DAGWorks ofrece herramientas de código abierto y alojadas para crear flujos de trabajo de IA fiables, con Apache Hamilton para canalizaciones de datos, ML y LLM, y Apache Burr para aplicaciones y agentes con estado.
DAGWorks ofrece herramientas de código abierto y alojadas para crear flujos de trabajo de IA fiables. Sus productos principales son Apache Hamilton para canalizaciones de datos, aprendizaje automático y LLM, y Apache Burr para aplicaciones y agentes con estado.
La plataforma se centra en añadir observabilidad, linaje, catalogación, trazabilidad y persistencia mediante un pequeño paso de integración, en lugar de exigir a los equipos que reconstruyan sus flujos de trabajo de Python existentes. El sitio presenta opciones autohospedadas y en la nube, con interfaces alojadas para Hamilton y Burr y bases de código abierto.
Apache Hamilton estandariza la forma en que los equipos expresan canalizaciones de datos, aprendizaje automático y LLM, y la interfaz alojada añade catálogo, observabilidad, linaje y control de versiones en un solo lugar.
Apache Burr estandariza las aplicaciones y los agentes con estado, con énfasis en la trazabilidad y la observabilidad del comportamiento de las aplicaciones.
La página de Hamilton indica que la interfaz puede ayudar a resolver problemas más rápido mediante vistas de linaje y comparación de canalizaciones que muestran cómo se conectan y cambian los datos, el código y los modelos con el tiempo.
El producto presenta vistas de linaje, código, catálogo y ejecución que se completan automáticamente para reducir el tiempo de incorporación y facilitar la comprensión de los flujos de trabajo existentes.
La oferta de Burr incluye una interfaz de telemetría y persistencia conectable para uso autohospedado, además de ejecución alojada, gestión del estado, persistencia y observabilidad en la versión en la nube.
DAGWorks afirma que Apache Hamilton se ejecuta allí donde se ejecuta Python y puede utilizarse con los sistemas de orquestación actuales, almacenes de datos, notebooks, servicios web y de streaming, y bibliotecas de modelado.
Utiliza Apache Hamilton cuando necesites definir canalizaciones de datos, ML o LLM en Python y quieras disponer de linaje, catálogo, observabilidad y control de versiones con una configuración adicional mínima.
Utiliza Apache Burr cuando estés creando aplicaciones con estado, sistemas RAG o flujos de trabajo agénticos y necesites ejecución alojada o autohospedada, gestión del estado y observabilidad.
Utiliza la interfaz alojada de Hamilton para rastrear la relación entre datos, código y modelos, comparar versiones de canalizaciones y comprender los cambios a lo largo del tiempo durante la depuración o el mantenimiento.
Utiliza el producto para ayudar a los nuevos miembros del equipo a comprender los flujos de trabajo existentes mediante vistas de linaje, código, catálogo y ejecución que se completan automáticamente.
Utiliza los marcos de código abierto con tu pila actual basada en Python, incluidos sistemas de orquestación, notebooks, almacenes de datos, servicios web, servicios de streaming y bibliotecas de modelado.
DAGWorks ofrece la interfaz alojada de Apache Hamilton en DAGWorks y Apache Burr Cloud, además de las opciones de código abierto Apache Hamilton y Apache Burr. La página de precios indica que todos obtienen una prueba de 14 días en el nivel Team y que los precios de Apache Burr Cloud se anunciarán próximamente.
Apache Hamilton estandariza la forma en que las personas y los equipos expresan canalizaciones de datos, aprendizaje automático y LLM, con catálogo, observabilidad, linaje y control de versiones disponibles mediante la interfaz alojada. Apache Burr estandariza la forma en que se escriben y ejecutan las aplicaciones con estado, con trazabilidad y observabilidad mediante una integración de una sola línea.
La fuente describe Apache Hamilton como útil para canalizaciones de datos, aprendizaje automático y LLM, y Apache Burr para aplicaciones con estado, agentes, RAG y aplicaciones agénticas. La página de Hamilton también menciona su uso con sistemas de orquestación, almacenes de datos, notebooks, servicios web y de streaming, y bibliotecas de modelado.
La fuente no incluye un catálogo completo de integraciones, pero indica que Apache Hamilton se ejecuta allí donde se ejecuta Python y puede utilizarse con los sistemas de orquestación actuales, almacenes de datos, notebooks, servicios web y de streaming, y bibliotecas de modelado.
Las páginas de Hamilton y Burr describen opciones alojadas y autohospedadas/de código abierto. Los productos alojados añaden interfaz, ejecución, persistencia, observabilidad y vistas relacionadas del flujo de trabajo sobre los marcos de código abierto.
Los datos de tráfico son solo como referencia.
www.gumloop.com
Gumloop es una plataforma de automatización de IA sin código para crear y alojar flujos de trabajo y agentes empresariales, conectar datos y automatizar tareas en herramientas como Slack, Microsoft Teams y Gmail.
tooljet.ai
Plataforma para crear aplicaciones internas empresariales, agentes de IA y flujos de trabajo mediante lenguaje natural, herramientas visuales y código, con implementaciones seguras y controles de acceso para equipos.
www.agentconnect.md
AgentConnect permite a los equipos incorporar agentes ACP como Claude Code, Codex y Gemini CLI a Slack, Telegram, Discord y GitHub, para que puedan asumir tareas en los mismos canales donde los equipos ya colaboran. Es de código abierto y autohospedable, con roles, herramientas, memoria y activadores configurables para los flujos de trabajo de los agentes.
trigger.dev
Trigger.dev es una plataforma de código abierto para crear trabajos en segundo plano de larga duración, flujos de trabajo de IA y agentes en TypeScript. Ejecuta tareas en infraestructura gestionada con reintentos, colas, observabilidad y escalado elástico, y también admite el alojamiento propio.
mindsdb.com
Plataforma de agentes de IA de código abierto para delegar tareas completas, conectar datos y herramientas, elegir modelos y crear artefactos compartibles sin configurar claves de API de cada proveedor.
sparkco.ai
Proyecto de investigación de código abierto para infraestructura de agentes de IA, herramientas centradas en la terminal y flujos de trabajo orientados a mercados de predicción.
