Deploud es una plataforma poderosa diseñada para el rápido despliegue de imágenes Docker en Google Cloud Run. Con Deploud, los usuarios se benefician de la generación automática de scripts, lo que les permite desplegar sus aplicaciones sin problemas. El servicio simplifica el proceso al encargarse de las complejidades del código de infraestructura, permitiéndote centrarte en construir grandes aplicaciones. Genera scripts de despliegue verificados que funcionan a la perfección, creando un flujo de trabajo más eficiente para los desarrolladores.

Este marco proporciona una arquitectura basada en servidor que soporta múltiples servidores MCP (Multi-Channel Processing) para manejar conversaciones concurrentes, mantener el contexto entre sesiones e integrar servicios externos mediante plugins. Los desarrolladores pueden configurar conectores para plataformas de mensajería, definir llamadas a funciones personalizadas y escalar instancias usando Docker o hosts nativos. Incluye registro, manejo de errores y un pipeline modular para extender capacidades sin modificar el código principal.

RAGApp está diseñado para simplificar todo el proceso RAG ofreciendo integraciones listas para usar con bases de datos vectoriales populares (FAISS, Pinecone, Chroma, Qdrant) y modelos de lenguaje grande (OpenAI, Anthropic, Hugging Face). Incluye herramientas para ingerir datos y convertir documentos en embeddings, mecanismos de recuperación contextualmente consciente para una selección precisa del conocimiento y un UI de chat incorporado o servidor API REST para despliegue. Los desarrolladores pueden ampliar o reemplazar fácilmente cualquier componente — agregar preprocesadores personalizados, integrar APIs externas como herramientas o cambiar proveedores de LLM — aprovechando Docker y herramientas CLI para prototipado rápido y despliegue en producción.

Stellar Chat permite a los equipos crear agentes de IA conversacionales proporcionando un marco robusto que abstrae las interacciones con LLM, la gestión de memoria y las integraciones de herramientas. En su núcleo, presenta un pipeline extensible que maneja el preprocesamiento de entradas del usuario, el enriquecimiento del contexto mediante la recuperación de memoria basada en vectores y la invocación de LLM con estrategias de prompting configurables. Los desarrolladores pueden conectar soluciones de almacenamiento vectorial populares como Pinecone, Weaviate o FAISS, e integrar API de terceros o plugins personalizados para tareas como búsqueda en la web, consultas a bases de datos o control de aplicaciones empresariales. Con soporte para salidas en streaming y bucles de retroalimentación en tiempo real, Stellar Chat garantiza experiencias de usuario receptivas. También incluye plantillas de inicio y ejemplos de mejores prácticas para bots de soporte al cliente, búsqueda de conocimientos y automatización interna de flujos de trabajo. Desplegado con Docker o Kubernetes, escala para satisfacer las demandas de producción y sigue siendo completamente de código abierto bajo la licencia MIT.

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.

OCO-Agent aprovecha modelos lingüísticos compatibles con OpenAI para transformar instrucciones en lenguaje natural en flujos de trabajo accionables. Proporciona un sistema de plugins flexible para integrar API externas, comandos shell y rutinas de procesamiento de datos. El framework mantiene el historial de conversación y el contexto en memoria, permitiendo tareas largas y de múltiples pasos. Con una interfaz CLI y soporte para Docker, OCO-Agent acelera la creación de prototipos y el despliegue de asistentes inteligentes para operaciones, análisis y productividad de desarrolladores.

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.

Agentfy ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memoria e integraciones de herramientas en un entorno de ejecución cohesivo. Los desarrolladores declaran el comportamiento del agente usando clases en Python, registran herramientas (APIs REST, bases de datos, utilidades) y eligen almacenar memoria (local, Redis, SQL). El framework orquesta mensajes, acciones, llamadas a herramientas y gestión de contexto para automatizar tareas. La CLI integrada y el soporte Docker permiten implementaciones en un solo paso en la nube, borde o entornos de escritorio.

AI-Short-Video-Engine coordina múltiples módulos de IA en una pipeline de extremo a extremo para transformar indicaciones de texto definidas por el usuario en videos cortos pulidos. Primero, el sistema usa modelos de lenguaje grandes para generar un guion y un storyboard. Luego, Stable Diffusion crea imágenes para las escenas, mientras que bark proporciona narración en voz realista. La engine monta imágenes, superposiciones de texto y audio en un video cohesivo, añadiendo transiciones y música de fondo automáticamente. Su arquitectura basada en plugins permite personalizar cada fase: desde reemplazar modelos de TTS o generación de imágenes alternativos, hasta ajustar la resolución y estilos del video. Desplegado mediante Docker o Python nativo, ofrece comandos CLI y endpoints API REST, permitiendo a los desarrolladores integrar la producción de videos por IA en sus flujos de trabajo de forma sencilla.

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.

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.