¿Con qué construyo un agente que hace varias cosas seguidas?
LangGraph vs CrewAI vs Agents SDK vs n8n
Tres son librerías para programadores y el cuarto es una herramienta visual. Elegir mal cuesta meses.
La pregunta de fondo es cuánta libertad quieres darle al sistema. Si los pasos son siempre los mismos, no necesitas un agente: necesitas un flujo, y n8n lo resuelve con menos piezas y menos coste.
Un agente de verdad —que decide qué hacer según lo que encuentra— solo compensa cuando el camino no se puede escribir de antemano. Es más caro de construir, más caro de ejecutar y más difícil de depurar. Muchos proyectos llamados «multiagente» eran un flujo con nombre de moda.
Las opciones
LangGraph
El proceso como un grafo de estados, con ramas, ciclos y reanudación
Tu dato: Depende del motor que le pongas
- Cuándo gana
- Procesos complejos donde hace falta control fino: pausar para que apruebe una persona, reanudar, volver atrás. Lo más depurable de los tres.
- Cuándo pierde
- Curva de entrada real. Hay que pensar en estados, no en conversaciones.
CrewAI
Agentes con roles que colaboran, como un equipo pequeño
Tu dato: Depende del motor que le pongas
- Cuándo gana
- Cuando el problema se reparte natural por papeles: uno investiga, otro redacta, otro revisa. Se monta muy rápido.
- Cuándo pierde
- Menos control sobre el flujo exacto; depurar por qué hizo algo cuesta más.
OpenAI / Claude Agent SDK
El SDK del propio fabricante del modelo, con herramientas y traspasos
Tu dato: Depende del motor que le pongas
- Cuándo gana
- Si ya estás casado con ese modelo: menos capas entre tú y el motor, y menos cosas que se rompen al actualizar.
- Cuándo pierde
- Cambiar de fabricante después implica reescribir la capa de agente.
n8n
Flujos visuales con nodos de IA donde hagan falta
Tu dato: Depende del motor que le pongas
- Cuándo gana
- Cuando los pasos están claros y solo uno o dos necesitan un modelo. Se ve, se toca y lo entiende alguien que no programa.
- Cuándo pierde
- No es un agente: no decide su propio camino. Forzarlo a serlo produce diagramas ilegibles.
Cara a cara
| Criterio | LangGraph | CrewAI | OpenAI / Claude Agent SDK | n8n |
|---|---|---|---|---|
| Hay que programar | Sí | Sí | Sí | No |
| Control del flujo | Total | Medio | Medio | Total pero fijo |
| Pausa para aprobación humana | Nativa | Con esfuerzo | Con esfuerzo | Nativa |
| Depurar por qué hizo algo | Lo más fácil | Difícil | Medio | Fácil |
| Cambiar de modelo después | Fácil | Fácil | Cuesta | Fácil |
| Lo entiende quien no programa | No | No | No | Sí |
| Coste de ejecución | Controlable | Se dispara fácil | Controlable | El más bajo |
Qué elegiríamos nosotros
Empieza por n8n y quédate ahí si los pasos son fijos: es más barato de construir, de ejecutar y de explicar. Salta a LangGraph cuando de verdad haga falta decidir sobre la marcha o parar para que alguien apruebe; es el que mejor se depura y el que menos sorpresas da en la factura. CrewAI para prototipar rápido un reparto por roles. El SDK del fabricante si has decidido conscientemente casarte con un modelo.
Cuándo no elegir ninguna
Si el proceso tiene tres pasos y ninguno requiere decidir nada, escribe un script. Un agente ahí solo añade coste, latencia y una forma nueva de equivocarse.
¿Y en tu caso concreto?
Ninguna comparativa sabe cuántos usuarios tienes, qué dato mueves ni quién lo va a mantener. Cuéntanoslo y te decimos cuál de estas —o ninguna.