CrewAI

CrewAI usa la metáfora de un equipo. Creas agentes con roles concretos, como investigador, redactor y revisor, das a cada uno un objetivo y un conjunto de herramientas, y asignas tareas. Los agentes trabajan en secuencia o en paralelo, pasándose los resultados, y un gestor puede coordinarlos. Esta estructura va bien con tareas que se dividen de forma natural en pasos a cargo de distintos especialistas, como informes de estudios de mercado o pipelines de contenido.

Los flows dan más control para producción. Mientras que los crews son flexibles y autónomos, los flows permiten a los desarrolladores definir procesos guiados por eventos con pasos explícitos, estado y ramificaciones, y llamar a crews desde dentro. CrewAI funciona con modelos de muchos proveedores, admite memoria y fuentes de conocimiento, y se integra con herramientas y con el Model Context Protocol. El framework de código abierto tiene una comunidad grande y muchos ejemplos.

El framework es gratuito bajo una licencia de código abierto. CrewAI también vende una plataforma para empresas con despliegue alojado, monitorización y gestión, que se factura según uso y plan. Los sistemas multiagente pueden ser difíciles de depurar y gastar más tokens que un solo agente, por lo que muchas tareas no los necesitan. LangGraph ofrece un control de más bajo nivel, AutoGen de Microsoft y el OpenAI Agents SDK son alternativas, y Dify y n8n ofrecen constructores visuales. CrewAI es accesible para desarrolladores que empiezan con agentes.