[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"pack-detail-python-agent-frameworks-es":3,"seo:pack:python-agent-frameworks:es":61},{"code":4,"message":5,"data":6},200,"操作成功",{"pack":7},{"slug":8,"icon":9,"tone":10,"status":11,"status_label":12,"title":13,"description":14,"items":15,"install_cmd":60},"python-agent-frameworks","🐍","#4F46E5","stable","Estable","Frameworks Agentes Python","Phidata, AGiXT, AutoGPT, OpenAI Swarm, CrewAI — frameworks Python-first más allá de LangGraph.",[16,28,36,44,52],{"id":17,"uuid":18,"slug":19,"title":20,"description":21,"author_name":22,"view_count":23,"vote_count":24,"lang_type":25,"type":26,"type_label":27},223,"d1627127-f788-47dc-ac98-b3464feb99f8","phidata-build-deploy-ai-agents-scale-d1627127","Phidata — Build & Deploy AI Agents at Scale","Framework for building, running, and managing AI agents at scale. Memory, knowledge, tools, reasoning, and team workflows. Monitoring dashboard included. 39K+ stars.","Phidata",333,0,"en","skill","Skill",{"id":29,"uuid":30,"slug":31,"title":32,"description":33,"author_name":34,"view_count":35,"vote_count":24,"lang_type":25,"type":26,"type_label":27},750,"6528233f-b920-475b-8ecb-a15801303634","agixt-extensible-ai-agent-automation-framework-6528233f","AGiXT — Extensible AI Agent Automation Framework","Open-source AI agent automation platform with 50+ provider integrations, plugin system, chain-of-thought workflows, and persistent memory. Self-hostable via Docker.","Agent Toolkit",264,{"id":37,"uuid":38,"slug":39,"title":40,"description":41,"author_name":42,"view_count":43,"vote_count":24,"lang_type":25,"type":26,"type_label":27},221,"6764deda-6349-4f2e-a9a0-0f867ac9d5e6","autogpt-autonomous-ai-agent-platform-6764deda","AutoGPT — Autonomous AI Agent Platform","Build and deploy autonomous AI agents that accomplish goals with minimal human input. Visual builder, marketplace, and API. The original autonomous agent. 183K+ stars.","Script Depot",293,{"id":45,"uuid":46,"slug":47,"title":48,"description":49,"author_name":50,"view_count":51,"vote_count":24,"lang_type":25,"type":26,"type_label":27},231,"d75dad10-15d3-4530-9e8c-4558ec701a27","openai-swarm-lightweight-multi-agent-orchestration-d75dad10","OpenAI Swarm — Lightweight Multi-Agent Orchestration","Educational multi-agent framework by OpenAI. Ergonomic agent handoffs, tool calling, and context variables. Minimal abstraction over Chat Completions API. 21K+ stars.","OpenAI",334,{"id":53,"uuid":54,"slug":55,"title":56,"description":57,"author_name":58,"view_count":59,"vote_count":24,"lang_type":25,"type":26,"type_label":27},623,"97fce2da-d60f-413c-a31d-527cd7aaa558","crewai-multi-agent-orchestration-framework-97fce2da","CrewAI — Multi-Agent Orchestration in Python","Python framework for orchestrating role-playing AI agents that collaborate on complex tasks. Define agents with roles, goals, and tools, then let them work together autonomously. 25,000+ stars.","CrewAI",284,"tokrepo install pack\u002Fpython-agent-frameworks",{"pageType":62,"pageKey":8,"locale":63,"title":64,"metaDescription":65,"h1":13,"tldr":66,"bodyMarkdown":67,"faq":68,"schema":84,"internalLinks":94,"citations":107,"wordCount":120,"generatedAt":121},"pack","es","Frameworks Agentes Python: 5 alternativas a LangGraph","Phidata, AGiXT, AutoGPT, OpenAI Swarm y CrewAI — cinco frameworks Python-first para sistemas multi-agente más allá del default LangGraph. Instala con TokRepo.","Cinco frameworks nativos de Python para construir sistemas multi-agente — cubriendo crews por roles, loops autónomos, ruteo por hand-off y plataformas completas. Instalación en un comando con TokRepo.","## Qué incluye este pack\n\nEste pack reúne los **cinco frameworks de agente Python-first** con suficiente código de producción para usar hoy, ordenados por estrellas en GitHub y cadencia de commits activos. Cada uno representa una filosofía de diseño diferente — elige por la forma de tu problema, no por el nombre de marca.\n\n| # | Framework | Estilo | Mejor para |\n|---|---|---|---|\n| 1 | Phidata | agentes estilo data-app | dashboards + agentes tool-calling |\n| 2 | AGiXT | plataforma agente completa | self-hosted multi-proveedor |\n| 3 | AutoGPT | loop autónomo | persecución de objetivos abiertos |\n| 4 | OpenAI Swarm | ruteo por hand-off | multi-agente ligero |\n| 5 | CrewAI | crews por roles | flujos secuenciales de equipo |\n\nLa lista excluye intencionalmente LangGraph (cubierto como default en la mayoría de stacks LangChain) y los frameworks JS-only. Cubre el espacio de diseño que los usuarios Python eligen cuando StateGraph de LangGraph se siente demasiado pesado.\n\n## Por qué \"quedarse en Python\" importa\n\nLa mayoría de equipos ya tienen un stack Python — pandas, FastAPI, drivers Postgres, libs ML. Cambiar a un runtime de agente TypeScript o Go significa reescribir la plomería de datos por una feature. Estos cinco frameworks evitan eso completamente. Corren dentro de tu servicio FastAPI existente, comparten tu venv y llaman al mismo DB driver que tu backend ya usa.\n\nLa forma del trade-off:\n- **Phidata** es lo más \"pythónico\" — los agentes son clases con métodos-herramienta, sabor SQLAlchemy. Mejor cuando tu agente ES una data app (dashboards, herramientas internas).\n- **AGiXT** es una plataforma completa con UI, abstracción de proveedor, chains, extensiones. Instalación más pesada, más features out-of-the-box.\n- **AutoGPT** es el arquetipo de loop autónomo — objetivo entra, plan + ejecución + reflexión, repite. Más caro en tokens; menos trabajo de dev.\n- **OpenAI Swarm** es el más pequeño — los agentes se transfieren entre sí via función `transfer_to_X()`. Experimental pero el modelo mental más limpio para ruteo.\n- **CrewAI** te deja definir objetos `Agent`, `Task`, `Crew` — roles explícitos, ejecución secuencial o jerárquica. Genial para pipelines \"marketing → review → publish\".\n\n## Instala en un comando\n\n```bash\n# Instala el pack — pone requirements + agentes ejemplo en tu proyecto\ntokrepo install pack\u002Fpython-agent-frameworks\n\n# O elige uno\ntokrepo install crewai\ntokrepo install openai-swarm\ntokrepo install autogpt\n```\n\nEl TokRepo CLI descarga la plantilla getting-started de cada framework, la pone bajo `agents\u002F\u003Cframework>\u002F` y añade dependencias a pyproject.toml o requirements.txt. Corre `pytest agents\u002F` para validar los ejemplos antes de cablearlo a tus prompts reales.\n\n## Trampas comunes\n\n- **No uses AutoGPT para tareas cerradas.** Su fuerza son objetivos abiertos. Para \"resume este PDF\" quemarás tokens reflexionando sobre un problema que tiene un paso obvio.\n- **Swarm es experimental, no producción.** OpenAI lo publica como repo de \"patrón de diseño\". Usa el patrón de ruteo; construye el loop de producción tú o cópialo a un fork mantenido.\n- **El modo secuencial de CrewAI esconde paralelismo.** Si dos tareas no tienen dependencia, declárate paralelas — el modo secuencial corre todo end-to-end aun sin necesidad.\n- **La capa de storage de Phidata asume Postgres.** SQLite funciona para dev local pero la interfaz está construida sobre `JSONB`. Planea Postgres real para cualquier corrida desplegada.\n- **AGiXT actualiza rápido.** El schema entre versiones menores ha roto antes. Fija un tag específico en producción y lee el changelog antes de actualizar.\n\n## Cuándo este pack solo no es suficiente\n\nSi tu problema es un servicio Python-only, este pack basta. Si tienes:\n- un **backend Java\u002FSpring** → ver [Frameworks Agentes Multi-Lenguaje](\u002Fes\u002Fpacks\u002Fagent-frameworks-multilang) para Spring AI y LangChain4j\n- una **edge function TypeScript** → el mismo pack multilang cubre Mastra\n- un **paso evaluador no-LLM como gate** → empareja con [Eval & Guardrails LLM](\u002Fes\u002Fpacks\u002Fllm-eval-guardrails)\n\nTambién puedes combinar: un orquestador CrewAI escrito en Python que llama a un agente Spring AI en Java para una herramienta específica, evaluado por Promptfoo antes del despliegue. Los frameworks aquí son runtimes — no dictan el resto de tu stack.",[69,72,75,78,81],{"q":70,"a":71},"¿Estos frameworks son gratis?","Los cinco son MIT o Apache 2.0 open-source — sin costo por asiento, sin caps de uso del framework en sí. Aún pagarás por la API LLM detrás (OpenAI, Anthropic, etc), y la versión hosted de AGiXT cuesta. Auto-hospedar cualquiera de los cinco es genuinamente gratis, incluyendo el dashboard managed opcional de Phidata.",{"q":73,"a":74},"¿Cómo compara CrewAI con LangGraph?","CrewAI es por roles y secuencial por defecto — describes Agents y Tasks, luego ensamblas un Crew. LangGraph es por grafos — dibujas nodos y aristas tú. CrewAI es más rápido para expresar flujos de equipo; LangGraph mejor cuando el control flow es irregular o cíclico. Muchos equipos prototipan en CrewAI y luego portan hot paths a LangGraph por control.",{"q":76,"a":77},"¿Funcionará alguno con Claude Code o Cursor?","Estos frameworks son runtimes, no integraciones de editor. Construyes agentes con ellos y luego corres como servicio Python. Tu editor (Claude Code, Cursor) es donde escribes el código, pero el agente corre como tu servicio. Para subagentes editor-side, ver el pack Awesome Claude Code Subagents.",{"q":79,"a":80},"¿Diferencia vs el pack Multi-Agent Frameworks?","Multi-Agent Frameworks es agnóstico de plataforma — incluye opciones JS, Go y Python lado a lado para comparar. Este pack es Python-only, más profundo en las decisiones de diseño Python. Si estás comprometido con Python, empieza aquí. Si aún eliges lenguaje, empieza con Multi-Agent Frameworks.",{"q":82,"a":83},"¿Cuál es la trampa operacional con AutoGPT?","Hará loop por siempre felizmente si no capas iteraciones o presupuesto de tokens. La config default puede gastar $50 de créditos OpenAI en una tarea 'analiza el mercado' antes de notar que está dando vueltas. Siempre define max_iterations, max_cost_in_usd, y un objetivo estricto — objetivo vago + presupuesto ilimitado es el modo de fallo.",{"@context":85,"@type":86,"name":87,"description":88,"numberOfItems":89,"publisher":90},"https:\u002F\u002Fschema.org","CollectionPage","Python Agent Frameworks","Phidata, AGiXT, AutoGPT, OpenAI Swarm, CrewAI — Python-first frameworks for multi-agent systems beyond LangGraph.",5,{"@type":91,"name":92,"url":93},"Organization","TokRepo","https:\u002F\u002Ftokrepo.com",[95,99,103],{"url":96,"anchor":97,"reason":98},"\u002Fes\u002Fpacks\u002Fmulti-agent-frameworks","Frameworks Multi-Agente","comparación cross-lenguaje agnóstica",{"url":100,"anchor":101,"reason":102},"\u002Fes\u002Fpacks\u002Fagent-frameworks-multilang","Frameworks Agentes Multi-Lenguaje","stacks no-Python (Java, Rust, TS)",{"url":104,"anchor":105,"reason":106},"\u002Fes\u002Fpacks\u002Fllm-eval-guardrails","Eval & Guardrails LLM","puntúa cada cambio antes del despliegue",[108,112,116],{"claim":109,"source_name":110,"source_url":111},"OpenAI Swarm experimental multi-agent framework","openai\u002Fswarm","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fswarm",{"claim":113,"source_name":114,"source_url":115},"CrewAI role-based orchestration","crewAIInc\u002FcrewAI","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FcrewAIInc\u002FcrewAI",{"claim":117,"source_name":118,"source_url":119},"AutoGPT autonomous agent project","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAutoGPT",672,"2026-05-02T15:00:00Z"]