Los 10 mejores frameworks de agentes de IA para crear agentes inteligentes

El mejor framework de agentes de IA depende del proyecto que quieras desarrollar. Una herramienta que funciona bien con un solo agente puede presentar problemas cuando varios agentes necesitan delegar tareas, compartir contexto o recuperarse de fallos de forma independiente.

Algunos frameworks permiten crear prototipos rápidamente con muy poco código. Otros están diseñados para gestionar sistemas multiagente complejos en producción y también los hay que se integran con ecosistemas específicos de servicios en la nube, como Azure.

Elegir un framework también implica decidir cómo se orquestarán los agentes, cómo se gestionará el estado y dónde se desplegará la aplicación. Cambiar de framework más adelante puede obligarte a reescribir la lógica de los agentes, por lo que conviene conocer estas diferencias desde el principio.

¿Qué es un framework de agentes de IA?

Un framework de agentes de IA es un set de herramientas de software que se encarga de los procesos internos necesarios para que funcionen los agentes de IA. Cada componente cumple una función concreta. Entender para qué sirve cada uno te ayudará a valorar qué frameworks se adaptan mejor a las necesidades de tu proyecto.

La orquestación determina qué paso se ejecuta a continuación, asigna las tareas al agente o la herramienta correspondiente y establece cuándo se completa un flujo de trabajo. Puede ser centralizada, si un único orquestador toma las decisiones, o descentralizada, si los agentes se coordinan directamente entre sí.

El uso de herramientas permite que los agentes realicen tareas que van más allá de las capacidades del propio modelo de lenguaje. Por ejemplo, pueden hacer llamadas a API externas, ejecutar funciones y obtener datos de otros programas.

La gestión de la memoria y del estado permite mantener el contexto en dos niveles. La memoria a corto plazo conserva información durante una misma sesión, mientras que la memoria a largo plazo la mantiene disponible entre sesiones y suele requerir una base de datos externa.

La coordinación multiagente gestiona las transferencias de tareas cuando varios agentes trabajan juntos. Establece qué debe hacer cada uno y en qué momento se transfiere el control de un agente a otro.

Estos componentes varían considerablemente de un framework de IA de agentes a otro. Algunos destacan por sus funciones de orquestación, pero ofrecen opciones de memoria más limitadas. Otros facilitan la coordinación entre varios agentes, aunque establecen ciertas restricciones sobre dónde y cómo pueden ejecutarse.

En qué se diferencian las arquitecturas de los frameworks de agentes de IA

Cada framework sigue un modelo de arquitectura que determina cómo toman decisiones los agentes, cómo se gestiona el estado durante la ejecución y qué papel desempeñan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en el proceso.

• Basados en grafos: LangGraph y Microsoft Agent Framework. El flujo de ejecución se controla mediante nodos y aristas definidos explícitamente. Puedes establecer qué paso se ejecuta a continuación, lo que proporciona un comportamiento predecible, aunque requiere una configuración más detallada.
• Basado en roles: CrewAI. Los agentes se organizan en equipos llamados Crews y colaboran en distintas tareas según los roles, objetivos y trasfondos que se les hayan asignado. CrewAI también incluye Flows, una capa estructurada basada en eventos que añade un enrutamiento determinista a la colaboración entre agentes gestionada por modelos de lenguaje.
• Basado en eventos: LlamaIndex Workflows. Los eventos activan distintos pasos que pueden incluir ramificaciones y bucles. Este modelo resulta especialmente adecuado para procesar documentos y realizar tareas de RAG, aunque también funciona como una capa de orquestación de uso general.
• Basado en transferencias entre agentes: OpenAI Agents SDK. Los agentes se transfieren tareas mediante mecanismos específicos de traspaso de control. Este enfoque simplifica la coordinación multiagente, aunque ofrece un control menos detallado que una arquitectura basada en grafos.
• Plataforma full-stack: Agno. Combina un SDK, el entorno de ejecución AgentOS y un plano de control para crear y gestionar sistemas con uno o varios agentes.
• Funcional con seguridad de tipos: PydanticAI. Utiliza modelos Pydantic para validar las entradas y salidas, lo que permite detectar errores relacionados con los esquemas y la lógica de los agentes durante el desarrollo, antes de que aparezcan en producción.
• Basado en ejecución de código: Smolagents. El agente escribe y ejecuta código Python como principal forma de realizar tareas. Un único script puede resolver varios pasos, lo que puede reducir aproximadamente un 30% las llamadas al LLM en comparación con los agentes que utilizan llamadas a herramientas basadas en JSON.
• Basado en canalizaciones: Haystack. Sus componentes forman grafos de procesamiento dirigidos. Nació como una solución para búsquedas empresariales y RAG, pero ha evolucionado hasta convertirse en un framework de orquestación de IA de uso general compatible con flujos de trabajo completos de agentes.
• Basado en flujos de trabajo: Mastra. Ofrece flujos de trabajo en TypeScript con memoria y compresión integradas. Está orientado a desarrolladores que trabajan con TypeScript y JavaScript.

1. LangGraph

Ideal para: flujos de trabajo con estado en producción donde el control preciso, la posibilidad de reanudar la ejecución y la revisión humana tienen prioridad sobre la rapidez de configuración.

LangGraph es un framework que representa los flujos de trabajo de los agentes mediante grafos dirigidos con transiciones de estado explícitas. Permite definir qué nodo debe ejecutarse en cada momento y bajo qué condiciones, lo que proporciona un control detallado del flujo de ejecución en entornos de producción.

Es compatible con Python y JavaScript. Las herramientas del Model Context Protocol (MCP) pueden conectarse mediante adaptadores, mientras que los endpoints estandarizados de Agent-to-Agent (A2A) están disponibles a través del servicio gestionado LangSmith Agent Server, no en la versión de código abierto.

LangGraph también permite gestionar el estado mediante puntos de control y depurar ejecuciones recuperando estados anteriores.

Ventajas de LangGraph

• Puntos de control y recuperación de estados anteriores. Permite retroceder a cualquier estado guardado de la ejecución para consultar el historial, reanudar una secuencia o volver a ejecutarla desde un punto de control.
• Intervención humana mediante interrupt(). Permite pausar la ejecución en cualquier nodo para que una persona revise las decisiones del agente antes de continuar, sin necesidad de desarrollar soluciones alternativas.
• Uso en sistemas a gran escala. Klarna reconstruyó su asistente de IA con LangGraph para gestionar el enrutamiento entre varios agentes. Según un caso práctico publicado por LangChain en febrero de 2025, la empresa presta servicio a más de 85 millones de usuarios activos. Replit y Elastic también utilizan LangGraph en producción.

Precios de LangGraph

LangGraph es gratuito y de código abierto. LangSmith ofrece un plan Developer gratuito para una persona, con 5.000 trazas al mes. El plan Plus cuesta a partir de 39 USD por usuario al mes (aproximadamente 35 €) e incluye 10.000 trazas y un despliegue serverless pequeño sin coste adicional.

El servicio LangSmith Deployment para alojar agentes puede generar cargos adicionales según el uso, aparte de la cuota por usuario.

2. CrewAI

Ideal para: crear rápidamente prototipos multiagente y desarrollar flujos de trabajo que puedan organizarse mediante roles definidos.

CrewAI es un framework basado en roles que permite definir agentes con un trasfondo, objetivos y herramientas, y organizarlos en equipos que colaboran entre sí. CrewAI Flows añade una capa de enrutamiento basada en eventos que permite gestionar el estado de los flujos de trabajo.

Su enfoque basado en roles resulta fácil de entender incluso para quienes no tienen formación en ingeniería de software. Por eso puede ser una buena opción para equipos en los que responsables de producto o especialistas en determinadas áreas necesitan comprender cómo se coordinan los agentes.

CrewAI permite que el modelo de lenguaje determine cómo deben interactuar los agentes durante la ejecución de las tareas.

Ventajas de CrewAI

• Configuración intuitiva basada en roles. Definir el rol, el objetivo y el trasfondo de cada agente refleja la forma habitual de organizar el trabajo en equipo.
• Compatibilidad nativa con MCP y A2A. Ambos protocolos están integrados, lo que facilita la interoperabilidad entre herramientas y agentes desde el principio.
• Comunidad activa. CrewAI cuenta con una comunidad de código abierto que comparte ejemplos, integraciones y recursos para resolver problemas.
• Trazabilidad gratuita integrada desde la versión 1.0 de código abierto. Permite realizar un seguimiento de las ejecuciones sin recurrir a herramientas de terceros.

Precios de CrewAI

CrewAI es gratuito y de código abierto. Su plan gestionado Basic también es gratuito e incluye 50 ejecuciones de flujos de trabajo al mes.

Los planes Enterprise ofrecen límites de ejecución superiores y funciones de cumplimiento normativo, con precios personalizados.

3. Microsoft Agent Framework

Ideal para: equipos que trabajan en el ecosistema Microsoft y desarrollan aplicaciones con Azure.

Microsoft Agent Framework es un SDK basado en grafos que combina los patrones multiagente de AutoGen con las herramientas empresariales de Semantic Kernel. Su versión 1.0 alcanzó la disponibilidad general (GA) el 3 de abril de 2026.

Las versiones para Python y .NET son estables, mientras que Go está disponible en vista previa pública con un conjunto de funciones más limitado. El framework admite MCP y A2A, flujos de trabajo basados en grafos, puntos de control, aprobaciones, telemetría y mecanismos de intervención humana.

Microsoft Agent Framework ofrece una integración especialmente estrecha con Microsoft Foundry, aunque también es compatible con OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock, Google Gemini y Ollama.

Si tu equipo ya utiliza tecnologías de Microsoft, la integración con Foundry puede ayudarte a reducir el tiempo necesario para configurar el entorno de desarrollo.

Ventajas de Microsoft Agent Framework

• Funciones de aprobación y seguridad integradas en el SDK. Incluye aprobación humana, middleware, telemetría y controles de contenido específicos de cada proveedor. Aun así, cada equipo debe configurar las medidas de protección adecuadas para su caso de uso.
• Integración con Microsoft Foundry. Permite desplegar, supervisar y gestionar agentes desde la plataforma de Microsoft, manteniendo la compatibilidad con proveedores de modelos externos.

Precios de Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework es gratuito y de código abierto. Microsoft Foundry, los endpoints de los modelos, el almacenamiento, los servicios de búsqueda y otros recursos conectados pueden generar costes independientes según el consumo.

4. LlamaIndex Workflows

Ideal para: flujos de trabajo que utilizan principalmente generación aumentada por recuperación (RAG), en los que los agentes cargan, procesan, indexan y recuperan información antes de actuar.

LlamaIndex Workflows es una capa de orquestación basada en eventos, diseñada para canalizaciones de agentes que procesan grandes cantidades de documentos. Sus pasos se activan mediante eventos y pueden incluir ramificaciones y bucles, lo que facilita su uso en tareas de procesamiento documental.

Solo está disponible para Python. La versión independiente de Workflows para TypeScript quedó obsoleta y se archivó el 30 de abril de 2026, por lo que no debe considerarse una opción activa para proyectos nuevos en ese lenguaje.

LlamaIndex Workflows ofrece un modelo de ejecución flexible que permite organizar tareas de procesamiento y recuperación de documentos mediante eventos.

Ventajas de LlamaIndex Workflows

• Amplio ecosistema de conectores de datos. Los cargadores de documentos, analizadores, almacenes vectoriales y componentes de recuperación se integran directamente con Workflows, lo que permite conectar distintas fuentes de información y herramientas de procesamiento.
• Observabilidad compatible con OpenTelemetry. La supervisión en producción mediante traceAI puede integrarse con sistemas de observabilidad que utilizan estándares habituales del sector.

Precios de LlamaIndex Workflows

LlamaIndex Workflows es gratuito y de código abierto. Su plataforma gestionada de documentos se comercializa actualmente como LlamaParse y tiene tarifas independientes para los servicios de análisis, extracción, indexación y agentes documentales.

LlamaParse incluye 10.000 créditos gratuitos al mes. El plan Starter cuesta 50 USD al mes (aproximadamente 44 €) e incluye 40.000 créditos, mientras que el plan Pro cuesta 500 USD al mes (aproximadamente 444 €) e incluye 400.000 créditos. El consumo adicional se factura mediante créditos.

5. OpenAI Agents SDK

Ideal para: desarrollar agentes optimizados para OpenAI con poca configuración inicial.

OpenAI Agents SDK es un framework ligero organizado en torno a agentes, transferencias de tareas, controles de seguridad, sesiones, aprobación humana y trazabilidad. Sustituyó al proyecto experimental Swarm.

El SDK permite ejecutar código de IA en entornos aislados y ofrece compatibilidad con entornos sandbox, gestión de modelos y herramientas como shell y apply_patch para trabajar con comandos y archivos. También admite configuraciones multiagente y modos específicos de ejecución de código.

Dispone de implementaciones oficiales para Python y TypeScript. Ambas admiten los componentes principales relacionados con agentes, transferencias de tareas, herramientas, sesiones, streaming y trazabilidad, aunque determinadas funciones pueden llegar en momentos distintos a cada lenguaje.

Su modelo de transferencia de tareas permite identificar cuándo un agente pasa el control a otro y por qué se produce esa transferencia.

Ventajas de OpenAI Agents SDK

• Poco código para empezar. Basta con definir un agente, asignarle herramientas y ejecutarlo para utilizar las funciones básicas del SDK.
• Trazabilidad integrada. Permite seguir la ejecución de los agentes sin necesidad de incorporar un producto independiente.
• Ejecución de código en entornos aislados. Los agentes pueden ejecutar código mediante entornos sandbox compatibles con proveedores como E2B, Modal y Cloudflare.

Precios de OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK es gratuito y de código abierto. Si utilizas modelos de OpenAI, tendrás que pagar las llamadas a su API según las tarifas correspondientes.

Los modelos de otros proveedores utilizados mediante LiteLLM también tienen sus propios costes de API.

6. Agno

Ideal para: plataformas de agentes en producción que requieren funciones avanzadas de observabilidad.

Agno es un framework de Python para desarrollar plataformas de agentes. Incluye un SDK completo, un entorno de ejecución y un plano de control. Anteriormente se llamaba Phidata y es independiente del proveedor de modelos.

Admite cuatro modos de delegación: coordinación, enrutamiento, difusión y asignación de tareas. Cada uno determina cómo se distribuye el trabajo entre los agentes y cómo colaboran entre sí. También permite organizar equipos con estructuras anidadas.

Uno de sus componentes principales es el plano de control de AgentOS, que proporciona un entorno centralizado para supervisar, depurar y gestionar agentes y flujos de trabajo.

Ventajas de Agno

• Cuatro modos de delegación para equipos. Los modos de coordinación, enrutamiento, difusión y asignación de tareas, junto con las estructuras de equipos anidados, permiten organizar de distintas maneras el trabajo de los agentes.
• Memoria vectorial y de sesiones integrada. Ambos tipos de memoria forman parte del SDK principal y permiten gestionar información de los agentes y conservarla entre sesiones.
• Plano de control AgentOS incluido. Ofrece una plataforma centralizada para supervisar y gestionar agentes, con un plan gratuito para uso local.

Precios de Agno

Agno es gratuito y de código abierto. AgentOS dispone de un plan gratuito para uso local.

El plan Pro cuesta a partir de 150 USD al mes (aproximadamente 133 €) e incluye una conexión activa, tres puestos de equipo y uso ilimitado. Los precios del plan Enterprise son personalizados.

7. PydanticAI

Ideal para: generar resultados estructurados con validación y seguridad de tipos.

PydanticAI utiliza el sistema de tipos de Python y la validación de Pydantic para detectar errores de esquema e integración en las primeras fases del desarrollo. Está desarrollado por el equipo de Pydantic y es independiente del proveedor de modelos.

Si ya utilizas Pydantic para validar datos, su funcionamiento te resultará familiar. Las entradas de los agentes, sus dependencias y los resultados estructurados pueden definirse mediante modelos Pydantic validados, lo que facilita la detección temprana de errores de esquema.

PydanticAI se centra en garantizar que las entradas y salidas cumplan los esquemas definidos. Su sistema de tipos valida directamente los resultados, lo que reduce la necesidad de redactar prompts complejos para que las respuestas sigan un formato determinado.

También admite sistemas multiagente mediante la delegación de tareas, las transferencias programáticas de control y los flujos de ejecución basados en grafos a través de pydantic-graph. Este enfoque permite definir el comportamiento de los agentes mediante código.

Ventajas de PydanticAI

• Resultados estructurados con validación. El sistema de tipos comprueba directamente las salidas y reduce la dependencia de las instrucciones del prompt para garantizar que los datos cumplan un esquema.
• Inyección de dependencias para facilitar las pruebas. Permite sustituir herramientas reales por versiones simuladas durante las pruebas sin modificar el código principal del agente.
• Aprobación humana de herramientas. Puedes establecer controles para que determinadas llamadas a herramientas requieran la revisión y aprobación de una persona antes de ejecutarse.

Precios de PydanticAI

PydanticAI es gratuito y de código abierto. Pydantic Logfire ofrece un plan Personal gratuito con 10 millones de registros al mes. Si se supera ese límite, la ingesta de nuevos datos se detiene y no existe la posibilidad de pagar por el consumo adicional.

El plan Team cuesta a partir de 49 USD al mes (aproximadamente 44 €) e incluye cinco puestos. Los planes de pago permiten seguir ingiriendo datos una vez superado el límite incluido, con un coste de 2 USD (aproximadamente 1,78 €) por cada millón de registros adicionales.

8. Smolagents

Ideal para: crear agentes ligeros que ejecutan código.

Smolagents es un framework minimalista de Hugging Face en el que los agentes escriben y ejecutan código Python como principal forma de realizar tareas. Su componente CodeAgent puede ejecutar el código generado mediante ejecutores locales o en entornos aislados, lo que puede reducir el número de llamadas al LLM necesarias para completar tareas de varios pasos.

El framework es compatible con herramientas MCP y también incluye ToolCallingAgent, una opción para los equipos que prefieren las llamadas tradicionales a herramientas en lugar de ejecutar código generado.

Los agentes creados con Smolagents pueden escribir un script de Python que resuelva varios pasos de una misma tarea. Esto puede reducir el número de llamadas necesarias para coordinar la ejecución, aunque el consumo de tokens sigue dependiendo de la tarea, el modelo, los reintentos y los resultados de las herramientas.

También permite configurar sistemas multiagente básicos mediante agentes coordinadores y equipos jerárquicos.

Ventajas de Smolagents

• Ejecución eficiente de código. Un único script puede resolver varios pasos sin realizar una llamada independiente al modelo por cada herramienta utilizada. Esto puede reducir el consumo de tokens cuando el código se ejecuta correctamente y no requiere reintentos.
• Estructura ligera. Su diseño sencillo facilita el aprendizaje y el mantenimiento del código. Permite desarrollar agentes que utilizan varias herramientas sin necesidad de configurar una arquitectura compleja.
• Integración con Hugging Face y MCP. Funciona con Transformers, Hub, Inference Providers, modelos locales, API de terceros y servidores MCP. Es una opción adecuada si ya utilizas la infraestructura de Hugging Face para ejecutar modelos.

Precios de Smolagents

Smolagents es gratuito y de código abierto. La inferencia de modelos, los entornos sandbox alojados y los servicios Hugging Face Inference Endpoints se facturan por separado según el uso.

9. Haystack

Ideal para: aplicaciones de búsqueda y RAG a gran escala.

Haystack es un framework de código abierto desarrollado por deepset y basado en canalizaciones. Sus orígenes están en el ámbito de la búsqueda empresarial, antes de la expansión de los agentes de IA, lo que le ha permitido desarrollar una base sólida para aplicaciones que procesan grandes cantidades de documentos.

Solo está disponible para Python y ofrece integraciones con Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone y Qdrant. También admite herramientas MCP y trazabilidad mediante OpenTelemetry.

Haystack organiza los procesos mediante canalizaciones de componentes y presta especial atención a los sistemas de almacenamiento de documentos. Su arquitectura permite crear flujos de trabajo de búsqueda, recuperación y procesamiento de información.

Ventajas de Haystack

• Amplias integraciones con almacenes de documentos. Dispone de conectores para Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Pinecone y Qdrant, entre otros sistemas de almacenamiento.
• Herramientas consolidadas para evaluar sistemas RAG. Permite probar y medir la precisión de las canalizaciones RAG antes de desplegarlas en producción.
• Experiencia en cargas de trabajo de búsqueda. Su uso en sistemas de búsqueda empresarial es anterior a la expansión de los agentes de IA, lo que ha permitido identificar y resolver numerosos casos poco habituales en entornos reales.

Precios de Haystack

Haystack es gratuito y de código abierto. Deepset Studio ofrece un plan gratuito para una persona, con 100 horas de ejecución de canalizaciones, 50 archivos y dos canalizaciones de desarrollo.

El plan Enterprise tiene precios personalizados.

10. Mastra

Ideal para: desarrollar agentes utilizando TypeScript como lenguaje principal.

Mastra es un framework de código abierto para TypeScript, creado por el equipo responsable de Gatsby. Reúne flujos de trabajo, RAG, evaluaciones y memoria integrada en un único paquete.

Puede ejecutarse en servidores compatibles con Node.js, contenedores y plataformas serverless que admitan su entorno de ejecución.

El framework permite desarrollar y gestionar aplicaciones de agentes con herramientas nativas de TypeScript.

Mastra cuenta con un informe SOC 2 de tipo II sobre los controles de seguridad de su servicio, un aspecto que puede resultar relevante para equipos empresariales con requisitos de cumplimiento normativo.

Ventajas de Mastra

• Flujos de trabajo, RAG, evaluaciones y memoria en un único paquete. Incluye estas funciones sin necesidad de integrar varias bibliotecas independientes.
• Memoria persistente con compresión automática. Comprime las conversaciones largas y los historiales de los agentes para mantenerlos dentro de los límites de contexto.
• Informe SOC 2 de tipo II. Mastra completó esta evaluación en octubre de 2025, lo que puede facilitar la revisión de sus controles de seguridad durante los procesos de contratación empresarial.

Precios de Mastra

Mastra puede autoalojarse gratuitamente bajo la licencia Apache 2.0. Mastra Platform ofrece un plan Starter gratuito que incluye 100.000 eventos de observabilidad y 24 horas de CPU al mes.

El plan Teams cuesta a partir de 250 USD al mes (aproximadamente 222 €) e incluye un millón de eventos de observabilidad, 250 horas de CPU, varios equipos, inicio de sesión único (SSO) y documentación SOC 2.

Los precios de Enterprise son personalizados.

¿Dónde puedes desplegar un framework de agentes de IA?

Un VPS es una opción intermedia entre ejecutar agentes en tu ordenador y utilizar una plataforma gestionada. Te permite controlar el entorno de ejecución, las dependencias, los contenedores Docker, las bases de datos y la seguridad, además de mantener unos costes de infraestructura más predecibles.

El hosting VPS de Hostinger proporciona acceso root completo y permite ejecutar aplicaciones de IA y basadas en LLM. Incluye herramientas para Docker, backups semanales automáticos, controles de firewall y el asistente de IA Kodee, que ayuda a configurar el servidor y resolver problemas.

Para ejecutar agentes que utilizan API externas, KVM 2 es un punto de partida práctico. Incluye 2 vCPU, 8 GB de RAM, 100 GB de almacenamiento NVMe y 8 TB de transferencia de datos. Su precio inicial en España es de MX$ 150.99/mes para un periodo de contratación de dos años, con una renovación de 14,99 €/mes para el mismo plazo.

KVM 2 puede alojar un servicio de orquestación individual o una pequeña aplicación multiagente que utilice API de modelos externos. Después de elegir un plan, sigue la guía para configurar un VPS e instala el framework, la base de datos, el proxy inverso y las herramientas de monitorización que necesite tu aplicación.

¿Es el VPS de Hostinger una buena opción para desplegar agentes de IA?

El hosting VPS de Hostinger permite desplegar aplicaciones con un solo agente o sistemas multiagente pequeños que utilizan API externas de modelos de lenguaje, como las de OpenAI o Anthropic.

También permite desplegar con un solo clic herramientas como Claude Code y Codex CLI para crear flujos de trabajo con agentes de programación basados en IA.

El acceso root completo y el entorno autogestionado permiten instalar frameworks como LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework y OpenAI Agents SDK, además de configurar sus dependencias.

KVM 2 ofrece recursos para ejecutar una capa de orquestación ligera y disponer de almacenamiento persistente. Si necesitas bases de datos vectoriales locales, varios procesos concurrentes o múltiples servicios de agentes, es posible que tengas que contratar un plan con más recursos.

Antes del despliegue, realiza pruebas de carga para comprobar el consumo de memoria, CPU, disco y red.

¿Cuáles son los criterios más importantes para elegir un framework de agentes de IA?

Hay seis criterios fundamentales para decidir qué framework se adapta a tu proyecto. Conviene evaluarlos antes de elegir, ya que el framework condicionará el modelo de orquestación, la gestión del estado y las opciones de despliegue.

Arquitectura y lenguajes compatibles

La arquitectura determina cómo toman decisiones los agentes y cómo se transmite el estado dentro del sistema. Los frameworks basados en grafos, como LangGraph, permiten controlar explícitamente el flujo de ejecución. Los basados en roles, como CrewAI, ofrecen una configuración inicial más rápida.

Los lenguajes compatibles también influyen en la elección. La mayoría de los frameworks están orientados principalmente a Python, aunque hay excepciones. Microsoft Agent Framework ofrece compatibilidad completa con Python y .NET, mientras que Go está disponible en vista previa pública.

OpenAI Agents SDK es compatible con Python y TypeScript, y Mastra está diseñado exclusivamente para TypeScript. Antes de decidirte, comprueba si las versiones del SDK para cada lenguaje ofrecen las mismas funciones.

Funciones multiagente

Si vas a desarrollar un único agente, la mayoría de los frameworks pueden servirte. Sin embargo, cuando varios agentes tienen que colaborar, cobran especial importancia la delegación de tareas, el estado compartido, la gestión de fallos y la observabilidad.

LangGraph y CrewAI disponen de mecanismos específicos para organizar sistemas multiagente. Agno ofrece cuatro modos de delegación mediante su sistema Teams. PydanticAI y Smolagents también admiten configuraciones multiagente, aunque no están diseñados principalmente en torno a ellas.

Memoria, estado y supervisión humana

Los flujos de trabajo con estado necesitan mecanismos para guardar puntos de control y reanudar la ejecución desde ellos. LangGraph permite recuperar estados anteriores y dispone de la función interrupt(), con la que puedes pausar la ejecución.

Microsoft Agent Framework incorpora una gestión del estado persistente y extensible, además de compatibilidad nativa con despliegues en Azure.

Comprueba también si el framework permite detener la ejecución para solicitar la aprobación de una persona antes de continuar. Esta función no está disponible de la misma manera en todos los frameworks.

Observabilidad e integraciones

Los agentes que funcionan en producción necesitan herramientas de trazabilidad y depuración. LangSmith se integra con LangGraph y Pydantic Logfire con PydanticAI. Además, varios frameworks son compatibles con OpenTelemetry.

Comprueba si cada framework puede conectarse con las herramientas y API que necesitan utilizar tus agentes.

Preparación para producción

LangGraph y Haystack cuentan con casos documentados de uso en producción. CrewAI también informa de una amplia adopción de su tecnología.

Mastra y Agno, anteriormente conocido como Phidata, cuentan con menos casos prácticos públicos bajo sus nombres actuales.

Curva de aprendizaje y caso de uso

CrewAI y OpenAI Agents SDK requieren familiarizarse con menos conceptos de orquestación al principio que LangGraph y Haystack.

Elige según las necesidades reales de tu aplicación. Por ejemplo, un chatbot sencillo con un solo agente puede no necesitar una arquitectura basada en grafos.

Cómo probar un framework de agentes de IA en condiciones de producción

Para comprobar si un framework es adecuado, lo más fiable es probarlo con una carga de trabajo representativa en una infraestructura real antes de adoptarlo.

Crea un agente básico que utilice las mismas herramientas, fuentes de datos y proveedores de LLM que utilizará tu aplicación en producción. Evita las pruebas con ejemplos demasiado simples y utiliza llamadas a API reales, volúmenes de datos representativos y condiciones de latencia similares a las del entorno definitivo.

Antes de probarlo con datos reales de clientes, comprueba que tu proveedor de LLM ofrece un acuerdo de tratamiento de datos e informa de dónde los procesa. El envío de datos personales a API de terceros está sujeto al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Mide estos cuatro aspectos:

• Coste en tokens por tarea.
• Latencia de extremo a extremo.
• Comportamiento ante errores y reintentos.
• Calidad de las trazas.

El coste en tokens puede variar considerablemente según cómo gestione cada framework las decisiones entre agentes. El enrutamiento basado en LLM suele consumir más tokens que el enrutamiento mediante aristas explícitas de un grafo.

Prueba también los mecanismos de intervención humana y los puntos de control. ¿Puedes pausar la ejecución, revisar la decisión de un agente y reanudar el proceso? ¿Es posible recuperar un estado anterior si se produce un fallo?

Estas funciones son importantes en producción, pero es fácil pasarlas por alto durante las primeras evaluaciones.

Ejecuta la misma carga de trabajo con los dos frameworks que mejor se adapten a tus necesidades y compara los resultados. El framework que parece más adecuado sobre el papel no siempre ofrece los mejores resultados al probarlo con las condiciones reales de tu aplicación.

Hacia dónde evolucionan los frameworks de agentes de IA en 2026

El ecosistema de frameworks de agentes de IA se está consolidando. Microsoft integró AutoGen y Semantic Kernel en Microsoft Agent Framework, OpenAI sustituyó Swarm y Phidata pasó a llamarse Agno. Estas tendencias de automatización reflejan cómo algunos proyectos experimentales están evolucionando hacia plataformas con soporte y mantenimiento continuos.

MCP y A2A están ganando importancia como protocolos de interoperabilidad. MCP estandariza el acceso a herramientas y datos, mientras que A2A estandariza la comunicación y la delegación de tareas entre agentes independientes.

Las diferencias entre las herramientas para crear prototipos y las orientadas a producción también se están reduciendo. CrewAI incorpora integraciones con plataformas de monitorización, OpenAI Agents SDK admite sesiones persistentes y Haystack ha añadido un componente específico para agentes. Funciones que antes diferenciaban estos tipos de herramientas están cada vez más extendidas.

Al mismo tiempo, los frameworks están cada vez más vinculados a las plataformas en la nube. Microsoft Agent Framework se integra con Microsoft Foundry, LangGraph con LangSmith, Agno con AgentOS y Mastra con Mastra Platform. Por tanto, la elección del framework influirá cada vez más en dónde y cómo despliegas y supervisas los agentes.

La cuestión no es tanto cuál es el mejor framework en términos absolutos, sino cuál se adapta mejor a la forma de trabajar de tu equipo. Da prioridad a los frameworks con compatibilidad nativa con MCP y A2A y reconsidera tu elección si cambia el número de agentes, los lenguajes de programación que utiliza tu equipo o las necesidades de integración.

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El autor

Faradilla Ayunindya

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Faradilla, or Ninda, is a Content Marketing Specialist with a passion for technology, a curiosity for digital marketing trends, and a love for languages. When she's not writing Hostinger tutorials, you can find her learning about life sciences. Follow her on LinkedIn.

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