- Los flujos de trabajo de IA agenética son procesos dirigidos por agentes de IA autónomos que toman decisiones independientes con una supervisión humana mínima.
- Los flujos de trabajo éticos de la IA agéntica dan prioridad a la transparencia, la equidad y el diseño centrado en el ser humano, especialmente en áreas de alto riesgo como la sanidad o las finanzas.
- No todos los agentes de IA son agénticos, ya que algunos se limitan a seguir instrucciones predefinidas sin tomar decisiones independientes.
- La creación de estos flujos de trabajo requiere acceso a los datos en tiempo real, modelos de IA sólidos, objetivos claros e integraciones a través de API o plataformas de bajo código.
Imagine un mundo en el que su lista de tareas pendientes empiece a tacharse sola, sus flujos de trabajo funcionen sin problemas y los agentes de IA se conviertan en sus nuevos compañeros de trabajo favoritos.
Estos marcos son el andamiaje que permite crear agentes de IA capaces de navegar por flujos de trabajo complejos, resolver problemas del mundo real y escalar sin esfuerzo.
Ya se trate de agilizar la atención al cliente, personalizar la experiencia del usuario o automatizar lo cotidiano, los marcos de trabajo de IA agéntica le permiten aprovechar la potencia de los grandes modelos lingüísticosLLMs) de última generación para crear algo extraordinario.
¿Qué son los marcos de agentes de IA?
Los marcos de agentes de IA son plataformas, herramientas o bibliotecas diseñadas para crear agentes autónomos que perciben entradas, las procesan mediante algoritmos o LLMs y llevan a cabo acciones como la generación aumentada por recuperación, el inicio de flujos de trabajo o conversaciones generales.
Estos marcos agilizan los flujos de trabajo de los agentes ofreciendo módulos preconstruidos para funcionalidades comunes, lo que ahorra un tiempo valioso a los desarrolladores y garantiza que el flujo de trabajo siga siendo transparente y sólido.
Los marcos de agentes de IA se adaptan a diferentes necesidades: algunos se especializan en conversaciones, asistentes virtuales o chatbots, mientras que otros se centran en la orquestación de flujos de trabajo. Su principal valor reside en abstraer la complejidad, dividir las tareas en pasos manejables y garantizar la escalabilidad.
Componentes clave de un marco de agentes de IA
La mayoría de los marcos de agentes de IA siguen la misma estructura bajo el capó, lo que les permite pasar sistemáticamente información estructurada entre diferentes herramientas y procesos.
He aquí un breve recorrido que muestra cómo funcionan realmente estos componentes al crear un agente:
Ventajas de utilizar un marco de agentes de IA
Despliegue más rápido con menos trabajo repetitivo
Según el informe 2024 AI de McKinsey, el 65% de las empresas ya utilizan IA generativa con regularidad, pero muchas siguen encontrando cuellos de botella cuando se trata de lanzar casos de uso.
Los equipos que intentan construir su infraestructura en torno a modelos de IA -gestionando manualmente entradas, salidas, encadenando lógica y llamadas a API- tienen 1,5 veces más probabilidades de pasar cinco meses o más poniendo esos sistemas en producción.
Los marcos de agentes de IA resuelven este problema estandarizando el aburrido pero necesario trabajo de configuración. En lugar de coser cada integración o cadena de herramientas desde cero, los equipos pueden conectarse a un marco compartido que lo gestiona de forma limpia.
Lógica reutilizable para facilitar el escalado entre agentes
Cuando se utilizan marcos de agentes de IA, gran parte de lo que parece "inteligente" se reduce a pasos modulares y componibles que pueden reutilizarse en diferentes agentes o flujos.
Cuando esa lógica vive dentro de un marco limpio en forma de unidades, se convierte en algo tan sencillo de llamar como add(2,3) en Python.
Los marcos de agentes de IA ofrecen a los desarrolladores la libertad de pensar desde los primeros principios, para resolver los problemas de los usuarios con intuición, sin reconstruir los mismos patrones de razonamiento una y otra vez.
En lugar de tratar de estandarizar perfectamente toda la lógica por adelantado, los equipos pueden trabajar más como diseñadores de productos: probar, adaptar, reutilizar lo que funciona y ampliarlo a todos los casos de uso.
Los marcos compartidos facilitan la colaboración en equipo
Cuando los agentes de IA se ejecutan en una infraestructura compartida -plataformas en la nube o inferencias de servidor-, el marco en el que se basan determina directamente cómo pueden colaborar los equipos.
Los marcos ayudan a que la colaboración sea visible y controlada. Es como gestionar una hoja de Google compartida para el comportamiento de los agentes:
- Propiedad lógica definida: todo el mundo sabe a quién pertenece cada parte del agente.
- Actualizaciones seguras: el razonamiento, las herramientas y la memoria pueden modificarse sin conflictos.
- Cambios auditables: las modificaciones de los flujos y las configuraciones se controlan mediante versiones y son rastreables.
- Claridad entre equipos: las personas que no son desarrolladores pueden comprobar cómo funciona el agente sin tener que leer el código.
Cómo elegir un marco para agentes de IA
La selección del marco de agentes de IA adecuado puede resultar abrumadora, dada la abundancia de plataformas y servicios de código abierto disponibles.
Para simplificar el proceso, concéntrese en los requisitos de su flujo de trabajo. Aquí tienes una práctica lista de comprobación con las consideraciones clave que debes discutir con tu equipo:
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Discuta estas preguntas con su equipo para identificar las funciones más importantes para su organización. Fomentar la colaboración en este debate puede aportar información valiosa sobre lo que realmente necesitan sus flujos de trabajo.
Ahora que ha reducido sus requisitos, exploremos los marcos que pueden satisfacerlos. Con una comprensión clara de sus objetivos, la elección del marco de agentes de IA adecuado será mucho más sencilla.
Los 7 mejores marcos gratuitos para agentes de IA
1. Botpress
Ideal para: Equipos que construyen agentes de IA que se conectan a herramientas, con pasos LLM para el razonamiento, la toma de decisiones o la comprensión del lenguaje.
Botpress es una plataforma de agentes de IA creada para equipos que desean estructurar el comportamiento de los agentes sin tener que gestionar una lógica con mucho código.
Usted diseña cómo funciona el agente utilizando flujos - un editor visual donde cada nodo maneja una tarea enfocada, con su memoria, condiciones y conexiones de herramientas.
En lugar de escribir indicaciones encadenadas o árboles lógicos, se trabaja con piezas modulares de alcance que reflejan flujos de trabajo reales.
Esta modularidad es especialmente útil cuando se desea una automatización fiable a través de los sistemas de asistencia, incorporación o internos, con una lógica clara y permisos limpios incorporados.
Botpress viene con integraciones incorporadas para herramientas como CRM, correo electrónico y bases de datos, para que su agente pueda realizar acciones reales desde el primer momento.
Características principales:
- Crea flujos de trabajo visualmente con una interfaz de arrastrar y soltar.
- Añada herramientas y lógica personalizadas cuando sea necesario.
- Despliegue agentes en sitios web, WhatsApp, Slack, etc.
- Utilice NLU integrados, fuentes de conocimiento y controles de personalidad.
Precios:
- Plan gratuito: Incluye core builder, 1 bot y 5$ de crédito AI.
- Plus: 89 $/mes - pruebas de flujo, enrutamiento, transferencia humana
- Equipo: $495/mes - SSO, colaboración, seguimiento de uso compartido
- Empresa: Personalizado: para configuraciones personalizadas, grandes volúmenes o controles de conformidad.
2. Cadena LangChain
Lo mejor para: Desarrolladores que construyen agentes de IA personalizados desde cero, especialmente para investigación, sistemas RAG o cualquier cosa que necesite un control estricto sobre el comportamiento del agente.
LangChain es el marco más ampliamente adoptado para construir agentes de IA. Ofrece a los desarrolladores los componentes básicos para conectar herramientas, mensajes, memoria y razonamiento, con un control total sobre el funcionamiento de los agentes.
Fue una de las primeras plataformas en introducir en el mercado el diseño modular de agentes, y ahora funciona como un sistema operativo para los flujos de trabajo LLM .
Puedes encadenar pasos, cambiar tipos de memoria y conectarte a APIs o bases de datos vectoriales con facilidad gracias al soporte y al código en constante crecimiento para el framework.
Sin embargo, esa profundidad conlleva complejidad. Con tantas partes móviles, puede llevar tiempo encontrar la abstracción adecuada para su caso de uso, y quedarse con una puede parecer como construir sobre una base inestable.
Características principales:
- Crea agentes mediante cadenas modulares de herramientas, avisos y memoria
- Integración con LLMs, API, almacenes de vectores y recuperadores
- Control total del desarrollador sobre la lógica de flujo y la ejecución
- Rastreo y evaluación opcionales con LangSmith
Precios:
- Desarrollador: Gratuito - 1 puesto, 5.000 trazas/mes, gestión rápida, herramientas básicas de trazado
- Plus: 39 $/mes por puesto - funciones de equipo, límites de rastreo más altos, implementación de LangGraph dev
- Para empresas: Personalizada: configuración autoalojada o híbrida, SSO, soporte y escalado de uso.
3. CrewAI
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Ideal para: Equipos que crean prototipos de comportamiento multiagente rápidamente, especialmente para tareas lineales que se rompen limpiamente a través de roles.
CrewAI es un marco de código abierto para sistemas multiagente que permite a los agentes de IA colaborar en tareas mediante roles definidos y objetivos compartidos. Está diseñado para escenarios que requieren un trabajo en equipo inteligente entre agentes.
Lo que hace atractivo a CrewAI es lo fácil que es empezar. Se define una tripulación, se asigna a cada agente una función y se les asigna un objetivo común.
A partir de ahí, los agentes hablan, ejecutan tareas y completan objetivos sin necesidad de una lógica de orquestación desde cero. Para casos de uso sencillos con varios agentes, se consigue mucho con muy poca configuración.
Pero esa simplicidad tiene dos caras. Cuando los flujos de trabajo se vuelven más complejos (si los agentes tienen que adaptarse a mitad de la tarea o coordinarse entre pasos condicionales), las abstracciones integradas pueden resultar limitantes.
Características principales:
- Configuración de agentes basada en roles con objetivos y memoria asignados
- Admite la ejecución secuencial y paralela de agentes
- Memoria compartida de la tripulación para coordinar el equipo
- Fácil integración de herramientas mediante funciones e indicaciones
Precios:
- Gratis: 0 $/mes - 50 ejecuciones, 1 equipo en directo, 1 plaza
- Básico: 99 $/mes - 100 ejecuciones, 2 equipos en directo, 5 plazas
- Estándar: 500 $/mes - 1.000 ejecuciones, 2 equipos en directo, asientos ilimitados, 2 horas de incorporación
- Pro: 1.000 $/mes - 2.000 ejecuciones, 5 equipos en directo, plazas ilimitadas, 4 horas de incorporación
4. Núcleo semántico de Microsoft
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Lo mejor para: Equipos empresariales que incorporan lógica de tipo agente dentro de aplicaciones existentes, especialmente los que ya utilizan el ecosistema de Microsoft.
Microsoft Semantic Kernel es un marco de orquestación de IA de código abierto que ayuda a los desarrolladores a integrar las capacidades de IA en las aplicaciones existentes.
Su enfoque en la modularidad, la memoria y la planificación de objetivos lo hace idóneo para construir agentes de IA robustos que puedan operar en entornos empresariales.
En esencia, Semantic Kernel trata de la planificación y la ejecución. Se definen las "habilidades" -que pueden ser funciones nativas o indicaciones LLM y se combinan en planes semánticos que guían el comportamiento del agente.
El marco gestiona la memoria, admite el uso de herramientas y se integra limpiamente con sistemas .NET y Python.
Dicho esto, sigue siendo una herramienta para desarrolladores: hay poco andamiaje visual y gran parte de la orquestación requiere un diseño deliberado.
Características principales:
- Arquitectura modular basada en competencias (funciones, indicaciones, herramientas)
- Memoria integrada y ayuda a la planificación de objetivos
- Integración nativa con entornos C#, .NET y Python
- SDK de código abierto con opciones de integración en Azure
5. AutoGen
Ideal para: Equipos técnicos que construyen flujos de trabajo colaborativos y multiagente que necesitan visibilidad y trazabilidad completas.
AutoGen es un marco de desarrollo de código abierto para sistemas multiagente basados en conversaciones estructuradas.
Asigne a cada agente una función -planificador, investigador, ejecutor o una función personalizada- y permítales intercambiar mensajes para abordar juntos tareas complejas.
En esencia, AutoGen gestiona el paso de mensajes y la memoria compartida. Tú guionizas el flujo de la conversación, inyectas lógica cuando es necesario y decides cuándo debe intervenir un humano.
Requiere más configuración que una herramienta de bajo código, pero le recompensa con un sistema totalmente transparente que se adapta a experimentos de investigación, procesos humanos en bucle o cualquier escenario en el que deba realizar un seguimiento del razonamiento de los agentes de principio a fin.
Características principales:
- Intercambio estructurado de mensajes con asignación explícita de funciones
- Inyección de funciones en cualquier momento de la conversación
- Memoria compartida para cada agente y para toda la tripulación
- Registros de auditoría integrados que registran cada mensaje y decisión
6. AutoGPT
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Ideal para: Desarrolladores en solitario y equipos pequeños que crean prototipos de flujos de trabajo autónomos sin supervisión constante.
AutoGPT es un marco de agentes autónomos que convierte GPT en un asistente autoplanificador y orientado a objetivos.
En la práctica, le das un objetivo, como "compilar un análisis de mercado", y él solo divide el trabajo en subtareas, obtiene datos, escribe archivos o llama a las API. Es como entregar la investigación a un analista junior que necesita muy poca orientación.
Notará dos cosas enseguida. En primer lugar, la autonomía de AutoGPT permite flujos de trabajo por lotes totalmente automatizados que se estancarían si los ataras a un agente humano.
En segundo lugar, esa misma independencia le obliga a realizar un seguimiento exhaustivo de cada ejecución para mantener bajo control los riesgos potenciales.
Con el tiempo, se aprende a ajustar su lógica de reintento y la mezcla de plugins para que siga siendo productivo en lugar de vagar.
Características principales:
- Agentes de autoplanificación que descomponen los objetivos en pasos ejecutables
- Sistema de plugins para navegación web, operaciones con archivos y API personalizadas
- Memoria vectorial que recuerda hechos y decisiones anteriores
- Reintentos y recuperación automáticos cuando las tareas se encuentran en callejones sin salida
7. RASA
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Lo mejor para: Equipos que necesitan una profunda personalización de los flujos conversacionales y la plena propiedad de los datos y modelos.
Rasa es un marco de código abierto que combina la comprensión del lenguaje natural con la gestión del diálogo para impulsar chatbots y asistentes de voz conscientes del contexto.
Puede ensamblar canalizaciones NLU a partir de componentes intercambiables y, a continuación, definir políticas de diálogo que mantengan el contexto a lo largo de múltiples turnos. Este enfoque le permite intercambiar nuevos clasificadores de intenciones o extractores de entidades a medida que evoluciona su dominio, sin necesidad de reescribir otras partes del sistema.
Como Rasa se ejecuta en su infraestructura, usted mantiene el control absoluto sobre la privacidad y el escalado de los datos.
Características principales:
- Canalizaciones NLU avanzadas que extraen intenciones y entidades
- Políticas de diálogo personalizadas para conversaciones complejas de varios turnos
- Componentes de canalización extensibles para adaptarse a cualquier dominio o lenguaje
- Código fuente abierto con integraciones para canales de mensajería
Precios:
- Código abierto: Gratuito - incluye todo el framework, licencia Apache 2.0
- Edición Pro: Gratis - hasta 1.000 conversaciones/mes con Rasa Pro
- Crecimiento: Desde 35.000 $/año - incluye Rasa Studio, soporte y comercial a
Descubra la sencillez de la automatización de la IA
Los marcos de agentes de IA están cambiando la forma en que los equipos crean software. Te permiten centrarte en los resultados en lugar de en la infraestructura, y Botpress te ofrece todo lo que necesitas para empezar.
Con flujos modulares, herramientas integradas y un diseño LLM, Botpress le ayuda a crear agentes que funcionan en producción. Usted controla exactamente cómo se comporta su agente, a qué tiene acceso y por qué toma decisiones, con trazabilidad completa incorporada.
Empieza a construir hoy: es gratis.
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot?
La diferencia entre un agente de IA y un chatbot es que un chatbot sigue guiones predefinidos o árboles de decisión para responder a preguntas, mientras que un agente de IA toma decisiones y completa de forma autónoma tareas de varios pasos a través de sistemas, actuando más allá de la conversación.
2. ¿Cuál es la curva de aprendizaje para el uso de estos marcos para usuarios no técnicos?
La curva de aprendizaje para utilizar marcos como Botpress o LangGraph es relativamente baja para los usuarios no técnicos gracias a los editores visuales y las plantillas, pero los flujos de trabajo personalizados o las integraciones de terceros pueden requerir la ayuda de un desarrollador.
3. ¿Cuál es la diferencia entre los frameworks comerciales de código abierto y los gratuitos?
La diferencia entre los frameworks de código abierto y los comerciales gratuitos es que las herramientas de código abierto permiten inspeccionar y modificar el código fuente y alojar la aplicación uno mismo, mientras que los frameworks comerciales gratuitos incluyen alojamiento gestionado y requieren actualizaciones de pago para tener acceso completo.
4. ¿Cómo evalúo el rendimiento de un agente de IA construido con estas herramientas?
Para evaluar el rendimiento de un agente de IA creado con estas herramientas, realice un seguimiento de métricas como la tasa de éxito de las tareas, la precisión de las respuestas, la latencia, la frecuencia de retroceso y la satisfacción del usuario. Muchas plataformas ofrecen paneles de análisis integrados, y herramientas externas como PostHog o Mixpanel pueden mejorar el seguimiento.
5. ¿Qué sectores se benefician más de la automatización mediante agentes?
Entre los sectores que más se benefician de la automatización de los agentes se encuentran la atención al cliente, la sanidad, las finanzas y el comercio electrónico, sobre todo en tareas como la programación de citas, el procesamiento de documentos, la cualificación de clientes potenciales y las operaciones administrativas repetitivas.
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