantizar el cumplimiento en sectores altamente regulados, especialmente en finanzas y sanidad.
• Supervisión humana: Una implementación eficaz requiere umbrales claros para la intervención y la escalada humanas.
• 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 de 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 una 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 meteorológico: Obtiene las previsiones meteorológicas del destino durante toda la estancia utilizando WeatherAPI.
4. Agente recomendador de actividades: Adapta las actividades a las condiciones meteorológicas (museos para lluvia, visitas al aire libre para sol).
5. Agente planificador de viajes: Sintetiza todos los resultados anteriores en un itinerario completo día a día con
   vuelos, previsiones meteorológicas y actividades recomendadas.

Variables controladas

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

• Modelo: Claude Haiku 4.5 a través de OpenRouter
• Temperatura: 0.1
• No se impuso ningún límite máximo 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 (tiempo)

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 de 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 transferencias 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: Todo el tiempo se capturó con Python time.time() con precisión de milisegundos. Para cada agente, registramos la hora de inicio antes de la ejecución y la hora de finalización tras la conclusión, 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 el intervalo entre el momento en que un agente termina 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 desde los callbacks
• LangGraph: Uso de tokens desde los puntos de control de estado
• AutoGen: agent.get_total_usage() desde 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 coherente en todas las implementaciones.

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

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

Los resultados se agregaron como medias en 100 ejecuciones.

Lecturas adicionales sobre la 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 este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Los 10+ principales frameworks y herramientas de orquestación agéntica}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-orchestration}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 4 de junio de 2026}
}

Registro de cambios

4 actualizaciones

Todas4General3Metodología1

20262025

1. 27 de ene

   Se eliminó la sección "Agentic orchestration benchmark".

2. 26 de ene

   Se actualizó la sección 'Evaluación comparativa de orquestación de agentes' con nuevas métricas.

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 del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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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 diversas industrias, donde trabajó transformando datasets complejos en información procesable.

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