draft-legal
draftLegal es una plataforma open source de gestión del ciclo de vida de contratos (CLM) y análisis legal con IA nativa. Funciona como alternativa a soluciones propietarias como Ironclad o Harvey, permitiendo el auto-alojamiento para mantener la privacidad de los datos.
Ficha actualizada 26 sept 2026, 6:43 · upstream 26 sept 2026, 6:19 · release sin release detectada
Qué es draft-legal
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
draftLegal es una alternativa open source a soluciones como Ironclad y Harvey, ofreciendo gestión del ciclo de vida de contratos (CLM) con IA nativa en un entorno auto-alojado. A diferencia de herramientas que solo almacenan documentos, esta plataforma permite razonar sobre los contratos para responder preguntas basadas en el historial real de acuerdos firmados por la organización.
La arquitectura combina un frontend React + Vite con una API en Node.js (Fastify) y Python (FastAPI). Utiliza bases de datos PostgreSQL con pgvector, Redis, Elasticsearch y MinIO. Soporta Bring Your Own Key (BYOK), permitiendo conectar proveedores como Anthropic, OpenAI o Google Gemini sin lock-in.
Sus funcionalidades incluyen agentes especializados para redacción, revisión, negociación y aprobación, extracción y citación de cláusulas en PDFs, e-integración de firma electrónica y seguimiento de obligaciones. La inteligencia de portafolio permite comparar nuevas ofertas contra el historial de contratos firmados mediante recuperación híbrida.
- Redacción y revisión automatizada de contratos con agentes de IA especializados.
- Negociación de cláusulas generando opciones conservadoras, moderadas o agresivas.
- Análisis de portafolio para comparar nuevas propuestas contra el historial de contratos firmados.
- Gestión completa del ciclo de vida: aprobación, firma electrónica y seguimiento de obligaciones.
- Auditoría de riesgos mediante citación directa a cláusulas específicas en documentos PDF.
- Despliegue privado en infraestructura propia para cumplir con normativas de soberanía de datos.
- Arquitectura auto-alojada donde los contratos nunca abandonan los servidores del usuario.
- Soporte nativo para múltiples proveedores de modelos (BYOK) sin dependencia única.
- Sistema híbrido de recuperación de información combinando pgvector y Elasticsearch con fusión RRF.
- Agentes especializados ejecutables como trabajos en segundo plano con endpoints API.
- Licencia AGPL v3 que garantiza la apertura del código y contribución a la comunidad.
- Capacidad de redacción y negociación con propuestas de redacción exacta aplicables con un clic.
- La funcionalidad completa de IA requiere configuración manual de claves API en el archivo .env.
- El despliegue inicial tiene una complejidad alta, requiriendo Docker, Node.js y Python.
- Algunos agentes especializados aún no disponen de interfaz gráfica de usuario (UI).
- La gestión de infraestructura de bases de datos y almacenamiento recae en el administrador.
- No incluye soporte oficial para un único proveedor de IA, requiriendo integración propia.
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.
Para desarrollo o demos, utilice Docker Compose. Requisitos: Docker, Node 22+, Python 3.11+ y pnpm. Ejecute 'pnpm dev:setup' para infraestructura y dependencias. Configure al menos una clave API (Google, Anthropic u OpenAI) en .env para habilitar IA. Para producción escalable, consulte la documentación sobre Kubernetes/EKS o Cloud Run.
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.