agimate-frontend
Dashboard web para AgiMate: construir agentes de IA, definir qué acciones pueden realizar y observar sus logs en tiempo real.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 22:22 · upstream 22 sept 2026, 22:18 · release sin release detectada
Qué es agimate-frontend
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AgiMate Frontend es una interfaz web que proporciona un panel de control para gestionar agentes de inteligencia artificial. Permite crear, administrar y monitorear agentes con capacidades específicas. Incluye gestión de APIs, conexión a servicios externos (conectores), registro de modelos LLM, equipos colaborativos y chat en tiempo real. El sistema utiliza Next.js 16 (App Router), React 19, TypeScript y Tailwind CSS v4 para su desarrollo.
- Crear agentes autónomos que ejecuten tareas repetitivas con autenticación de API Keys
- Gestionar múltiples modelos LLM con diferentes capacidades y restricciones
- Conectar agentes a servicios externos mediante conectores personalizados
- Asignar roles y políticas de acceso (allow/deny) a los agentes
- Monitoreo en tiempo real del rendimiento de los agentes y sus ejecuciones
- Colaboración entre equipos mediante tablas Kanban y chat integrado
- Soporta múltiples lenguajes de programación (Python, JavaScript, Go, Rust) para definir agentes
- Sistema de conectores con gestión segura de credenciales y autenticación OAuth2
- API Gateway como punto único de acceso a todos los servicios del backend
- Integración con n8n mediante nodos personalizados
- Soporte multi-idioma (ruso e inglés) con rutas locales prefijadas por idioma
- Monitoreo detallado de herramientas utilizadas y registros de ejecución
- El frontend no funciona como aplicación independiente; requiere un backend AgiMate API Gateway activo
- La autenticación MCP (Model Context Protocol) depende del servidor backend para obtener los tokens OAuth
- Los agentes pueden ser limitados por la capacidad de procesamiento del backend
- No incluye funcionalidades de ejecución directa de agentes en el frontend
- El chat con agentes requiere conexión a un backend que procese las solicitudes
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para producción, se recomienda desplegar el frontend como aplicación estándalone (standalone output) para facilitar la despliegue independiente. Se debe configurar una variable de entorno `NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL` apuntando al endpoint del API Gateway. Para desarrollo local, se puede usar el modo SSR con `localhost`. Es necesario habilitar HTTPS en producción y gestionar las variables de entorno como `APP_PUBLIC_ORIGIN`, `APP_CONNECTORS_MCP_OAUTH_CLIENT_ID` y `APP_CONNECTORS_MCP_OAUTH_REDIRECT_URI` para la autenticación segura entre frontend y backend.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.