Multi-Agent-Research-Assistant
Plataforma de investigación multi-agente open source con agente humano en el bucle (HITL), validación de citas verificables y soporte BYOK. Construido con LangGraph, FastAPI y Next.js.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:24 · upstream 22 sept 2026, 17:28 · release v2.1.0
Qué es Multi-Agent-Research-Assistant
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Multi-Agent-Research-Assistant es una plataforma de investigación abierta en código abierto que permite a los usuarios realizar búsquedas web, analizar documentos propios y generar informes estructurados con citaciones verificables. El sistema incluye un mecanismo de aprobación humana (HITL) antes del cierre del informe, permitiendo auditoría completa. Cada afirmación está respaldada por una cita inline que resuelve al fuente original. Los resultados pueden ser verificados offline sin necesidad de internet ni modelos de IA.
- Investigación académica con validación de fuentes
- Redacción de informes basados en evidencia verificable
- Análisis documental con citaciones estructuradas
- Procesamiento de documentos legales o técnicos
- Generación de reportes con trazabilidad completa
- Sistema autocontenido que puede ejecutarse en cualquier entorno sin infraestructura externa
- Punto de control humano (HITL) antes del cierre del informe para auditoría
- Citas verificables por documento con enlaces directos a fuentes originales
- Verificación offline posible mediante bundle JSON sin necesidad de internet ni modelos
- Soporte BYOK (Bring Your Own Key) con claves cifradas en reposo
- Plataforma escalable con arquitectura basada en LangGraph y FastAPI
- Requiere Docker y Docker Compose para el despliegue, no ofrece un solo comando de inicio
- No es posible usar una sola instancia sin configurar claves por usuario (BYOK)
- Los proveedores de LLM soportados son limitados a Anthropic, Google, OpenAI, OpenRouter y Ollama local
- El costo no está limitado por defecto; se puede configurar un límite de $0 que es el valor predeterminado
- La velocidad de respuesta depende del proveedor de LLM utilizado
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalación con Docker Compose: copiar .env.example, configurar JWT_SECRET_KEY y KEY_PROVIDER, ejecutar docker compose -f docker-compose.full.yml up --build. Alternativa: usar un servidor web como Caddy o Nginx para proxyar /api/* desde el contenedor de FastAPI. Para producción recomendada: desplegar en Oracle Cloud Always Free VM con HTTPS incluido, configurar cron jobs para backups diarios y usar un reverse proxy TLS. El frontend es el único servicio publicado; los datos se guardan en PostgreSQL 16 (pgvector) y Redis 7.
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.