LangGraph vs CrewAI vs AutoGen: Guía Definitiva de Sistemas Multi-Agente en 2026

En 2025 construíamos un agente AI y ya. En 2026, la cosa cambió: ahora orquestamos varios agentes trabajando juntos.

El típico agente que intenta hacerlo todo suele colapsar. La nueva tendencia es dividir responsabilidades entre agentes especializados que colaboran como un equipo. Pero hay un problema: existen 3 frameworks principales—LangGraph, CrewAI y AutoGen—y cada uno tiene una filosofía completamente diferente. Elegir mal puede costarte semanas de refactorización.

En este artículo te voy a explicar las diferencias clave y cuándo usar cada uno. Con código real, por supuesto.

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¿Por qué no basta con un solo agente?

Antes de meternos con los frameworks, veamos por qué los sistemas multi-agente se han vuelto esenciales.

Los límites del agente todopoderoso

Imagina que creas un bot de atención al cliente. Este agente tiene que:

1. Identificar qué quiere el usuario
2. Buscar información relevante en la base de datos
3. Consultar datos de la cuenta del cliente
4. Generar una respuesta apropiada
5. Escalar a un humano si es necesario

Si un solo agente hace todo esto:

# El antipatrón del "Agente Dios"
class CustomerServiceAgent:
    def handle_request(self, message: str) -> str:
        intent = self.classify_intent(message)
        context = self.search_knowledge_base(intent)
        account_info = self.get_account_info()
        response = self.generate_response(context, account_info)
        
        if self.should_escalate(response):
            return self.escalate_to_human()
        
        return response

¿Cuál es el problema?

• Te quedas sin tokens rápido: metes todo en el prompt y adiós context window
• El LLM se confunde: saltando de clasificar a generar respuestas
• Es lento: cosas que podrían correr en paralelo van en serie
• Debug imposible: cuando algo falla, tienes que revisar un prompt de 2000 líneas

La solución multi-agente

Dividiendo por roles queda así:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    ORCHESTRATOR                              │
│               (Dirige las peticiones al agente correcto)     │
└─────────────────┬──────────────────────────────┬───────────┘
                  │                              │
    ┌─────────────▼─────────────┐  ┌─────────────▼─────────────┐
    │   CLASIFICADOR            │  │   BUSCADOR                │
    │   (Detecta intención)     │  │   (RAG specialist)        │
    └─────────────┬─────────────┘  └─────────────┬─────────────┘
                  │                              │
    ┌─────────────▼─────────────┐  ┌─────────────▼─────────────┐
    │   CUENTA                  │  │   REDACTOR                │
    │   (Consulta CRM)          │  │   (Genera respuestas)     │
    └───────────────────────────┘  └───────────────────────────┘

Ventajas:

• Cada agente tiene un prompt corto y enfocado
• Los agentes independientes pueden correr en paralelo
• Si uno falla, el sistema no colapsa entero
• Puedes testear cada agente por separado

Ahora veamos cómo cada framework implementa esto.

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LangGraph: Control total con grafos

LangGraph viene del equipo de LangChain. El concepto clave: modelar tu sistema de agentes como un grafo. Los nodos son funciones, las aristas son el flujo. Todo es explícito y visible.

La idea central

• Nodos = funciones (agentes, tools, lógica pura)
• Aristas = qué viene después
• Estado = los datos que pasan entre nodos

Mejor verlo en código:

from typing import Annotated, TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages
from langchain_openai import ChatOpenAI


class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]
    current_intent: str
    knowledge_context: str
    account_info: dict
    should_escalate: bool


def classify_intent(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente clasificador"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    
    response = llm.invoke([
        {"role": "system", "content": "Clasifica la intención en: billing, technical, general, complaint"},
        {"role": "user", "content": state["messages"][-1].content}
    ])
    
    return {"current_intent": response.content.strip().lower()}


def retrieve_knowledge(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de búsqueda"""
    intent = state["current_intent"]
    
    knowledge_map = {
        "billing": "Política de facturación: reembolsos en 30 días...",
        "technical": "Troubleshooting: primero reinicia...",
        "general": "Sobre nosotros: somos una plataforma SaaS...",
        "complaint": "Gestión de quejas: lo tomamos muy en serio..."
    }
    
    return {"knowledge_context": knowledge_map.get(intent, "")}


def lookup_account(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de cuenta"""
    return {
        "account_info": {
            "tier": "premium",
            "tenure_months": 24,
            "open_tickets": 2
        }
    }


def generate_response(state: AgentState) -> AgentState:
    """Agente de respuesta"""
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    
    prompt = f"""Genera una respuesta útil basándote en:
    
Intención: {state['current_intent']}
Contexto: {state['knowledge_context']}
Cuenta: {state['account_info']}
Mensaje: {state['messages'][-1].content}"""
    
    response = llm.invoke([{"role": "user", "content": prompt}])
    return {"messages": [response]}


def check_escalation(state: AgentState) -> AgentState:
    should_escalate = (
        state["current_intent"] == "complaint" and 
        state["account_info"].get("tier") == "premium"
    )
    return {"should_escalate": should_escalate}


def route_after_check(state: AgentState) -> str:
    return "escalate" if state["should_escalate"] else "respond"


def escalate_to_human(state: AgentState) -> AgentState:
    return {
        "messages": [
            {"role": "assistant", "content": "Te conecto con un especialista."}
        ]
    }


def build_graph():
    workflow = StateGraph(AgentState)
    
    workflow.add_node("classify", classify_intent)
    workflow.add_node("retrieve", retrieve_knowledge)
    workflow.add_node("lookup", lookup_account)
    workflow.add_node("check_escalation", check_escalation)
    workflow.add_node("respond", generate_response)
    workflow.add_node("escalate", escalate_to_human)
    
    workflow.add_edge(START, "classify")
    workflow.add_edge("classify", "retrieve")
    workflow.add_edge("retrieve", "lookup")
    workflow.add_edge("lookup", "check_escalation")
    
    workflow.add_conditional_edges(
        "check_escalation",
        route_after_check,
        {"respond": "respond", "escalate": "escalate"}
    )
    
    workflow.add_edge("respond", END)
    workflow.add_edge("escalate", END)
    
    return workflow.compile()


graph = build_graph()
result = graph.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Mi factura está mal!"}],
    "current_intent": "",
    "knowledge_context": "",
    "account_info": {},
    "should_escalate": False
})

Lo mejor de LangGraph

1. Visualización del flujo

from IPython.display import Image, display
display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

2. Pausar y continuar

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

memory = MemorySaver()
graph = build_graph().compile(checkpointer=memory)

config = {"configurable": {"thread_id": "user-123"}}
result = graph.invoke({"messages": [...]}, config)

3. Aprobación humana fácil

from langgraph.types import interrupt

def human_approval_node(state: AgentState) -> AgentState:
    if state["requires_approval"]:
        approval = interrupt("Reembolso > 500€, esperando aprobación del manager")
        return {"approved": approval}
    return state

¿Cuándo usar LangGraph?

✅ Sí:

• Necesitas control fino del flujo
• Auditoría y compliance son importantes
• Tienes lógica de branching compleja
• Ya usas LangChain

❌ No:

• Quieres prototipar rápido
• El flujo es simple

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CrewAI: Equipos con roles

CrewAI tiene otro enfoque. Nada de grafos. Aquí defines roles y tareas como si montaras un equipo real.

La idea central

• Agent = miembro del equipo (rol, objetivo, personalidad)
• Task = lo que tiene que hacer
• Crew = el equipo completo

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool

classifier_agent = Agent(
    role="Analista de Intención",
    goal="Identificar qué quiere el cliente y clasificarlo",
    backstory="""Experto en entender a los clientes. 
    Años de experiencia detectando si es un problema 
    de facturación, técnico o una queja.""",
    verbose=True,
    allow_delegation=False
)

researcher_agent = Agent(
    role="Investigador",
    goal="Encontrar la información necesaria para resolver el caso",
    backstory="""Conoce todas las políticas de la empresa. 
    Siempre encuentra la info correcta.""",
    tools=[SerperDevTool()],
    verbose=True
)

response_agent = Agent(
    role="Especialista en Respuestas",
    goal="Crear respuestas que dejen al cliente satisfecho",
    backstory="""Maestro de la comunicación. 
    Convierte clientes enfadados en fans.""",
    verbose=True
)


classification_task = Task(
    description="""Analiza el mensaje:
    
    Mensaje: {customer_message}
    
    Clasifica como billing, technical, general o complaint.
    Indica urgencia: low, medium, high.""",
    expected_output="Clasificación y urgencia",
    agent=classifier_agent
)

research_task = Task(
    description="""Basándote en: {classification}
    
    Busca políticas y soluciones relevantes.""",
    expected_output="Info de políticas y solución propuesta",
    agent=researcher_agent,
    context=[classification_task]
)

response_task = Task(
    description="""Con la investigación, redacta una respuesta:
    
    Mensaje original: {customer_message}
    Clasificación: {classification}
    Investigación: {research}""",
    expected_output="Respuesta para enviar al cliente",
    agent=response_agent,
    context=[classification_task, research_task]
)


crew = Crew(
    agents=[classifier_agent, researcher_agent, response_agent],
    tasks=[classification_task, research_task, response_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True
)

result = crew.kickoff(inputs={"customer_message": "Mi factura está mal!"})

Lo mejor de CrewAI

1. Modo jerárquico con manager

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)

2. Memoria integrada

crew = Crew(
    agents=[...],
    tasks=[...],
    memory=True,
)

¿Cuándo usar CrewAI?

✅ Sí:

• Quieres prototipar rápido
• Piensas en términos de roles
• Non-devs necesitan entender el sistema

❌ No:

• Necesitas control granular
• Resultados 100% deterministas

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AutoGen: Agentes que chatean

AutoGen de Microsoft es diferente. Los agentes conversan para resolver problemas. Como un grupo de Slack discutiendo.

La idea central

from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent, GroupChat, GroupChatManager
import os

config_list = [{"model": "gpt-4o", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]
llm_config = {"config_list": config_list}

classifier = AssistantAgent(
    name="Classifier",
    system_message="""Eres el clasificador. 
    Analiza mensajes e indica intención y urgencia.""",
    llm_config=llm_config
)

researcher = AssistantAgent(
    name="Researcher",
    system_message="""Eres el investigador.
    Busca info relevante cuando te pasen una intención.""",
    llm_config=llm_config
)

responder = AssistantAgent(
    name="Responder",
    system_message="""Eres el redactor de respuestas.
    Escribe respuestas amables. Termina con 'TERMINATE'.""",
    llm_config=llm_config
)

human_proxy = UserProxyAgent(
    name="Customer",
    human_input_mode="NEVER",
    max_consecutive_auto_reply=0,
    code_execution_config=False
)

group_chat = GroupChat(
    agents=[human_proxy, classifier, researcher, responder],
    messages=[],
    max_round=10,
    speaker_selection_method="round_robin"
)

manager = GroupChatManager(groupchat=group_chat, llm_config=llm_config)

human_proxy.initiate_chat(manager, message="Mi factura está mal!")

Lo mejor de AutoGen

1. Ejecuta código

coder = AssistantAgent(
    name="Coder",
    system_message="Eres experto en Python. Resuelve con código.",
    llm_config=llm_config
)

executor = UserProxyAgent(
    name="Executor",
    code_execution_config={"work_dir": "workspace", "use_docker": True}
)

executor.initiate_chat(coder, message="Crea una función de interés compuesto")

¿Cuándo usar AutoGen?

✅ Sí:

• Necesitas ejecutar código
• El problema requiere iteración
• Quieres que debatan soluciones

❌ No:

• Flujos predecibles
• Te preocupa el costo de tokens

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Comparativa rápida

Aspecto	LangGraph	CrewAI	AutoGen
En una frase	Grafos	Equipos	Chats
Curva	Media-alta	Baja	Media
Tokens	Eficiente	Normal	Alto
Debug	Visual	Logs	Difícil
Producción	Listo	Creciendo	Investigación

Recomendaciones

Caso de uso	Framework
Atención al cliente	LangGraph
Creación de contenido	CrewAI
Generación de código	AutoGen
MVP rápido	CrewAI

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Errores comunes

1. Demasiados agentes

Empieza con 2-3. Añade más solo cuando sea necesario.

2. Loops infinitos

Siempre pon límites:

graph.invoke(state, config={"recursion_limit": 25})
group_chat = GroupChat(max_round=10, ...)

3. Contexto que explota

Resume el contexto entre agentes:

def summarize(state):
    llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
    return llm.invoke([{"role": "user", "content": f"Resume en 100 palabras: {state}"}])

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Conclusión

LangGraph → Control y producción
CrewAI → Rapidez y claridad
AutoGen → Código y debate

Los principios son los mismos:

• Empieza simple (2-3 agentes)
• Roles claros
• Manejo de errores
• Monitorización

Los frameworks están maduros. Es hora de construir.