Constructores de Agentes de IA Bajo Código/Sin Código: n8n,make, Zapier

Los constructores de agentes de IA sin código y de bajo código permiten a los usuarios crear flujos de trabajo automatizados impulsados por IA sin escribir código complejo, haciendo que el desarrollo de agentes sea más rápido y accesible para equipos no técnicos.

Pasamos tres días configurando flujos de trabajo de agentes de IA, configurando manualmente acciones de LLM, analizadores de documentos, herramientas de búsqueda y construyendo pipelines con disparadores, pasos condicionales, llamadas a herramientas y webhooks para comparar cómo cada sistema maneja la automatización de agentes en varios pasos.

Usamos los niveles gratis de populares constructores de agentes de IA sin código/bajo código, incluidos n8n (autohospedado), make y Zapier, y evaluamos AgentKit de OpenAI basándonos en su documentación oficial.¹

Constructores de agentes de IA

Aquí hay una revisión rápida de cada plataforma:

1. Creatio Studio: Una plataforma de bajo código basada en la nube. Utiliza un diseñador visual y prompts en lenguaje natural, para que usuarios no técnicos puedan automatizar flujos de trabajo y tareas.
2. n8n: De código abierto, orientado a desarrolladores, impulsado por código. También se inclina fuertemente hacia el SaaS. Admite funciones profundas de orquestación de agentes, como memoria o razonamiento de herramientas. Proporciona un nodo de agente dedicado.
3. OpenAI AgentKit: Constructor de agentes de código abierto para equipos y usuarios profundamente integrados en el ecosistema de OpenAI; no es una herramienta sólida para construir agentes altamente personalizados. Incluye herramientas de evaluación de agentes como características integradas, como calificación automatizada, optimización de prompts y seguimiento de rendimiento.
4. make: Herramienta SaaS basada en la nube. Admite flujos de trabajo de agentes de varios pasos, ramificación condicional e integraciones API. Proporciona menos flexibilidad y lógica de agente que n8n, pero aún admite configuraciones personalizadas a través de solicitudes HTTP, módulos JSON/router y webhooks.
5. Zapier: Herramienta SaaS basada en la nube. La opción más amigable para principiantes con un constructor de agente de IA basado en código prompt. Sin embargo, su arquitectura es lineal, y la lógica más profunda (como ramificación o bucles de retroalimentación) requiere funciones de pago como Paths o Code by Zapier.
6. Google Workspace Studio: Integrado dentro de las aplicaciones de Workspace como Gmail, Drive, Calendar, Sheets y Chat. Utiliza Gemini IA para convertir instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo automatizados.

Para aquellos que consideran frameworks en lugar de herramientas sin código, lea sobre nuestra experiencia práctica construyendo agentes de IA con LangGraph, CrewAI, Swarm y LangChain.

Leer más

Si está considerando la infraestructura que impulsa la IA agéntica con capacidad web, aquí están 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 navegador: Principales servidores MCP para uso de herramientas y acceso web.

Creatio Studio

Creatio se enfoca más en la automatización de procesos de negocio que en la lógica experimental de agentes. Utiliza un diseñador visual y prompts en lenguaje natural, para que usuarios no técnicos puedan automatizar flujos de trabajo y tareas.

Características clave:

• Puede arrastrar y soltar elementos de interfaz de usuario, definir modelos de datos y establecer reglas de negocio para construir aplicaciones y flujos de trabajo que se integren con sus agentes.
• La plataforma incluye agentes de IA predefinidos para tareas como alcance de ventas, automatización de servicios o flujos de trabajo de marketing.
• Las aplicaciones y bloques de procesos se pueden reutilizar en todos los equipos, lo que ayuda a mantener la consistencia a escala.

n8n

n8n permite a los usuarios construir flujos de trabajo complejos de agentes de IA. Es amigable para desarrolladores y flexible. Puede escribir código real dentro de los flujos de trabajo y extenderlo como desee. Lo que diferencia a n8n es que todo su código fuente está disponible en GitHub.²

Características clave:

• Soporte de código con JavaScript y Python
• Amplia biblioteca de nodos con cientos de integraciones
• Un nodo dedicado de Agente de IA para lógica de agente de varios pasos
• Crear nodos de agente mediante prompts del sistema
• Soporte de contexto y memoria
• Múltiples disparadores, ramificación, bucles y manejo de errores
• Paquetes npm externos al autohospedar³

• Control de versiones basado en Git en niveles superiores

AgentKit de OpenAI

En octubre de 2025, OpenAI anunció AgentKit, un kit de herramientas para construir y desplegar agentes de IA.⁴ Está diseñado para equipos que utilizan modelos y herramientas de OpenAI. Se centra en cómo piensan, razonan y utilizan herramientas los agentes, no en la automatización general.

Características clave:

• Lienzo visual para construir flujos de agentes

• Soporte nativo para memoria, uso de herramientas y delegación de agentes
• Bloques lógicos integrados (If, While, Set State)
• Integración ajustada con modelos de OpenAI y herramientas MCP
• Evaluación integrada con
  • Calificación automatizada

• • Optimizador de prompts

• • Calificación de traza de agente

• Widgets ChatKit para incrustar agentes de IA en sitios web y aplicaciones

make

make es una plataforma de automatización basada en la nube donde se conectan aplicaciones mediante módulos visuales. Puede ejecutar flujos de trabajo de IA de varios pasos que imitan el comportamiento de un agente, pero no proporciona un verdadero framework de agente. 

Características clave:

• Flujos de trabajo de varios pasos llamados “escenarios”
• Routers y filtros para ramificación
• Bucles y sub-escenarios
• Soporte API a través de módulos HTTP

• Extensión Chrome DevTools para depuración detallada
• Registros claros paso a paso

Zapier

Zapier es la herramienta de automatización más sencilla y amigable para principiantes. Utiliza una interfaz de lenguaje natural para construir agentes de IA, pero se basa en flujos de trabajo lineales.

Características clave:

• Agentes de IA (beta) construidos mediante instrucciones en lenguaje natural
• Code by Zapier para pequeños fragmentos de JS/Python
• Plantillas para tareas comunes de agentes
• Paths para ramificación condicional (función de pago)
• Transparencia limitada a nivel de paso

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Google Workspace Studio

Google Workspace Studio es el constructor de agentes de IA sin código de Google.
Se introdujo como parte de Google Workspace (originalmente llamado Workspace Flows). Utiliza Gemini IA para trabajar en Gmail, Drive, Calendar, Chat, Forms y más.

Características clave:

• Los agentes pueden actuar dentro de Gmail, Google Drive, Docs, Sheets, Chat y Calendar. Extraen contexto de sus archivos, correos electrónicos y eventos para tomar decisiones más inteligentes.
• Los usuarios pueden iniciar flujos de trabajo desde eventos como correo entrante, eventos de calendario, nuevas respuestas de formularios, horarios programados o menciones en Chat.
• Una vez construidos, los agentes pueden compartirse entre equipos como Google Docs, ayudando a otros a reutilizarlos o adaptarlos.

Comparación de precios de constructores de agentes de IA

Modelado de costos para planes individuales y de equipo

Modelado de costos para planes empresariales

Aspectos destacados clave:

• n8n: Cobra por ejecución de flujo de trabajo: una ejecución cuenta como una sola ejecución, sin importar cuántos nodos incluya.
  
• Agentkit: El costo está vinculado al uso de API/modelo, donde paga por tokens y cualquier herramienta utilizada según las tarifas de OpenAI; no hay un cargo separado por AgentKit en sí.
  
• make: Cobra por operación: cada módulo en un escenario (el término de Make para un flujo de trabajo) cuenta como una operación.
  
• Zapier: Cobra por tarea: cada paso de acción después del disparador cuenta como una tarea.

Por ejemplo, si un flujo de trabajo tiene 10 nodos:

• make y Zapier contarían eso como 10 operaciones o tareas cada vez que se ejecuta.
  
• n8n lo contaría como una ejecución, independientemente del número de nodos que incluya.

Sin embargo, los precios de n8n pueden ser un poco confusos: aunque las operaciones no se cuentan individualmente, cada plan aún tiene un límite en el número total de ejecuciones (por ejemplo, 2,500 por mes en el nivel gratis).

Planes de precios de n8n

n8n ofrece opciones tanto autohospedadas como alojadas en la nube. Ambas pueden ejecutarse en su propia infraestructura utilizando Docker o Docker Compose.

La edición Community carece de algunas características de nivel empresarial, incluyendo SSO, controles de acceso y variables globales. Algunas de estas características faltantes pueden ser reemplazadas por nodos creados por la comunidad; por ejemplo, el paquete n8n-nodes-globals ofrece una alternativa a las variables personalizadas globales.

A partir de agosto de 2025, n8n ha eliminado los límites de flujos de trabajo activos en todos sus planes en la nube, lo que significa que puede tener flujos de trabajo, pasos y usuarios ilimitados en cada plan.⁵

Planes de precios de AgentKit

El costo está vinculado al uso de API/modelo: paga por tokens y cualquier herramienta utilizada según las tarifas de OpenAI; no hay un cargo separado por AgentKit. 

Planes de precios de make

make utiliza un modelo de precios basado en operaciones:

Eso significa que incluso un flujo de trabajo moderado puede consumir rápidamente su cuota gratis. Supongamos que construye un agente de IA diario que se ejecuta 3 veces al día y utiliza 5 módulos (por ejemplo, obtener noticias, filtrar, llamar a OpenAI, formatear resultado, enviar correo electrónico). Eso son 5 operaciones × 3 ejecuciones = 15 operaciones por día. En 30 días, eso es ~450 operaciones.

• Plan Free: incluye 1,000 operaciones por mes y permite hasta 2 escenarios activos.
• Planes de pago: comienzan en $9/mes por 10,000 operaciones.

Debido a que make factura por operación, los flujos de trabajo con más nodos o ejecuciones más frecuentes se vuelven costosos.

Planes de precios de Zapier

Zapier cobra según la cantidad de tareas realizadas por sus Zaps. Una tarea corresponde a cada elemento de datos procesado por un paso de acción en el flujo de trabajo. Por ejemplo, si un Zap agrega una fila a una hoja de Google Sheets, eso cuenta como una tarea.

• Plan Free: 100 tareas/mes y 5 Zaps (flujos de trabajo).
  
• Planes de pago: Comienzan en $19.99/mes por 750 tareas/mes.

Tenga en cuenta que cuando excede su límite de tareas, Zapier cambia a facturación por tarea adicional a una tarifa más alta para mantener sus Zaps en funcionamiento.

Zapier también ofrece agentes de IA como parte de su paquete de orquestación de IA. Estos planes le permiten crear chatbots y agentes impulsados por IA. El plan Free incluye 400 actividades/mes.

Lecturas adicionales

• Agentes de IA locales
• Herramientas CLI agénticas comparadas

Cita esta investigación

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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 5 de Marzo de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

Introducing AgentKit | OpenAI

2.

GitHub - n8n-io/n8n at pixeljets.com · GitHub

3.

n8n/packages/nodes-base/nodes/Code at bf2ee51e36214c44bb7bb57d27d33dd29a8ccf72 · n8n-io/n8n · GitHub

4.

Introducing AgentKit | OpenAI

5.

New plan, no active workflow limits — n8n's new pricing explained. – n8n Blog

n8n Blog

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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