Un creador de agentes de IA es una herramienta que permite diseñar, gestionar e implementar agentes basados en IA para automatizar tareas, flujos de trabajo o procesos de toma de decisiones. Si necesitas crear agentes de IA fiables para el servicio de atención al cliente, la automatización de TI, el procesamiento de datos o entornos empresariales, elegir la plataforma adecuada es fundamental. Busca plataformas compatibles con llamadas flexibles a API para las integraciones y con mecanismos de seguridad integrados que ayuden a garantizar que los agentes operen de forma segura y dentro de las políticas definidas. Con tantas opciones disponibles, cada una con diferentes funciones o niveles de personalización, puede resultar difícil saber por dónde empezar. Esta lista desglosa los mejores creadores de agentes de IA para que puedas comparar las principales opciones y encontrar la que mejor se adapte a las necesidades de tu equipo, sin investigaciones interminables ni pruebas y errores.
Por qué confiar en nuestras recomendaciones de software
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Nuestro equipo lleva probando y evaluando software desde 2012. Como líderes tecnológicos, sabemos lo difícil —y lo importante— que es elegir el software adecuado.
Para esta guía, evaluamos las herramientas mediante pruebas prácticas e investigación independiente, puntuando las herramientas según nuestros criterios de selección.
Nuestras reseñas reflejan nuestro criterio editorial humano, no un discurso de ventas.
Revisores expertos:
- Paulo Gardini MiguelDirector técnico
Tim FisherVP de IA
Gabriel RosasTech Lead y arquitecto de software
Christhian GruhnTech Lead y arquitecto de plataforma
Tabla comparativa: creadores de agentes de IA
Esta tabla comparativa resume los detalles de precios de mis principales selecciones de creadores de agentes de IA.
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Ideal para flujos de trabajo de agentes de DevOps con aprobación humana | Demostración gratuita disponible | Desde $3,500/mes | Website | |
| 2 | Mejor para automatización flexible con soporte integrado | Prueba gratuita de 14 días | Desde $20/mes (facturado anualmente) | Website | |
| 3 | Ideal para la creación visual de agentes con datos vectoriales | Prueba gratuita + demo disponible | Precios bajo consulta | Website | |
| 4 | Mejor para el despliegue de agentes de nivel empresarial | Plan gratuito disponible | Desde $59/espacio de trabajo/mes | Website | |
| 5 | Ideal para capacidades avanzadas de recuperación aumentada | Plan gratuito + demo gratis disponible | Desde $50/mes | Website | |
| 6 | Ideal para la orquestación jerárquica de múltiples agentes | Plan gratuito + demo gratuita disponible | Desde $39/usuario/mes | Website | |
| 7 | Ideal para equipos colaborativos de agentes autónomos | Plan gratuito + demostración gratuita + prueba gratuita disponible | Precios bajo consulta | Website | |
| 8 | Mejor para la creación personalizada de scripts multiagente | De uso gratuito | Gratis, código abierto | Website | |
| 9 | Ideal para el diseño visual de flujos de trabajo de agentes | Uso gratuito | Gratis, de código abierto | Website | |
| 10 | La mejor opción para herramientas LLM sin código e integración de API | Plan gratuito disponible | Desde $35/mes | Website |
Análisis de los mejores creadores de agentes de IA
A continuación encontrarás mis resúmenes detallados de los mejores creadores de agentes de IA que han entrado en mi selección. Mis análisis ofrecen una visión detallada de las funciones, los casos de uso y las integraciones de cada plataforma para ayudarte a encontrar la que mejor se adapte a ti.
Ideal para flujos de trabajo de agentes de DevOps con aprobación humana- Demostración gratuita disponible
- Desde $3,500/mes
La arquitectura ARMOR de DuploCloud permite la implementación de agentes de IA en varias capas. DuploCloud es una plataforma de agentes de DevOps que permite a los equipos crear, implementar y orquestar agentes de IA personalizados para la gestión de infraestructuras en la nube, las operaciones de Kubernetes, la automatización de CI/CD, el cumplimiento normativo y los flujos de trabajo de observabilidad.
¿Para quién es más adecuado DuploCloud?
DuploCloud es una opción ideal para equipos de DevOps y de ingeniería de plataformas que necesitan automatizar los flujos de trabajo de infraestructura en la nube sin excluir a las personas del proceso de toma de decisiones.
Por qué elegí DuploCloud
Elegí DuploCloud como una de las mejores opciones porque está diseñado específicamente para equipos de DevOps que quieren que los agentes de IA hagan recomendaciones, no cambios unilaterales en la infraestructura. Cada acción del agente requiere la aprobación de una persona, por lo que, cuando un agente investiga el fallo de un pod de Kubernetes o propone un cambio en Terraform, tu equipo lo revisa y lo aprueba antes de que se ejecute cualquier acción. También me gusta que su entorno de ejecución ARMOR asigne credenciales temporales con permisos limitados para cada ticket, lo que significa que el agente nunca mantiene acceso permanente de escritura a tu entorno de nube.
Características principales de DuploCloud
- Archivos de memoria del espacio de trabajo: Archivos Markdown persistentes compartidos entre todos los tickets de un espacio de trabajo, que proporcionan a los agentes un contexto coherente sin tener que volver a introducirlo manualmente en cada sesión.
- Cuotas de gasto en LLM: Límites de uso configurables basados en USD que se aplican a nivel de plataforma, espacio de trabajo, usuario o ticket, con detención automática del procesamiento cuando se alcanza un límite.
- Capa de orquestación multiagente: Un sistema de enrutamiento que asigna solicitudes a agentes especializados en Kubernetes, observabilidad, seguridad, cumplimiento normativo y optimización de costes, y después consolida sus conclusiones.
- Entorno DevKit local: Un entorno de desarrollo local basado en Docker Compose para crear, probar y publicar agentes personalizados antes de implementarlos en el portal de tu organización.
Integraciones de DuploCloud
DuploCloud documenta integraciones con AWS, Azure, GCP, Kubernetes, GitHub, Terraform, Slack y Jira, además de servidores MCP mediante claves de API o tokens. Las API REST permiten realizar integraciones personalizadas y flujos de trabajo de CI/CD.
Pros and Cons
Pros:
- Las aprobaciones humanas controlan los cambios de infraestructura de riesgo
- Las credenciales temporales con permisos limitados restringen el acceso del agente
- El contexto compartido de los tickets facilita la transferencia entre especialistas
Cons:
- La consola puede parecer anticuada durante las implementaciones
- Las migraciones de sistemas heredados requieren un esfuerzo de implementación adicional
Learn more about DuploCloud:
2Mejor para automatización flexible con soporte integradon8n
- Prueba gratuita de 14 días
- Desde $20/mes (facturado anualmente)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.7/5
n8n ofrece un creador visual de Agentes de IA con herramientas integradas como Slack, OpenAI, Qdrant Vector Store y memoria con Postgres para construir flujos de trabajo de automatización inteligentes. n8n es un creador de agentes de IA y automatización de flujos de trabajo de código abierto que te permite diseñar sistemas multiagente, conectar LLMs con más de 500 herramientas y APIs, y desplegar flujos de trabajo agentivos en un lienzo visual basado en nodos o con código personalizado.
¿Para quién es mejor n8n?
n8n es ideal para desarrolladores y arquitectos de automatización de TI que necesitan control a nivel de código sobre los flujos de trabajo agentivos y la opción de alojar en sus propios servidores.
Por qué elegí n8n
Elegí n8n como uno de los mejores porque ningún otro producto de esta categoría me permite combinar orquestación visual basada en nodos con JavaScript o Python en línea exactamente en el paso que quiero, sin cambiar de herramienta ni de entorno. Me gusta especialmente cómo el soporte nativo de MCP de n8n me permite exponer flujos de trabajo completos como herramientas invocables para otros agentes, lo que abre caminos reales de coordinación multiagente sin middleware de terceros. Los más de 600 plantillas de agentes hechos por la comunidad y el foro activo significan que rara vez empiezo desde cero o estoy solucionando problemas sin orientación.
Características clave de n8n
- Sistemas multiagente: Coordina agentes especializados que gestionan investigación, redacción y preguntas y respuestas en un solo flujo de trabajo automatizado.
- Aprobaciones con intervención humana: Añade puntos de aprobación y pasos manuales a los flujos de trabajo para que los usuarios puedan revisar o anular acciones de los agentes.
- Agentes RAG: Conecta agentes a fuentes internas de datos y repositorios documentales para generación aumentada por recuperación.
- Integración de protocolo MCP: Expón los flujos de trabajo de n8n como herramientas invocables y conéctate con agentes y servidores externos compatibles con MCP.
Integraciones de n8n
n8n ofrece integraciones nativas incluyendo Google Sheets, Microsoft 365, Slack, GitHub, Jira, Salesforce, Trello, Notion, Airtable y Discord. Hay una API disponible para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- Se puede alojar en tu propio servidor para soberanía total de datos
- Mezcla de lienzo visual con código en línea
- Soporte nativo de MCP para coordinación multiagente
Cons:
- Los errores complejos son difíciles de depurar
- La lógica avanzada de agentes requiere conocimientos de programación
Learn more about n8n:
Ideal para la creación visual de agentes con datos vectoriales- Prueba gratuita + demo disponible
- Precios bajo consulta
Visit WebsiteCustomer Rating:4.3/5
Relevance AI ofrece una herramienta Inventor que crea agentes de investigación de ventas con capacidades de obtención automática de inteligencia de empresa, identificación de responsables y análisis estratégico. Relevance AI es un constructor de agentes de IA sin código que te permite diseñar, desplegar y orquestar flujos de trabajo multiagente usando un constructor visual, enrutamiento LLM independiente del modelo, recuperación de conocimiento basada en vectores y una biblioteca integrada de herramientas con más de 2,000 integraciones.
¿Para Quién Es Mejor Relevance AI?
Es una excelente opción para operaciones empresariales y equipos de automatización que necesitan desplegar flujos de trabajo multiagente sin un equipo de ingeniería dedicado.
Por Qué Elegí Relevance AI
He incluido Relevance AI en mis selecciones principales porque el 'Invent' scaffolder me permite pasar de una descripción en lenguaje natural a un agente desplegable, completamente configurado, en minutos. Los datos vectoriales están integrados en la base: la Capa de Contexto gestiona la ingestión y recuperación de conocimiento, por lo que los agentes se apoyan en fuentes de datos personalizadas sin requerir una canalización RAG adicional. El enrutador LLM independiente del modelo lo complementa seleccionando automáticamente el modelo de menor costo que todavía cumple con el umbral de evaluación definido.
Características Clave de Relevance AI
- Orquestación de fuerza laboral multiagente: Crea equipos de agentes que coordinan, delegan y ejecutan flujos de trabajo complejos.
- Puertas de aprobación y controles humanos en el proceso: Requiere revisión o intervención manual antes de que los agentes realicen acciones críticas.
- Soporte de exportación OTEL y Delta Share: Exporta trazas y registros de agentes a sistemas externos de observabilidad, análisis o cumplimiento.
- Más de 2,000 integraciones nativas: Conecta agentes directamente con un amplio ecosistema de aplicaciones empresariales, CRMs y herramientas de productividad.
Integraciones de Relevance AI
Relevance AI ofrece más de 2,000 integraciones nativas, incluyendo Salesforce, HubSpot, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Airtable, ServiceNow, Zendesk, Notion y GitHub. Hay una API disponible para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- El constructor visual genera agentes a partir de indicaciones en texto
- La Capa de Contexto integrada gestiona RAG de forma nativa
- El enrutador LLM selecciona modelos según el umbral de costo
Cons:
- La configuración de memoria multiagente carece de controles granulares
- La creación de herramientas personalizadas requiere conocimientos de configuración JSON
Learn more about Relevance AI:
4Mejor para el despliegue de agentes de nivel empresarialDify
- Plan gratuito disponible
- Desde $59/espacio de trabajo/mes
Dify ofrece un constructor visual de flujos de trabajo para crear pipelines de agentes de IA con nodos como Extracción de URL, Asignador de Variables y Bucle usando GPT-4o. Dify es una plataforma LLMOps de código abierto que te permite crear, orquestar y desplegar agentes de IA utilizando un lienzo visual de flujos de trabajo, una canalización RAG incorporada, soporte para múltiples LLM y un mercado de plugins.
¿Para quién es mejor Dify?
Dify es ideal para equipos de ingeniería empresarial y DevOps que necesitan control total sobre la infraestructura de sus agentes de IA mediante implementación autohospedada o basada en VPC.
Por qué elegí Dify
Dify se gana su lugar como una de las mejores en mi lista corta por la seriedad con la que aborda el despliegue empresarial. Puedo desplegar agentes en una VPC de cliente en AWS, GCP o Azure usando Helm charts y módulos de Terraform, o ir completamente desconectado para industrias reguladas como ciencias de la vida y servicios financieros. Además de eso, Dify incluye SSO/SAML, RBAC a nivel de flujo de trabajo, aprovisionamiento SCIM y registros de auditoría que se transmiten directamente a un SIEM, controles que realmente importan cuando implementas agentes en producción.
Características clave de Dify
- Estudio visual de flujos de trabajo: Diseña la lógica de agentes de IA usando un lienzo de nodos de arrastrar y soltar que combina LLM, recuperación y herramientas.
- Mercado de plugins: Amplía las capacidades de los agentes con un catálogo creciente de integraciones, modelos y conectores preconstruidos.
- Pipeline RAG multidestino: Ingiera, fragmenta e indexa datos de documentos, URLs y unidades para fundamentar agentes en bases de conocimientos personalizadas.
- Integración nativa de observabilidad: Supervisa y depura ejecuciones de agentes con registro de trazas integrado e integración con Langfuse.
Integraciones de Dify
Dify ofrece integraciones nativas con OpenAI, Hugging Face, Mistral, DeepSeek, Minio, Qdrant y Milvus, además de un mercado de plugins y una API para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- Base de código abierto con contribuciones activas de la comunidad
- Soporta más de 100 LLM incluyendo modelos autohospedados
- Soporta protocolo MCP para conectividad de herramientas
Cons:
- El autohospedaje exige una experiencia significativa en DevOps
- Los flujos de trabajo de depuración multiagente pueden ser complejos
Learn more about Dify:
Ideal para capacidades avanzadas de recuperación aumentada- Plan gratuito + demo gratis disponible
- Desde $50/mes
LlamaIndex ofrece una interfaz de pruebas para configurar consultas de recuperación sobre índices de documentos, mostrado aquí recuperando datos de factores de riesgo del 10-K de Apple. LlamaIndex es un framework de código abierto para desarrolladores que permite construir agentes de IA y asistentes de conocimiento, con soporte nativo para el procesamiento de documentos, pipelines RAG, orquestación multi-agente, gestión de memoria e integración con LLMs mediante SDKs de Python y TypeScript.
¿Para quién es ideal LlamaIndex?
LlamaIndex es ideal para ingenieros de IA/ML y desarrolladores empresariales que construyen aplicaciones de agentes basadas en documentos en Python o TypeScript.
Por qué elegí LlamaIndex
LlamaIndex se ganó su lugar en mi lista por cómo gestiona la capa de recuperación de información, que la mayoría de los frameworks de agentes tratan como una ocurrencia tardía. LlamaParse procesa más de 50 tipos de archivos con un análisis consciente del diseño que preserva la estructura de tablas, gráficos de varias páginas e incluso notas manuscritas. Combinado con la recuperación recursiva y descomposición de sub-preguntas, los agentes pueden responder con precisión consultas complejas a través de miles de documentos empresariales sin perder el contexto.
Características clave de LlamaIndex
- Plantillas para crear agentes: Ofrece plantillas listas para usar que permiten crear agentes de flujo de trabajo, desplegables con un solo clic.
- Herramientas de intervención humana: Permite configurar puntos de aprobación y la intervención manual dentro de flujos automatizados de agentes.
- Conectores independientes del modelo: Ofrece integraciones mediante SDK para alternar entre los principales LLMs propietarios y de código abierto como motores de razonamiento.
- Opciones de implementación empresarial: Soporta despliegue SaaS, VPC y en marketplaces, con SLA del 99.9%, y cumplimiento SOC 2, HIPAA y GDPR.
Integraciones de LlamaIndex
LlamaIndex ofrece integraciones nativas con OpenAI, Google Gemini, Microsoft Azure, Pinecone, Weaviate, MongoDB, Slack y más. Se dispone de una API para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- Opciones avanzadas de personalización de pipelines RAG
- LlamaParse procesa más de 50 tipos de archivos complejos
- Descomposición de sub-preguntas para consultas de agentes de varios pasos
Cons:
- Requiere conocimientos de programación en Python o TypeScript
- No dispone de creador visual de flujos para agentes
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Ideal para la orquestación jerárquica de múltiples agentes- Plan gratuito + demo gratuita disponible
- Desde $39/usuario/mes
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
LangGraph ofrece una interfaz visual de construcción de agentes basada en grafos con nodos, enrutamiento condicional y un panel de conversación en tiempo real potenciado por agentes que llaman herramientas. LangGraph es un marco de orquestación de agentes de código abierto que permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo de múltiples agentes y con estado utilizando un modelo basado en grafos, con memoria integrada, llamadas a herramientas y controles de intervención humana.
¿Para quién es ideal LangGraph?
LangGraph es especialmente adecuado para ingenieros de IA/ML y equipos de plataformas en organizaciones medianas a grandes que buscan construir sistemas de agentes de grado de producción y orientados al código.
Por qué elegí LangGraph
Elegí LangGraph como uno de los mejores porque su máquina de estados basada en grafos es el enfoque más preciso para la orquestación jerárquica de agentes que he usado. A diferencia de los marcos que solo admiten DAG, LangGraph soporta ejecución cíclica, por lo que un agente supervisor puede repetir, reasignar tareas a subagentes y reevaluar salidas a mitad de ejecución. También confío en su función de ejecución duradera, que guarda puntos de control del estado del agente para que las tareas de larga duración puedan reanudarse exactamente donde se interrumpieron tras un fallo.
Características clave de LangGraph
- Enrutamiento multimodelo: Elige entre más de 35 modelos de lenguaje, intercambiando entre proveedores propietarios, de código abierto o auto-hospedados según sea necesario.
- Memoria persistente: Almacena y recupera el historial conversacional u operacional entre sesiones mediante la gestión de estados configurable.
- Moderación humana en el ciclo: Inserta puntos de aprobación o pasos de revisión manual en cualquier parte del flujo de trabajo del agente para supervisión.
- Observabilidad y trazabilidad: Supervisa, depura y audita las acciones de los agentes en producción con capacidades nativas de trazado y reproducción.
Integraciones de LangGraph
LangGraph ofrece integraciones nativas con OpenAI, Cohere, Hugging Face, Qdrant, Milvus, Chroma, Tavily, Docling y Amazon Bedrock AgentCore.
Pros and Cons
Pros:
- Admite de forma nativa la ejecución cíclica y con estado de grafos
- Control detallado sobre las transiciones de estado de los agentes
- Comunidad activa de código abierto con actualizaciones frecuentes
Cons:
- Requiere conocimientos avanzados de programación para su configuración
- No dispone de un constructor de flujos de trabajo visual de arrastrar y soltar
Learn more about LangChain LangGraph:
Ideal para equipos colaborativos de agentes autónomos- Plan gratuito + demostración gratuita + prueba gratuita disponible
- Precios bajo consulta
Visit WebsiteCustomer Rating:4.2/5
CrewAI ofrece una línea de tiempo visual de ejecución donde agentes de IA como Analista de Inteligencia Estratégica y Gestor de Comunicaciones por Email ejecutan tareas automáticas con detalles de eventos y resultados en tiempo real. CrewAI es una plataforma de orquestación multiagente de código abierto que te permite diseñar, implementar y gestionar equipos de agentes autónomos basados en roles utilizando un editor visual Studio, un SDK de Python y herramientas integradas de memoria, RAG y observabilidad.
¿Para quién es CrewAI?
CrewAI es ideal para ingenieros de IA/ML y equipos de desarrollo empresarial que buscan automatizar flujos de trabajo de TI complejos con agentes multiagente a nivel de producción.
Por qué elegí CrewAI
CrewAI se gana su lugar en mi lista porque estructura la colaboración entre agentes a nivel de framework. Cada agente recibe un rol, objetivo e historia definidos, y puedo ejecutar el equipo en un proceso jerárquico donde un agente gestor se encarga de delegar y validar la salida. También he utilizado el editor Studio para crear prototipos de flujos de trabajo multiagente de manera visual y exportarlos directamente como código Python o servidores MCP, sin necesidad de reconstrucción manual.
Características clave de CrewAI
- Soporte LLM independiente del modelo: Se conecta con OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama y modelos autogestionados para el razonamiento de los agentes.
- Conectores agentic RAG: Vincula agentes con bases de datos vectoriales y repositorios de documentos para fundamentar los resultados en datos empresariales.
- Puertas de aprobación con intervención humana: Permite configurar puntos de revisión manual para la ejecución de tareas y resultados de los agentes.
- Trazabilidad de agentes en tiempo real: Rastrea cada llamada LLM, uso de herramientas y tarea para una visibilidad y auditoría completas.
Integraciones de CrewAI
CrewAI ofrece integraciones nativas con ServiceNow, Jira, Salesforce, Slack, HubSpot, Notion y más, además de proporcionar una API para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- Opciones de procesos de agentes jerárquicos y secuenciales
- El SDK de Python permite lógica de agentes altamente personalizada
- Comunidad activa de código abierto y biblioteca de plantillas
Cons:
- El editor Studio aún está madurando frente a la competencia
- No hay constructor nativo sin código para no desarrolladores
Learn more about CrewAI:
Mejor para la creación personalizada de scripts multiagente- De uso gratuito
- Gratis, código abierto
AutoGen ofrece un creador de flujos de trabajo multiagente donde una aplicación de Planificador de Vacaciones coordina los agentes Planificador, Crítico, Ingeniero de Diversión y Ejecutor para generar un itinerario día a día en Bangkok con flujos de mensajes de agentes observables. AutoGen es un framework de Python de código abierto de Microsoft para construir aplicaciones de IA de uno o varios agentes, con soporte para la orquestación de agentes conversacionales, llamadas a herramientas, ejecución de código y flujos de trabajo orientados por eventos.
¿Para quién es mejor AutoGen?
AutoGen está dirigido a ingenieros de IA/ML y desarrolladores de software empresarial que necesitan crear scripts, orquestar e iterar sobre sistemas complejos de múltiples agentes en Python.
Por qué elegí AutoGen
AutoGen se gana su lugar en mi lista corta porque ningún otro framework te da este nivel de control sobre cómo interactúan los agentes. Me gusta especialmente GraphFlow, que te permite conectar las interacciones de los agentes como un grafo dirigido para definir exactamente qué agente pasa a cuál y bajo qué condiciones. Combinado con patrones como Swarm y Selector Group Chat, he guionizado bucles de crítica multiagente y pipelines en etapas sin tener que luchar contra las abstracciones del framework.
Características clave de AutoGen
- Constructor de bajo código AutoGen Studio: Crea y gestiona equipos de agentes con una interfaz visual de arrastrar y soltar y exportación en JSON.
- Soporte LLM independiente del modelo: Integra modelos de OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock o LLMs autoalojados mediante una configuración flexible.
- API de Extensiones integrada: Agrega nuevas herramientas, tipos de agentes y flujos de trabajo mediante un sistema modular de extensiones diseñado para la personalización de los desarrolladores.
- Núcleo orientado a eventos: Coordina flujos de trabajo complejos de agentes que responden a eventos en tiempo real y disparadores asíncronos.
Integraciones de AutoGen
AutoGen admite integraciones nativas con ChatGPT, Azure OpenAI, Amazon Bedrock y Ollama para la conectividad con LLMs. Está disponible una API para integraciones personalizadas y la API de Extensiones permite la integración adicional de herramientas y flujos de trabajo.
Pros and Cons
Pros:
- Patrones de conversación multiagente altamente flexibles disponibles
- Soporta ejecución de código dentro de los flujos de trabajo de los agentes
- Comunidad activa de código abierto respaldada por Microsoft
Cons:
- Requiere conocimientos de Python para construir agentes
- No tiene panel visual de observabilidad ni trazabilidad incorporado
Learn more about AutoGen:
Ideal para el diseño visual de flujos de trabajo de agentes- Uso gratuito
- Gratis, de código abierto
Langflow ofrece una plantilla de Agente Simple junto con opciones de Prompting y RAG, lo que facilita comenzar a crear agentes de IA a partir de plantillas predefinidas. Langflow es un generador de agentes de IA de código abierto que combina un lienzo visual de arrastrar y soltar con personalización en Python, admitiendo la orquestación de múltiples agentes, flujos RAG, integración de LLM y despliegue en servidor MCP.
¿Para quién es mejor Langflow?
Langflow es ideal para ingenieros de IA/ML y equipos técnicos que necesitan un control total sobre la arquitectura de los agentes y desean la flexibilidad de alojar la solución por sí mismos.
Por qué elegí Langflow
Langflow se gana su lugar en mi lista porque el lienzo visual realmente cambia la forma en la que se diseña la lógica de los agentes. Puedo conectar un nodo LLM a un almacén vectorial, una cadena de recuperación y un componente personalizado de Python sin tener que escribir código de orquestación desde cero. Lo que más me gusta es el enfoque de doble modo: dibujo el flujo de trabajo de manera visual y luego paso a Python para las necesidades que la GUI no puede cubrir. El soporte para servidor MCP significa que cada flujo que creo se expone instantáneamente como una herramienta invocable.
Características clave de Langflow
- Soporte para componentes LangChain: Crea agentes y flujos de trabajo usando módulos LangChain para construir cadenas, herramientas y sistemas de memoria.
- Integraciones con bases de datos vectoriales: Conéctate a Astra DB, Chroma, Upstash, Supabase y Vectara para la ingesta y recuperación de conocimiento.
- Biblioteca de plantillas: Accede a plantillas prediseñadas para casos de uso como asistentes de consultas en CSV, extracción de datos y generación de propuestas comerciales.
- Aplicación de escritorio de código abierto: Ejecuta el entorno completo de construcción y ejecución localmente en Mac o Windows sin necesidad de depender de la nube.
Integraciones de Langflow
Langflow ofrece integraciones nativas con OpenAI, HuggingFace, Ollama, Astra DB, Chroma, Upstash, Vectara, Supabase, Slack, Google Drive, Notion, Wolfram y Wikipedia. Hay una API disponible para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- El lienzo visual admite orquestación de múltiples agentes de forma nativa
- Totalmente autoalojable con base de código abierto
- Extensible con Python más allá del generador visual
Cons:
- Sin observabilidad o suite de evaluación de agentes incorporada
- Opciones de soporte empresarial limitadas
Learn more about Langflow:
10La mejor opción para herramientas LLM sin código e integración de APIFlowise
- Plan gratuito disponible
- Desde $35/mes
Flowise ofrece un lienzo visual de arrastrar y soltar para construir una cadena de recuperación conversacional (Conversational Retrieval QA Chain) usando nodos como ChatOpenAI, FAISS y OpenAI Embeddings. Flowise es un creador de agentes de IA de código abierto con una interfaz visual de arrastrar y soltar para diseñar flujos de trabajo impulsados por LLM, sistemas multiagente y aplicaciones RAG en más de 100 modelos y bases de datos vectoriales.
¿Para Quién Es Flowise?
Flowise es ideal para ingenieros de IA y desarrolladores en startups o equipos internos de operaciones que desean crear y alojar internamente flujos de trabajo de agentes impulsados por LLM sin depender de plataformas SaaS propietarias.
Por Qué Elegí Flowise
Elegí Flowise como uno de los mejores porque su constructor Agentflow sin código me permite conectar sistemas multiagente de forma visual y luego exponer todo el flujo de trabajo como una API lista para producción en un solo paso. Me gusta especialmente cómo cambiar de proveedor de LLM, por ejemplo de OpenAI a un modelo Ollama ejecutado localmente, no requiere reconfigurar el flujo de trabajo. Los SDK de TypeScript y Python permiten que mi equipo integre esos mismos flujos de trabajo de agentes directamente en aplicaciones existentes sin tener que reconstruir todo desde cero.
Características Clave de Flowise
- Revisión con intervención humana: Permite a los operadores aprobar, corregir o anular acciones de los agentes dentro de flujos de trabajo automatizados.
- Ingesta de conocimientos de múltiples fuentes: Permite la conexión con diversos tipos de documentos, bases de datos y archivos para agentes basados en RAG.
- Observabilidad del rastreo de ejecución: Captura registros completos de los flujos de trabajo de los agentes e integra con herramientas de monitoreo como Prometheus y OpenTelemetry.
- Soporte para nodos de código personalizado: Permite a los desarrolladores ampliar la lógica del agente con JavaScript o Python para componentes de flujo de trabajo personalizados.
Integraciones de Flowise
Flowise ofrece integraciones nativas con OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Vertex AI, Azure OpenAI, Ollama, Pinecone, Chroma, Weaviate, Postgres, Redis, Milvus, Qdrant y AstraDB, y proporciona una API para integraciones personalizadas.
Pros and Cons
Pros:
- Alojable localmente para control total de los datos
- Constructor visual de flujos de trabajo multiagente de arrastrar y soltar
- Código abierto con contribuciones activas de la comunidad
Cons:
- Sin marco de evaluación de agentes incorporado
- Controles de gobernanza empresarial y RBAC limitados
Learn more about Flowise:
Otros creadores de agentes de IA
Estas son algunas opciones adicionales de creadores de agentes de IA que no entraron en mi selección, pero que aún merece la pena consultar:
- 11Gemini Enterprise Agent PlatformMejor integración con fuentes de datos empresariales de Google
- 12Amazon Bedrock AgentCoreIdeal para implementaciones seguras dentro de entornos AWS
- 13Microsoft FoundryMejor para integración en el ecosistema de Microsoft
- 14Microsoft Copilot StudioMejor para la integración de agentes de Microsoft 365
- 15VellumIdeal para operaciones de indicaciones gestionadas
- 16LyzrMejor para la observabilidad de agentes de IA
- 17Sema4.aiIdeal para la automatización segura en industrias reguladas
- 18Microsoft Semantic KernelIdeal para integrar lógica personalizada en los flujos de trabajo
- 19AgentKitIdeal para crear agentes de forma nativa en OpenAI
- 20Claude Agent SDKIdeal para aprovechar los modelos de Anthropic
Cómo evalúo los constructores de agentes de IA
Para formar parte de esta lista, cada plataforma debe ir más allá de la simple creación de chatbots y ofrecer agentes que puedan razonar, usar herramientas y manejar tareas de varios pasos de forma autónoma. Divido mi evaluación en funcionalidades clave que todo constructor debe cubrir y factores diferenciadores que separan una plataforma de otra.
Funcionalidad clave (Requisitos básicos para esta lista)
Cuando selecciono las herramientas para mi lista, califico cada una en una escala del 0 (no ofrece la funcionalidad) al 5 (destaca en esta área) para cada una de las funcionalidades clave listadas a continuación. Luego, calculo el puntaje total de la herramienta en porcentaje. Cada herramienta debe alcanzar un puntaje total mínimo del 65% para ser considerada para inclusión.
- Marco de orquestación de agentes: Evalúo si puedes definir roles de agentes, encadenar flujos de trabajo de varios pasos y coordinar múltiples agentes, no solo programar un solo bot.
- Integración LLM: La plataforma debe soportar varios modelos. Verifico la facilidad para intercambiar entre proveedores como OpenAI, Anthropic y opciones autoalojadas.
- Conectividad con herramientas y API: Los agentes deben realizar acciones: llamar APIs, consultar bases de datos, activar webhooks. Busco tanto conectores preconstruidos como llamadas a funciones personalizadas.
- Gestión de memoria y contexto: Verifico cómo los agentes retienen el contexto entre tareas, desde una memoria de sesión básica hasta recuperación persistente basada en vectores para flujos de trabajo más largos.
- Base de conocimientos y soporte RAG: Fundamentar los agentes con tus propios datos es importante. Busco integración con almacenes vectoriales, controles de fragmentación y conectores de datos empresariales.
- Despliegue y monitoreo: Evalúo cómo cada plataforma gestiona la puesta en producción: endpoints API, opciones de incrustado, registro, rastreo y observabilidad a nivel de ejecución.
Una vez que tengo una lista de herramientas que cumplen con los criterios, considero qué hace que cada plataforma sea única.
Factores diferenciadores (Qué distingue a los proveedores)
Así es como comparo y contrasto a los diferentes proveedores:
Características destacadas
Los controles de humano en el ciclo son fundamentales: busco opciones de aprobación configurables que te permitan pausar un agente antes de que ejecute acciones de alto riesgo como actualizar una base de datos en producción. La flexibilidad de modelos es otra área que valoro mucho, especialmente el enrutamiento inteligente que selecciona el LLM adecuado por tarea según el coste o la latencia. También reviso que haya marcos integrados de observabilidad y evaluación, ya que rastrear las decisiones del agente y detectar desviaciones de rendimiento en producción es lo que mantiene fiables a los agentes con el tiempo.
Más allá de las características
La flexibilidad de despliegue es clave: reviso si puedes autoalojar o ejecutar agentes en una VPC, ya que muchos equipos gestionan datos sensibles que no pueden salir de su entorno. Certificaciones de seguridad como SOC 2 y HIPAA también son muy relevantes, especialmente para sectores regulados donde se esperan registros de auditoría y enmascaramiento de PII. La transparencia en los precios también importa. Evalúo si los costos se mantienen previsibles a escala cuando consideras el uso de tokens, tarifas por ejecución y sobrecostos de infraestructura.
Cómo elegir un creador de agentes de IA
Es fácil perderse entre largas listas de funciones y complejas estructuras de precios. Para ayudarte a mantener la concentración mientras avanzas en tu proceso de selección de software, aquí tienes una lista de factores que debes tener en cuenta:
| Factor | Qué debes tener en cuenta |
|---|---|
| FactorEscalabilidad | Qué debes tener en cuenta¿Puede la plataforma admitir un mayor volumen de agentes, nuevos flujos de trabajo o una lógica empresarial en evolución sin costosas modificaciones? Busca opciones de escalado automático y gestión de recursos. |
| FactorIntegraciones | Qué debes tener en cuenta¿Se conecta de forma nativa con tus herramientas, API y bases de datos esenciales? Investiga si los conectores cubren los casos de uso actuales y previstos, no solo lo que se admite de forma predeterminada. |
| FactorPersonalización | Qué debes tener en cuenta¿Hasta qué punto puedes adaptar la lógica, la memoria y el comportamiento de los agentes a tu entorno? Evalúa las opciones de código, SDK o bajo código según las habilidades técnicas de tu equipo y la flexibilidad necesaria. |
| FactorFacilidad de uso | Qué debes tener en cuenta¿El creador de flujos de trabajo es intuitivo para los usuarios habituales de tu equipo? Solicita demostraciones o pruebas para comprobar si las personas que no son desarrolladoras pueden crear y mantener flujos sin la ayuda constante del departamento de TI o ingeniería. |
| FactorImplementación e incorporación | Qué debes tener en cuenta¿Qué recursos, materiales de aprendizaje y asistencia de socios están disponibles para ayudarte a poner en marcha tu primer agente? Compara la curva de aprendizaje con los plazos internos y las carencias de competencias. |
| FactorCoste | Qué debes tener en cuenta¿Son predecibles las tarifas de uso, mensuales y relacionadas con la escala para tus cargas de trabajo? Examina detenidamente los cargos ocultos por transferencia de tokens, los límites por agente y la facturación por uso de datos según el volumen previsto. |
| FactorMedidas de seguridad | Qué debes tener en cuenta¿La plataforma se ajusta a tus requisitos de protección de datos? Pregunta por el acceso basado en roles, los registros de auditoría y el cifrado. Investiga su historial de filtraciones de datos o incidentes de seguridad. |
| FactorDisponibilidad de asistencia | Qué debes tener en cuenta¿Con qué rapidez puedes acceder al soporte del proveedor para resolver problemas o plantear dudas sobre la implementación? Ten en cuenta los acuerdos de nivel de servicio, la cobertura horaria y los recursos de éxito del cliente durante la implementación y posteriormente. |
¿Qué son los creadores de agentes de IA?
Los constructores de agentes de IA son plataformas que permiten diseñar, implementar y gestionar agentes inteligentes capaces de realizar tareas complejas de varios pasos mediante modelos de lenguaje de gran tamaño y API. Estas herramientas ayudan a tu equipo a automatizar flujos de trabajo con automatización inteligente, integrarse con sistemas existentes y personalizar el comportamiento de los agentes mediante técnicas como la ingeniería de prompts para adaptarse a las necesidades empresariales cambiantes, todo ello sin tener que crear cada componente desde cero. Muchas plataformas se basan en un marco de código abierto o son compatibles con modelos de código abierto, lo que las hace flexibles para una amplia variedad de escenarios de implementación. Entre los casos de uso habituales se incluyen la cualificación de clientes potenciales, la atención al cliente y la automatización de flujos de trabajo internos, y muchas plataformas también ofrecen seguridad de nivel empresarial para organizaciones que gestionan datos confidenciales.
Funciones de los constructores de agentes de IA
Al seleccionar un constructor de agentes de IA, presta atención a las siguientes funciones clave:
- Marco de orquestación de agentes: Un entorno visual o basado en código para diseñar, asignar y encadenar agentes para flujos de trabajo complejos con objetivos y roles definidos.
- Integración con LLM: Conecta agentes sin problemas con modelos de lenguaje de gran tamaño populares y alterna entre opciones propietarias, de código abierto o autoalojadas para obtener un razonamiento óptimo.
- Conectividad con herramientas y API: Permite que los agentes interactúen con API externas, activen funciones y realicen acciones reales más allá de generar texto, facilitando la automatización entre sistemas.
- Gestión de memoria y contexto: Proporciona a los agentes mecanismos de memoria a corto y largo plazo, lo que les permite conservar el contexto y adaptar su comportamiento a lo largo de varias interacciones.
- Compatibilidad con bases de conocimiento y RAG: Permite que los agentes incorporen, indexen y recuperen eficazmente información de fuentes de datos personalizadas, fundamentando sus respuestas en conocimientos relevantes y actualizados.
- Opciones de implementación: Ofrece flexibilidad para implementar agentes mediante API, integrarlos en aplicaciones o elegir alojamiento en la nube, VPC y local, de acuerdo con los requisitos de infraestructura y seguridad de la empresa.
- Supervisión y observabilidad: Proporciona registro, trazabilidad y supervisión del rendimiento integrados para que puedas hacer un seguimiento de las decisiones de los agentes, depurar la lógica y auditar las actividades en entornos de producción.
- Controles con intervención humana: Permite establecer pasos de aprobación, puntos de escalado o etapas de revisión manual para garantizar un funcionamiento seguro cuando los agentes interactúan con flujos de trabajo confidenciales.
- Personalización y extensibilidad: Ofrece compatibilidad con la personalización sin código, con poco código o basada en SDK, para que tu equipo pueda adaptar fácilmente la lógica, las integraciones de herramientas y el comportamiento de los agentes.
- Seguridad y cumplimiento: Incluye medidas de protección como cifrado, controles de acceso y registros de auditoría para cumplir los marcos legales y normativos de distintos sectores.
Ventajas de los constructores de agentes de IA
La implementación de un constructor de agentes de IA ofrece varias ventajas para tu equipo y tu empresa. Estas son algunas de las que puedes esperar:
- Automatización acelerada de flujos de trabajo: Crea agentes que gestionen tareas repetitivas y de varios pasos en distintos sistemas internos, reduciendo el esfuerzo manual y las demoras.
- Lógica de agentes adaptada: Aprovecha opciones de diseño flexibles para adaptar el comportamiento, la memoria y las integraciones de los agentes a necesidades empresariales específicas.
- Acceso mejorado al conocimiento: Permite que los agentes recuperen y utilicen datos propios mediante integraciones con RAG y bases de conocimiento para ofrecer respuestas más precisas.
- Mayor cumplimiento y gobernanza: Confía en la seguridad integrada, los registros de auditoría y los controles de acceso basados en roles para cumplir los requisitos del sector y reducir los riesgos.
- Mayor fiabilidad de los agentes: Utiliza funciones de supervisión, registros y trazabilidad para auditar decisiones, depurar flujos de trabajo y garantizar un rendimiento predecible de los agentes en producción.
- Colaboración fluida entre equipos: Implementa flujos de trabajo con capacidades de intervención humana para que tu equipo pueda aprobar, corregir o intervenir cuando sea necesario.
- Escalabilidad preparada para el futuro: Adáptate rápidamente a un mayor volumen de tareas o a nuevos requisitos empresariales con plataformas diseñadas para escalar y evolucionar junto con tu organización.
Costes y precios de los constructores de agentes de IA
Seleccionar un constructor de agentes de IA requiere comprender los distintos modelos de precios y planes disponibles. Los costes varían en función de las funciones, el tamaño del equipo, los complementos y otros factores. La tabla siguiente resume los planes habituales, sus precios medios y las funciones que suelen incluir las soluciones de constructores de agentes de IA:
Tabla comparativa de planes para constructores de agentes de IA
| Tipo de plan | Precio medio | Características comunes |
|---|---|---|
| Tipo de planPlan gratuito | Precio medio$0 | Características comunesCreación básica de flujos de trabajo, ejecuciones limitadas de agentes, acceso a integraciones principales y asistencia de la comunidad. |
| Tipo de planPlan personal | Precio medio$10-$25/usuario/mes | Características comunesMayor capacidad de flujos de trabajo, más ejecuciones de agentes, integraciones adicionales de herramientas y supervisión básica. |
| Tipo de planPlan empresarial | Precio medio$40-$85/usuario/mes | Características comunesOrquestación multiagente, compatibilidad con RAG, acceso sólido a la API, colaboración en equipo y seguridad mejorada. |
| Tipo de planPlan para empresas | Precio medio$100+/usuario/mes | Características comunesAlojamiento propio o implementación en VPC, observabilidad avanzada, herramientas de cumplimiento normativo, asistencia especializada y SLA. |
Preguntas frecuentes sobre los creadores de agentes de IA
Estas son algunas respuestas a preguntas frecuentes sobre los creadores de agentes de IA:
¿En qué se diferencian los creadores de agentes de IA de las herramientas tradicionales de automatización de flujos de trabajo?
Los creadores de agentes de IA van más allá de los flujos rígidos basados en reglas y pueden razonar y adaptarse dinámicamente, además de utilizar modelos de lenguaje para tomar decisiones complejas. Esto les permite abordar tareas que requieren comprensión contextual y conversación, no solo automatización basada en activadores.
¿Puedo utilizar mis propios datos o fuentes de conocimiento internas con estas plataformas?
Sí, la mayoría de las soluciones ofrecen generación aumentada mediante recuperación (RAG) o integraciones con bases de conocimiento, lo que permite fundamentar las respuestas de los agentes en documentos, bases de datos o wikis propios de la organización para obtener mayor precisión y relevancia.
¿Qué conocimientos técnicos se necesitan para implementar un creador de agentes de IA?
Los requisitos varían. Algunos creadores de agentes de IA sin código utilizan herramientas visuales diseñadas para usuarios empresariales, mientras que otras plataformas requieren experiencia con SDK y Python para realizar personalizaciones avanzadas, integraciones o implementar comportamientos únicos de los agentes.
¿Cómo puedo garantizar que las acciones de los agentes sean seguras y cumplan la normativa en entornos sensibles?
Busca plataformas con controles de supervisión humana, registros de auditoría sólidos, gestión de permisos y certificaciones de seguridad. Estas funciones ayudan a los equipos a supervisar acciones de alto riesgo y demostrar el cumplimiento de la normativa del sector.
¿Cuáles son algunos desafíos habituales al escalar a un mayor número de agentes o flujos de trabajo complejos?
Entre los problemas habituales se incluyen aumentos inesperados de los costes, limitaciones en la lógica de orquestación o cuellos de botella de rendimiento. Es importante revisar las garantías de escalabilidad de la plataforma, sus capacidades de supervisión y sus estructuras de costes antes de implementarla a gran escala.