Pear
Pear es una herramienta de trabajo colaborativo autocontenido, self-hosted y basado en SpacetimeDB, donde las agentes de IA son usuarios primarios del sistema.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 15:09 · upstream 23 sept 2026, 14:55 · release sin release detectada
Qué es Pear
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Pear es un workspace autocontenido y self-hostable diseñado para ser la base de datos principal de una organización. A diferencia de las herramientas tradicionales de IA, Pear integra a los agentes como usuarios nativos del sistema, otorgándoles identidades, permisos persistentes, memoria compartida y auditoría auditada en el mismo modelo relacional que los humanos. El diseño arquitectónico elimina la distinción entre páginas y filas: ambas son entidades del mismo tipo. La plataforma utiliza SpacetimeDB como base de datos principal, con un frontend Next.js/React que ofrece una interfaz basada en componentes, edición por bloques (component-tree editor) y sincronización en tiempo real. Pear se construye sobre Rust para el backend y Node.js para los servicios de trabajo, con soporte para almacenamiento S3-compatible a través del módulo Garage.
- Gestión documental colaborativa donde las personas y agentes de IA coexisten como usuarios en una misma base de datos
- Organización de proyectos complejos mediante relaciones entre entidades que se sincronizan en tiempo real
- Entornos de desarrollo distribuido con persistencia de estado compartida sin dependencias externas
- Soporte a múltiples agentes de IA (Claude, Cursor, etc.) como usuarios legítimos del workspace
- Gestión de proyectos con capacidades de edición colaborativa y revisión en tiempo real
- Almacenamiento persistente de archivos y documentos con sincronización bidireccional
- Modelo relacional donde páginas y filas son entidades equivalentes, eliminando la jerarquía tradicional entre vistas
- Agentes de IA tienen identidades persistentes en SpacetimeDB junto a los usuarios humanos, con permisos auditados
- Editor de árbol de componentes basado en bloques (ComponentNode) que soporta edición inline y transacciones
- Sincronización en tiempo real mediante subscripciones a SpacetimeDB sin necesidad de polling
- Soporte nativo para agentes de IA como usuarios con capacidades de ejecución de herramientas y acceso a APIs externas
- Almacenamiento S3-compatible integrado (Garage) que permite archivos grandes sin dependencias externas
- La sincronización en tiempo real depende del rendimiento del servidor SpacetimeDB, lo cual puede ser inestable bajo carga alta
- El editor de componentes requiere un entorno con Rust y compilación WASM para funcionar correctamente
- No incluye un backend de procesamiento de lenguaje natural (LLM) nativo; la IA se ejecuta a través del módulo worker opcional
- La sincronización en tiempo real puede introducir latencia si no se configuran los subscripciones adecuadamente
- El almacenamiento S3-compatible requiere configuración adicional y gestión de permisos adicionales
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 desplegar Pear, use Docker Compose para iniciar SpacetimeDB (port 3000), el frontend Next.js (port 3001) y Garage para el almacenamiento. En producción, considere migrar a una base de datos PostgreSQL o MySQL en lugar de SpacetimeDB por su escalabilidad y rendimiento. Implemente un sistema de autenticación externo (OIDC) si no desea usar la autenticación nativa de SpacetimeDB. El módulo worker debe ejecutarse como servicio separado para manejar conversaciones de IA y ejecución de tareas. En entornos multi-tenant, implemente aislamiento por proyecto mediante nombres de base de datos o namespaces en SpacetimeDB.
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.