Las herramientas de IA para crear agentes inteligentes permiten diseñar flujos automatizados, integrar múltiples servicios y desarrollar aplicaciones autónomas que interactúan con el entorno en tiempo real.

Herramientas de IA para crear agentes inteligentes y automatizar tareas en 2025

Las herramientas de inteligencia artificial para crear agentes autónomos están transformando la forma en que las empresas y desarrolladores abordan la automatización de procesos. Te presentamos las plataformas y frameworks clave que marcan tendencia este año.

Redacción de ITSitio junio 17, 2025

4 minutos de lectura

La inteligencia artificial ya no se limita a generar textos o imágenes: está evolucionando hacia la creación de agentes autónomos, sistemas que pueden razonar, tomar decisiones, interactuar con APIs y ejecutar tareas complejas sin intervención humana constante. En este nuevo ecosistema, una serie de plataformas están emergiendo como protagonistas, permitiendo a desarrolladores, empresas y usuarios sin conocimientos técnicos construir estos agentes de forma accesible y poderosa. A continuación, repasamos algunas de las herramientas más destacadas para crear agentes basados en inteligencia artificial, desde soluciones visuales hasta marcos de desarrollo avanzados.

7 – LangChain

Del lado más técnico y orientado a desarrolladores, LangChain se posiciona como uno de los frameworks más robustos para construir agentes basados en modelos de lenguaje como GPT-4. Su principal fortaleza radica en la flexibilidad: permite definir agentes con herramientas específicas, cadenas de razonamiento, memorias de corto y largo plazo, y hasta reglas de intervención humana. Recientemente, LangChain introdujo LangGraph, una extensión que habilita la creación de arquitecturas multi-agente con flujos de estado y comportamientos complejos, ideal para diseñar sistemas donde distintos agentes colaboran entre sí para alcanzar objetivos conjuntos. LangChain se ha vuelto una pieza clave en el desarrollo de copilotos, asistentes inteligentes y sistemas conversacionales avanzados.

Una de las características más innovadoras de LangChain es la incorporación de memorias de corto y largo plazo, que permiten al agente “recordar” información a lo largo de una sesión o entre sesiones, logrando interacciones más naturales y efectivas. Esto es fundamental para asistentes virtuales, copilotos de desarrollo, o agentes de soporte que requieren contexto continuo.

6 – AutoGen

Otro competidor fuerte en este terreno es AutoGen, un proyecto open-source liderado por Microsoft que propone una arquitectura centrada en agentes colaborativos. AutoGen está compuesto por distintos módulos, entre ellos autogen-core para la gestión de eventos entre agentes, autogen-agentchat para facilitar la creación de interacciones conversacionales, y autogenstudio, una interfaz no-code que permite prototipar agentes de forma visual. Su enfoque modular lo vuelve especialmente atractivo para proyectos de investigación, desarrolladores que trabajan en sistemas distribuidos o equipos que necesitan una base sólida para escalar soluciones basadas en múltiples agentes.

5 – CrewAI

Una propuesta con un enfoque empresarial claro es CrewAI, una plataforma pensada para construir “tripulaciones” de agentes inteligentes. Cada agente en CrewAI tiene un rol, una personalidad, una memoria y puede delegar tareas a otros agentes, creando dinámicas colaborativas que imitan la lógica de un equipo humano. Además, ofrece una biblioteca de más de 40 herramientas integradas, que incluyen desde funciones de búsqueda web hasta conexión con bases de datos. La comunidad ha elogiado especialmente su capacidad para simplificar la orquestación multi-agente sin perder potencia ni flexibilidad. Por eso, CrewAI se está consolidando como una opción ideal para empresas que buscan aplicar IA de forma estructurada y escalable en sus procesos internos.

4 – AutoGPT

En el terreno de los agentes completamente autónomos destaca AutoGPT, un proyecto pionero que popularizó el concepto de que una IA no solo puede ejecutar tareas, sino también autodefinirse objetivos, subdividirlos y ejecutar acciones de manera continua. AutoGPT utiliza ciclos de auto-prompting con modelos como GPT-4 para avanzar en la consecución de un objetivo sin intervención humana directa. Si bien esta autonomía lo hace poderoso, también implica desafíos: puede perder el foco o gastar recursos computacionales excesivos si no se le establece un entorno controlado. Aun así, AutoGPT sigue siendo una referencia obligada para quienes exploran los límites de la IA autónoma.

3 – AgentGPT

Finalmente, para quienes buscan experimentar sin instalar nada, AgentGPT ofrece una alternativa web que permite lanzar agentes directamente desde el navegador. Inspirado en AutoGPT, pero más accesible, AgentGPT permite asignar un nombre, un objetivo y dejar que la IA se encargue del resto. Además, ofrece plantillas predefinidas como ResearchGPT, TravelGPT o Customer ServiceGPT, orientadas a casos de negocio comunes como investigación, atención al cliente o marketing. Su enfoque democratizador ha captado la atención de usuarios sin formación técnica que quieren iniciarse en el mundo de los agentes inteligentes.

2 – Make

Una propuesta similar en cuanto a filosofía sin código, pero con un enfoque propio, es Make (ex Integromat). Esta plataforma también apunta a facilitar la creación de flujos automatizados, y recientemente ha lanzado su función de “Make AI Agents”, una nueva manera de definir agentes reutilizables que pueden ser insertados en múltiples escenarios. Lo interesante del enfoque de Make es que permite asignar un propósito general al agente mediante un prompt, dotarlo de herramientas (llamadas “sub-escenarios”) y permitirle decidir cuál usar según la tarea que se le presente. Este modelo ha sido muy bien recibido por usuarios de negocio que ya trabajan con Make, ya que les permite incorporar capacidades inteligentes a sus automatizaciones sin necesidad de escribir una sola línea de código.

n8n es una herramienta poderosa para quienes buscan crear agentes inteligentes y flujos automatizados sin depender de soluciones cerradas.

1 – n8n

Una de las opciones más populares para usuarios técnicos y semi técnicos es n8n, una plataforma de automatización y orquestación de workflows low-code que ha incorporado capacidades para construir agentes de IA dentro de su entorno visual. Con más de 600 plantillas orientadas a la inteligencia artificial, n8n permite diseñar flujos donde los agentes pueden interactuar con APIs externas como SerpAPI, acceder a herramientas de lenguaje natural, ejecutar tareas condicionadas y mucho más. Gracias a su interfaz intuitiva, control de ciclos, integración con Git y despliegue en nube o local, se ha convertido en una opción confiable para equipos de TI que buscan construir agentes sin salir del ecosistema visual.