Hoy en día, todo el mundo utiliza la IA, y los modelos de lenguaje grandes (LLM) son el «cerebro» que la impulsa. Desde el punto de vista del usuario, parece bastante sencillo. Sin embargo, si te interesa el desarrollo o la integración de agentes de IA, debes comprender los marcos LLM y cómo los desarrolladores los utilizan para crear estas aplicaciones.
En pocas palabras, los servicios de desarrollo de LLM suelen consistir en crear aplicaciones o integrar funciones de IA en sistemas existentes, en lugar de crear nuevos LLM. Esto se debe a que crear un nuevo modelo de IA desde cero es extremadamente caro. Por ejemplo, el coste estimado del modelo GPT3 fue de más de 4,6 millones de dólares, y para 2029, OpenAI prevé gastar 37 500 millones de dólares al año. Sin embargo, la creación de software personalizado basado en LLM existentes, como ChatGPT, Gemini o Grok, es mucho más accesible para la empresa media.
¿Qué son los marcos LLM y en qué se diferencian?
Los desarrolladores crean soluciones basadas en IA utilizando marcos LLM para construir, probar e implementar estas herramientas. Algunas de las ventajas que ofrecen estos sistemas son:
- Aumentar la versatilidad de las aplicaciones de IA
- Aumentar la eficiencia de las aplicaciones
- Aumentar la escalabilidad de las soluciones
- Reducir los costes de desarrollo de productos
Los marcos LLM son colecciones de bibliotecas, funciones y herramientas que permiten a los desarrolladores trabajar con modelos de IA de forma más eficaz. Lo consiguen gracias a las «abstractizaciones» que sustituyen a las enormes y complejas hojas de código necesarias para «comunicarse» con la IA.
Si no eres un desarrollador profesional, puedes entender este contexto con un ejemplo sencillo. Usted «conduce al trabajo» sin comprender todos los procesos que tienen lugar dentro del motor y otras máquinas del vehículo. Simplemente enciende el motor, pisa los pedales, mueve el volante y el coche le lleva a donde sea necesario. Un marco LLM es el coche de este ejemplo. Es la «carcasa» que facilita al usuario la interacción con la IA sin tener que «meterse bajo el capó».
Los mejores marcos LLM en 2026: la selección de los desarrolladores
Cada marco es único y muchos de ellos tienen aplicaciones muy específicas. A continuación, compartiremos una lista de los mejores marcos LLM preferidos por los desarrolladores de Redwerk en 2026 y sus razones para elegir estas herramientas en particular.
LangChain
Desarrollo general de aplicaciones LLM (cadenas, agentes, memoria, RAG)
Prototipado rápido y producción de aplicaciones LLM versátiles
Equipos que necesitan un amplio soporte del ecosistema
LLM/API/Infra
Open-source
LangGraph
Orquestación de bajo nivel y flujos de trabajo multiagente con estado
Sistemas complejos y de larga duración de automatización y multiagente en los que se necesita un estado/control explícito
LLM/Infra
Open-source
LlamaIndex
Generación aumentada por recuperación (RAG) sobre datos empresariales/privados
Asistentes de conocimiento
Preguntas y respuestas sobre documentos
Búsqueda en datos internos
Agentes sensibles al contexto
LLM/Infra
Open-source core
+
Servicios gestionados de pago
Microsoft Agent Framework
Orquestación empresarial; sistemas multiagente integrados con el ecosistema Microsoft Azure
Copilotos empresariales
Automatización del flujo de trabajo interno
Implementaciones de la pila de Microsoft (.NET, Azure)
Azure/OpenAI
billed separately
Open-source (MIT)
Haystack
Producción de canalizaciones RAG, búsqueda de documentos y flujos de trabajo de control de calidad
Sistemas de conocimiento con gran volumen de datos
Búsqueda empresarial
Implementaciones seguras en las instalaciones
Vector DB
LLM/Infra
Open-source (Apache-2.0)
DSPy
Programación y optimización declarativa de LLM basada en código
Investigación, cumplimiento normativo y automatización estructurada donde la reproducibilidad y la facilidad de mantenimiento son importantes
LLM/Infra
Open-source
CrewAI
Colaboración basada en roles multiagente y automatización del flujo de trabajo
Canales creativos
Generación de contenido
Investigación → redacción → revisión de flujos de trabajo
LLM/Infra
Open-source core
+
Optional SaaS
LangChain
LangChain es el líder actual de los marcos LLM de código abierto. Está escrito en Python y JS/TS, y se utiliza para crear aplicaciones de IA que contienen «cadenas». Ofrece arquitecturas de agentes de IA preconstruidas e integraciones de modelos, lo que facilita y agiliza considerablemente el desarrollo de este tipo de aplicaciones.
- Enorme ecosistema y amplias capacidades de integración, que permiten conectarse a la mayoría de los LLM y bases de datos vectoriales.
- Permite la creación rápida de prototipos. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Anthropic o Google LLM en menos de 10 líneas de código y utilizar las cadenas/agentes integrados en el marco.
- LangChain es un marco de agentes maduro que ha evolucionado a partir de un uso extensivo en el mundo real.
- Es un marco bastante «pesado» que puede resultar excesivo para casos de uso sencillos de RAG o de una sola llamada.
- Las cadenas/agentes largos son útiles, pero difíciles de depurar si no se incorporan buenas prácticas de rastreo y observabilidad desde el principio.
LangGraph
LangGraph es un complemento de LangChain, pero este marco LLM es más adecuado para crear aplicaciones multiagente que le proporcionan un alto nivel de control. Está diseñado para una adopción más avanzada y para agentes que contienen ciclos y tienen como objetivo un funcionamiento prolongado.
- Excelente marco para la orquestación de agentes de bajo nivel.
- Puede admitir flujos de trabajo complejos de múltiples agentes con ciclos, ramificaciones y un control minucioso del estado.
- Utilizado por empresas como Klarna, Replit y Elastic para sistemas de agentes reales en 2026.
- Curva de aprendizaje pronunciada, por lo que debe ser utilizado por profesionales con experiencia.
- El marco es un complemento y se centra específicamente en los agentes.
- No es adecuado para el uso simple de LLM o el desarrollo básico de RAG.
LlamaIndex
Si te dedicas al desarrollo de agentes de IA sensibles al contexto y RAG, LlamaIndex es el mejor marco de trabajo LLM que puedes utilizar. Es el preferido por los desarrolladores experimentados y ofrece capacidades excepcionales para crear flujos de trabajo de datos que utilizan tus propios datos.
- Un potente marco de trabajo para aplicaciones optimizadas para la indexación, la búsqueda híbrida y la recuperación en archivos y bases de datos.
- Una excelente opción para crear asistentes de conocimiento que utilicen LLM conectados a los datos de su empresa y la recuperación agencial.
- Si utiliza LlamaIndex para la recuperación, puede integrarlo fácilmente con LangChain u otros marcos de orquestación LLM para crear una aplicación más versátil.
- No es muy eficaz para la orquestación de agentes.
- Algunas funciones avanzadas están orientadas a las empresas (servicios gestionados, índices alojados), por lo que no son adecuadas para proyectos más pequeños.
Microsoft Agent Framework
Microsoft Agent Framework es una combinación de dos marcos de código abierto: Semantic Kernel y AutoGen. Es uno de los mejores marcos LLM en 2026 porque ofrece tanto un SDK para conectarse a sistemas empresariales (para el seguimiento del cumplimiento, la observabilidad y la seguridad) como la orquestación de múltiples agentes a través de AutoGen.
- Semantic Kernel es uno de los mejores marcos de orquestación LLM de nivel empresarial. Es muy utilizado y se puede integrar con Azure y Copilot Studio, ya que tiene versiones nativas para .NET, Java y Python.
- El marco Agent GA proporciona patrones de orquestación multiagente y guías de migración de AutoGen.
- Todos los componentes admiten una profunda integración con el ecosistema de Microsoft, incluyendo Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Copilot e identidad/telemetría empresarial.
- Si no utiliza la pila de Microsoft, la funcionalidad de los agentes LLM será limitada y es posible que los resultados no sean tan buenos.
- Trabajar con este marco LLM requiere una ingeniería de comandos más complicada y complementos adicionales. En general, es más difícil de gestionar que LangChain y requiere un alto nivel de habilidad para el ajuste fino.
Haystack
Haystack es uno de los principales marcos de código abierto para crear aplicaciones LLM listas para la producción. La documentación lo describe como un marco de orquestación de IA muy adecuado para desarrollar aplicaciones LLM personalizables y listas para la producción, incluyendo RAG, agentes autónomos y aplicaciones multimodales. Es compatible con múltiples componentes, incluyendo almacenes de documentos (por ejemplo, Elasticsearch o FAISS), recuperadores, IA generativa y pipelines, y se integra fácilmente con proveedores de LLM locales y en la nube.
- El marco cuenta con pipelines de extremo a extremo, que son una excelente opción para conectar modelos, almacenes de vectores, recuperadores y herramientas en pipelines RAG/agente.
- Haystack está orientado a la producción. Por lo tanto, es una buena opción para la búsqueda empresarial, el control de calidad y RAG.
- Es ideal para equipos de desarrollo de ciencia de datos y ML especializados en el desarrollo de Python, ya que permite una integración fluida con la pila Py estándar.
- Requiere una instalación y configuración complejas, por lo que es mejor que lo gestionen profesionales con experiencia.
- El hecho de que sea principalmente Python puede ser una desventaja para todos los sistemas que se ejecutan en otros lenguajes. Por ejemplo, SK es compatible con C# y Java, y LangChain ofrece un ecosistema JS.
- Puede ofrecer un rendimiento «lento» cuando el backend del almacén de documentos es «pesado».
DSPy
DSPy (Declarative Self-Improving Python) es el marco declarativo y de mejora automática de Stanford para la creación de aplicaciones modulares basadas en IA. Se anuncia como «programación, no sugerencias» y promete ofrecer una rápida iteración en código estructurado. Este es el marco que se debe utilizar cuando se necesita combinar varias estrategias de inferencia LLM, algoritmos de aprendizaje y modelos mientras se construyen módulos NL. No es solo uno de los marcos de orquestación LLM de código abierto, sino uno de los más adecuados para la optimización.
- El marco automatiza la optimización de la calidad (automejora) en algoritmos a través de canalizaciones RAD y bucles de agentes.
- DSPy admite múltiples patrones de uso, incluidas canalizaciones RAG, bucles de agentes de varios pasos (razonamiento → llamada a la herramienta → resultado → razonamiento) y clasificación regular.
- Este marco requiere escribir código Python composicional en lugar de cadenas de indicaciones, lo que es mucho mejor para el mantenimiento a largo plazo.
- Esta opción es ideal para tareas de investigación y de alto riesgo, en las que la evaluación y la optimización sistemáticas son importantes.
- Debido a su naturaleza basada en código, este marco requiere un especialista con experiencia para su funcionamiento.
- DSPy tiene un ecosistema más pequeño, lo que significa que hay menos conectores y ayudantes listos para usar que en marcos como LangChain, LlamaIndex o SK.
- Trabajar con este marco requerirá un cambio de mentalidad. Hay que pensar en términos de programas declarativos y compiladores, y no solo en el enfoque más popular de «prompt + respuesta».
CrewAI
CrewAI es uno de los mejores marcos de agentes LLM de 2026 para optimizar y automatizar los flujos de trabajo en la nube. Está basado en Python y se centra en la colaboración a través de «equipos» con funciones, tareas, acceso a herramientas y coordinación entre agentes diferenciados. Este enfoque permite a CrewAI simplificar el desarrollo de sistemas multiagente complejos.
- Se centra en agentes con diferentes funciones que colaboran en tareas, como investigadores, escritores o revisores.
- CrewAI puede ejecutarse localmente, autohospedarse o utilizar servicios gestionados. Esta flexibilidad lo hace ideal para el control de infraestructuras.
- Tiene un diseño orientado al rendimiento, ya que no depende de capas de abstracción pesadas. Por lo tanto, CrewAI es más rápido que muchos de los marcos de esta lista.
- Aunque el enfoque del diseño en los «equipos» puede ser una ventaja, también puede ser un obstáculo, ya que hace que el marco no sea adecuado para proyectos como RAG.
- La observabilidad y las operaciones son más recientes que LangChain+LangSmith o el ecosistema SK + Azure. Las integraciones de terceros son igualmente limitadas a medida que el ecosistema madura.
¿Cuáles son los mejores marcos LLM? La metodología
Como se ha mencionado anteriormente, hoy en día existen bastantes bibliotecas y marcos LLM destacados. A continuación se enumeran los factores que los expertos en desarrollo LLM de Redwerk tuvieron en cuenta a la hora de tomar sus decisiones:
- El marco debe ser relevante en 2026, lo que significa que debe recibir actualizaciones periódicas y aparecer mencionado en los medios de comunicación para demostrar su adopción en el mundo real.
- Los marcos LLM deben tener capacidades relevantes respaldadas por documentación oficial.
- Las opciones deben ser de código abierto, al menos en parte.
- La lista debe contener marcos adecuados para todas las aplicaciones principales (creación de RAG, orquestaciones multiagente y optimización).
- El experto debe tener experiencia real en el trabajo con estos marcos.
Si tiene más preguntas sobre los marcos LLM y cuál será el mejor para el desarrollo de agentes de IA en su caso particular, póngase en contacto con nosotros y solicite una consulta hoy mismo.
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