Glosario

Crew AI

¿Qué es Crew AI?

CrewAI es un framework de código abierto en Python para reunir varios agentes de IA en un equipo («crew»). Cada agente recibe un rol, un objetivo y herramientas adecuadas; las tareas se reparten y los resultados pasan de uno a otro. Además, los «flows» permiten flujos de trabajo controlados y basados en eventos. Ejemplo: un agente de investigación reúne información y un agente redactor elabora con ella un informe.

Cómo ayuda KI.ordo

En KI.ordo puedes conectar varios agentes sin programar: un flujo los consulta uno tras otro con el bloque «Preguntar al agente».

Más información →

Temas

multiagente
framework
código abierto

Probar KI.ordo

Agentes, flujos y plantillas en un solo espacio de trabajo – demo gratuita de 24 horas.

Iniciar demo

← Todos los términos

Términos relacionados

LangChain

LangChain es un framework de código abierto para Python y JavaScript con el que los desarrolladores crean aplicaciones basadas en modelos de lenguaje. Ofrece interfaces unificadas para muchos proveedores de modelos y componentes para llamadas a herramientas, agentes, procesamiento de documentos y generación aumentada por recuperación. Desde la versión 1.0 (octubre de 2025), los agentes de LangChain se basan en LangGraph. Usos típicos son chatbots que buscan en documentos internos o agentes que llaman a servicios externos.

Framework
Desarrollo
+1

LangGraph

LangGraph es un framework de código abierto del ecosistema LangChain para modelar agentes de IA y procesos de varios pasos como un grafo de nodos y aristas. Un estado compartido pasa de un paso a otro; admite bucles, ramificaciones, guardado de estados intermedios e interrupciones para aprobación humana. La versión 1.0 se publicó en octubre de 2025. Un ejemplo es un agente que investiga, redacta un borrador y espera tu aprobación antes de enviarlo.

Framework
Agentes
+1

Agentes inteligentes

Un agente inteligente es un sistema que percibe su entorno, procesa información y elige por sí mismo acciones para alcanzar un objetivo. Hoy el término se refiere sobre todo a software basado en grandes modelos de lenguaje que sigue instrucciones, usa conocimiento y llama a herramientas como una búsqueda o una API. Conviene que decidas conscientemente cuánto puede hacer un agente por su cuenta. Ejemplo: un agente responde preguntas de clientes a partir de la documentación del producto.

Agentes
Autonomía
+1

Encadenamiento de modelos

El encadenamiento de modelos (model chaining) consiste en conectar varios modelos o pasos de IA en secuencia, de forma que la salida de un paso sea la entrada del siguiente. Así puedes dividir tareas complejas en subtareas manejables que se revisan y mejoran por separado. Ejemplo: un paso resume la consulta de un cliente, otro la asigna a un departamento y un tercero redacta la respuesta.

orquestación
flujos
+1