El auge de las plataformas no-code y low-code ha facilitado la construcción de estos agentes, permitiendo a usuarios sin experiencia profunda en programación diseñar soluciones potentes y personalizadas para diversos sectores.

Estos agentes no solo ejecutan tareas automatizadas, sino que también pueden aprender, adaptarse y colaborar en flujos de trabajo complejos, incrementando la eficiencia operativa y la productividad.

Este artículo se enfocará en las 9 principales herramientas para crear agentes con inteligencia artificial, ofreciendo un análisis detallado de cada una.

Se describirán sus características generales, beneficios, desventajas, costos mensuales y la disponibilidad de planes gratuitos o limitados, además de proporcionar estadísticas actuales de usuarios para orientar una decisión informada.

Así, tanto profesionales como empresas podrán identificar la opción que mejor se adapte a sus necesidades y objetivos en el dinámico mundo de la inteligencia artificial. Comencemos…

1. Botpress

Botpress es una plataforma de código abierto altamente valorada para diseñar chatbots multicanal sin necesidad de programar. Su interfaz visual, Botpress Studio, permite construir flujos conversacionales personalizados a través de elementos de arrastrar y soltar. Esta herramienta integra modelos avanzados como GPT de OpenAI y Anthropic, facilitando conexiones directas a canales populares como WhatsApp, Slack y Microsoft Teams. Botpress es ideal tanto para principiantes como para desarrolladores que buscan escalabilidad, seguridad y extensibilidad.

Beneficios: Interfaz de fácil uso, soporte multicanal, conexión con múltiples modelos de IA, código abierto para personalizaciones avanzadas.

Desventajas: Puede requerir conocimientos técnicos para aprovechar funcionalidades avanzadas; algunas funciones premium quedan fuera del plan gratuito.

Costo mensual: Plan gratuito disponible con límite de un bot y créditos gratuitos de IA; planes pagados empiezan desde $89 hasta más de $2000 para empresas.

Usuarios: Cuenta con decenas de miles de usuarios activos globalmente, con fuerte adopción en startups y medianas empresas.

2. LangChain

LangChain es un framework open-source diseñado para desarrolladores que desean construir agentes con memoria conversacional, conciencia de contexto y capacidades avanzadas para recuperar información. Este entorno modular facilita la integración de modelos como OpenAI o Hugging Face con bases de datos en tiempo real y APIs externas. Ideal para tareas complejas y colaboración entre múltiples agentes especializados.

Beneficios: Flexible, extensible con código, potente para proyectos de mayor complejidad y autonomía entre agentes.

Desventajas: Requiere programación avanzada; no tiene interfaz visual para no desarrolladores.

Costo mensual: Gratuito como open-source; se pueden incurrir en costos separados por uso de APIs de terceros (por ejemplo OpenAI).Usuarios: Popular entre desarrolladores y equipos técnicos, con una comunidad creciente en GitHub y proyectos personalizados.

3. AutoGen (Microsoft)

AutoGen es un framework impulsado por Microsoft para crear sistemas multiagente autónomos o semi-autónomos. Incorpora APIs flexibles y AutoGen Studio, una interfaz gráfica sin código, para diseñar, evaluar y ejecutar agentes. Sus capacidades incluyen navegación web, ejecución de código, gestión de flujos conversacionales y soporte para agentes multimodales. Compatible con lenguajes Python y .NET, ofrece una arquitectura extensible y soporte para modelos líderes del mercado.

Beneficios: Potente y versátil con soporte multiplataforma, buena integración con ecosistemas Microsoft y flexibilidad para desarrolladores y usuarios no técnicos mediante GUI.

Desventajas: Complejidad inicial puede ser elevada; curva de aprendizaje en proyectos avanzados.

Costo mensual: Open-source, costo asociado a uso de infraestructura cloud y modelos conectados.

Usuarios: Ampliamente utilizado en entornos corporativos y desarrollos con integración de Microsoft.

4. OpenAI Agents SDK

El SDK de Agentes de OpenAI se lanzó en 2025 como un marco ligero en Python para gestionar flujos multiagente con seguimiento exhaustivo y sistemas de seguridad (guardrails). Compatible con más de 100 modelos LLM diferentes, facilita la construcción de agentes coordinados con soporte detallado para supervisión y depuración.

Beneficios: Ligero y eficiente, compatible con múltiples modelos, fácil integración con ecosistema OpenAI.

Desventajas: Requiere conocimiento de Python, limitado en interfaz visual.

Costo mensual: Uso básico asociado a créditos de OpenAI, con algunas funciones gratuitas limitadas.

Usuarios: Alto interés en desarrolladores que buscan construir agentes personalizados con un ecosistema de IA robusto.

5. Google Agent Development Kit (ADK)

El ADK de Google es un marco modular que se integra nativamente con Google Gemini y Vertex AI, permitiendo la creación de agentes jerárquicos y composiciones complejas con menos de 100 líneas de código. Facilita el desarrollo de herramientas a medida para casos específicos dentro del ecosistema Google.

Beneficios: Integración directa con tecnologías Google, desarrollo ágil y modularidad avanzada.

Desventajas: Dependencia del ecosistema Google, curva de aprendizaje para novatos.

Costo mensual: Gratuito para desarrolladores, costos asociados al uso de servicios Google Cloud.

Usuarios: Popular en empresas que usan Google Cloud, con una creciente base de desarrolladores globales.

6. n8n

n8n es una plataforma de automatización de código abierto que incluye capacidades para crear agentes inteligentes mediante flujos de trabajo visuales. Soporta integraciones con cientos de servicios y permite la ejecución de lógica compleja sin escribir código, orientado al usuario empresarial.

Beneficios: Código abierto, altamente personalizable, facilidad para usuarios no técnicos gracias a su interfaz visual.

Desventajas: Puede requerir recursos técnicos para configuraciones avanzadas.

Costo mensual: Plan gratuito ilimitado autohospedado; planes en nube comienzan desde $20 con límites escalables.

Usuarios: Más de 500,000 usuarios en su comunidad global, entre autónomos, startups y empresas medianas.

7. Make

Make es una plataforma de automatización visual no-code que permite construir agentes y flujos de trabajo inteligentes, integrando inteligencia artificial y automatizaciones empresariales. Facilita la conexión entre apps y servicios en tiempo real con un enfoque visual intuitivo.

Beneficios: Interfaz drag and drop, alta cantidad de integraciones, ideal para profesionales sin programación.

Desventajas: Limitaciones en automatizaciones complejas en planes bajos, costos pueden escalar.

Costo mensual: Plan gratuito limitado; planes pagos desde $10 hasta $299 o más según funciones.

Usuarios: Amplia base con millones de usuarios, popular en marketing digital y equipos operativos.

8. AgentGPT

AgentGPT es una herramienta emergente para la creación rápida de agentes autónomos con enfoque en automatización de tareas específicas y generación de contenido. Ofrece interfaz sencilla para configurar agentes multi-tarea basados en GPT y otros LLMs.

Beneficios: Fácil configuración, enfoque en productividad, buena para tareas creativas y repetitivas.

Desventajas: Limitado en personalización avanzada, dependencia de modelos externos.

Costo mensual: Plan básico gratuito con uso limitado; planes premium desde $15 a $50.

Usuarios: Creciendo en comunidades de creadores de contenido y pymes.

9. CrewAI

CrewAI combina automatización Inteligente y colaboración en equipo, permitiendo crear agentes personalizados que interactúan y aprenden del feedback humano. Su enfoque está en automatizar tareas de negocio con flujos inteligentes que se adaptan.

Beneficios: Colaboración humana-IA, sistemas adaptativos, buena integración con herramientas empresariales.

Desventajas: Plataforma más reciente, comunidad e integraciones en expansión.

Costo mensual: Prueba gratuita; planes desde $49 mensuales orientados a empresas.

Usuarios: En crecimiento, con foco en pymes y equipos de operaciones.

Estas nueve herramientas representan lo más destacado en 2025 para crear agentes con inteligencia artificial, desde opciones open-source hasta plataformas visuales y frameworks corporativos.

La elección dependerá del nivel de experiencia técnica, presupuesto, necesidades específicas de automatización y ecosistema tecnológico utilizado.

Cada plataforma tiene sus ventajas y limitaciones, por lo que se recomienda evaluar su funcionalidad y planes de costos acorde con los objetivos del proyecto.

Conclusiones

En 2025, la creación de agentes con inteligencia artificial se ha consolidado como una estrategia clave para empresas y desarrolladores que buscan automatizar procesos, mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias avanzadas a sus usuarios.

Las nueve principales herramientas repasadas en este artículo reflejan una amplia variedad de opciones, desde plataformas visuales no-code como Make y n8n, hasta frameworks open-source especializados como LangChain y Botpress, pasando por soluciones empresariales robustas apoyadas por gigantes tecnológicos como Microsoft y Google.

Cada herramienta presenta fortalezas específicas, distintas curvas de aprendizaje, condiciones de costos y alcance en funcionalidades, por lo que la elección debe estar alineada con los objetivos concretos, capacidades técnicas y presupuesto de cada organización.

Las opciones disponibles permiten tanto a equipos técnicos como a usuarios no especializados acceder a tecnología que antes requería altos conocimientos en programación y ciencia de datos.

Además, la creciente adopción de estas soluciones junto con sus comunidades en expansión evidencia una democratización de la inteligencia artificial, con impactos directos en la innovación y competitividad empresarial.

Seleccionar cuidadosamente la herramienta adecuada es fundamental para maximizar el retorno de inversión y potenciar el crecimiento sostenible basado en automatizaciones inteligentes. Así, la inteligencia artificial no solo es una tendencia tecnológica, sino una palanca estratégica para postergar el futuro y transformar radicalmente la manera en la que trabajamos y colaboramos.