Creación de flujos de trabajo de IA con marcos multiagente

La mayoría de los desarrolladores que empiezan a crear agentes de IA utilizan un único bucle de modelo de lenguaje grande — un prompt de sistema y quizá alguna herramienta — y para tareas pequeñas, eso suele bastar.

Pero cuando buscas estructura, el sistema empieza a desmoronarse. Los resultados se vuelven impredecibles, los flujos de trabajo difíciles de depurar y se desperdician tokens en repeticiones en vez de avanzar.

Los flujos multiagente te permiten crear agentes de IA que funcionan más como un equipo, con roles claros y visibilidad sobre cómo se toman las decisiones y se avanza hacia el mismo objetivo.

¿Qué es un marco multiagente?

Un marco multiagente es la infraestructura que utilizas para crear, ejecutar y gestionar varios agentes de IA de forma coordinada.

Es la infraestructura que gestiona cómo se comunican los agentes y cómo se transfieren las tareas entre ellos.

Si trabajas con sistemas multiagente, el marco es lo que los hace operativos.

En esencia, convierte los modelos de lenguaje grandes (LLMs) en agentes con un alcance definido, cada uno con un rol y una forma predecible de operar.

En vez de escribir la lógica de orquestación desde cero, el marco te da estructura, control y repetibilidad.

Marcos multiagente: conceptos clave

¿Cómo funcionan los marcos multiagente?

Los marcos multiagente estructuran cómo se activan los agentes, cómo se transfieren los datos y cómo el sistema sigue el progreso.

Proporcionan los bloques básicos para coordinar agentes de una manera que escala con la complejidad y permite su uso en implementaciones reales.

Un ejemplo es usar una configuración multiagente para potenciar un chatbot de WhatsApp. En este caso, distintos agentes pueden encargarse de tareas como reservas, reembolsos o verificaciones, colaborando en segundo plano sin depender de un único bot monolítico.

Los agentes se registran como componentes invocables en el sistema

Antes de que un agente pueda hacer algo, el marco debe saber que existe. Esto implica indicar al sistema el nombre del agente, su responsabilidad y qué herramientas o información puede usar.

En la mayoría de los marcos, esta configuración se realiza mediante un archivo de configuración o código, donde defines el rol de cada agente y cómo activarlo. Por ejemplo, puedes indicar al sistema:

“Este es el planificador. Lee la entrada del usuario y decide qué hacer después.”
“Este es el verificador. Recibe información del usuario y devuelve booking_id e información del usuario.”

Una vez registrados, el marco puede “llamar” a estos agentes por su nombre, es decir, sabe cómo ejecutar cada uno cuando le corresponde en el flujo de trabajo.

El agente de enrutamiento decide qué agente se ejecuta a continuación

Un agente planificador o una función controladora gestiona el enrutamiento de agentes de IA. Analiza la última salida del bot, el historial de la conversación y, a veces, la entrada original del usuario para decidir qué debe ocurrir a continuación.

Algunos planificadores se basan en prompts — reciben un mensaje de sistema y devuelven el nombre del siguiente agente a ejecutar.

Otros usan lógica codificada o diagramas de flujo, según el marco de agentes de IA que utilices.

El marco toma esa salida y la usa para llamar al siguiente agente. El enrutador decide quién debe hacer la tarea, no la realiza él mismo.

Los datos se transfieren entre agentes mediante mensajes

Los agentes no comparten memoria directamente. Cuando uno termina, su salida se empaqueta en un mensaje — normalmente un diccionario u objeto JSON — y se pasa al siguiente agente como entrada.

El marco gestiona la transferencia. Puede almacenar el mensaje en un espacio de memoria compartido o pasarlo directamente a la interfaz de entrada del siguiente agente, según cómo esté estructurado el sistema.

Los mensajes suelen incluir más que solo el contenido:

• Quién lo envió (agente o usuario)
• De dónde proviene en el flujo de trabajo
• Cómo debe usarse (por ejemplo, disparador, entrada, decisión)
• Métricas opcionales como recuento de tokens o marcas de tiempo

Este contexto ayuda al sistema a enrutar tareas de forma clara y mantiene a los agentes desacoplados entre sí.

La ejecución se sigue mediante el estado del flujo de trabajo y disparadores

El marco lleva un registro de lo que ha ocurrido — qué agentes se ejecutaron, qué devolvieron y qué falta por hacer. Esto se almacena en un objeto de estado, que se actualiza tras cada paso.

Los disparadores deciden qué ocurre después. Usan valores de salida o condiciones para ramificar el flujo.

Esto permite que el sistema avance sin codificar la lógica en cada agente. El estado impulsa el flujo de trabajo, no los agentes en sí.

Beneficios clave de usar marcos multiagente

Escala la lógica sin sobrecargar a un solo agente

Un solo agente de IA solo puede hacer hasta cierto punto antes de convertirse en un caos de prompts, herramientas y responsabilidades poco claras. Los marcos multiagente te permiten dividir esa lógica en agentes enfocados, cada uno encargado de una tarea concreta.

En vez de sobrecargar a un agente, puedes asignar pasos específicos — como recuperación, validación o ejecución — a agentes distintos y hacer crecer el sistema por partes.

Depura la colaboración entre agentes con total visibilidad

Cuando los agentes de IA colaboran, los problemas pueden ser difíciles de rastrear. Los marcos te muestran qué recibió cada agente, qué devolvió y dónde se detuvo.

No tienes que adivinar qué falló — inspeccionas las transferencias y lo corriges directamente. Este tipo de visibilidad es lo que hace manejable la colaboración entre agentes de IA.

Reutiliza agentes en distintos flujos de trabajo

Si un agente funciona, reutilízalo. Los marcos te permiten conectar el mismo agente en diferentes flujos sin reescribirlo. Así mantienes la coherencia y aceleras las pruebas.

Por ejemplo, un agente de validación que comprueba entradas de usuario o autenticación puede usarse tanto en chatbots de atención al cliente como en chatbots de reservas, donde aplique la misma lógica.

Gestiona fallos y reintentos automáticamente

Cuando un agente falla, el marco puede reintentar, omitirlo o continuar. No necesitas escribir esa lógica tú mismo.

El fallback integrado hace que los flujos sean más confiables sin trabajo extra, y esa confiabilidad es la que impulsa sistemas reales.

Crea flujos de agentes fáciles de modificar

Al repartir tareas entre agentes, no tienes que rehacer todo el sistema cada vez que algo cambia.

Puedes actualizar un planificador sin tocar la ejecución, o cambiar la respuesta de un agente sin reescribir el resto.

Esa facilidad de adaptación da resultados—Salesforce informa que los equipos que usan IA agentica ahorran 11 horas por empleado cada semana, en parte gracias a la adaptabilidad de los flujos de trabajo.

Los 5 principales marcos multiagente

Elegir un marco multiagente depende de lo que estés construyendo y del control que quieras sobre el comportamiento, la comunicación y la recuperación de los agentes.

Los mejores marcos ofrecen diferentes ventajas — algunos son ideales para flujos estructurados, otros te dan más flexibilidad a costa de claridad.

Querrás algo que se adapte a las necesidades de tu equipo y al alcance que planeas para el sistema.

1. Botpress

Botpress es una plataforma visual de desarrollo para crear agentes de IA que pueden coordinarse entre pasos, roles y canales.

En vez de programar la lógica, defines el comportamiento de los agentes usando flujos, memoria, condiciones y llamadas a herramientas.

El comportamiento multiagente se basa en instrucciones, flujos de trabajo y herramientas externas. Cada nodo en un flujo de Botpress actúa como una unidad enfocada, con sus propias instrucciones y alcance.

Puedes repartir el razonamiento entre varios nodos Autónomos y Estáticos, añadir capas de validación o enrutar la entrada del usuario mediante lógica de decisión basada en herramientas en vez de gestionarlo todo en un solo paso.

La memoria está acotada a cada flujo, así que los agentes solo usan lo que necesitan. Las entradas y salidas están claramente definidas, y las llamadas a herramientas pueden añadirse directamente mediante integraciones incorporadas.

Características principales

• Orquestación visual de agentes mediante flujos y nodos
• Control de memoria y variables acotado entre nodos
• Memoria de varios turnos, lógica de fallback y reintentos
• Uso de herramientas mediante llamadas API, webhooks y entrada de funciones

2. LangChain

LangChain es un marco orientado a desarrolladores para crear aplicaciones potenciadas por LLM conectando cadenas de prompts, herramientas y memoria.

Comenzó como una forma de estructurar llamadas a LLM con herramientas como búsqueda y calculadoras, pero se expandió hasta convertirse en un ecosistema muy amplio.

En una versión se priorizaron los “agentes”, luego los “asistentes” y después los “runnables”. El resultado es un conjunto de herramientas potente que puede hacer casi cualquier cosa, pero a menudo lleva tiempo orientarse.

Puedes asignar conjuntos de herramientas y crear lógica de enrutamiento entre agentes. Su punto fuerte es la modularidad — los componentes son reutilizables, combinables y bien integrados con APIs externas.

Pero escribirás más código de integración del esperado. Y como las abstracciones cambian rápido, conviene comprobar si el método que usas sigue siendo el recomendado.

Características principales

• Encadenamiento modular de prompts, herramientas y memoria
• Se integra con LLMs, almacenes vectoriales y APIs
• Trazado y evaluaciones opcionales con LangSmith

3. CrewAI

CrewAI facilita la creación de flujos multiagente donde cada agente tiene un rol y tarea definidos. Creas un equipo, asignas objetivos y los agentes se coordinan mediante un gestor compartido.

Es una de las formas más rápidas de modelar la colaboración entre agentes sin escribir la lógica de orquestación desde cero.

Ideal para configuraciones como parejas planificador–ejecutor, flujos de investigación–revisión o cualquier tarea en equipo donde las responsabilidades estén claramente divididas.

Pero al añadir complejidad, la abstracción se vuelve rígida. Hay menos flexibilidad sobre cómo y cuándo se ejecutan los agentes, y modificar el comportamiento suele requerir salir de las opciones predeterminadas del marco.

Características principales

• Configuración de agentes basada en roles con nombres, objetivos y memoria
• Soporta ejecución secuencial y paralela de agentes
• Memoria compartida de equipo para la colaboración entre agentes
• Integración sencilla con herramientas, funciones y prompts personalizados

4. AutoGPT

AutoGPT fue el primer proyecto en mostrar cómo funciona cuando das a un chatbot GPT un objetivo y lo dejas actuar — planificar, pensar, investigar y ejecutar sin intervención humana constante.

Defines el objetivo y AutoGPT recorre pasos de razonamiento, crea subobjetivos, llama a herramientas y ajusta su estrategia sobre la marcha.

Fue un gran avance para que el comportamiento agente se sintiera autónomo y dinámico. Pero no está diseñado para la precisión.

El bucle de tareas es frágil y los agentes tienden a quedarse atascados repitiendo el mismo plan o persiguiendo subtareas irrelevantes.

Puedes conectar memoria, herramientas y APIs — pero unirlo todo suele generar flujos impredecibles difíciles de depurar o dirigir.

Características principales

• Agente orientado a objetivos con auto-prompting y planificación de tareas
• Generación automática de subtareas y bucle de ejecución
• Soporta el uso de herramientas mediante plugins y llamadas API
• Ampliable con scripts personalizados, funciones e integraciones

5. Autogen

Autogen es un framework de código abierto de Microsoft enfocado en conversaciones multiagente, donde los agentes interactúan mediante mensajes estructurados y por turnos.

Es especialmente útil cuando necesitas controlar cada intercambio, como en bucles de planificación-ejecución o sistemas human-in-the-loop.

Autogen destaca por su transparencia. Puedes inyectar funciones en medio de la conversación, dirigir decisiones con lógica personalizada y rastrear exactamente qué dijo cada agente y por qué.

Pero escalarlo requiere trabajo. La orquestación de mensajes es flexible, pero no está abstraída: sigues gestionando historiales, configuraciones de agentes y la lógica de cada paso por tu cuenta.

Para entornos de investigación, pruebas controladas o comportamientos reproducibles de agentes, es uno de los frameworks más precisos disponibles.

Características principales

• Framework de comunicación multiagente por turnos
• Compatible con agentes human-in-the-loop y llamadas a funciones
• Rastreo transparente de mensajes e inyección de lógica personalizada

Cómo construir con un framework multiagente

La forma más sencilla de empezar es elegir un flujo de trabajo real — algo que ya sea demasiado complejo para un solo agente — y dividirlo en partes simples.

Piensa en un chatbot de generación de leads, un flujo de reservas o cualquier caso donde la lógica, la verificación y la acción se enreden.

Asigna un agente a cada paso y conéctalos usando las herramientas de enrutamiento y mensajería del framework.

Paso 1: Identifica dónde falla la lógica de un solo agente

Busca en tu bot o sistema un lugar donde todo se haya vuelto complicado: prompts largos o cadenas de herramientas que parecen añadidas a la fuerza. Ese es tu punto de partida. Aquí tienes algunos ejemplos comunes fáciles de detectar:

1. Un flujo de reembolso que analiza la entrada del usuario, verifica la elegibilidad, realiza el reembolso y envía la confirmación, todo en un solo bucle
2. Una secuencia de onboarding que recopila datos, valida formularios, asigna tipos de usuario y envía correos electrónicos en una sola cadena de prompts

En lugar de rediseñar todo el sistema, solo aíslas el flujo de trabajo que ya muestra problemas.

Paso 2: Define los roles antes de tocar el framework

Una vez que hayas encontrado la lógica problemática, divídela en responsabilidades reales.

Si algo valida entradas, es un agente. Si algo gestiona una acción externa, es otro.

Descríbelo en lenguaje sencillo, solo lo suficiente para ver dónde están los traspasos.

Y cuando lo tengas todo delante, verás qué realmente necesita separarse y qué puede agruparse. También te ayuda a decidir qué tipo de framework necesitas.

Cada rol debe ser algo que puedas probar de forma independiente.

Paso 3: Elige el framework

Elige una plataforma que se adapte a tu estilo de trabajo.

• Visual: Botpress, si prefieres flujos basados en nodos y memoria segmentada.
• Code-first: LangChain o CrewAI si te sientes cómodo conectando la lógica en Python.

El framework determina cómo se registran, activan y conectan los agentes.

Paso 4: Construye el primer flujo de trabajo

Ahora convierte esos roles en agentes. Defínelos dentro de tu framework: asígnales un nombre, su función y el acceso a las herramientas o APIs que necesiten.

Una vez definidos, conéctalos. Usa el enrutamiento que ofrezca el framework para pasar de un agente a otro.

El objetivo aquí es tener un flujo de trabajo completo funcionando de principio a fin, con agentes que se mantengan en su función.

Paso 5: Ejecuta el sistema e inspecciona cada traspaso

Activa el flujo completo — de principio a fin — y observa qué ocurre. Debes ver qué recibe cada agente, qué devuelve y si el flujo avanza correctamente entre ellos.

Si un agente recibe una entrada confusa, probablemente has definido mal su alcance. Si la lógica salta inesperadamente, debes revisar el enrutamiento.

Cuando los traspasos sean claros, tendrás un sistema funcional.

Buenas prácticas para usar frameworks multiagente

Elegir un framework es solo el primer paso. Lo más importante es cómo diseñas, pruebas y gestionas los flujos de trabajo que construyes con él.

A medida que los sistemas de IA se vuelven más modulares y autónomos, la trazabilidad se complica.

Centraliza la lógica principal

Evita repartir decisiones críticas entre varios agentes. Es más fácil de mantener y probar cuando el razonamiento clave ocurre en un solo lugar, en vez de estar repartido en piezas poco conectadas.

Define de antemano las entradas y salidas de cada agente

Cada agente debe tener un contrato claramente definido: qué recibe y qué devuelve. Esto facilita intercambiarlos o integrarlos en nuevos flujos sin romper la lógica del flujo.

Registra cada mensaje que pase entre agentes

Si no puedes ver qué se dicen los agentes entre sí, no podrás depurar nada. Asegúrate de registrar cada entrada y salida con suficiente contexto para rastrear el flujo.

Usa memoria segmentada para reducir ruido y costes

Dale a cada agente solo el contexto que necesita. El acceso total a la memoria genera prompts inflados, mayor uso de tokens y comportamientos impredecibles en agentes que deberían estar enfocados.

Empieza a construir IA capaz de coordinarse

La mayoría de los sistemas fallan en cuanto se requiere coordinación real. Botpress te da control sobre cómo los agentes se reparten tareas: con roles y lógica definidos, puedes probar y entender el sistema.

También te permite transferir datos entre flujos de forma clara. Puedes rastrear cada paso con registros de varias interacciones que muestran qué herramienta se usó, por qué se ejecutó y cómo se integró en el flujo de trabajo.

En vez de ajustar prompts y controlar alucinaciones, te concentras en la funcionalidad real: construir agentes que se comporten como software.

Empieza a construir hoy — es gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cómo sé si mi proyecto de IA realmente necesita un framework multiagente o si basta con un solo agente?

Probablemente necesitas un framework multiagente si los prompts o flujos de tu agente único se han vuelto demasiado largos o difíciles de depurar, especialmente al manejar varias tareas distintas, mientras que casos más simples como preguntas y respuestas básicas o bots de un solo propósito suelen funcionar bien con un solo agente.

¿Construir con un framework multiagente es solo para grandes empresas, o también sirve para startups pequeñas?

Construir con un framework multiagente no es solo para grandes empresas: las startups pequeñas también pueden beneficiarse, ya que incluso proyectos modestos facilitan la depuración cuando las tareas complejas se dividen entre agentes especializados en vez de acumular todo en un solo bucle difícil de gestionar.

¿Usar un sistema multiagente significa que tengo que dividir todo en agentes separados, o puedo combinar lógica de agente único y multiagente?

Usar un sistema multiagente no significa que debas dividir todo en agentes separados; puedes combinar lógica de agente único para tareas simples y reservar la orquestación multiagente para flujos complejos.

¿En qué se diferencia un sistema multiagente de simplemente usar varias APIs o microservicios en mi aplicación?

Un sistema multiagente se diferencia de usar varias APIs o microservicios porque coordina agentes de IA especializados con roles y capacidades de razonamiento distintos que intercambian mensajes estructurados y estado, mientras que las APIs y microservicios gestionan funciones concretas pero no orquestan flujos complejos de forma independiente.

¿Cómo se compara el coste de ejecutar sistemas multiagente con el de usar un solo LLM grande?

El coste de ejecutar sistemas multiagente puede ser menor que el de usar un solo LLM grande, ya que agentes más pequeños y especializados pueden gestionar tareas específicas de forma eficiente sin desperdiciar tokens en prompts largos o contexto repetido, aunque también implica una sobrecarga adicional para gestionar la orquestación y la comunicación entre agentes, por lo que el ahorro depende de la complejidad de tu caso de uso.