Los Agentes de IA han estado en boca de todos, generando un gran interés mientras más personas buscan entender cómo funcionan.
La creciente capacidad de razonamiento de los modelos de IA es uno de los factores que ha disparado este interés.
Aunque el concepto de Agentes de IA existía mucho antes de la popularidad de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), ahora estos agentes son más valiosos que nunca para las empresas.
Gracias a las capacidades avanzadas de razonamiento de los LLMs, los Agentes de IA pueden comprender su entorno y actuar de acuerdo con la información proporcionada.
Con su creciente utilidad, diversos frameworks (marcos de trabajo) para desarrollar Agentes de IA han surgido.
En este artículo, exploramos y comparamos cinco de estos frameworks para ayudarte a decidir cuál es el más adecuado para tu proyecto.
1. LangGraph
LangGraph es el primer framework que vamos a explorar. Desarrollado por los creadores de LangChain, LangGraph utiliza tecnología basada en gráficos para crear sistemas de Agentes de IA.
Esto permite detallar cada paso y dirección que los agentes toman en un formato gráfico.
Este framework está diseñado para construir agentes con propiedades stateful (con estado) y ofrece un control detallado sobre la aplicación.
Es ideal para flujos de trabajo complejos que incluyen toma de decisiones automatizada y procesos de múltiples pasos. LangGraph aprovecha todo el poder de LangChain y también se puede utilizar junto con LangSmith para gestionar el ciclo de vida de la aplicación.
LangGraph es particularmente útil en casos donde se requieren decisiones dinámicas y la intervención humana, como en sistemas de atención al cliente que necesitan autorización humana en ciertas situaciones.
Aunque su curva de aprendizaje es más pronunciada que otros frameworks, por lo que se recomienda tener conocimientos básicos sobre Agentes de IA antes de comenzar con LangGraph.
2. CrewAI
El siguiente framework es CrewAI, una herramienta en Python para desarrollar sistemas de múltiples agentes. CrewAI facilita la colaboración entre agentes para resolver tareas complejas mediante una API fácil de usar.
Los agentes en CrewAI están diseñados con roles, metas, historias y herramientas definidas. Estos agentes pueden trabajar de forma independiente o colaborar entre sí para lograr un objetivo común.
CrewAI es adecuado para sistemas que requieren trabajo en equipo, como equipos de investigación o gestión de proyectos.
Este framework es relativamente sencillo de usar, aunque puede presentar resultados inconsistentes en algunos casos y requerir ajustes de rendimiento para tareas más complejas.
A pesar de esto, CrewAI es una excelente opción para sistemas donde la colaboración entre agentes es fundamental.
3. Smolagents
Smolagents es un framework de IA lanzado por el equipo de Hugging Face. Es ligero y permite desarrollar cualquier agente, utilizando muchos de los recursos disponibles en el hub de Hugging Face, como LLM y herramientas.
Este framework está diseñado principalmente para comenzar con el desarrollo de agentes y la creación de prototipos rápidos, centrándose en la simplicidad y la velocidad. Con un simple código de una sola línea, puedes crear un agente de IA, lo que lo hace ideal para probar ideas rápidamente.
Es perfecto para tareas simples, como chatbots o agentes que responden preguntas, pero no es adecuado para agentes interactivos a gran escala o sistemas de múltiples agentes complejos.
Aunque su simplicidad puede complementarse con otros frameworks de Agentes de IA para mejorar la estabilidad en proyectos más grandes.
4. Autogen
Autogen, desarrollado por Microsoft, es un framework para construir sistemas de múltiples agentes utilizando agentes conversacionales. Es uno de los frameworks más antiguos dedicados a la creación de sistemas basados en Agentes de IA.
Autogen está diseñado para aplicaciones escalables y distribuidas, especialmente útil para agentes que necesitan colaborar en entornos en tiempo real.
El framework soporta la ejecución de herramientas y la llamada a funciones, lo que permite que los agentes realicen tareas complejas de forma independiente.
Este framework es ideal para aplicaciones a gran escala que requieren procesamiento de datos en tiempo real, como sistemas de trading financiero o monitoreo en tiempo real.
Este agente tiene una curva de aprendizaje empinada y puede requerir recursos computacionales altos si no se implementa correctamente. No es el marco más recomendable si es la primera vez que trabajas con Agentes de IA.
5. Phidata
Finalmente, tenemos Phidata, un framework multimodal que permite desarrollar sistemas de agentes que trabajen de manera colaborativa.
Phidata está diseñado para integrar componentes como memoria y herramientas que ayuden a los agentes a operar de forma autónoma y consistente.
Este framework soporta datos multimodales, como texto, imágenes y audio, lo que lo hace valioso para aplicaciones que no dependen de herramientas externas.
También incluye una interfaz de usuario Agentic UI para aquellos que prefieren interacciones visuales con sus agentes.
Phidata es adecuado para sistemas que requieren agentes especializados trabajando juntos en dominios específicos, como asistentes de IA para trading financiero o desarrollo de investigaciones.
Aunque es fácil de usar, su curva de aprendizaje puede ser más empinada si deseas que el sistema sea estable en producción. Además, los recursos requeridos pueden ser elevados si no se configura correctamente.
Conclusión
En este artículo hemos analizado y comparado cinco frameworks de Agentes de IA que puedes utilizar para desarrollar sistemas basados en agentes. Los frameworks son:
- LangGraph: Para sistemas detallados con intervención humana.
- CrewAI: Para trabajo en equipo colaborativo entre múltiples agentes.
- Smolagents: Para prototipos rápidos y tareas ligeras.
- Autogen: Para sistemas escalables y en tiempo real.
- Phidata: Para colaboración multimodal en dominios específicos.
Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, por lo que la elección del framework dependerá de tus necesidades y el tipo de proyecto que desees desarrollar. ¡Esperamos que esta comparación te haya sido útil!