20+ Constructores de Agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph y Más

Tras revisar la documentación y pasar varias horas probando estos constructores de agentes de IA, hemos recopilado una lista de los mejores frameworks de código abierto y plataformas low-code/no-code. Para demostrar casos de uso de constructores de agentes de IA, ofrecemos un tutorial sobre cómo construir un agente experto en productos con CrewAI.

Plataformas low-code/no-code

Las plataformas low-code/no-code con herramientas prediseñadas son las mejores para tareas de automatización de workflows empresariales y despliegue rápido.

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

Creatio

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

Características del Constructor de Agentes de IA: Los agentes de IA de Creatio gestionan interacciones con clientes, automatizan procesos y analizan datos. La plataforma utiliza plantillas prediseñadas para escenarios comunes, por ejemplo, cualificación de leads, respuestas de servicio al cliente y procesamiento de pedidos, que personalizas mediante configuración visual en lugar de código.

El constructor de agentes se integra directamente con los datos de CRM de Creatio. Un agente de IA puede acceder al historial del cliente, obtener información de pedidos, comprobar el estado del inventario y desencadenar workflows, todo desde la misma plataforma donde residen los datos de tu negocio.

Automatización de Workflows: El diseñador de procesos de arrastrar y soltar crea workflows de varios pasos. Conecta agentes de IA a procesos de negocio: cuando un lead alcanza ciertos criterios, el agente lo cualifica automáticamente, lo asigna a los representantes de ventas y programa seguimientos.

Vertex IA Builder

Un constructor de agentes sin código para casos de uso empresarial que te permite crear plantillas de respuesta. Admite 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 IA

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Un constructor de agentes de IA low-code para un entorno SaaS ofrece más de 1,200 conectores de datos. Ideal para:

• Automatizar tareas como el envío de notificaciones.
• Crear chatbots internos.
• O bien, operaciones de negocio como la gestión de pedidos

La plataforma introdujo el Agent Builder en 2026, permitiendo la creación de agentes en lenguaje natural donde los desarrolladores describen los requisitos y el sistema genera automáticamente prompts, selecciona herramientas, configura subagentes y define habilidades.¹

Las mejoras de 2026 incluyen la capacidad de copiar agentes creados en Microsoft 365 Copilot a Copilot Studio para desbloquear workflows de varios pasos e integraciones personalizadas.² La plataforma añadió capacidades de human-in-the-loop a través de una acción de "solicitud de información" que pausa los flujos del agente para recopilar detalles de los revisores designados a través de Outlook y luego reanuda la ejecución utilizando sus respuestas como parámetros dinámicos.

Lyzr Agent Studio

Puede ser utilizado por desarrolladores, empresas y usuarios de negocio. Es modular y útil para prototipado. Ideal para automatizar workflows en finanzas, RRHH, cadena de suministro y experiencia del cliente.

Glide

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

Postman IA Agent Builder

Ideal para prototipado y construcción de agentes de IA en un entorno colaborativo. Ofrece herramientas como el cliente Postman, Collection Runner y Postman Flows para probar respuestas de LLM, prompts e inputs.

UiPath Agent Builder

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

String

Un constructor de agentes de IA que permite a los usuarios crear agentes para tareas específicas sin programar. Los agentes se construyen utilizando plantillas prediseñadas y una interfaz visual de arrastrar y soltar. Se conecta con herramientas como SharePoint, Salesforce y APIs internas para automatizar workflows. La privacidad de los datos se garantiza mediante cumplimiento empresarial, y los agentes pueden ejecutarse tanto en la nube como en instalaciones locales.

Relevance IA

Ideal para equipos de operaciones que buscan construir agentes de IA para la gestión de incidentes sin depender de recursos de desarrollo. No se requiere experiencia técnica.

Lindy

Se especializa en automatizar diversas operaciones comerciales, incluyendo papeleo médico, servicio al cliente, recursos humanos y ventas. Con Lindy, puedes construir un "agente personalizado" para cada tarea, adjuntarlo a herramientas como Gmail o Slack y verlo funcionar automáticamente mediante triggers.

Bricklayer IA

Un sistema autónomo de IA para crear agentes que automaticen Centros de Operaciones de Seguridad (SOC). Puede mejorar diversas tareas de SOC como el triaje de alertas, la respuesta a incidentes y el análisis de inteligencia de amenazas. Permite a los SOC crear workflows multitarea, similares a los playbooks de SOAR.

Vonage IA Studio

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

Trilex IA

Un constructor de agentes sin código que permite a agentes autoconscientes trabajar juntos como un equipo. Está enfocado en la interfaz y no está preparado para entornos empresariales.

Frameworks de código abierto

Los frameworks agentic son típicamente los mejores para proyectos complejos impulsados por IA en entornos de desarrollo que requieren personalización y codificación. Algunos (por ejemplo, Crew IA, AutoGen) también pueden ofrecer capacidades low-code.

LangGraph es software propietario, pero proporciona una librería de código abierto para el desarrollo de agentes.

LangGraph

LangGraph 1.0 es utilizado por empresas como Uber, LinkedIn y Klarna para cargas de trabajo en producción.³ Sirve como un framework de orquestación de bajo nivel para construir workflows de agentes duraderos y con estado, con persistencia automática del estado; si un servidor se reinicia a mitad de una conversación, los workflows se reanudan exactamente donde se quedaron. El framework ofrece soporte de primera clase para API en patrones human-in-the-loop, permitiendo que los agentes pausen la ejecución para revisión, modificación o aprobación humana.

LangGraph ofrece un mayor control y es adecuado para workflows agentic complejos, particularmente cuando se utiliza Generación Aumentada por Recuperación (RAG) o se orquestan tareas de IA a través de APIs externas o bases de datos.

LangGraph introdujo integraciones de sandbox conectables, incluyendo langchain-modal, langchain-daytona y langchain-runloop, para entornos de ejecución de código seguros.⁴ El framework añadió perfiles de modelo que exponen las características y capacidades soportadas a través de un atributo .profile, permitiendo una mejor toma de decisiones consciente del contexto. El resumen del historial de conversación ahora ocurre en el nodo del modelo mediante eventos wrap_model_call, reteniendo el historial completo de mensajes en el estado del grafo para un conteo de tokens más preciso.

Integración con LangChain: LangChain v1.1.0 ahora aprovecha el runtime de LangGraph para habilitar workflows de agentes duraderos, con ramificación y memoria, con más de 100 integraciones plug-and-play a través de abstracciones estandarizadas, soporte de middleware y observabilidad con OpenTelemetry.⁵

AutoGen / Microsoft Agent Framework

AutoGen entró en modo mantenimiento en octubre de 2025 y se fusionó en Semantic Kernel como parte del nuevo Microsoft Agent Framework. AutoGen sigue disponible y recibirá correcciones críticas de errores y parches de seguridad, pero no nuevas funcionalidades.⁶ Los desarrolladores deben migrar al Microsoft Agent Framework para futuras capacidades.

Características Clave:

• Workflows multiagente con estado duradero y compartición persistente de contexto en tareas de larga duración
• Soporte de estándares abiertos, incluyendo Model Context Protocol (MCP), mensajería Agent-to-Agent (A2A) e integración OpenAPI para portabilidad entre runtimes
• 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 sensibles) y Escudos de Prompts (protege contra inyección de prompts)
• Soporte multi lenguaje para Python y .NET con arquitectura asíncrona basada en eventos

Despliegue Empresarial: El framework admite experimentación local con despliegue en Foundry Agent Service de Azure IA Foundry, que proporciona orquestación de workflows multiagente, manejo de errores, reintentos y recuperación a escala. Organizaciones como KPMG lo están utilizando para conectar agentes especializados a datos empresariales manteniendo el cumplimiento normativo.⁷

CrewAI

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

CrewAI se destaca como un framework multiagente ligero, independiente y de alto rendimiento, completamente independiente de LangChain, ofreciendo una ejecución más rápida y menores requisitos de recursos.⁸

El framework ahora ofrece dos enfoques complementarios: CrewAI Crews para agentes de IA autónomos y colaborativos, y CrewAI Flows para un control granular basado en eventos sobre la orquestación de tareas, soportando tanto Crews nativos como llamadas individuales a LLM para una ejecución precisa.⁹

El framework añadió utilidades de ejecución de tareas Agent-to-Agent (A2A), permitiendo que los agentes deleguen tareas dinámicamente en workflows estructurados, capacidades de manejo de archivos multimodales y ordenación de eventos a través de jerarquías padre-hijo, garantizando una ejecución determinista del workflow.¹⁰ Las características empresariales incluyen autenticación SSO con Keycloak y almacén de archivos mejorado con caché de memoria fallback.

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

OpenAI Swarm

Una solución ligera que todavía está en etapa experimental y no está "lista para producción". OpenAI describe explícitamente Swarm como un framework educativo y un libro de recetas para explorar patrones multiagente en lugar de un producto oficial, y no se mantendrá para uso en producción.¹¹

Estado en 2026: OpenAI Swarm permanece en fase experimental a febrero de 2026, sin un cronograma anunciado para su lanzamiento en producción. No proporciona soluciones listas para cada caso de uso, pero permite a los desarrolladores construir y personalizar aspectos como la orquestación de workflows y las interacciones entre agentes mediante funciones ligeras de "transferencia". Es adecuado para prototipado y prueba de ideas, y se ajusta mejor a casos de uso simples o a aquellos que buscan integrar procesos agentic en un pipeline de LLM existente.

Limitación Clave: Swarm es un sistema completamente sin estado que trata cada nueva tarea como un lienzo en blanco sin memoria de interacciones previas. Si bien esto ofrece previsibilidad y una depuración más fácil, conlleva el costo de una adaptabilidad a largo plazo.

Camel

Un framework de agentes de rol multiagente low-code que permite a los agentes de IA comunicarse. Ideal para automatización de workflows y generación de datos sintéticos. Ofrece más de 20 integraciones con plataformas de modelos.

ChatDev

Incluye agentes de IA (como diseñadores, desarrolladores, testers 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 que no requiere aprender un nuevo lenguaje específico de dominio. Útil para manejo de datos estructurados y prototipado. Se integra con herramientas de logging como LogFire para visualización de datos en tiempo real.

Agent Zero

Un framework de agente de IA autónomo alojado en GitHub. Puede usarse para generación de aplicaciones full-stack, codificación y RAG. Interactúa con varias herramientas y APIs a través de comandos en lenguaje natural. 

Automatic Agents

Un framework ligero para construir pipelines y aplicaciones de IA Agentic. 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 otorga a los desarrolladores control directo sobre componentes como el manejo de inputs, la integración de herramientas y la gestión de memoria, haciendo que cada agente sea más controlable.

Bee Agent Framework

Un toolkit sin código de código abierto desarrollado por IBM Research. Implementado en TypeScript y Python. Ofrece ejecución de código en sandbox para seguridad, gestión flexible de memoria para optimizar el uso de tokens (especialmente para modelos como Llama 3.1) y controles de workflow, permitiendo ramificaciones complejas, pausa/reanudación de estado y manejo de errores sin interrupciones.

¿Qué son los agentes?

"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 completamente autónomos que operan de forma independiente durante largos períodos, utilizando herramientas como funciones o APIs para interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en el contexto y los objetivos.¹²
3. Otros usan el término para describir implementaciones más prescriptivas que siguen workflows predefinidos.¹³

En lugar de proporcionar una definición estricta, categorizamos estas variaciones como sistemas agentic, pero hacemos una distinción arquitectónica clave entre workflows y agentes:

1. Los Workflows son sistemas en los que los LLMs y las herramientas se organizan a través de rutas de código predefinidas.
2. Los Agentes son sistemas donde los LLMs de forma independiente:
   • Gestionan sus procesos y uso de herramientas.
   • Deciden cuándo usar las herramientas proporcionadas de forma iterativa para lograr el objetivo principal y determinan
   • Cómo completar las tareas.

¿Por qué usar constructores de agentes de IA?

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

• Fiabilidad: Encadenar múltiples pasos de IA puede agravar las alucinaciones de la IA, especialmente en tareas que requieren resultados exactos.
• Capacidad de integración: Muchos 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 constructores de agentes facilitan esto al permitir que los desarrolladores se centren en la lógica de la aplicación, en lugar de lidiar con las alucinaciones de la IA, las integraciones de herramientas, la orquestación, etc.

Los constructores aportan los componentes necesarios para crear agentes de IA más fiables y capaces, incluyendo:

• Frameworks que definen una especialización (por ejemplo, gestión de workflows) del modelo de IA agentic.
• 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, bases de datos SQL y NoSQL para el almacenamiento y la consulta de datos.
• Herramientas de orquestación integradas (por ejemplo, protocolos de comunicación, etc.) que coordinan múltiples agentes.
• Componentes de gestión del estado para que los agentes recuerden interacciones pasadas y ajusten su comportamiento en entornos dinámicos.

Leer más

Si estás investigando la infraestructura que impulsa la IA agentic con capacidad web, aquí tienes nuestros últimos benchmarks:

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

Tutorial para construir un agente con CrewAI

En este tutorial práctico, construiremos 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 Chief Technology Officer (CTO) que trabaja principalmente con correo electrónico y realiza un extenso desarrollo de software en Python.

Instalación

Comencemos instalando las librerías necesarias:

¿Por qué necesitamos la OpenAI API?

CrewAI utiliza un LLM, como los modelos GPT de OpenAI, para potenciar 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.

Definiendo el agente

Vamos a crear un Agente experto en productos: Un asistente de IA con conocimientos sobre productos tecnológicos. Dado que nuestro escenario implica dar soporte a un usuario técnico (un CTO), necesitamos un agente con un sólido conocimiento 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, historial y las herramientas que puede utilizar:

• role: El área de experiencia que representa el agente; en este caso, un experto en productos con conocimientos tecnológicos.
• goal: Un objetivo claro y específico para el agente.
• backstory: Otorga al agente carácter, profundidad y conocimiento del dominio.

Definiendo la tarea

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

CrewAI se encarga del razonamiento y el formato en función de tus restricciones, según lo especificado por los parámetros description, expected_output y agent.

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

Construyendo el Crew y ejecutando el workflow

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

CrewAI en acción: Salida de la 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 muestra de salida del terminal, que muestra cómo se asigna la tarea, se ejecuta y la respuesta final devuelta por el agente Product Expert:

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 su integración en herramientas o workflows del mundo real.

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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Qué hace diferentes a los constructores de agentes de IA

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

Control vs. Conveniencia

Las plataformas low-code (Microsoft Copilot Studio, Beam IA) te permiten arrastrar y soltar componentes para construir agentes. No se requiere codificación. La plataforma se encarga de la orquestación, la gestión del estado y el manejo de errores automáticamente.

La ventaja: Los equipos no técnicos pueden construir agentes funcionales en horas. Perfecto para workflows de negocio estándar como procesamiento de pedidos, enrutamiento de servicio al cliente o automatización de entrada de datos.

La limitación: No puedes personalizar la lógica central. ¿Necesitas un patrón de coordinación novedoso u optimización específica? Te quedas con lo que ofrece la plataforma. Estas herramientas funcionan bien hasta que tu caso de uso se desvía de sus plantillas.

Los frameworks de código abierto (LangGraph, Atomic Agents) te dan un control total. Escribes código que define exactamente cómo piensan, se coordinan y ejecutan los agentes.

La ventaja: Personalización ilimitada. Construye cualquier patrón de coordinación, optimiza para casos extremos, implementa bucles de razonamiento personalizados. La gestión explícita del estado de LangGraph funciona para procesos complejos de varios pasos. Atomic Agents te permite controlar el manejo de inputs, la integración de herramientas y la memoria a un nivel granular.

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

Las opciones híbridas como CrewAI intentan encontrar un punto medio: plantillas para inicios rápidos, personalización a nivel de código cuando sea necesario. Pero la estructura rígida de roles de CrewAI dificulta los cambios dinámicos a mitad del workflow. Obtienes un desarrollo inicial más fácil a costa de la adaptabilidad.

Lecturas adicionales

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

Cita esta investigación

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Enlaces de referencia

1.

January 2026: LangChain Newsletter

LangChain Blog

2.

What's new in Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

3.

LangChain - Changelog | LangGraph 1.0 is now generally available

Docs by LangChain

4.

Changelog - Docs by LangChain

Docs by LangChain

5.

LangChain vs LangGraph: When to Use Each & Migration Tutorial

ClickIT DevOps & Software Development

6.

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

7.

Introducing Microsoft Agent Framework | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

8.

crewai · PyPI

9.

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

10.

Solving Scalability and Management Woes: Integrating CrewAI with an MCP Server · Technical news about AI, coding and all

11.

Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs

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 de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador 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. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sena Sezer

Analista de la industria

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Sena es analista del sector en AIMultiple. Se licenció en la Universidad de Bogazici.

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