Más de 20 creadores de agentes de IA: Microsoft, CrewAI, LangGraph y más.
Tras revisar la documentación y dedicar varias horas a probar estos creadores de agentes de IA, elaboramos una lista de los mejores frameworks de código abierto y plataformas de bajo código/sin código. Para ilustrar casos de uso de los creadores de agentes de IA, proporcionamos un tutorial sobre cómo crear un agente experto en productos con CrewAI.
Plataformas de bajo código/sin código
Las plataformas de bajo código/sin código con herramientas predefinidas son las más adecuadas para las tareas de automatización de flujos de trabajo empresariales y la implementación rápida.
Las plataformas de bajo código/sin código son software propietario.
Creación
Creatio permite a los equipos empresariales crear agentes de IA sin necesidad de recursos de desarrollo, centrándose en las ventas, el marketing y la automatización del 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, como la cualificación de clientes potenciales, las respuestas de atención al cliente y el procesamiento de pedidos, que se personalizan mediante configuración visual en lugar de código.
El creador de agentes se integra directamente con los datos CRM de Creatio. Un agente de IA puede acceder al historial del cliente, obtener información de pedidos, verificar el estado del inventario y activar flujos de trabajo, todo desde la misma plataforma donde se almacenan los datos de su negocio.
Automatización de flujos de trabajo: El diseñador de procesos mediante arrastrar y soltar permite crear flujos de trabajo de varios pasos. Conecte agentes de IA a los procesos de negocio: cuando un cliente potencial cumple ciertos criterios, el agente lo califica automáticamente, lo asigna a representantes de ventas y programa seguimientos.
Creador de IA de Vertex
Un generador 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 puntos finales, es compleja de manejar.
Beam AI
- Plataforma horizontal para la creación de varios agentes de IA, como por ejemplo:
- Agente de gestión de cumplimiento
- agente de devolución de productos
- agente de atención al cliente
- Agente de entrada de datos y facturación
- agente de extracción de datos
- agente de procesamiento de pedidos
Microsoft Creador de agentes de Copilot Studio
Un creador de agentes de IA de bajo código para un entorno SaaS ofrece más de 1200 conectores de datos. Ideal para:
- Automatizar tareas como el envío de notificaciones.
- Creación de chatbots internos.
- O bien, operaciones comerciales como la gestión de pedidos.
La plataforma introdujo Agent Builder en 2026, lo que permite la creación de agentes en lenguaje natural, donde los desarrolladores describen los requisitos y el sistema genera automáticamente indicaciones, selecciona herramientas, configura subagentes y define habilidades. 1 La plataforma incorporó capacidades de intervención humana mediante una acción de "solicitud de información" que pausa los flujos de los agentes para recopilar detalles de los revisores designados a través de Outlook y luego reanuda la ejecución utilizando sus respuestas como parámetros dinámicos.
Estudio de agentes Lyzr
Puede ser utilizado por desarrolladores, empresas y usuarios comerciales. Es modular y útil para la creación de prototipos . Ideal para automatizar flujos de trabajo en finanzas, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia del cliente.
Planeo
Ofrece temas, diseños y componentes prediseñados sin código para la creación de agentes. Ideal para automatizar flujos de trabajo en ventas de campo, inspecciones, órdenes de trabajo, inventario, CRM, paneles de control y portales.
Creador de agentes de IA para carteros
Ideal para la creación de prototipos y el desarrollo de agentes de IA en un entorno colaborativo. Ofrece herramientas como el cliente Postman, Collection Runner y Postman Flows para probar las respuestas, las indicaciones y las entradas de LLM.
Creador de agentes de UiPath
Una herramienta de desarrollo de agentes de bajo código que forma parte de UiPath Studio.
Cadena
Un creador de agentes de IA que permite a los usuarios crear agentes específicos para cada tarea sin necesidad de programar. Los agentes se crean mediante plantillas prediseñadas y una interfaz visual de arrastrar y soltar. Se integra con herramientas como SharePoint, Salesforce y API internas para automatizar flujos de trabajo. La privacidad de los datos está garantizada mediante el cumplimiento de estándares empresariales, y los agentes pueden ejecutarse tanto en la nube como en entornos locales.
IA de relevancia
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 la automatización de diversas operaciones comerciales, como trámites médicos, atención al cliente, recursos humanos y ventas. Con Lindy, puedes crear un "agente personalizado" para cada tarea, integrarlo con herramientas como Gmail o Slack y observar cómo funciona automáticamente mediante activadores.
IA de albañil
Sistema de IA autónomo para la creación de agentes que automatizan los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC). Permite optimizar diversas tareas de los SOC, como la clasificación de alertas, la respuesta a incidentes y el análisis de inteligencia sobre amenazas. Además, facilita la creación de flujos de trabajo multitarea, similares a los manuales de procedimientos SOAR .
Estudio de IA de Vonage
El creador visual de agentes de Vonage AI 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 los agentes autoconscientes trabajen juntos en equipo. Está enfocado en la interfaz y no está listo para entornos empresariales.
marcos de código abierto
Los frameworks basados en agentes suelen ser los más adecuados para proyectos complejos impulsados por IA en diversos entornos de desarrollo que requieren personalización y codificación. Algunos ( por ejemplo, Crew AI, AutoGen ) también ofrecen funcionalidades de bajo código.
LangGraph es un software propietario, pero proporciona una biblioteca de código abierto para el desarrollo de agentes.
LangGraph
Empresas como Uber, LinkedIn y Klarna confían en LangGraph 1.0 para sus cargas de trabajo de producción. 2 Funciona como un marco 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 interrumpieron. El marco proporciona soporte de API de primera clase para patrones con intervención humana, 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 se adapta bien a flujos de trabajo de agentes complejos, en particular cuando se utiliza la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) o la orquestación de tareas de IA a través de API o bases de datos externas.
LangGraph introdujo integraciones de entornos aislados (sandbox) conectables, como langchain-modal, langchain-daytona y langchain-runloop, para entornos de ejecución de código seguros. 3 El marco de trabajo añadió perfiles de modelo que exponen las características y capacidades compatibles mediante un atributo .profile, lo que permite una mejor toma de decisiones en función del contexto. El resumen del historial de conversaciones ahora se produce en el nodo del modelo mediante eventos wrap_model_call, conservando el historial completo de mensajes en el estado del gráfico para un recuento de tokens más preciso.
Integración con LangChain: LangChain v1.1.0 ahora aprovecha el entorno de ejecución de LangGraph para habilitar flujos de trabajo de agentes ramificados, con memoria habilitada y duraderos, con más de 100 integraciones plug-and-play a través de abstracciones estandarizadas, soporte de middleware y observabilidad de OpenTelemetry. 4
AutoGen / Microsoft Marco de Agente
AutoGen entró en modo de mantenimiento en octubre de 2025 y se integró en Semantic Kernel como parte del nuevo Agent Framework Microsoft . AutoGen seguirá disponible y recibirá correcciones de errores críticos y parches de seguridad, pero no nuevas funciones. 5 Los desarrolladores deberían migrar a Microsoft Agent Framework para obtener capacidades futuras.
Características principales:
- Flujos de trabajo multiagente con estado duradero y compartición de contexto persistente en tareas de larga duración.
- Compatibilidad con estándares abiertos, incluyendo el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), la mensajería de Agente a Agente (A2A) y la integración de OpenAPI para la portabilidad entre diferentes entornos de ejecución.
- Salvaguardas de IA responsables integradas : Adherencia a tareas (mantiene a los agentes alineados con las tareas), Detección de PII (alerta cuando los agentes acceden a datos confidenciales) y Protección de avisos (protege contra la inyección de avisos).
- Compatibilidad multilingüe con Python y .NET mediante una arquitectura asíncrona basada en eventos.
Implementación empresarial: El marco permite la experimentación local con la implementación en Foundry Agent Service de AI Foundry (Azure), que proporciona orquestación de flujos de trabajo multiagente, gestión de errores, reintentos y recuperación a gran escala. Organizaciones como KPMG lo utilizan para conectar agentes especializados a los datos empresariales, manteniendo al mismo tiempo el cumplimiento normativo. 6
CrewAI
Es una de las herramientas más fáciles de usar para empezar, ya que ofrece plantillas de agentes prediseñadas ( por ejemplo, agente de preparación de reuniones ) y una curva de aprendizaje mínima con opciones sin código.
CrewAI se distingue por ser un marco multiagente ágil, independiente y de alto rendimiento, completamente independiente de LangChain, que ofrece una ejecución más rápida y menores requisitos de recursos. 7
El marco ahora ofrece dos enfoques complementarios: CrewAI Crews para agentes de IA autónomos y colaborativos, y CrewAI Flows para un control granular y basado en eventos sobre la orquestación de tareas, que admite tanto Crews de forma nativa como llamadas LLM únicas para una ejecución precisa. 8
Última versión: CrewAI ha introducido salidas estructuradas con soporte para response_format en todos los proveedores de LLM, lo que permite respuestas JSON consistentes. 9 El marco añadió utilidades de ejecución de tareas de agente a agente (A2A), lo que permite a los agentes delegar tareas de forma dinámica en flujos de trabajo estructurados, capacidades de manejo de archivos multimodales y ordenación de eventos a través de jerarquías padre-hijo, lo que garantiza una ejecución determinista del flujo de trabajo. 10 las características de Enterprise se incluyen la autenticación SSO de Keycloak y un almacenamiento de archivos mejorado con caché de memoria de respaldo.
La desventaja es que puede resultar más difícil ajustar dinámicamente los roles o delegar tareas a otros agentes durante el flujo de trabajo, ya que el enfoque de CrewAI utiliza roles y tareas predefinidos, que son rígidos. Los flujos ofrecen mayor flexibilidad para patrones de orquestación complejos.
OpenAI Enjambre
Se trata de una solución ligera, aún en fase experimental y que todavía no está lista para su uso en producción. El documento OpenAI describe explícitamente a Swarm como un marco educativo y un manual para explorar patrones multiagente, en lugar de un producto oficial, y no se le dará mantenimiento para su uso en producción. 11
Estado en 2026: OpenAI Swarm permanece en fase experimental a febrero de 2026, sin fecha anunciada para su lanzamiento en producción. No ofrece soluciones listas para usar para todos los casos de uso, pero permite a los desarrolladores crear y personalizar aspectos como la orquestación de flujos de trabajo y las interacciones entre agentes mediante funciones de transferencia sencillas. Es adecuado para la creación de prototipos y la prueba de ideas, y resulta ideal para casos de uso simples o para quienes buscan integrar procesos basados en agentes en una canalización LLM existente.
Limitación clave: Swarm es un sistema completamente sin estado que trata cada nueva tarea como una página en blanco, sin memoria de interacciones previas. Si bien esto ofrece previsibilidad y facilita la depuración, tiene un costo en términos de adaptabilidad a largo plazo. 12
Camello
Un marco de trabajo de bajo código para agentes multiagente que permite la comunicación entre agentes de IA. 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 colaboran para realizar tareas complejas. ChatDev ofrece un visualizador basado en navegador para estudiar las interacciones de cada agente dentro de su rol y entorno.
Pydantic AI
Un framework de agentes en Python no requiere aprender un nuevo lenguaje específico del dominio. Resulta 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.
Agente Cero
Un marco de trabajo para agentes de IA autónomos alojado en GitHub. Puede utilizarse para la generación de aplicaciones completas, codificación y RAG (Rank and App Generation). Interactúa con diversas herramientas y API mediante comandos en lenguaje natural.
Agentes automáticos
Un marco de trabajo ligero para crear aplicaciones y flujos de trabajo de IA agenica. A diferencia de marcos como AutoGen y Crew AI, que utilizan abstracciones de alto nivel, Atomic Agents adopta un enfoque modular de bajo nivel. Esto permite a los desarrolladores tener control directo sobre componentes como el manejo de entradas, la integración de herramientas y la gestión de memoria, lo que facilita el control de cada agente.
Marco de Agente Abeja
Un conjunto de herramientas de código abierto sin código desarrollado por IBM Research. Implementado en TypeScript y Python. Ofrece ejecución de código en un entorno aislado para mayor seguridad, gestión flexible de la memoria para optimizar el uso de tokens (especialmente para modelos como Llama 3.1) y controles de flujo de trabajo, lo que permite ramificaciones complejas, pausa/reanudación de estados y manejo de errores sin problemas.
¿Qué son los agentes?
El término “agente” puede definirse de varias maneras:
- La IA tradicional define a los agentes como sistemas que pueden percibir su entorno y actuar en función de ese entorno .
- Algunas firmas de análisis definen a los agentes como sistemas totalmente autónomos que operan de forma independiente durante largos períodos, utilizando herramientas como funciones o API para interactuar con su entorno y tomar decisiones basadas en el contexto y los objetivos. 13
- Otros utilizan el término para describir implementaciones más prescriptivas que siguen flujos de trabajo predefinidos. 14
En lugar de proporcionar una definición estricta, clasificamos estas variaciones como sistemas de agentes, pero hacemos una distinción arquitectónica clave entre flujos de trabajo y agentes:
- Los flujos de trabajo son sistemas en los que las herramientas y los sistemas de gestión del lenguaje natural (LLM) se organizan mediante rutas de código predefinidas.
- Los agentes son sistemas donde los LLM de forma independiente:
- Gestionar sus procesos y el uso de sus herramientas .
- Decida cuándo utilizar las herramientas proporcionadas de forma iterativa para lograr el objetivo principal y determine
- Cómo completar las tareas.
¿Por qué utilizar creadores de agentes de IA?
Crear agentes desde cero es una tarea compleja debido a los siguientes problemas:
- Fiabilidad: Encadenar múltiples pasos de IA puede agravar las ilusiones 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 de 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 afecten a los demás.
Los creadores de agentes facilitan esto al permitir que los desarrolladores se centren en la lógica de la aplicación, en lugar de lidiar con problemas de IA, integraciones de herramientas, orquestación, etc.
Los constructores aportan los componentes necesarios para crear agentes de IA más fiables y capaces, entre los que se incluyen:
- Marcos de trabajo que definen una especialización ( por ejemplo, gestión de flujos de trabajo ) del modelo de IA con agentes .
- Plantillas de datos que ayudan a aumentar la probabilidad de que un modelo de IA genere resultados exactos, reduciendo así 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 de estado que permiten a los agentes recordar interacciones pasadas y ajustar su comportamiento en entornos dinámicos.
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- Navegadores remotos: Cómo la infraestructura del navegador permite a los agentes interactuar con la web de forma segura .
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Tutorial para crear un agente de 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 extenso desarrollo de software basado en Python.
Instalación
Comencemos instalando las bibliotecas necesarias:
¿Por qué necesitamos la API OpenAI?
CrewAI utiliza un modelo 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 API de OpenAI.
Nota: Se necesita la clave API para acceder a modelos como OpenAI y GPT-4. CrewAI también puede trabajar con modelos de código abierto, como Llama 3.
Definiendo al agente
Crearemos un agente experto en productos : un asistente de IA con amplios conocimientos sobre productos tecnológicos. Dado que nuestro escenario implica brindar soporte a un usuario técnico (un CTO), necesitamos un agente con sólidos conocimientos de producto y habilidades analíticas.
CrewAI define un agente en función de su relación con las tareas . Para cada agente, debemos aclarar su rol , objetivo , historia y las herramientas que puede utilizar:
- Función: El área de especialización que representa el agente; en este caso, un experto en productos con amplios conocimientos tecnológicos.
- objetivo: Un objetivo claro y específico para el agente.
- Antecedentes: Le otorga al agente carácter, profundidad y conocimiento del ámbito en cuestión.
Definir 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 gestiona el razonamiento y el formato en función de las restricciones que usted especifique, tal como se indica en los parámetros description , expected_output y agent .
- Descripción : Explica lo que el agente debe hacer.
- expected_output : Define la estructura de salida; esto garantiza claridad y calidad.
- agente : Asigna la tarea al agente que hemos creado.
Creación del equipo y gestión del flujo de trabajo
A continuación, creamos el equipo , un sistema en el que se crean agentes, se les asignan tareas y estos 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 un ejemplo de la salida de la terminal, que ilustra cómo se asigna y ejecuta la tarea, así como la respuesta final devuelta por el agente Product Expert:
A continuación, el agente proporciona su resultado de la siguiente manera:
Este resultado demuestra cómo un agente, cuando está correctamente definido, puede ofrecer respuestas estructuradas, relevantes y de alta calidad para su integración en herramientas o flujos de trabajo del mundo real.
¿Qué hace que los creadores de agentes de IA sean diferentes?
Elegir entre diferentes plataformas para la creación de agentes de IA no se trata de encontrar la "mejor" herramienta, sino de adaptar las ventajas y desventajas de su arquitectura a las habilidades de su equipo y las necesidades del proyecto. A continuación, le mostramos qué es lo que realmente diferencia a estas plataformas.
Control versus comodidad
Las plataformas de bajo código (Microsoft Copilot Studio, Beam AI) permiten arrastrar y soltar componentes para crear agentes. No se requiere programación. La plataforma gestiona automáticamente la orquestación, la administración del estado y el manejo de errores.
La ventaja: Los equipos no técnicos pueden crear agentes funcionales en cuestión de horas. Ideal para flujos de trabajo empresariales estándar como el procesamiento de pedidos, la gestión de clientes o la automatización de la entrada de datos.
La limitación: No se puede personalizar la lógica principal. ¿Necesitas un patrón de coordinación novedoso o una optimización específica? Tendrás que conformarte con lo que ofrece la plataforma. Estas herramientas funcionan de maravilla hasta que tu caso de uso se desvía de sus plantillas.
Los frameworks de código abierto (LangGraph, Atomic Agents) te dan control total. Tú escribes el código que define exactamente cómo piensan, se coordinan y se ejecutan los agentes.
Lo positivo: personalización ilimitada. Crea cualquier patrón de coordinación, optimiza para casos extremos e 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 entradas, la integración de herramientas y la memoria a un nivel granular.
La limitación: Requiere mucha experiencia y tiempo en desarrollo. Lo que lleva horas en una plataforma de bajo código, lleva semanas en un framework.
Las opciones híbridas como CrewAI intentan encontrar un punto intermedio: plantillas para inicios rápidos y personalización a nivel de código cuando sea necesario. Sin embargo, la estructura rígida de roles de CrewAI dificulta los cambios dinámicos durante el flujo de trabajo. Se obtiene un desarrollo inicial más sencillo a costa de la adaptabilidad.
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