Los 10 mejores Frameworks No-Code para construir Agentes IA
Los frameworks No-Code para agentes de Inteligencia Artificial permiten construir asistentes inteligentes, agentes LLM o flujos RAG complejos sin necesidad de programar. Se apoyan en interfaces visuales, configuración declarativa o flujos tipo drag & drop para que cualquier desarrollador (no técnico) pueda diseñar, probar y desplegar agentes que interactúen con usuarios o datos.
Gracias a estos entornos, es posible construir desde simples chatbots hasta sistemas avanzados que combinan modelos LLM (como GPT-4 o Claude), memoria, APIs externas y BBDD vectoriales. Son ideales para departamentos de producto, marketing, soporte o datos que quieren prototipar sin depender de desarrolladores.
Tabla de los 10 principales frameworks para agentes IA
🧭 Descripción de cada framework
1. 🧩 Flowise AI
📌 Descripción:
Flowise es una plataforma low-code / visual basada en nodos conectables que permite construir pipelines con Modelos LLM. Lo relevante de esta herramienta es que utiliza LangChain por debajo. Es uno de los frameworks visuales más maduros del ecosistema.
✅ Características destacadas:
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Construcción visual por bloques.
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Basado en LangChain, pero sin necesidad de código.
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Puedes conectar prompts, herramientas, modelos, memoria, etc.
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Soporta múltiples modelos LLM (OpenAI, Azure, local con Ollama, etc.).
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Se puede autoalojar en local o utilizar en la nube.
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Permite crear chatbots, asistentes, RAG y agentes fácilmente.
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Exportación JSON para versionado o despliegue.
🔍 Casos de uso ideales:
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Prototipado rápido de agentes o chatbots.
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Aplicaciones de preguntas/respuestas (Q&A) sobre documentos.
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Automatización de flujos de conversación o decisiones.
Integraciones con APIs visuales (por ejemplo, Serper, Zapier, Pinecone).
2. 🌀 Langflow
📌 Descripción:
Langflow es otro entorno visual para construir flujos LLM, con una interfaz muy similar a Flowise, pero con un enfoque algo más limpio y centrado en LangChain y Prompt Engineering.
✅ Características destacadas:
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Interfaz 100% visual, nodos conectables.
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Centrado en flujos basados en LangChain.
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Editor de prompts visual que permite inserciones dinámicas.
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Buen soporte para RAG, herramientas y agentes simples.
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Soporta despliegue local o en la nube.
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Código fuente abierto, basado en FastAPI y React.
📊 Diferencias clave frente a Flowise:
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Más simple y ligero.
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Más centrado en prompt-based workflows que en agentes complejos.
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Por ahora dispone de menos plugins y herramientas externas que Flowise.
🔍 Casos de uso ideales:
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Diseño y testeo de prompts.
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Construcción de pipelines LLM secuenciales.
Demostraciones de IA sin código.
3. 🔊 Voiceflow
📌 Descripción:
Voiceflow es una plataforma low-code no-code creada originalmente para construir asistentes de voz (Alexa, Google Assistant). Sin embargo, actualmente es ampliamente utilizada para la construcción de chatbots LLM conversacionales.
✅ Características destacadas:
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Interfaz visual drag & drop orientada a conversaciones.
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Soporte para lógica conversacional avanzada, intentos, condiciones, formularios, etc.
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Soporte multicanal (web, WhatsApp, Slack, Alexa, etc.).
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Integración con OpenAI, Anthropic, Google PaLM, etc.
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Entornos colaborativos (modo Figma).
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Diseñado para equipos de producto, marketing y diseño.
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Analítica conversacional incorporada.
🔍 Casos de uso ideales:
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Asistentes de atención al cliente.
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Agentes conversacionales con contexto.
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Flujos conversacionales condicionales y ricos.
Chatbots de soporte interno en empresas.
4. 📦 Stack AI
📌 Descripción:
Stack AI es un framework no-code que permite construir agentes conversacionales, pipelines LLM y flujos RAG en una interfaz muy visual, orientada a negocio, sin necesidad de saber programar.
✅ Características destacadas:
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Interfaz drag & drop con lógica condicional.
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Permite integrar datos externos fácilmente (CSV, APIs, bases vectoriales).
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Soporte de RAG nativo.
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Plantillas de asistentes (analistas de datos, bots legales, ayuda técnica...).
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Exportación de asistentes como APIs REST o chatbots web.
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Integración con Zapier, Make.com, Webhooks y otras plataformas.
🔍 Casos de uso ideales:
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Empresas que quieren integrar agentes IA sin desarrolladores.
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Proyectos que mezclan datos estructurados y no estructurados.
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Equipos de producto que crean asistentes verticales (legal, financiero, técnico…).
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Sustituir chatbots estáticos por agentes LLM flexibles.
5. ☁️ LlamaCloud
📌 Descripción:
LlamaCloud es una plataforma visual (no-code) creada por el equipo de LlamaIndex. Está pensada para construir flujos RAG y agentes conectados a datos con modelos open-source o privados.
✅ Características destacadas:
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Construcción visual de pipelines RAG con nodos.
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Acceso directo a conectores de datos (PDF, Notion, GDocs, SQL…).
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LlamaIndex como motor subyacente.
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Permite elegir modelos (OpenAI, Cohere, Claude, Ollama...).
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Soporte para despliegue rápido y testing.
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Ideal para equipos no técnicos que quieren IA sobre sus datos.
🔍 Casos de uso ideales:
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Empresas que necesitan integrar IA con su documentación o base de conocimiento.
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Casos de búsqueda semántica sobre múltiples fuentes.
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Construcción de asistentes de información interna.
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Versiones corporativas de ChatGPT privado sobre datos propios.
6. 🧪 SmoIAgents
📌 Descripción:
SmoIAgents es una plataforma de Hugging Face para construir agentes multimodales o multicapacidad sin programar, mediante un sistema de configuración declarativa. Su objetivo es acercar composición de agentes a usuarios sin experiencia técnica, pero con ambiciones complejas (planificación, herramientas, memoria...).
✅ Características principales:
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Configuración de agentes usando archivos YAML (estructurados pero legibles).
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Soporte para herramientas predefinidas (web search, LLM, APIs externas).
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Modular: cada agente es una combinación declarativa de capacidades.
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Puede ejecutarse directamente en Hugging Face Spaces.
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Uso de arquitecturas como "prompt + tool + planning".
🎯 Casos de uso ideales:
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Investigadores y creadores que quieren agentes funcionales sin programar en Python.
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Prototipado de agentes funcionales en HF Spaces sin backend propio.
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Integración sencilla con modelos de Hugging Face (mistral, gemma, etc.).
⚙️ Nivel no-code:
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No tiene interfaz visual como Flowise, pero sí un enfoque declarativo accesible.
Muy fácil de usar desde HF Spaces.
7. 🤖 Botpress
📌 Descripción:
Botpress es una plataforma no-code especializada en construir chatbots conversacionales avanzados, que ahora también se integra con modelos LLM. Originalmente se centró en bots de reglas, pero actualmente soporta agentes IA, funciones, intents, integración con OpenAI y RAG.
✅ Características principales:
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Editor visual tipo Figma para flujos conversacionales.
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Compatible con agentes LLM e instrucciones generativas.
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Soporte para contextos de conversación y memoria persistente.
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Integración con APIs externas y herramientas mediante plugins.
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Multi-canal: web, WhatsApp, Slack, Messenger, etc.
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IDE propio en navegador para personalización y extensiones.
🎯 Casos de uso ideales:
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Empresas que necesitan asistentes de soporte inteligentes.
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Sustituir flujos rígidos por agentes LLM más naturales.
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Entrenamiento híbrido: intents y razonamiento generativo (un intent es el propósito o la intención contenida en un mensaje del usuario).
⚙️ Nivel no-code:
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Casi total: todo puede hacerse desde el editor visual.
Extensible mediante código JavaScript para desarrolladores avanzados.
8. 🧠 VectorShift
📌 Descripción:
VectorShift es una plataforma no-code para crear agentes LLM orientados a datos empresariales. Está especialmente diseñada para combinar RAG (Retrieval-Augmented Generation), acceso a bases vectoriales, y conectores con bases de datos, CRMs, hojas de cálculo, etc.
✅ Características principales:
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Entorno visual para construir agentes IA orientados a tareas empresariales.
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Componentes listos para usar: RAG, bases vectoriales, cadenas de razonamiento, prompts, herramientas externas.
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Conectores con Notion, PostgreSQL, CSVs, APIs y otras plataformas.
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Gestión de múltiples agentes, control de flujos y testing.
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Exportación de los agentes como APIs o widgets web.
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Especializado en IA aplicada a negocio real (ventas, análisis, operaciones).
🎯 Casos de uso ideales:
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Startups y empresas que quieren construir productos IA sin equipo técnico.
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Chatbots empresariales basados en documentos, informes o bases de datos.
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Prototipado rápido de soluciones internas con IA.
⚙️ Nivel no-code:
100% visual. Interfaz moderna, intuitiva y accesible sin experiencia técnica.
9. 🔄 n8n
📌 Descripción:
n8n es un framework no-code/open-source de automatización de flujos, similar a Zapier o Make, pero autoalojable y altamente personalizable. Hoy en día se usa ampliamente como orquestador no-code para tareas que incluyen modelos LLM y agentes IA.
✅ Características principales:
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Construcción de flujos arrastrando nodos.
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Más de 300 integraciones (OpenAI, Slack, Gmail, Mongo, Notion...).
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Soporte para Webhooks, APIs REST, cron jobs, GPT, Claude, etc.
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Puedes orquestar flujos de decisión combinando múltiples LLM.
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Permite ejecutar scripts personalizados en nodos si lo deseas.
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Totalmente autoalojable o desplegable en la nube.
🎯 Casos de uso ideales:
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Automatización de flujos empresariales con IA incluida.
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Chatbots que conectan con CRM, email, bases de datos y LLM.
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Integración de agentes IA como microservicios en flujos de negocio.
⚙️ Nivel no-code:
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Interfaz 100% visual.
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Admite scripts opcionales (low-code).
10. 🧠 AgentOps
📌 Descripción:
AgentOps no es exactamente un framework visual para construir agentes, sino una plataforma de monitorización, versionado, testing y observabilidad para agentes LLM ya construidos. Se considera no-code porque no necesitas escribir herramientas internas complejas para instrumentar tu agente: puedes simplemente integrarlo con unas pocas líneas de código y visualizar todo desde su dashboard.
✅ Características principales:
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Monitorización en tiempo real de agentes (inputs, outputs, pasos intermedios).
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Versionado de prompts y agentes.
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Testing entre agentes o flujos de prompts.
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Observabilidad detallada: latencias, errores, rendimiento de herramientas, coste de tokens.
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Compatible con LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen, OpenAI Agents, etc.
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Soporte para logs estructurados y replay de ejecuciones.
🎯 Casos de uso ideales:
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Empresas que despliegan agentes LLM en producción.
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Equipos que necesitan trazabilidad, debugging y mejora continua.
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Monitorizar interacciones en tiempo real de agentes con usuarios.
⚙️ Nivel no-code:
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El dashboard y configuración son visuales.
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Requiere una mínima integración vía SDK Python.
🤔 ¿Cómo elijo el framework más conveniente para mi proyecto?
La elección del framework No-Code adecuado depende de varios factores clave como el tipo de agente que deseas construir, el nivel técnico del equipo, el tipo de datos con los que trabajará el agente y el entorno en el que se desplegará.
- Si tu objetivo es crear chatbots o asistentes conversacionales para marketing, ventas o soporte, las mejores opciones son Voiceflow, Botpress o Stack AI, por su enfoque visual y facilidad de integración multicanal.
- Para agentes que interactúan con datos internos (como PDFs, bases de datos o herramientas empresariales), conviene optar por LlamaCloud, VectorShift o incluso n8n, que permite orquestar flujos con APIs externas.
- Si ya tienes un equipo técnico y buscas flexibilidad o modularidad, Flowise, Langflow o SmoIAgents te permiten ir un paso más allá en el control de prompts, herramientas y planificación.
- Y si necesitas observabilidad, versionado de prompts y testeo en producción, AgentOps es una herramienta imprescindible para mantener agentes robustos en escenarios reales.
Analiza bien el caso de uso, el volumen de usuarios, las integraciones necesarias y el ciclo de vida del agente antes de decidir. La buena noticia: muchos de estos frameworks son gratuitos o tienen planes freemium para probar.
Conclusión
Los frameworks No-Code han abierto la puerta para que equipos no técnicos puedan experimentar y desplegar agentes inteligentes sin escribir una línea de código. Desde diseñadores hasta analistas de negocio pueden hoy construir chatbots, asistentes, o agentes sobre datos con herramientas visuales.
Si buscas montar un asistente conversacional con poco esfuerzo, Voiceflow, Flowise o Botpress son excelentes puntos de partida. Para agentes con acceso a datos, LlamaCloud o VectorShift te darán más poder. Y si ya tienes agentes funcionando, AgentOps te permitirá llevarlos a producción con control total. Nunca fue tan fácil crear inteligencia artificial sin saber programar...
¡Nos vemos en el siguiente post!
Saludos.
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