crewdock
Crewdock es un plano de control autoalojado para agentes IA enfocados, permitiendo gestionar roles, tareas y costes. Utiliza FastAPI y Next.js con PostgreSQL y Redis. Ideal para operaciones de IA gobernadas sin vendor lock-in.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 11:47 · upstream 28 sept 2026, 11:23 · release v1.2.0
Qué es crewdock
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Crewdock actúa como una capa base open-source para operar sistemas de agentes autónomos en entornos empresariales. Proporciona visibilidad completa sobre el estado de las tareas, flujos de aprobación humanos y costes reales de tokens consumidos por las llamadas a la API. Su arquitectura separa el frontend (Next.js) del backend (FastAPI), permitiendo una integración flexible con diferentes runtime de agentes mediante un sistema de gateways agnóstico.
La plataforma incluye capacidades avanzadas como bases de conocimiento para RAG, orquestación de tareas tipo Kanban con programación cron y flujos de trabajo de aprobación en el bucle humano. Está diseñado para ser desplegado fácilmente mediante Docker Compose, ofreciendo una solución portátil que evita la dependencia de proveedores específicos de nube o plataformas cerradas.
- Gestión centralizada de múltiples agentes con roles definidos y prompts personalizados
- Supervisión de costes reales de tokens para optimizar el presupuesto de IA
- Implementación de flujos de aprobación humanos antes de ejecutar acciones críticas de agentes
- Integración de bases de conocimiento internas para mejorar la precisión de las respuestas
- Orquestación de tareas recurrentes mediante programadores cron y máquinas de estado
- Arquitectura autoalojada con Docker Compose, evitando vendor lock-in
- Tracking de costes real basado en llamadas a API (Anthropic)
- Sistema de aprobaciones humano-en-el-bucle para seguridad operativa
- Frontend moderno con Next.js y Tailwind CSS en modo oscuro
- Base de conocimientos integrada para búsqueda RAG antes de responder
- Dependencia actual de la API de Anthropic (Claude) para el modelo LLM principal
- Requiere configuración manual de variables de entorno y generación de secretos iniciales
- La persistencia del chat depende de Redis, con fallback en memoria que puede perder datos si no se configura correctamente
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar usando `docker compose up -d`. Configurar `.env` con claves API y contraseñas generadas por OpenSSL antes de iniciar. Ejecutar migraciones de base de datos (`alembic upgrade head`) tras el arranque inicial. Asegurar 2 núcleos CPU, 2GB RAM y 30GB disco mínimo.
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.