Maestro
Plataforma de orquestación de agentes IA auto-hospedable con BYOK. Arquitectura multi-agente (Orchestrator, Main Agent, Subagents, Reviewer) para tareas complejas. Incluye RAG local, ejecución de código sandboxeado y 42 integraciones de servicios.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 21:02 · upstream 25 sept 2026, 21:00 · release v0.1.3
Qué es Maestro
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Maestro es una plataforma completa para orquestar equipos de agentes de IA desde un único prompt. Utiliza una jerarquía donde el Orchestrator enruta la tarea a un Main Agent de dominio específico, que delega en Subagents especializados (búsqueda web, análisis, ejecución de código) y opcionalmente pasa los resultados por un Reviewer para auditoría. La plataforma es "bring-your-own-key", permitiendo conectar credenciales de 25 proveedores LLM con cifrado AES-256-GCM, o ejecutar localmente con Ollama sin coste.
Incluye una arquitectura robusta con PostgreSQL para checkpoints duraderos (recuperación tras fallos), Redis para rate limiting y cola de eventos, MongoDB para logs y Qdrant para embeddings RAG. El frontend está en Next.js/React y el backend en FastAPI. Ofiere autenticación completa (JWT, 2FA), gestión de sesiones y un marketplace seguro para compartir agentes.
Destaca por su enfoque "fair-code" que prioriza la seguridad y la sostenibilidad: permite auto-hospedaje gratuito pero prohíbe ofrecer la plataforma como servicio hosted a terceros sin licencia. Incluye herramientas nativas como búsqueda web, extracción de datos de APIs conectadas (GitHub, X) y ejecución de código en entorno aislado.
- Automatización de investigación web con verificación humana mediante el Reviewer.
- Análisis profundo de repositorios GitHub y extracción de datos estructurados para inteligencia competitiva.
- Asistente de desarrollo que escribe, prueba y depura código en sandbox Docker antes de entregarlo.
- Monitorización de redes sociales (X, Slack) con alertas automáticas y generación de reportes.
- RAG local para documentos privados sin enviar datos sensibles a la nube de proveedores externos.
- Arquitectura multi-agente verificable con diagrama en vivo (Architect view) vía WebSocket.
- Ejecución de código en sandbox Docker con degradación segura si falta el contenedor.
- Motor de tareas durable con checkpoints en PostgreSQL para recuperación tras fallos sin pérdida de progreso.
- Soporte nativo para 67 proveedores LLM y 42 integraciones de servicios (APIs conectadas).
- Licencia Fair-code que permite auto-hospedaje gratuito pero prohíbe SaaS a terceros.
- No es una librería Python pura; no se puede importar fácilmente en otros proyectos sin desplegar el backend completo.
- El quickstart usa credenciales fijas y bindings a localhost, no apto para producción inmediata.
- La licencia SUL 1.0 impide ofrecer la plataforma como servicio hosted a terceros comercialmente.
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.
Requiere Docker Compose (sin Dockerfile). Asegurar que los puertos (8080, 5432, etc.) estén libres. Para producción, cambiar credenciales del quickstart y configurar un proxy inverso real. El primer inicio descarga imágenes y modelos de embeddings (nomic-embed-text), lo que puede tardar minutos.
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.