Top 9 AI Agent Frameworks as of December 2025 – The Ultimate Guide, Features & Comparisons

Recommendation: Comience con langflow como la plataforma de referencia para construir y probar orquestaciones de flujo de trabajo de larga duración. Su arquitectura basada en metadatos conecta componentes sin limitarse a un único proveedor, powered mediante estándares abiertos y bloques configurables, lo que permite una personalización impulsada por las necesidades y preserva su capacidad de escalar las implementaciones sobre una base sólida.

Para los profesionales, una evaluación rápida comienza con la evaluación de necesidades: sus flujos de datos actuales, la comunicación entre componentes y las tareas de larga duración. A diferencia de las herramientas aisladas, estas opciones se conectan a archivos y a un almacén de documentos, para que pueda reutilizar una sola canalización en todos los equipos. Los equipos deben documentar los resultados de una implementación ligera de Azure para observar cómo los artefactos de implementación y los metadatos se mueven entre los servicios aquí.

En la práctica, la evaluación depende de la madurez de la arquitectura y focuses en diferentes objetivos operativos: más allá de la creación rápida de prototipos, la tolerancia a fallos robusta o la integración de extremo a extremo. implementación conductos. Considere las limitaciones tales como la gestión del estado, la observabilidad y los límites de seguridad; planifique un documento de referencia que capture las decisiones y las versiones de los archivos.

Para los equipos que adoptan, un conjunto de referencia mínimo incluye un recurso de referencia archivos repositorio con una única fuente de verdad. Almacene definiciones de pipelines, prompts y metas en una carpeta de documentos, para que las revisiones permanezcan fundamentadas y rastreables. Las configuraciones versionadas aquí reducen la deriva y ayudan a incorporar nuevos miembros, mientras que talk Los hilos capturan decisiones sobre puntos de integración.

Los 9 mejores frameworks de agentes de IA en 2025: Diferencias prácticas, casos de uso y características

AstraPilot ofrece una orquestación orientada a objetivos para flujos de trabajo empresariales. Su arquitectura se centra en un planificador central que asigna tareas a los agentes, respaldado por transformadores para el razonamiento y prompts compatibles con chatgpt. Esto facilita que los equipos de colaboración definan flujos, asignen proyectos y supervisen el progreso. Se pueden crear prototipos rápidamente con herramientas de bajo código, mientras que los conjuntos de pruebas evalúan la fiabilidad. Las actualizaciones y los hooks de gobernanza proporcionan auditoría y control de cambios, lo que reduce el riesgo a medida que se escala, con herramientas integradas que aceleran el despliegue. Si busca iteraciones más rápidas, AstraPilot puede ayudarle.

Rivet Core enfatiza la fiabilidad y el gobierno para sistemas multiagente. Se distribuye con una sólida columna vertebral de resiliencia, arneses de pruebas automatizadas y un núcleo modular que aísla las fallas. Para desarrolladores e ingenieros, Rivet Core ofrece capacidades de salto de herramientas para conectar servicios externos mientras se preserva el gobierno. Es adecuado para proyectos que necesitan automatización constante con observabilidad. Rutas de low-code ayudan a que personas ajenas a la ingeniería contribuyan con prototipos, reduciendo los ciclos de iteración.

NovaSynth está diseñado para prototipos rápidos, ofreciendo constructores de bajo código para ensamblar flujos y probar escenarios. Combina un razonamiento similar a ChatGPT con un kit de herramientas modular, lo que permite demostraciones prácticas de lo que un agente puede hacer. La prueba está integrada, por lo que puedes verificar los resultados antes de pasar a producción. Es ideal para aquellos que buscan automatizar experimentos de rutina y conectar herramientas externas sin una gran carga de ingeniería.

HelixFlow se centra en flujos colaborativos entre equipos, con una sólida gobernanza y alineación de proyectos. Admite la automatización basada en objetivos para los recorridos del cliente, además de un simulador robusto para probar las interacciones antes de su lanzamiento. Incluye la creación de prototipos sin código, actualizaciones de telemetría y un catálogo central de intenciones. Los desarrolladores se benefician de un núcleo que simplifica la selección entre las opciones de herramientas, lo que reduce el cambio constante de herramientas y permite iteraciones más rápidas.

OrionForge se dirige a la automatización a escala empresarial, con un enfoque en la gobernanza, la seguridad y la implementación escalable. Ofrece una base sólida para que los equipos de ingeniería se coordinen en todos los proyectos y garanticen el cumplimiento. Admite transformadores para el razonamiento e incluye un conjunto de pruebas integrado para validar la seguridad. Es una opción sólida para los equipos que desean automatizar flujos de trabajo críticos manteniendo el control sobre las actualizaciones y el acceso basado en roles.

PulsePro se centra en asistentes personalizados y la orquestación de agentes para casos de uso orientados al cliente. Destaca la fácil personalización, permitiendo a los equipos de producto ajustar las respuestas sin necesidad de código complejo. Incluye plantillas de bajo código, un entorno de pruebas y un panel de control de monitorización proactiva para detectar desviaciones. Es adecuado para aquellos que buscan automatizar las interacciones con clientes y socios a través de prompts tipo chatgpt.

QuantaLab hace hincapié en la experimentación y la colaboración en I+D. Ofrece prototipos, experimentación rápida y un espacio de trabajo colaborativo para investigadores e ingenieros. Admite el cambio de herramientas para comparar enfoques y tomar prestadas capacidades de múltiples proveedores. Proporciona un núcleo que acelera la gobernanza y la ingeniería, con actualizaciones implementadas en pequeños lotes para implementaciones predecibles.

ZenMesh se especializa en la coordinación de agentes distribuidos y la gobernanza multiagente. Proporciona una sólida orquestación de flujos, una suite de pruebas de primer nivel y un sandbox para agentes de IA experimentales. Es una opción sólida para proyectos que necesitan automatización resiliente e integración entre herramientas, diseñado para escalar con equipos crecientes de desarrolladores y científicos de datos. Los casos de uso incluyen la automatización de operaciones, la orquestación de pipelines de datos y los sistemas de soporte de decisiones.

VertexHub sirve como un centro neurálgico para la integración de herramientas y la gobernanza en grandes programas. Enfatiza la selección de las herramientas adecuadas, la reducción de la fragmentación y la habilitación de los desarrolladores para publicar módulos reutilizables. Incluye una biblioteca de conectores y plantillas preconstruidos, un paquete de pruebas optimizado y un panel para monitorear las actualizaciones. Es ideal para organizaciones que buscan unificar programas a gran escala con una automatización robusta y escalable.

SuperAGI: Arquitectura central, módulos y patrones de integración

Adopte un núcleo modular basado en grafos con un orquestador que coordine varias unidades especializadas y un grafo de conocimiento compartido para apoyar ciclos completos de razonamiento y operación. Priorice una configuración a medida que pueda ampliarse sin reescribir la lógica central, y mantenga un documento de decisiones para guiar futuros cambios.

• Pila central e interfaces
  • Orquestrador que programa tareas, resuelve dependencias entre nodos y transmite trabajo a los módulos.
  • Motor de razonamiento que secuencia pasos, maneja la ramificación y admite la interacción multimodelos (incluidos los modelos respaldados por Anthropic y otros proveedores).
  • Memoria dentro/fuera de la memoria: cachés a corto plazo y almacenes de vectores/documentos a largo plazo; esquema para abstracciones y ventanas de contexto.
  • Capa de ejecución que emite acciones a las herramientas, interpreta los resultados y retroalimenta los resultados.
  • Módulo de seguridad y evaluación para el monitoreo, la verificación de riesgos y la gobernanza impulsada por experimentos.
• Módulos y responsabilidades
  • Adaptadores de percepción/entrada para normalizar las señales de los usuarios, entornos o documentos; se admiten varias modalidades.
  • Descomposición y planificación de tareas: convierte objetivos en pasos prácticos; planificación basada en grafos para exponer dependencias.
  • Despacho de acciones: asigna los pasos del plan a las llamadas a herramientas, API o conectores sin código; admite plantillas autogen.
  • Ejecución y retroalimentación: ejecuta acciones, captura resultados e itera.
  • Aprendizaje y adaptación: actualiza modelos o reglas según los resultados, sin desestabilizar los flujos centrales.
• Patrones de integración
  • Conectores no-code para experimentos rápidos; integración con rasa para flujos conversacionales y otros adaptadores para sistemas externos.
  • Flujos de datos basados en grafos con nodos y aristas que representan tareas, datos y resultados; permite la modularidad y el paralelismo.
  • Mensajería y streaming basados en eventos para la coordinación asíncrona entre módulos y servicios externos.
  • REST/gRPC y SDK para que los desarrolladores externos puedan conectarse sin necesidad de tocar las rutas internas del código.
  • Pipelines centrados en documentos que rastrean decisiones, procedencia y fuentes (источник) para la auditabilidad.
• Opciones de modelo y proveedor
  • Aprovechar los modelos antrópicos donde se desee un razonamiento sólido; comparar con opciones de código abierto y servicios propietarios (integraciones de rasa para el manejo de intenciones, autogen para la generación rápida de plantillas). Considerar otro proveedor como respaldo para evitar un único punto de fallo.
  • Mantener la compatibilidad con múltiples proveedores para evitar el encierro con un solo proveedor; diseñar capas de abstracción para intercambiar backends con cambios mínimos.
• Personalización, experimentación y gobernanza
  • Configuraciones personalizadas por dominio; mantener un documento vivo de las decisiones y los resultados para acelerar el despliegue en nuevos contextos.
  • Ejecutar experimentos controlados entre módulos para medir la latencia, la tasa de éxito y las métricas de seguridad; iterar en las abstracciones e interfaces.
  • Ofrezca opciones de "no-código" a "código", permitiendo un espectro que abarque desde la creación rápida de prototipos hasta implementaciones listas para producción.
  • Céntrese en buenos comportamientos de base y en mejoras beneficiosas a través de la modularidad y contratos claros.
• Consideraciones operacionales
  • La modularidad permite intercambiar componentes sin reescrituras extensas; diseñe con interfaces limpias y esquemas estables.
  • Los componentes interactuantes deben intercambiar mensajes estructurados; los contratos versionados reducen los cambios que provocan errores.
  • La estrategia de documentación incluye una fuente única de información, guías de configuración y ejemplos de pipelines para acelerar la incorporación.

Opciones de código abierto vs. comerciales: Licencias, gobernanza y apoyo de la comunidad

Recommendation: Para la mayoría de los equipos, adoptar núcleos de código abierto listos para la empresa con el respaldo de proveedores, para equilibrar el control, los costos y el riesgo. Esta configuración puede brindar a los equipos la libertad de adaptar las instrucciones y los flujos de trabajo del editor para su flujo de agentes, donde sea necesario.

Las licencias varían: las opciones de código abierto utilizan licencias permisivas o copyleft que permiten a los proyectos desplegarse ampliamente, mientras que las ofertas comerciales vienen con gobernanza, SLA y costes predecibles. Un enfoque híbrido produce el mejor equilibrio para muchos equipos: código abierto para la flexibilidad, soporte de pago para la fiabilidad.

La gobernanza y el soporte comunitario varían entre los ecosistemas. Los proyectos de código abierto se basan en tickets activos, rastreadores de problemas y foros de usuarios; las opciones comerciales ofrecen hojas de ruta gestionadas, ingenieros dedicados y respuestas más rápidas. Una gobernanza sólida permite lanzamientos estables, ciclos de revisión claros y responsabilidad en todos los niveles al implementar modelos y patrones de automatización.

Los costos se dividen en tarifas de licencia iniciales frente al mantenimiento continuo. El código abierto reduce el gasto inicial, pero traslada las tareas de configuración, integración y gestión continua a su equipo; las opciones comerciales ofrecen gastos predecibles, tickets bajo demanda y soporte de nivel empresarial, incluida la incorporación basada en correo electrónico y la transferencia de conocimientos. Para los equipos globales, una matriz de soporte clara ayuda a resolver los problemas más rápido y a mantener los proyectos en marcha.

Al elegir, examine la compatibilidad del framework con los prompts, los modelos compatibles con chatgpt y las configuraciones del editor. Busque soporte para prompts personalizados, despliegue de acciones en diversos entornos y notificaciones por correo electrónico. Los diversos patrones de despliegue, las opciones de automatización y las integraciones de agentflow deben alinearse con las necesidades de seguridad, los controles de acceso y los roles, y documentar las responsabilidades para gestionar los prompts y los cambios en nombre de las unidades de negocio. El intercambio de conocimientos entre equipos, las herramientas del editor y un conjunto de herramientas sólido simplifican la colaboración y la transferencia de conocimientos, permitiendo flujos de trabajo eficientes.

Las fortalezas de los proyectos de código abierto incluyen la transparencia, amplias bases de conocimiento y una integración flexible. Este ecosistema sobresale en el intercambio de conocimientos, y la gobernanza se mantiene limpia cuando los mantenedores actúan sobre la retroalimentación a través de incidencias y tickets. Combinar esto con opciones comerciales listas para la empresa crea una vía práctica hacia la automatización escalable, con modelos que se pueden implementar rápidamente, minimización del tiempo de inactividad y resultados trazables allí.

Modelos de implementación: Nube, autoalojado y configuraciones en el borde.

El despliegue en la nube preferido ofrece cargas de trabajo escalables impulsadas por IA, actualizaciones optimizadas y seguridad de nivel empresarial; permite la orquestación multirregional y la depuración centralizada.

existe una creciente necesidad de equilibrar costo, latencia y gobernanza; la nube se adapta a tareas que no son sensibles a la latencia, mientras que las configuraciones auto-hospedadas sobresalen para modelos propietarios y manejo de documentos.

Las implementaciones autoalojadas ofrecen un control total sobre las actualizaciones, las políticas de acceso y la residencia de los datos, lo que permite la gobernanza en nombre de los equipos de seguridad y cumplimiento, además de una personalización flexible del modelo para los flujos de trabajo humano-IA.

Las configuraciones Edge potencian interacciones de trabajador con estado y baja latencia, con modelos ligeros y cachés de documentos locales, permitiendo flujos de trabajo de creación donde la conectividad es intermitente.

Los componentes respaldados por Cohere y otros módulos impulsados por IA pueden ubicarse en capas perimetrales o en la nube, proporcionando incrustaciones e inferencia al tiempo que reducen el tránsito de datos y mantienen la eficiencia del flujo.

Las opciones de pago para servicios gestionados simplifican la depuración, la monitorización y las actualizaciones, pero requieren gobernanza y controles de costes claros.

Existe un enfoque común: mapear la gravedad de los datos, los objetivos de latencia y las restricciones regulatorias; comenzar con la nube para escalar y luego añadir capas de auto-hospedaje o edge para los controles on-premise y las necesidades stateful.

Los equipos de desarrollo pueden reforzar la orquestación codificando la política como código y automatizando las comprobaciones.

Extensibilidad: Plugins, herramientas y flujos de trabajo de uso de herramientas

Elige un conjunto de herramientas con prioridad de plugins como base, con APIs estables para servicios externos. Definir requisitos para cada extensión, especifique required data formats, and lock a registry of connectors to reduce drift. For devs, prebuilt adapters to databases, browser automation, and analytics tools cut integration time to minutes and keep core logic lean.

Orchestrate plugin usage via an intermediate layer such as langflows to coordinate tool calls, error handling, and fallbacks. This approach keeps tool usage readable and auditable, reducing lies about capability and ensuring consistent responses. This agentic coordination keeps intents aligned and responses consistent.

Be mindful of limitations of each plugin: rate limits, auth scopes, data residency. Build an enterprise-ready layer that enforces access controls, auditing, and rollback strategies. For a worker environment, assign roles: builder creates new adapters, worker runs scheduled checks, and companies deploy across teams.

Structure plugins into specialized versus fewer generalized adapters; keep specialized plugins lean while building broader capabilities via general-purpose tools. This simplifies maintenance and reduces risk when replacing a single tool.

In practice, define toolkit workflows that assistants can run in sequence: fetch data from databases, perform computations, handle browser tasks, and store results. Use a builder to create new adapters, and a worker to run schedules. Consider using rasa for natural language text orchestration when needed, but keep an intermediate layer to avoid tying core logic to a single platform.

Best practice: maintain a lightweight toolkit of go-to adapters, log minutes saved per integration, and frequently review limitations y handle failures gracefully. Regularly validate against databases and browser results to ensure accuracy in enterprise-ready deployments across companies.

Performance Benchmarks: Latency, throughput, and reliability metrics

Baseline recommendation: keep core call latency under 25 ms end-to-end, with p95 under 60 ms under moderate load; deploy persistent caches and indexing to keep paths efficient around hot data; a tool called devin profiles latency, and hundreds of runs under simulated updates reveal heavy tail behavior.

Measurement approach: instrument each layer, from in-process calls to external services, to capture latency breakdown and throughput potential. Use a stand benchmark kit and set controls to adjust variables without affecting customer-facing traffic. Plan around realism and repeatability to support more than one framework.

• Latency benchmarks
  • Capture p50, p95, p99 across calls: in-process, inter-service, and end-to-end.
  • Record tail latency under heavy load (concurrent requests in hundreds) and under peak updates.
  • Report stability over time with cadence of runs (hourly, daily) and track warm-up effects for persistent caches.
• Throughput benchmarks
  • Measure RPS at target concurrency; ensure results scale across systems with load balancers and autoscaling.
  • Benchmark around sustained periods, not only bursts; use realistic payloads and serialized indexing data.
  • Document throughput per node and total cluster capacity; identify bottlenecks in CPU, memory, or IO.
• Reliability benchmarks
  • Compute availability, error rate, and retry impact; monitor MTTR after failures and failure modes by class.
  • Include chaos-like tests to verify resilience of customer-facing workflows under partial outages.
  • Track recovery time and consistency after updates; maintain a changelog of updates that affect performance.
• Benchmark execution and governance
  • Align with planning and designing phases; create a customized, repeatable plan that covers baseline, peak, and recovery conditions.
  • Use tools to capture, index, and visualize metrics; indexing allows quick drill-down by components.
  • Document strengths and weaknesses of each framework under real-world scenarios; keep controls clear for customer audits.
  • Another rule: ensure updates are tracked and rolled out in a staged fashion; stand benchmarks help keep results comparable.
  • Stand benchmark kit is recommended for repeatable tests; include iterations for updating configurations and creating new test cases.

Implementation notes: to compare options, run the same workload across environments based on a shared dataset; collect results with timestamps and environment tags; summarize with a performance index called a Scorecard, and publish updates to stakeholders.