Si evalúas frameworks de agentes, aparecerán LangChain, LlamaIndex, CrewAI y AutoGPT. Aquí sus diferencias, y dónde encaja Draft’n Run si quieres menos ‘glue code’ y más producción.
Recursos internos: IA agéntica, AI workflow builder, Integraciones, IA a medida, Demo.
LangChain
Caja de herramientas modular con amplio ecosistema de tools, memoria y agentes (ReAct). Excelente para prototipar y crear pipelines a medida.
- Sitio externo: LangChain
- Ventajas: muchas integraciones, paridad Python/TS, ejemplos de la comunidad.
- Compromisos: autonomía frágil sin estructura; necesitas LangGraph/LangSmith para robustecer.
LlamaIndex
Enfoque datos + RAG: ingesta, parsing (LlamaParse), índices y motores de consulta. Incluye Workflows y opciones cloud.
- Sitio externo: LlamaIndex
- Ventajas: conectores de datos sólidos y patrones de indexación; excelente ergonomía RAG.
- Compromisos: más código para orquestación end-to-end salvo que adoptes su cloud.
CrewAI
Diseñado para colaboración multiagente con roles y coordinación. Núcleo open source + studio para construir/desplegar/monitorizar.
- Sitio externo: CrewAI
- Ventajas: patrones manager/worker/validator; ideal para trabajos complejos en equipo.
- Compromisos: debes ensamblar observabilidad, despliegue y gobernanza.
AutoGPT
Pionero open source de la autonomía. Potente, extensible y muy “hands-on”. Tiene canvas visual, pero requiere guardarraíles estrictos en producción.
- Sitio externo: AutoGPT
- Ventajas: exploración, plugins, acceso a internet/código/archivos.
- Compromisos: fiabilidad y control de costes quedan bajo tu responsabilidad.
Dónde ayuda Draft’n Run
- Workflows visuales y explícitos, permitiendo decisiones al LLM cuando conviene.
- Trazas, seguimiento de tokens/costes, alertas y boucles humanas integradas.
- Despliegue API con un clic y RBAC, en open source o cloud gestionado.
- Compatible con tu stack: reutiliza herramientas LangChain, invoca LlamaIndex, integra cualquier API/BD.
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