Si ya has leído nuestro análisis de los principales marcos de trabajo LLM, conoces lo básico: los desarrolladores no crean modelos de IA desde cero, sino que los desarrollan a partir de los existentes. La siguiente pregunta que surge en todos los equipos de ingeniería es: ¿qué ocurre cuando un solo agente no es suficiente?
Ahí es donde entran en juego los marcos de IA multiagente, y en 2026, es aquí donde se está llevando a cabo el trabajo importante.
Según Deloitte, se prevé que el mercado de agentes de IA autónomos alcance los 8.500 millones de dólares en 2026 y los 35.000 millones en 2030. Las empresas líderes no solo desarrollan agentes, sino que los gestionan eficazmente. En este artículo, analizamos las diez mejores herramientas para lograrlo.
¿Qué son los marcos de IA multiagente y en qué se diferencian de las plataformas de orquestación?
Ambas categorías te ayudan a crear y ejecutar sistemas de IA multiagente. La diferencia radica en quién tiene la responsabilidad.
- Los marcos de IA multiagente (también llamados marcos de IA con agentes o marcos de agentes LLM) son bibliotecas para desarrolladores. Usted escribe el código, define los agentes, configura las herramientas y es propietario de la infraestructura. Estos marcos le brindan el máximo control y flexibilidad, lo que también implica la máxima responsabilidad. Son la opción ideal para equipos de desarrollo de IA con capacidad de ingeniería que necesitan lógica personalizada, gestión de estado granular o integración con sistemas propietarios.
- Las plataformas de orquestación de agentes de IA se sitúan en un nivel superior. Integran las herramientas, el despliegue, la gobernanza y la observabilidad en un entorno gestionado. Si bien usted sigue definiendo sus agentes y flujos de trabajo, la plataforma se encarga del escalado, la persistencia del estado, el registro y la seguridad. La contrapartida: menor flexibilidad, pero un tiempo de puesta en producción más rápido.
La elección entre estas opciones depende de tres factores: la experiencia técnica de tu equipo, tus requisitos de cumplimiento normativo y la rapidez con la que necesitas implementar la solución. En resumen, si tus ingenieros dominan Python y desean controlar con precisión la interacción entre los agentes, comienza con un framework. Si implementas agentes en diferentes unidades de negocio, necesitas registros de auditoría o trabajas en un sector regulado, una plataforma de orquestación te ahorrará meses de trabajo en infraestructura.
Plataformas y marcos de trabajo de IA multiagente y orquestación: la selección de los desarrolladores
Los expertos de Redwerk seleccionaron los mejores frameworks de IA multiagente para desarrolladores que buscan control a nivel de código, y plataformas de orquestación de agentes de IA para equipos que necesitan infraestructura gestionada. Todos ellos reciben mantenimiento activo en 2026, y cada selección se basa en experiencia real en producción, no en el número de estrellas de GitHub.
OpenAI Agents SDK
Uso prioritario de herramientas, ciclo mínimo del agente
Aplicaciones críticas para la seguridad, equipos nativos de GPT/Claude
Python
Código abierto (MIT)
Google ADK
Árboles multiagente jerárquicos, multimodal
Equipos de Google Cloud, interoperabilidad A2A
Python, Java
Código abierto (Apache 2.0)
AutoGen / AG2
Flujos de trabajo multiagente conversacionales
Investigación, ciencia de datos, ecosistema de Microsoft
Python, .NET
Código abierto (MIT)
SmolAgents
Agentes minimalistas basados en código
Modelos de complexión delgada, usuarios del modelo Hugging Face
Python
Código abierto (Apache 2.0)
Pydantic AI
Salidas de agente estructuradas y con tipado seguro
Sistemas de producción sensibles al cumplimiento normativo
Python
Código abierto (MIT)
SDK de agentes de Strands
Agentes basados en modelos y de bajo costo
Equipos nativos de AWS, agentes de producción escalables
Python, TypeScript
Código abierto (Apache 2.0)
Servicio de agente de Azure AI Foundry
Orquestación empresarial, preparada para CI/CD
Empresas con plataforma Microsoft
Python, .NET, Java
Gestionado (facturación de Azure)
AWS Bedrock AgentCore
Orquestación de agentes sin servidor
Equipos que priorizan AWS, implementaciones nativas de Lambda
Python
Gestionado (facturación de AWS)
Google Vertex AI Agent Builder
Orquestación nativa de Gemini gestionada
Empresas de Google Cloud
Python
Gestionado (facturación de GCP)
n8n
Automatización visual de flujos de trabajo multiagente
Equipos no dedicados al desarrollo, más de 400 integraciones de herramientas
Cualquiera (de bajo código)
Núcleo de código abierto + SaaS
Los mejores marcos de trabajo de IA multiagente
SDK de agentes de OpenAI
El SDK de agentes de OpenAI adopta un enfoque deliberadamente minimalista: un agente es un modelo, un conjunto de herramientas y un bucle. No hay abstracciones complejas ni configuraciones complicadas. Los agentes pueden llamar a otros agentes como herramientas, lo que permite la coordinación entre múltiples agentes de forma clara, modular y fácil de rastrear.
Lo que distingue a este SDK es la combinación de soporte nativo para el pensamiento extendido (cadena de pensamiento visible en la respuesta de la API), transferencias integradas entre agentes y MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) para el descubrimiento estandarizado de herramientas. MCP se está convirtiendo rápidamente en el estándar de la industria para la comunicación entre agentes y herramientas, con soporte de VS Code, JetBrains y docenas de plataformas de terceros.
- Curva de aprendizaje mínima, ya que los agentes funcionan de inmediato con muy poco código repetitivo.
- Compatibilidad nativa con transferencias de agentes, mecanismos de control y salidas estructuradas.
- La compatibilidad con MCP significa que las herramientas se pueden encontrar y reutilizar en diferentes agentes y marcos de trabajo.
- Las restricciones de seguridad se evalúan a nivel del modelo, lo que dificulta que se eludan accidentalmente.
- Está estrechamente vinculado a los modelos de OpenAI (y Anthropic), por lo que no es una buena opción si su pila de modelos se ejecuta en modelos de peso abierto como Llama o Mistral.
- Ofrece menos funciones de orquestación que LangGraph, pero carece de gestión de estado nativa basada en grafos.
- Las herramientas de observabilidad son básicas en comparación con el ecosistema de LangChain.
Kit de desarrollo de agentes de Google (ADK)
Google ADK adopta un enfoque jerárquico para los sistemas multiagente: un agente raíz delega en subagentes, que a su vez pueden tener sus propios subagentes, cada uno con herramientas, memoria e instrucciones propias. Esta arquitectura se adapta de forma natural a los flujos de trabajo empresariales reales. Por ejemplo, podemos imaginar un agente coordinador que dirige las tareas a un agente de recuperación de datos, un agente de resumen y un agente de notificaciones, todos ejecutándose en secuencia o en paralelo.
La característica más destacada es la compatibilidad nativa con el protocolo A2A (Agent-to-Agent). Un agente de ADK puede descubrir e invocar agentes creados con LangGraph, CrewAI o cualquier framework compatible con A2A mediante una interfaz estandarizada. Esto representa una ventaja significativa, especialmente ahora que los equipos comienzan a combinar frameworks en diferentes proyectos. ADK también gestiona de forma nativa entradas multimodales (texto, imágenes, audio y vídeo) a través de la API de Gemini.
- Los árboles de agentes jerárquicos proporcionan una delegación de tareas clara y auditable.
- El protocolo A2A permite la interoperabilidad de agentes entre diferentes plataformas.
- La compatibilidad multimodal nativa abre nuevas posibilidades de uso en la inspección visual, la asistencia por voz y la inteligencia documental.
- Integración profunda con Vertex AI, modelos Gemini y la gestión del estado de sesión de Google Cloud.
- Ecosystem es el más reciente en esta comparativa, por lo que hay menos tutoriales de terceros y estudios de casos de producción.
- Está estrechamente integrado con Google Cloud, por lo que los equipos que utilicen AWS o Azure tendrán problemas con la configuración predeterminada.
- Para obtener la mejor experiencia, la gestión del estado de la sesión requiere Vertex AI, lo que garantiza la facturación en GCP.
AutoGen / AG2
AutoGen, ahora mantenido como AG2 por la comunidad de código abierto tras la reestructuración de Microsoft, se basa en una idea simple pero poderosa: los flujos de trabajo multiagente son conversaciones. Los agentes intercambian mensajes en un bucle, y esa arquitectura conversacional gestiona la coordinación, la delegación y la retroalimentación de forma natural.
Con más de 45 000 estrellas en GitHub e implementaciones en producción en empresas como Novo Nordisk (para flujos de trabajo de ciencia de datos), AutoGen se ha consolidado como uno de los marcos de IA para agentes más probados. Admite una arquitectura basada en eventos para gestionar interacciones complejas entre agentes, funciona con Python y .NET, e incluye un completo conjunto de herramientas de observabilidad integradas.
- El modelo de coordinación de agentes conversacionales es intuitivo y fácil de comprender.
- La arquitectura basada en eventos gestiona de forma limpia las interacciones complejas y asíncronas entre múltiples agentes.
- Gran capacidad de observación: la depuración, la monitorización y el seguimiento del flujo de trabajo son características de primera clase.
- Funciona en Python y .NET, lo que lo hace accesible a través de diversas plataformas empresariales.
- El bucle conversacional añade latencia base y sobrecarga de tokens incluso para tareas sencillas. Las pruebas de rendimiento demuestran que utiliza más tokens por llamada que LangChain o LangGraph para operaciones equivalentes.
- La división de nombres entre AG2 y AutoGen (tras el cambio de Microsoft de la gobernanza del proyecto a la comunidad) ha generado cierta fragmentación en el ecosistema. Verifica a qué versión apuntan tus dependencias.
- No es muy adecuado para flujos de trabajo con gran cantidad de RAG, ya que la recuperación no es su principal fortaleza.
SmolAgents
SmolAgents es la solución de Hugging Face para el exceso de funcionalidades en los frameworks. Mientras que la mayoría de los frameworks de IA basados en agentes acumulan capas de abstracción, SmolAgents las elimina. Toda la biblioteca es intencionadamente compacta. Adopta un enfoque centrado en el código, donde los agentes escriben y ejecutan código Python como su principal medio de acción, en lugar de seleccionar entre esquemas de herramientas predefinidos.
Ese modelo de código como acción es lo que realmente diferencia a SmolAgents. En lugar de seleccionar una herramienta de una lista, el agente genera el código necesario para realizar la tarea. Es más flexible, requiere menos integraciones predefinidas y funciona de forma natural con el centro de modelos Hugging Face, lo que te da acceso a miles de modelos de peso abierto listos para usar.
- El enfoque de código como acción es más flexible que la selección de herramientas basada en esquemas, ya que los agentes pueden manejar tareas novedosas sin una cobertura de herramientas predefinida.
- Mínima sobrecarga, ya que SmolAgents es consistentemente más rápido que los marcos de trabajo más pesados para tareas de agentes simples y de complejidad media.
- Acceso nativo al centro de modelos de Hugging Face, lo que lo hace ideal para equipos que utilizan modelos de peso abierto como Llama, Mistral o Qwen.
- El código fuente es lo suficientemente pequeño como para que puedas auditarlo y modificarlo según tus necesidades.
- La ejecución de código añade una superficie de seguridad. El aislamiento del código generado por el agente es responsabilidad del usuario.
- No incluye gestión de estado integrada para flujos de trabajo de larga duración o de varias sesiones.
- El ecosistema aún está en fase de maduración, por lo que existen menos estudios de casos de producción que con LangGraph o AutoGen.
Pydantic AI
Pydantic AI incorpora la misma filosofía de seguridad de tipos que convirtió a Pydantic en el estándar para la validación de datos en Python: cada entrada, salida y paso intermedio en el flujo de trabajo de un agente puede tipificarse y validarse en tiempo de ejecución, lo que ofrece un nivel de fiabilidad diferente al de la mayoría de los marcos de trabajo de agentes LLM.
El framework utiliza un sistema de inyección de dependencias para proporcionar a los agentes servicios y datos en tiempo de ejecución (conexiones a bases de datos, clientes API, contexto de usuario), lo que permite que los agentes sean modulares y fáciles de probar. Se integra con Logfire para la observabilidad y funciona de forma nativa con OpenAI, Anthropic, Gemini, Groq y Mistral.
- La E/S de agente con tipado seguro significa que los errores de producción se manifiestan en el momento de la validación, no después del despliegue.
- La inyección de dependencias hace que los agentes sean realmente comprobables, lo que significa que se pueden intercambiar por servicios simulados para realizar pruebas unitarias.
- Las garantías de salida estructuradas son fundamentales para los sistemas que envían los resultados de los agentes a los sistemas posteriores.
- Funciona con todos los principales proveedores de modelos sin sobrecarga de abstracción.
- No se trata de un marco de orquestación multiagente completo: la coordinación entre agentes requiere herramientas adicionales.
- Su configuración inicial es más compleja que la de SmolAgents o el SDK de OpenAI Agents; la rigidez en los tipos, que es su punto fuerte, también es su curva de aprendizaje.
- Comunidad más pequeña que LangChain o AutoGen; menos recetas predefinidas para patrones complejos.
SDK de agentes de Strands
Strands se desarrolló en AWS para resolver un problema específico: los marcos de trabajo existentes ralentizaban, en lugar de acelerar, el desarrollo de agentes. El equipo detrás de Amazon Q Developer dedicó meses a implementar agentes en producción con marcos de trabajo convencionales, y luego rediseñó su enfoque desde cero. El resultado es un SDK donde un agente funcional recibe una solicitud y una lista de herramientas, y el modelo se encarga del razonamiento, la planificación y la selección de herramientas.
Esa filosofía basada en modelos es lo que distingue a Strands de los marcos de trabajo basados en grafos o conversaciones. En lugar de definir flujos de trabajo explícitos, se deja que el LLM determine la ruta de ejecución. Varios equipos de AWS ya lo utilizan en producción, por ejemplo, Amazon Q Developer, AWS Glue y VPC Reachability Analyzer. El SDK se ha descargado más de 14 millones de veces desde su lanzamiento como código abierto en mayo de 2025.
- El enfoque basado en modelos elimina el código repetitivo del flujo de trabajo, por lo que los agentes que antes tardaban meses en implementarse ahora tardan días.
- Se han incorporado patrones multiagente (grafo, enjambre, flujo de trabajo), con soporte para el protocolo A2A para la coordinación entre diferentes marcos de trabajo.
- Independiente del modelo: Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI, Gemini, Ollama, LiteLLM: cambie de proveedor en una sola línea.
- Se implementa de forma nativa en Lambda, Fargate, EKS, Bedrock AgentCore, Docker y Kubernetes con OpenTelemetry integrado.
- Las contribuciones de Accenture, Anthropic, Meta y PwC hacen que el ecosistema crezca más rápido que los proyectos típicos propiedad de AWS.
- El enfoque basado en modelos otorga al LLM mayor autonomía, por lo que no es adecuado para equipos que necesitan un control de flujo de trabajo determinista y paso a paso.
- Las rutas de implementación nativas de AWS (Bedrock AgentCore, Lambda) son las más sencillas; los equipos que utilicen GCP o Azure necesitarán más configuración.
- El marco de trabajo es nuevo, por lo que aún se están recopilando estudios de casos de producción fuera de AWS.
Plataformas de orquestación de agentes de IA
Servicio de agente de Azure AI Foundry
Azure AI Foundry Agent Service (anteriormente Azure AI Agent Service) es la plataforma de orquestación de agentes de IA de nivel empresarial de Microsoft. Está diseñada para equipos que necesitan agentes en producción, no prototipos, con integración CI/CD, arquitectura de cuatro capas (orquestación, almacenamiento y administración de estado, redes e identidad) y una profunda integración en todo el ecosistema de Azure.
La plataforma admite flujos de trabajo multiagente con persistencia de estado, observabilidad y control de acceso integrados. Se conecta de forma nativa con Azure OpenAI, Copilot Studio y sistemas de identidad empresarial, lo que la convierte en la base ideal para organizaciones que ya utilizan infraestructura de Microsoft y necesitan agentes que operen dentro de los marcos de gobernanza existentes.
- Seguridad de nivel empresarial: Control de acceso basado en roles (RBAC), registro de auditoría, controles de residencia de datos y aplicación de políticas integrados en la plataforma.
- La arquitectura nativa de CI/CD implica que los agentes se tratan como software, con control de versiones, reversiones y canalizaciones de despliegue.
- Integración nativa con Azure OpenAI, Copilot Studio y todo el ecosistema de Microsoft.
- Es compatible con Python, .NET y Java, cubriendo la mayoría de los entornos de desarrollo empresarial.
- Está estrechamente vinculado a Azure, lo que significa que los equipos que utilizan AWS o GCP encontrarán un valor limitado en las funciones administradas.
- Su configuración es más compleja que la de plataformas más ligeras; cabe esperar un periodo de adaptación más prolongado para equipos pequeños.
- La facturación de Azure puede dispararse rápidamente en el caso de cargas de trabajo de agentes de alto volumen si no se realiza un seguimiento cuidadoso de los costes.
AWS Bedrock AgentCore
AWS Bedrock AgentCore es el entorno de ejecución administrado de Amazon para implementar, escalar y operar agentes de IA dentro del ecosistema de AWS. Mientras que Strands Agents SDK es la herramienta para crear la lógica del agente, AgentCore es la plataforma que la ejecuta en producción, gestionando la ejecución sin servidor, la memoria de sesión, la integración de herramientas y la observabilidad sin que los equipos tengan que administrar la infraestructura subyacente.
Se integra directamente con AWS Lambda, ofreciendo un modelo de ejecución sin servidor donde los agentes se reducen a cero cuando están inactivos y se activan bajo demanda. Los paneles para el seguimiento del comportamiento de los agentes, las medidas de seguridad integradas y la compatibilidad nativa con las bases de conocimiento y los modelos de Amazon Bedrock lo convierten en un entorno gestionado completo para equipos que priorizan AWS.
- La ejecución sin servidor mediante Lambda significa que no hay infraestructura que gestionar ni costes de computación inactiva.
- Integración nativa con todo el catálogo de servicios de AWS, como S3, DynamoDB, SQS y API Gateway, como herramientas de agente.
- Las medidas de seguridad integradas, la gestión de identidades y el estado de la sesión se encargan de la capa de seguridad y cumplimiento normativo.
- Funciona con el SDK de Strands Agents como capa de desarrollo, proporcionando a los equipos nativos de AWS una pila integral y coherente.
- Solo disponible en AWS, por lo que las implementaciones híbridas o en diferentes nubes requieren un trabajo adicional considerable.
- La latencia de arranque en frío en las arquitecturas sin servidor puede afectar a las aplicaciones de agentes orientadas al usuario, donde el tiempo de respuesta es importante.
- El conjunto de funcionalidades es más reciente que el de Azure AI Foundry; algunas capacidades de gobernanza empresarial aún están en desarrollo.
Google Vertex AI Agent Builder
Google Vertex AI Agent Builder es la plataforma administrada de Google Cloud para crear y orquestar agentes de IA a gran escala. Se integra de forma nativa con Google ADK (mencionado anteriormente) y los modelos Gemini, ofreciendo una solución completa para equipos que buscan un marco de desarrollo y un entorno de implementación administrado en un único ecosistema.
La plataforma ofrece gestión de estado de sesión integrada (en memoria, con respaldo de base de datos o persistencia gestionada por Vertex AI), coordinación multiagente y acceso a los modelos básicos de Google, junto con modelos de terceros a través de Model Garden. Para los equipos que desarrollan agentes multimodales, por ejemplo, para procesar imágenes, audio y documentos junto con texto, la integración nativa de Gemini en Vertex AI Agent Builder la convierte en la opción gestionada más potente de esta categoría.
- Integración completa con Google Cloud: ADK para el desarrollo, Vertex AI para la implementación y Gemini para los modelos.
- La compatibilidad con agentes multimodales (texto, imagen, audio, vídeo) es más potente que la de cualquier otra plataforma gestionada de este nivel.
- La gestión del estado de la sesión con múltiples opciones de persistencia elimina un problema común de infraestructura.
- Acceso tanto a los modelos propietarios de Google como a los modelos de peso abierto a través de Model Garden.
- La dependencia de Google Cloud es incluso mayor que la de AWS Bedrock.
- El ecosistema de ADK y Vertex AI Agent Builder es la más reciente de las tres plataformas en la nube; aún se están acumulando estudios de casos de producción.
- La fijación de precios puede resultar poco transparente para cargas de trabajo complejas con múltiples agentes que combinan llamadas de modelos, almacenamiento y recuperación de datos.
n8n
n8n se distingue por su singularidad. Es una plataforma de automatización de flujos de trabajo que incorpora nodos de agentes de IA nativos, lo que la convierte en una de las herramientas más accesibles para la automatización de flujos de trabajo multiagente disponibles actualmente. Con más de 400 integraciones, un creador visual de flujos de trabajo y una arquitectura autoalojada, el desarrollo de agentes de IA en n8n facilita la comunicación entre equipos técnicos y no técnicos de una manera que los frameworks de desarrollo tradicionales no logran.
El flujo de trabajo de un agente de IA de n8n permite encadenar herramientas, llamar a subagentes, usar memoria y activar acciones en aplicaciones conectadas, todo ello sin escribir una sola línea de código. Para los equipos de ingeniería, también ofrece un nodo de código y un nodo de solicitud HTTP para lógica personalizada. La opción de autoalojamiento garantiza que los datos permanezcan en su infraestructura, lo cual es fundamental para empresas con estrictos requisitos de residencia de datos.
- Más de 400 integraciones preconfiguradas, incluyendo Slack, HubSpot, Salesforce, Google Sheets y Jira, están disponibles como herramientas para agentes listas para usar.
- Visual Builder hace que la automatización de flujos de trabajo multiagente sea accesible para los equipos de operaciones, marketing y producto sin necesidad de soporte de ingeniería.
- Se puede alojar en su propia infraestructura con una implementación limpia de Docker, de modo que ningún dato salga de su entorno.
- Núcleo de código abierto con una comunidad activa; los flujos de trabajo de n8n se pueden controlar mediante versiones y compartir como si fueran código.
- No es la herramienta adecuada para el control de agentes de bajo nivel ni para el razonamiento complejo de múltiples agentes con estado.
- Los flujos de trabajo visuales pueden volverse difíciles de mantener a gran escala, ya que los flujos n8n de gran tamaño requieren una documentación rigurosa.
- Los nodos de agentes de IA son más recientes que las funciones de automatización principales; algunos patrones de agentes avanzados requieren soluciones alternativas.
¿Qué hace que estos sean los mejores marcos de IA multiagente?: La metodología
En 2026, decenas de plataformas y marcos de trabajo de IA con agentes competirán por captar la atención del público. Así es como seleccionamos estas diez herramientas. Cada herramienta de esta lista debía cumplir con todos los siguientes criterios:
- Mantenimiento activo en 2026
Actualizaciones periódicas, lanzamientos recientes y adopción documentada en el mundo real. - Capacidad multiagente genuina
La coordinación entre múltiples agentes, y no solo una única llamada LLM con herramientas, es una característica de primera clase, respaldada por documentación oficial. - Núcleo de código abierto u oferta gestionada transparente
O bien el código fuente está disponible para su revisión, o bien la plataforma cuenta con una arquitectura y unos precios documentados públicamente. - Cobertura en todo el espectro de casos de uso
La lista en su conjunto abarca el control a nivel de código (frameworks), la implementación gestionada (plataformas de orquestación), las herramientas orientadas al desarrollador y las opciones de bajo código, por lo que hay una solución adecuada para cada perfil de equipo.
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