En nuestro post anterior vimos que los sistemas de Agentic AI representan una evolución clave dentro del mundo de la inteligencia artificial: permiten pasar de agentes aislados y reactivos a ecosistemas inteligentes, compuestos por múltiples agentes que colaboran, se adaptan y aprenden de forma autónoma.
Pero surge la gran pregunta:
¿Cómo podemos construir estos sistemas agentic en la práctica?
Hoy exploramos los principales frameworks y herramientas open source que están liderando este nuevo paradigma. Cada uno aporta una perspectiva única sobre cómo diseñar flujos de trabajo más inteligentes, autónomos y resilientes.
¿Qué buscamos en un framework agentic?
Antes de entrar en materia, es importante tener claro qué capacidades son clave en un entorno Agentic:
- Orquestación de múltiples agentes.
- Toma de decisiones basada en contexto y objetivos.
- Persistencia de estado y memoria.
- Capacidad de aprendizaje y adaptación.
- Integración con APIs y sistemas externos.
- Monitoreo y gobernanza del flujo.
1. AutoGen (Microsoft)
AutoGen es un framework desarrollado por Microsoft que permite crear sistemas multi-agente personalizados, diseñados para colaborar entre sí y con humanos.
Puntos fuertes:
- Fuerte enfoque en la colaboración entre agentes.
- Soporte para human-in-the-loop.
- Manejo de memoria de conversación y herramientas externas.
- Interacción natural entre agentes con «personas» definidas.
Ideal para:
Aplicaciones complejas que requieren diálogo, toma de decisiones y colaboración humano-IA.
GitHub: https://github.com/microsoft/autogen
2. LangGraph (de los creadores de LangChain)
LangGraph permite construir flujos de trabajo dinámicos y con estado, utilizando agentes construidos sobre LangChain.
Puntos fuertes:
- Define flujos como grafos de nodos (agentes o funciones).
- Permite loops, bifurcaciones y ciclos de retroalimentación.
- Integración nativa con modelos de lenguaje, bases vectoriales y herramientas.
Ideal para:
Workflows avanzados donde se requiere control del flujo, memoria contextual y agentes que se reactivan según eventos.
GitHub: https://github.com/langchain-ai/langgraph
3. CrewAI
CrewAI propone un enfoque novedoso donde varios agentes trabajan en “equipos” (crews), con diferentes roles (como en un proyecto real) para cumplir un objetivo común.
Puntos fuertes:
- Diseño orientado a equipos colaborativos.
- Roles bien definidos: líder, ejecutor, analista, etc.
- Coordinación explícita de tareas y responsabilidades.
Ideal para:
Sistemas donde se quiere simular dinámicas de trabajo humano, como procesos creativos, investigación o gestión de proyectos.
GitHub: https://github.com/joaomdmoura/crewAI
4. MetaGPT
Inspirado en metodologías de desarrollo ágil, MetaGPT estructura a los agentes como si fueran miembros de un equipo de software: Product Manager, Developer, QA…
Puntos fuertes:
- Workflow predefinido para generación de software.
- Comunicación entre agentes basada en documentación y tickets.
- Se puede adaptar a otros dominios de trabajo secuencial.
Ideal para:
Casos de uso donde se necesita simular procesos de producción estructurados, como generación de código o contenido técnico.
GitHub: https://github.com/geekan/MetaGPT
5. OpenAgents
Un entorno de código abierto centrado en la integración de agentes con herramientas como navegadores web, bases de datos, Google Docs o sistemas empresariales.
Puntos fuertes:
- Permite a los agentes operar sobre aplicaciones reales.
- Arquitectura modular y expandible.
- Interacción natural con múltiples interfaces.
Ideal para:
Casos de uso donde se requiere acción autónoma sobre sistemas externos, como asistentes corporativos o flujos de RPA avanzados.
GitHub: https://github.com/OpenAgentsInc/openagents
¿Cuál elegir?
La elección del framework ideal depende del nivel de complejidad del sistema, del grado de autonomía requerido y de la capacidad técnica de tu equipo.
A continuación, una tabla comparativa:
| Framework | Orquestación | Colaboración | Adaptación | Uso ideal |
|---|---|---|---|---|
| AutoGen | Alta | Alta | Media | Asistentes IA colaborativos |
| LangGraph | Muy alta | Media | Alta | Pipelines complejos y dinámicos |
| CrewAI | Media | Muy alta | Media | Equipos de trabajo simulados |
| MetaGPT | Baja | Alta | Media | Generación de software |
| OpenAgents | Media | Media | Alta | Integración con sistemas reales |
Conclusión
Estamos entrando en una nueva era donde la IA deja de ser una herramienta puntual para convertirse en un sistema distribuido, autónomo y colaborativo. Los frameworks agentic son las piezas clave para construir esa visión.
Si trabajás con datos, automatización o diseño de productos con IA, estos frameworks no solo son una oportunidad, sino una necesidad para mantener la competitividad en 2025.
¿Querés que te ayudemos a explorar estas herramientas o diseñar tu propio flujo agentic?
Pronto publicaré un tutorial paso a paso usando LangGraph para crear un sistema de toma de decisiones inteligente.
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@noeliagorod | AI & Data Insights 