Durante años, “usar un modelo de lenguaje” significaba, casi siempre, abrir una web y escribir en una caja de texto. En 2026, el juego ha cambiado: cada vez más equipos quieren ejecutar modelos localmente, integrar RAG (búsqueda en documentos propios), conectar herramientas y mantener control de datos, permisos y auditoría. Y ahí es donde las interfaces open source se han convertido en la pieza clave: el lugar donde se aterriza la experiencia de usuario, se gobierna el acceso y se acelera el prototipado.
Además, el ecosistema empieza a converger alrededor de estándares como MCP (Model Context Protocol), pensado para conectar modelos con herramientas y fuentes de datos de forma más interoperable.
A continuación, una selección —muy práctica y orientada a uso real— de 10 proyectos open source que cubren casi todo el espectro: desde “ChatGPT self-hosted” con control de usuarios hasta constructores visuales de agentes y librerías para montar tu propia interfaz.
1) Open WebUI
Para quién: equipos que quieren una “plataforma” lista para desplegar, con foco en privacidad, extensibilidad y funciones avanzadas.
Open WebUI se ha ganado un hueco como interfaz autoalojada “todo en uno”: soporte para backends tipo Ollama y APIs compatibles con OpenAI, gestión de usuarios/roles y un conjunto de capacidades que suele pedirse desde el día uno (RAG, utilidades, etc.).
Lo más diferencial: su enfoque de plataforma extensible y de despliegue propio, con muchas funciones integradas para uso cotidiano.
2) LobeChat
Para quién: quien prioriza experiencia de uso moderna, multi-proveedor y funciones “premium” en open source.
LobeChat destaca por UX y features pensadas para productividad: conversaciones ramificadas, soporte de “artifacts”, subida de archivos/base de conocimiento, múltiples proveedores y soporte de modelos locales mediante Ollama.
Lo más diferencial: esa mezcla de interfaz cuidada + funciones avanzadas (artefactos, base de conocimiento, voz, local LLM).
3) Text Generation Web UI (oobabooga)
Para quién: usuarios avanzados que quieren “laboratorio local” para probar modelos, parámetros y flujos.
Es una de las opciones más populares para ejecutar y experimentar con modelos en local, con una interfaz orientada a trasteo, presets y extensiones. Es más “banco de pruebas” que “producto para empresa”, pero precisamente por eso se sigue usando muchísimo.
Lo más diferencial: enfoque de experimentación, compatibilidad amplia y comunidad enorme alrededor.
4) Chatbot UI
Para quién: desarrolladores que quieren una base en Next.js para personalizar y desplegar rápido.
Chatbot UI se presenta como una app de chat open source con una base técnica pensada para adaptar, con soporte para distintos proveedores y opción de modelos locales vía Ollama.
Lo más diferencial: punto de partida razonable para construir un chat “a medida” sin empezar desde cero.
5) LibreChat
Para quién: equipos que necesitan multi-usuario, proveedores variados y un enfoque fuerte en agentes/herramientas.
LibreChat apunta claramente a un “hub” de conversación multi-modelo con capacidades modernas: soporte para múltiples proveedores, conversación rica y una orientación a agentes y herramientas que incluye MCP.
Lo más diferencial: amplitud de integraciones y enfoque en flujos avanzados (herramientas/agentes).
6) AnythingLLM
Para quién: quien quiere un flujo directo de “conecta tus documentos → pregunta → obtiene respuestas”, con opción local o cloud.
AnythingLLM se ha posicionado como interfaz práctica para trabajar con LLMs conectados a documentación propia, con soporte para múltiples proveedores y despliegue flexible.
Lo más diferencial: enfoque sencillo hacia “workspace”/conocimiento y compatibilidad con muchos proveedores.
7) Flowise
Para quién: perfiles que quieren construir agentes y pipelines con enfoque low-code/visual.
Flowise se define como una forma visual de crear agentes y flujos, con un enfoque de arrastrar y soltar que acelera prototipos, demos y primeras versiones internas.
Lo más diferencial: velocidad para montar flujos complejos sin escribir tanto código.
8) LangFlow
Para quién: equipos que ya piensan en “pipelines” y quieren diseñarlos visualmente con facilidad.
LangFlow también entra en el campo de los constructores visuales: una forma de diseñar, probar y conectar componentes de aplicaciones basadas en LLM, con foco en iteración rápida.
Lo más diferencial: visualización clara de pipelines y ciclo de prueba rápido.
9) assistant-ui
Para quién: frontenders que quieren construir una experiencia propia sin casarse con una app completa.
assistant-ui funciona como librería de componentes para crear interfaces conversacionales en React/TypeScript de forma modular. Ideal si tu producto necesita un chat integrado con identidad propia y control total del front.
Lo más diferencial: control total de UI/UX y reutilización de componentes listos para chat.
10) Streamlit
Para quién: data/IA teams que prototipan herramientas internas y quieren velocidad por encima de todo.
Streamlit sigue siendo una opción muy potente para convertir scripts de Python en apps interactivas (incluidos chats y herramientas LLM) con poco esfuerzo. No es “una UI de chat” como tal, pero es una base excelente para construir una.
Lo más diferencial: rapidez brutal para prototipos, demos internas y herramientas de equipo.
Cómo elegir rápido (sin perderte)
- Quiero una plataforma lista, con usuarios/roles y funciones integradas: Open WebUI o LibreChat.
- Quiero la UI más “moderna” y multi-proveedor con extras: LobeChat.
- Quiero experimentar con modelos locales a lo bestia: Text Generation Web UI.
- Quiero construir agentes/pipelines en visual: Flowise o LangFlow.
- Quiero integrarlo en mi producto con UI propia: assistant-ui (y si es prototipo rápido en Python, Streamlit).
Preguntas frecuentes
¿Es más seguro guardar todo en una UI autoalojada que usar un servicio en la nube?
Reduce exposición a terceros, pero la seguridad depende de tu despliegue: actualizaciones, control de accesos, secretos, backups y segmentación de red.
¿Qué interfaz es mejor para montar un “ChatGPT corporativo” con documentos internos (RAG)?
Suelen encajar bien plataformas completas orientadas a conocimiento y control de usuarios, como Open WebUI, LibreChat o AnythingLLM, según el enfoque del equipo.
¿Qué significa MCP y por qué se menciona tanto?
Es un protocolo para conectar modelos con herramientas y fuentes de datos de manera más estándar e interoperable.
¿Qué opción conviene si quiero iterar flujos de agentes sin picar mucho código?
Los constructores visuales tipo Flowise y LangFlow están pensados justo para eso: diseñar, probar y ajustar pipelines rápidamente.
