20+ Creadores de agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph y más

Después de revisar la documentación y pasar varias horas probando estos creadores de agentes de IA, recopilamos una lista de los mejores frameworks de código abierto y plataformas low-code/no-code. Para demostrar los casos de uso de los creadores de agentes de IA, ofrecimos un tutorial sobre cómo crear un agente experto en productos con CrewAI.

Plataformas low-code/no-code

Las plataformas low-code/no-code con herramientas prediseñadas son ideales para tareas de automatización de flujos de trabajo empresariales y un despliegue rápido.

Las plataformas low-code/no-code son software propietario.

Creatio

Creatio permite a los equipos empresariales crear agentes de IA sin recursos de desarrollo, centrándose en la automatización de ventas, marketing y servicio.

Características del creador de agentes de IA: Los agentes de IA de Creatio gestionan las interacciones con los clientes, automatizan procesos y analizan datos. La plataforma utiliza plantillas prediseñadas para escenarios comunes, p. ej., calificación de clientes potenciales, respuestas de servicio al cliente y procesamiento de pedidos, que se personalizan mediante configuración visual en lugar de código.

El creador de agentes se integra directamente con los datos de CRM de Creatio. Un agente de IA puede acceder al historial del cliente, extraer información de pedidos, consultar el estado del inventario y activar flujos de trabajo, todo desde la misma plataforma donde residen los datos de su empresa.

Automatización de flujos de trabajo: El diseñador de procesos de arrastrar y soltar crea flujos de trabajo de varios pasos. Conecte los agentes de IA a los procesos empresariales: cuando un cliente potencial alcanza determinados criterios, el agente lo califica automáticamente, lo asigna a los representantes de ventas y programa los seguimientos.

Vertex AI Builder

Un creador de agentes sin código para casos de uso empresarial que permite crear plantillas de respuesta. Admite la integración con frameworks de código abierto como LangChain. Una limitación es que la API de Vertex, desde la autenticación hasta los endpoints, es compleja de manejar.

Beam AI

Microsoft Copilot Studio

Una plataforma de agentes de IA low-code para entornos SaaS, con acceso a más de 1.400 conectores de Power Platform. Puede:

• Automatizar tareas como el envío de notificaciones.
• Crear chatbots internos.
• Ejecutar operaciones empresariales como la gestión de pedidos.

Microsoft 365 Copilot incluye un creador de agentes sin código desde finales de 2024. Los agentes creados allí se pueden copiar en Copilot Studio para flujos de trabajo e integraciones avanzadas. Los flujos de agentes de Copilot Studio también ofrecen una acción de "solicitud de información" que pausa un flujo, recopila aportaciones de los revisores mediante Outlook y se reanuda con sus respuestas.¹

Lyzr Agent Studio

Puede ser utilizado por desarrolladores, empresas y usuarios de negocio. Es modular y útil para prototipar. Es ideal para automatizar flujos de trabajo en finanzas, RR. HH., cadena de suministro y experiencia del cliente.

Glide

Ofrece sin código temas prediseñados, diseños y componentes para la creación de agentes. Ideal para automatizar flujos de trabajo en ventas de campo, inspecciones, órdenes de trabajo, inventario, CRM, paneles y portales.

Postman IA Agent Builder

Ideal para crear prototipos y construir agentes de IA en un entorno colaborativo. Ofrece herramientas como el cliente de Postman, Collection Runner y Postman Flows para probar respuestas de LLM, prompts y entradas.

UiPath Agent Builder

Una herramienta de desarrollo de agentes low-code que forma parte de UiPath Studio.

String

Un creador de agentes de IA que permite a los usuarios crear agentes específicos para tareas sin programación. Los agentes se construyen con plantillas prediseñadas y una interfaz visual de arrastrar y soltar. Se conecta con herramientas como SharePoint, Salesforce y APIs internas para automatizar flujos de trabajo. La privacidad de los datos se garantiza mediante el cumplimiento de nivel empresarial, y los agentes pueden ejecutarse tanto en la nube como en entornos locales.

Relevance IA

Ideal para equipos de operaciones que buscan crear agentes de IA para la gestión de incidentes sin depender de recursos de desarrollo. No se requieren conocimientos técnicos.

Lindy

Se especializa en automatizar varias operaciones comerciales, incluidos el papeleo médico, el servicio al cliente, los recursos humanos y las ventas. Con Lindy, puede crear un "agente personalizado" para cada tarea, conectarlo a herramientas como Gmail o Slack y verlo funcionar automáticamente mediante activadores.

Bricklayer IA

Un sistema de IA autónomo para crear agentes que automatizan los centros de operaciones de seguridad (SOC). Puede mejorar diversas tareas de los SOC, como la clasificación de alertas, la respuesta a incidentes y el análisis de inteligencia de amenazas. Permite a los SOC crear flujos de trabajo multitarea, similares a los playbooks de SOAR.

Vonage IA Studio

Un creador visual de agentes en Vonage IA Studio permite crear flujos de diseño automatizados para chatbots o asistentes de voz en canales de mensajería y voz sin necesidad de escribir código.

Trilex IA

Un creador de agentes sin código que permite que agentes autoconscientes trabajen juntos como un equipo. Está centrado en la interfaz y no está preparado para la empresa.

Frameworks de código abierto

Los frameworks agénticos suelen ser ideales para proyectos complejos impulsados por IA en entornos de desarrollo que requieren personalización y programación. Algunos (p. ej., Crew IA, AutoGen) también pueden ofrecer capacidades low-code.

LangGraph

LangGraph 1.0 cuenta con la confianza de empresas como Uber, LinkedIn y Klarna para cargas de trabajo en producción.² Sirve como framework de orquestación de bajo nivel para crear flujos de trabajo de agentes duraderos y con estado, con persistencia automática del estado: si un servidor se reinicia a mitad de una conversación, los flujos de trabajo se reanudan exactamente donde se quedaron. El framework ofrece soporte de primera clase de API para patrones de human-in-the-loop, lo que permite a los agentes pausar la ejecución para su revisión, modificación o aprobación por parte de un humano.

LangGraph ofrece un mayor control y es adecuado para flujos de trabajo agénticos complejos, especialmente al utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) u orquestar tareas de IA en APIs externas o bases de datos.

LangGraph presentó integraciones de sandbox conectables, incluidas langchain-modal, langchain-daytona y langchain-runloop, para entornos seguros de ejecución de código.³ El framework añadió perfiles de modelo que exponen las características y capacidades compatibles mediante un atributo .profile, lo que permite una toma de decisiones más consciente del contexto. El resumen del historial de conversaciones ahora se realiza en el nodo del modelo mediante eventos wrap_model_call, conservando el historial completo de mensajes en el estado del grafo para un recuento más preciso de tokens.

LangChain Integración: LangChain v1.1.0 ahora aprovecha el tiempo de ejecución de LangGraph para permitir flujos de trabajo de agentes duraderos, con memoria y ramificaciones, con más de 100 integraciones plug-and-play mediante abstracciones estandarizadas, soporte de middleware y observabilidad de OpenTelemetry.⁴

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen entró en modo de mantenimiento en octubre de 2025 y se fusionó en Semantic Kernel como parte del nuevo Microsoft Agent Framework. AutoGen sigue estando disponible y recibirá correcciones de errores críticas y parches de seguridad, pero no nuevas funciones.⁵ Los desarrolladores deben migrar a Microsoft Agent Framework para obtener las capacidades futuras.

Características principales:

• Flujos de trabajo multiagente con estado duradero y uso compartido persistente del contexto en tareas de larga duración
• Soporte de estándares abiertos, incluidos Model Context Protocol (MCP), mensajería Agent-to-Agent (A2A) e integración con OpenAPI para portabilidad entre tiempos de ejecución
• Salvaguardas de IA responsable integradas: Adherencia a la tarea (mantiene a los agentes alineados con las tareas), Detección de PII (alerta cuando los agentes acceden a datos confidenciales) y Prompt Shields (protege contra la inyección de prompts)
• Soporte multilingüe para Python y .NET con arquitectura asíncrona basada en eventos

Despliegue empresarial: El framework admite la experimentación local con el despliegue en Foundry Agent Service de Azure AI Foundry, que proporciona orquestación de flujos de trabajo multiagente, gestión de errores, reintentos y recuperación a escala. Organizaciones como KPMG lo están utilizando para conectar agentes especializados con datos empresariales manteniendo el cumplimiento normativo.⁶

CrewAI

Una de las herramientas más fáciles para empezar, ya que ofrece plantillas de agentes listas para usar (p. ej., agente de preparación de reuniones) y una curva de aprendizaje mínima con opciones sin código.

CrewAI destaca como un framework multiagente ligero, independiente y de alto rendimiento, completamente independiente de LangChain, que ofrece una ejecución más rápida y menores requisitos de recursos.⁷

El framework ofrece ahora dos enfoques complementarios: CrewAI Crews para agentes de IA autónomos y colaborativos, y CrewAI Flows para un control granular basado en eventos de la orquestación de tareas, compatible tanto con Crews de forma nativa como con llamadas individuales a un LLM para una ejecución precisa.⁸

El framework añadió utilidades de ejecución de tareas Agent-to-Agent (A2A), que permiten a los agentes delegar tareas dinámicamente en flujos de trabajo estructurados, capacidades multimodales de gestión de archivos y ordenación de eventos mediante jerarquías de padres e hijos, lo que garantiza una ejecución determinista de los flujos de trabajo.⁹ Las funciones empresariales incluyen autenticación SSO de Keycloak y un almacén de archivos mejorado con caché de memoria de reserva.

La contrapartida es que puede ser más difícil ajustar dinámicamente los roles o delegar tareas a otros agentes a mitad de un flujo de trabajo porque el enfoque de Crews de CrewAI utiliza roles y tareas predefinidos, que son rígidos. Flows ofrece más flexibilidad para patrones de orquestación complejos.

OpenAI Swarm

Swarm fue un framework experimental y educativo que OpenAI lanzó en 2024 para explorar patrones multiagente mediante agentes ligeros y funciones de "handoff". En marzo de 2025, OpenAI lo sustituyó por el Agents SDK, una evolución de Swarm preparada para producción que se mantiene activamente y recomienda migrar a ella para todo uso en producción.¹⁰

Swarm sigue estando disponible para el aprendizaje y la creación de prototipos, pero no recibe nuevo desarrollo. Se ejecuta completamente en la API de Chat Completions y no mantiene estado entre llamadas, por lo que no guarda memoria de interacciones anteriores. El Agents SDK conserva el mismo modelo de agente y handoff y añade barreras de protección, trazabilidad, memoria de sesión y herramientas integradas.¹¹

Camel

Un framework de agentes de rol multiagente low-code que permite que los agentes de IA se comuniquen. Ideal para la automatización de flujos de trabajo y la generación de datos sintéticos. Ofrece más de 20 integraciones con plataformas de modelos.

ChatDev

Incluye agentes de IA (como diseñadores, desarrolladores, evaluadores y documentadores) que interactúan y trabajan juntos para realizar tareas complejas. ChatDev proporciona un visualizador basado en navegador para estudiar las interacciones de cada agente dentro de su rol y entorno.

Pydantic IA

Un framework de agentes en Python no requiere aprender un nuevo lenguaje específico de dominio. Es útil para el manejo de datos estructurados y la creación de prototipos. Se integra con herramientas de registro como LogFire para la visualización de datos en tiempo real.

Agent Zero

Un framework de agentes de IA autónomos alojado en GitHub. Se puede utilizar para la generación de aplicaciones full-stack, programación y RAG. Interactúa con diversas herramientas y APIs mediante comandos en lenguaje natural.

Agentes automáticos

Un framework ligero para crear pipelines y aplicaciones de IA agéntica. A diferencia de frameworks como AutoGen y Crew IA, que utilizan abstracciones de alto nivel, Atomic Agents adopta un enfoque modular de bajo nivel. Esto ofrece a los desarrolladores un control directo sobre componentes como el manejo de entradas, la integración de herramientas y la gestión de la memoria, lo que hace que cada agente sea más controlable.

Bee Agent Framework

Un kit de herramientas sin código de código abierto desarrollado por IBM Research. Está implementado en TypeScript y Python. Ofrece ejecución de código en sandbox para la seguridad, gestión flexible de la memoria para optimizar el uso de tokens (especialmente en modelos como Llama 3.1) y controles de flujo de trabajo que permiten ramificaciones complejas, pausar/reanudar el estado y una gestión de errores perfecta.

¿Qué son los agentes?

El término "agente" puede definirse de varias maneras:

1. La IA tradicional define a los agentes como sistemas que pueden percibir su entorno y actuar sobre él.
2. Algunas firmas de analistas definen a los agentes como sistemas totalmente autónomos que operan de forma independiente durante largos periodos, utilizando herramientas como funciones o APIs para interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en el contexto y los objetivos.¹²
3. Otros utilizan el término para describir implementaciones más prescriptivas que siguen flujos de trabajo predefinidos.¹³

En lugar de ofrecer una definición estricta, categorizamos estas variaciones como sistemas agénticos, pero establecemos una distinción arquitectónica clave entre flujos de trabajo y agentes:

1. Flujos de trabajo son sistemas en los que los LLMs y las herramientas se organizan mediante rutas de código predefinidas.
2. Agentes son sistemas en los que los LLMs de forma independiente:
   • Gestionan sus procesos y el uso de herramientas.
   • Deciden cuándo utilizar las herramientas proporcionadas de forma iterativa para lograr el objetivo principal y determinar
   • cómo completar las tareas.

¿Por qué utilizar creadores de agentes de IA?

Construir agentes desde cero es una tarea compleja debido a los siguientes problemas:

• Fiabilidad: Encadenar varios pasos de IA puede agravar las alucinaciones de la IA, especialmente en tareas que requieren resultados exactos.
• Capacidad de integración: Varios casos de uso requieren que los agentes accedan a almacenes de datos o aplicaciones externas.
• Orquestación: Los agentes deben operar en el momento adecuado y en el orden correcto para lograr un objetivo común, lo que requiere una sincronización compleja.
• Gestión del estado: Es complejo garantizar que los agentes realicen un seguimiento del estado de los demás y que los cambios en el estado de un agente no perturben a los otros.

Los creadores de agentes facilitan esto al permitir que los desarrolladores se centren en la lógica de la aplicación, en lugar de lidiar con alucinaciones de IA, integraciones de herramientas, orquestación, etc.

Los creadores aportan los componentes necesarios para crear agentes de IA más fiables y capaces, entre ellos:

• Frameworks que definen una especialización (p. ej., gestión de flujos de trabajo) del modelo de IA agéntica.
• Plantillas de datos que ayudan a aumentar la probabilidad de que un modelo de IA genere resultados exactos, reduciendo las alucinaciones.
• Almacenes de datos que permiten el acceso a datos externos, SQL y bases de datos NoSQL para el almacenamiento y la consulta de datos.
• Herramientas de orquestación integradas (p. ej., protocolos de comunicación, etc.) que coordinan múltiples agentes.
• Componentes de gestión del estado para permitir que los agentes recuerden interacciones pasadas y ajusten su comportamiento en entornos dinámicos.

Más información

Si está investigando la infraestructura que impulsa la IA agéntica con capacidad web, estos son nuestros últimos benchmarks:

• Navegadores remotos: Cómo la infraestructura de navegadores permite a los agentes interactuar con la web de forma segura.
• Benchmark de MCP de navegadores: Principales servidores MCP para uso de herramientas y acceso web.

Tutorial de creación de un agente con CrewAI

En este tutorial práctico, crearemos un agente de IA con CrewAI para recomendar portátiles adaptados a las necesidades específicas de un CTO.

Escenario: Recomendar los 3 mejores portátiles para un director de tecnología (CTO) que trabaja principalmente con correo electrónico y realiza un amplio desarrollo de software en Python.

Instalación

Comencemos instalando las bibliotecas necesarias:

¿Por qué necesitamos la OpenAI API?

CrewAI utiliza un LLM, como los modelos GPT de OpenAI, para impulsar el razonamiento y las respuestas del agente. El agente interpreta las tareas y genera resultados, lo que requiere una clave de OpenAI API.

Nota: La clave de API es necesaria para acceder a los modelos de OpenAI como GPT-4. CrewAI también puede funcionar con modelos de código abierto, como Llama 3.

Definición del agente

Crearemos un agente experto en productos: un asistente de IA con conocimientos sobre productos tecnológicos. Dado que nuestro escenario implica ayudar a un usuario técnico (un CTO), necesitamos un agente con sólidos conocimientos de productos y habilidades analíticas.

CrewAI define un agente en función de su relación con las tareas. Para cada agente, debemos aclarar su rol, objetivo, historia de fondo y las herramientas que puede utilizar:

• rol: El área de especialización que representa el agente; en este caso, un experto en productos con conocimientos tecnológicos.
• objetivo: Un objetivo claro y específico para el agente.
• historia de fondo: Aporta al agente carácter, profundidad y conocimiento del dominio.

Definición de la tarea

En esta parte, asignamos al agente la tarea de recomendar tres portátiles adecuados para el CTO, incluidos sus precios y un breve resumen de una frase para cada uno.

CrewAI gestiona el razonamiento y el formato en función de sus restricciones, tal y como se especifica en los parámetros description, expected_output, y agent.

• description: Explica lo que debe hacer el agente.
• expected_output: Define la estructura de la salida; esto garantiza claridad y calidad.
• agent: Asigna la tarea al agente que creamos.

Creación del Crew y ejecución del flujo de trabajo

A continuación, creamos el crew, un sistema en el que se crean agentes, se les asignan tareas e interactúan para completar sus objetivos.

CrewAI en acción: salida de ejecución del agente

Una vez que se llama al método crew.kickoff(), CrewAI ejecuta la tarea utilizando el agente definido. A continuación se muestra una salida de ejemplo de la terminal, que muestra cómo se asigna la tarea, se ejecuta y la respuesta final devuelta por el agente experto en productos:

A continuación, el agente proporciona su salida de la siguiente manera:

Esta salida muestra cómo un agente, cuando está correctamente definido, puede ofrecer respuestas estructuradas, relevantes y de alta calidad para integrarse en herramientas o flujos de trabajo del mundo real.

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Qué diferencia a los creadores de agentes de IA

Elegir entre creadores de agentes de IA no consiste en encontrar la "mejor" herramienta, sino en hacer coincidir las ventajas y desventajas arquitectónicas con las habilidades de su equipo y las necesidades del proyecto. Esto es lo que realmente diferencia a estas plataformas.

Control frente a comodidad

Plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) le permiten arrastrar y soltar componentes para crear agentes. No se requiere programación. La plataforma se encarga automáticamente de la orquestación, la gestión del estado y el manejo de errores.

La ventaja: Los equipos no técnicos pueden crear agentes funcionales en cuestión de horas. Perfecto para flujos de trabajo empresariales estándar como el procesamiento de pedidos, el enrutamiento del servicio al cliente o la automatización de la entrada de datos.

La limitación: No se puede personalizar la lógica central. ¿Necesita un patrón de coordinación novedoso o una optimización específica? Está limitado a lo que ofrece la plataforma. Estas herramientas funcionan muy bien hasta que su caso de uso se desvía de sus plantillas.

Frameworks de código abierto (LangGraph, Atomic Agents) le dan un control total. Usted escribe el código que define exactamente cómo piensan, se coordinan y ejecutan los agentes.

La ventaja: Personalización ilimitada. Cree cualquier patrón de coordinación, optimice para casos límite e implemente bucles de razonamiento personalizados. La gestión explícita del estado de LangGraph funciona para procesos complejos de varios pasos. Atomic Agents le permite controlar el manejo de entradas, la integración de herramientas y la memoria a un nivel granular.

La limitación: Requiere una gran experiencia en desarrollo y tiempo. Lo que lleva horas en una plataforma low-code lleva semanas en un framework.

Opciones híbridas como CrewAI intentan encontrar un punto intermedio: plantillas para inicios rápidos y personalización a nivel de código cuando sea necesario. Pero la rígida estructura de roles de CrewAI dificulta los cambios dinámicos a mitad del flujo de trabajo. Se obtiene un desarrollo inicial más fácil a costa de la adaptabilidad.

Lecturas adicionales

• Compare 20 herramientas de seguridad de LLM y frameworks de código abierto
• Compare más de 50 herramientas de agentes de IA

Cita esta investigación

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Registro de cambios

21 actualizaciones

202620252024

1. 27 de mar

   Se eliminó Stack AI de la lista de plataformas de bajo código.

2. 11 de feb

   Se añadió Creatio a la lista de Constructores de Agentes de IA.

Enlaces de referencia

1.

Choose between Agent Builder and Copilot Studio to build your agent | Microsoft Learn

2.

LangSmith Cloud changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

3.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

4.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

5.

AutoGen Update · microsoft/autogen · Discussion #7066 · GitHub

6.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

7.

crewai · PyPI

8.

GitHub - crewAIInc/crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks. · GitHub

9.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Dasroot

10.

GitHub - openai/swarm: Educational framework exploring ergonomic, lightweight multi-agent orchestration. Managed by OpenAI Solution team. · GitHub

11.

New tools for building agents | OpenAI

12.

AI Agents: What They Are and Their Business Impact | BCG

Boston Consulting Group

13.

AI Agents — Introduction, Workflows and Application | by Sulbha Jain | Medium

Medium

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

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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