DocumentAI-Backend es un marco backend liviano que automatiza la extracción de texto, campos de formulario y datos estructurados de documentos. Ofrece puntos finales API REST para subir PDFs o imágenes, procesarlos mediante Google Document AI con fallback OCR, y devolver resultados analizados en JSON. Construido con Python, FastAPI y Docker, permite una integración rápida en sistemas existentes, despliegues escalables y personalización mediante pipelines y middleware configurables.

Sys-Agent proporciona un entorno seguro y autohospedado donde los usuarios pueden emitir instrucciones en lenguaje natural para realizar tareas a nivel del sistema. Se conecta con backends de IA como OpenAI, LLMs locales u otros servicios de modelos, traduciendo solicitudes en comandos shell, operaciones con archivos y verificaciones de infraestructura. Los usuarios pueden personalizar las instrucciones, definir plantillas de tareas, escalar mediante Docker o Kubernetes y ampliar funcionalidades mediante plugins. Sys-Agent registra todas las acciones y ofrece rastros de auditoría para garantizar transparencia y seguridad.

Aladin ofrece una arquitectura modular que permite a los desarrolladores definir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs). Cada agente puede cargar backend de memoria (por ejemplo, SQLite, en memoria), usar plantillas dinámicas de indicaciones e integrar plugins personalizados para llamadas a API externas o ejecución de comandos locales. Incluye un planificador de tareas que descompone objetivos de alto nivel en acciones secuenciales, ejecutándolas en orden y repitiéndolas según la retroalimentación de LLM. La configuración se gestiona mediante archivos YAML y variables de entorno, lo que la hace adaptable a diferentes casos de uso. Los usuarios pueden desplegar Aladin mediante Docker Compose o instalación con pip. Las interfaces CLI y HTTP basadas en FastAPI permiten activar agentes, monitorear ejecuciones e inspeccionar estados de memoria, facilitando la integración con pipelines CI/CD, interfaces de chat o dashboards personalizadas.

Cargoship proporciona una solución simplificada para integrar IA en sus aplicaciones sin requerir conocimientos de aprendizaje automático. Seleccione entre nuestra colección de modelos de IA de código abierto, convenientemente empaquetados en contenedores Docker. Al ejecutar el contenedor, puede implementar fácilmente los modelos y acceder a ellos a través de una API bien documentada. Esto facilita a los desarrolladores de cualquier nivel de habilidad incorporar capacidades sofisticadas de IA en su software, acelerando así el tiempo de desarrollo y reduciendo la complejidad.

Chatpad AI es una interfaz de usuario de chat gratuita y de código abierto que mejora la experiencia de ChatGPT. Ofrece un entorno elegante, fácil de usar y centrado en la privacidad, que permite a los usuarios tener conversaciones sin problemas y crear solicitudes sin esfuerzo. Autoalojado utilizando Docker, garantiza que los usuarios tengan un control total sobre sus datos. Ya sea autoalojándose con configuraciones personalizadas o utilizando implementaciones de un clic, Chatpad AI ofrece flexibilidad y facilidad de uso, lo que lo convierte en una excelente opción para cualquiera que busque interactuar con ChatGPT de manera segura y amigable.

ClassiCore-Public proporciona un entorno completo para construir, optimizar y desplegar modelos de clasificación. Cuenta con un constructor de pipelines intuitivo que maneja ingestión de datos en bruto, limpieza y generación de características. El almacén de modelos incorporado incluye algoritmos como Random Forests, SVM y arquitecturas de deep learning. El ajuste automático de hiperparámetros utiliza optimización bayesiana para encontrar configuraciones óptimas. Los modelos entrenados se pueden desplegar como API RESTful o microservicios, con paneles de monitoreo que rastrean métricas de rendimiento en tiempo real. Los plugins extensibles permiten a los desarrolladores agregar preprocesamiento personalizado, visualización o nuevos destinos de despliegue, haciendo que ClassiCore-Public sea ideal para tareas de clasificación a escala industrial.