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.
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:
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
Botpress es una plataforma de agentes de IA para crear agentes de IA. Su diseño de flujo de trabajo visual, sus amplias integraciones de IA y su compatibilidad multicanal la hacen ideal para automatizar las interacciones con los clientes y los flujos de trabajo.
Características principales:
- Diseño visual del flujo de trabajo: Interfaz de arrastrar y soltar para la creación de bots sin código.
- Flexibilidad de código: Herramientas personalizables e integraciones para lógica avanzada.
- Soporte multicanal: Despliegue bots en sitios web, WhatsApp, Slack, y más.
- Capacidades de IA: Incluye NLU, integración de conocimientos y personalización de la personalidad.
Consejos para desarrolladores:
- Empiece con plantillas: Utilice plantillas prediseñadas para las preguntas frecuentes o la generación de clientes potenciales para ahorrar tiempo.
- Mejore NLU: Entrena bots con datos específicos del dominio para mejorar la precisión.
- Flujos de trabajo de prueba: Utilice el emulador integrado para depurar y optimizar flujos.
2. Cadena LangChain
LangChain es el marco más ampliamente adoptado para el desarrollo de agentes LLM. Proporciona los bloques de construcción para crear agentes que razonan, utilizan herramientas, retienen memoria y gestionan tareas complejas, todo ello al tiempo que ofrece a los desarrolladores un control total sobre el flujo.
Características principales:
- Abstracciones de agentes: Admite agentes de estilo React, agentes que utilizan herramientas y cadenas personalizadas.
- Módulos de memoria: Gestiona la memoria a corto y largo plazo para mantener el contexto en las distintas tareas.
- Integración de herramientas: Conecta con API, bases de datos, motores de búsqueda, etc.
- Soporte del ecosistema: Incluye LangSmith para depuración y LangServe para despliegue.
Consejos para desarrolladores:
- Utilice LangGraph para la estructura: Crea flujos de trabajo complejos y conscientes del estado con ejecución paso a paso.
- Depure con LangSmith: Siga las decisiones de los agentes, las cadenas de instrucciones y el uso de herramientas en tiempo real.
- Optimice con bucles de retroalimentación: Mejore continuamente el razonamiento del agente utilizando los datos de interacción del usuario.
3. CrewAI
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.
.webp)
Características principales:
- Agentes basados en roles: Defina funciones especializadas para que los agentes gestionen las tareas con eficacia y sin solapamientos.
- Colaboración inteligente: Los agentes comparten conocimientos y se coordinan para alcanzar objetivos complejos.
- Integración de herramientas y API: Equipe a los agentes con herramientas y API personalizadas para ampliar sus funciones.
- Gestión del flujo de trabajo: Automatiza las dependencias de las tareas, garantizando una ejecución fluida de los procesos secuenciales o paralelos.
Consejos para desarrolladores:
- Defina funciones claras: Asigne funciones específicas a los agentes para optimizar la eficacia y minimizar las redundancias.
- Supervise el rendimiento: Utilice herramientas de análisis para revisar las interacciones de los agentes y perfeccionar los flujos de trabajo.
- Optimice el uso de recursos: Garantice la eficiencia de los recursos en configuraciones multiagente para mantener la escalabilidad.
4. Núcleo semántico de Microsoft
Microsoft Semantic Kernel es un marco de orquestación flexible 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 crear agentes de IA robustos que puedan operar en entornos empresariales.
.webp)
Características principales:
- Planificación orientada a objetivos: Desglosa automáticamente las entradas del usuario en planes de ejecución de varios pasos.
- Memoria y contexto: Utiliza incrustaciones y conectores para mantener el estado y mejorar el razonamiento.
- Soporte de lenguajes: Funciona con C#, Python y Java para el desarrollo multiplataforma.
- Integración segura: Diseñada para el cumplimiento de normativas de nivel empresarial, el registro y el acceso basado en funciones.
Consejos para desarrolladores:
- Comience con habilidades: Crea "habilidades" modulares para combinar llamadas LLM , reglas de negocio y APIs en unidades reutilizables.
- Utilice planificadores para la autonomía: Deje que los planificadores gestionen el razonamiento en varios pasos y desglosen las tareas complejas.
- Integrar con precaución: Envuelva gradualmente la lógica existente con interfaces LLM para minimizar las interrupciones.
5. AutoGen
AutoGen es un marco de desarrollo multiagente basado en la conversación estructurada. Permite a los agentes trabajar juntos mediante la asignación de funciones y el paso de mensajes entre agentes, lo que resulta ideal para resolver tareas complejas que requieren colaboración o especialización.
Características principales:
- Mensajería multiagente: Los agentes hablan, hacen preguntas y transmiten resultados de un lado a otro.
- Asignación de funciones: Defina agentes como "Investigador", "Planificador" o "Ejecutor" para dividir responsabilidades.
- Acceso a herramientas: Se integra con API, herramientas locales y entradas humanas para completar acciones.
- Reintentos y recuperación automáticos: Gestiona los traspasos de agentes, los callejones sin salida y los reintentos de forma limpia.
Consejos para desarrolladores:
- Defina funciones diferenciadas: Evite el solapamiento de agentes asignando a cada uno una tarea clara y concreta.
- Utilice los registros de conversaciones: Analice los registros para mejorar la calidad de los avisos y aclarar las responsabilidades de los agentes.
- Empiece con plantillas: Utilice flujos de tareas oficiales para arrancar agentes colaborativos rápidamente.
6. AutoGPT
AutoGPT es un marco de agentes autónomos que convierte GPT en un asistente autoplanificador y orientado a objetivos. Al pensar, planificar y ejecutar tareas de forma recursiva, muestra cómo los agentes pueden funcionar con muy poca supervisión humana, lo que resulta útil para flujos de trabajo experimentales o herramientas semiautomatizadas.
.webp)
Características principales:
- Agentes autoplanificadores: Los agentes definen sus próximos pasos en función del progreso hacia un objetivo definido por el usuario.
- Compatibilidad con plugins: Amplíe el comportamiento con la navegación, la escritura de archivos y el uso de herramientas.
- Memoria vectorial: Almacena hechos e historia en un formato recuperable para futuros razonamientos.
- Supervisión mínima: Los agentes operan de forma independiente tras la introducción del objetivo inicial.
Consejos para desarrolladores:
- Establezca objetivos claros: Comience con instrucciones concisas y específicas para mantener a los agentes centrados y eficientes.
- Supervise el comportamiento: Revise con frecuencia los registros de salida para detectar bucles o alucinaciones.
- Utilice los plugins con cuidado: Amplíe la funcionalidad de forma selectiva para evitar acciones no deseadas.
7. RASA
Rasa es un marco de código abierto para crear chatbots inteligentes y asistentes de voz. Ofrece una flexibilidad y un control inigualables, lo que permite a los desarrolladores crear agentes conversacionales dinámicos y conscientes del contexto.
.webp)
Características principales:
- NLU avanzado: Analiza e interpreta las entradas del usuario para extraer intenciones y entidades con precisión.
- Gestión del diálogo: Maneje conversaciones complejas de varios turnos manteniendo el contexto.
- Canalizaciones personalizables: Adapte las canalizaciones de NLU a casos de uso específicos.
- Flexibilidad de código abierto: Personalice e integre con los sistemas existentes, garantizando un control total.
Consejos para desarrolladores:
- Comience con modelos preentrenados: Utilice los modelos preentrenados de Rasa como base y ajústelos a las necesidades específicas del dominio.
- Adopte el desarrollo basado en la conversación (CDD): Mejora continuamente tu bot analizando las interacciones reales de los usuarios.
- Utilice Rasa X para la colaboración: Comparta bots con los probadores y recopile comentarios para perfeccionar los flujos conversacionales.
Descubra la sencillez de la automatización de la IA
Los marcos de agentes de IA están revolucionando la forma en que las empresas optimizan los flujos de trabajo, automatizan las tareas y mejoran la experiencia del cliente. Listo para poner en marcha su flujo de trabajo impulsado por IA? Botpress tiene todo lo que necesita para hacerlo realidad.
Con su diseño modular, sus integraciones sin fisuras y sus potentes capacidades basadas en IA, Botpress es más que una herramienta LLM , es un marco completo para construir agentes autónomos que se adapten a sus necesidades únicas.
Dé el primer paso hacia la automatización inteligente.
Empieza a construir hoy: es gratis.
