Framework de Python de código abierto para orquestar agentes de IA autónomos basados en roles (Crews) y flujos de trabajo basados en eventos (Flows).
59,9 mil8,8 milPythonMITActualizado hace 5 horas
MervinPraison/PraisonAI
Framework de Python para crear agentes de IA autónomos que investigan, planifican, programan y ejecutan tareas, con memoria, RAG y más de 100 proveedores de LLM.
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- Issues abiertos
- 134
- Último commit
- hace 3 horas
¿Qué es?
PraisonAI es un framework para crear agentes de IA capaces de investigar, planificar, escribir código y ejecutar tareas de varios pasos. Incluye un SDK de Python básico (praisonaiagents) para definir agentes con instrucciones, herramientas, memoria y conocimiento; además de una CLI, un modo YAML para ejecutar equipos de agentes sin escribir código y paquetes opcionales para una interfaz de chat, un generador visual de flujos basado en Langflow y un panel para Telegram, Slack, Discord y WhatsApp.
Los agentes se pueden combinar en equipos, transferencias entre agentes y patrones de flujo de trabajo como el enrutamiento, la ejecución en paralelo, los bucles y los ciclos de evaluador-optimizador. El proyecto admite herramientas MCP a través de stdio, HTTP, WebSocket y SSE, memoria y sesiones persistentes respaldadas por bases de datos como PostgreSQL, SQLite y MongoDB, así como la recuperación de información de documentos locales. Las herramientas también pueden ejecutarse, de forma opcional, en entornos aislados remotos como Docker, E2B o Modal.
El framework está diseñado para funcionar con más de 100 proveedores de LLM, incluidos OpenAI, Anthropic y Gemini, además de modelos locales mediante Ollama o vLLM.
Funciones clave
- 01Equipos de uno o varios agentes, con transferencias entre agentes
- 02Integración de herramientas MCP a través de stdio, HTTP, WebSocket y SSE
- 03Memoria persistente, sesiones y recuperación de conocimiento (RAG)
- 04Patrones de flujo de trabajo como el enrutamiento, la ejecución en paralelo y los bucles
- 05Las herramientas pueden ejecutarse en Docker, E2B, Modal y otros entornos aislados
- 06Compatibilidad con más de 100 proveedores de LLM, incluidos modelos locales
Casos de uso
- Automatizar la investigación y la redacción de informes a partir de varias fuentes
- Crear bots de atención al cliente con memoria en Telegram, Slack o Discord
- Orquestar agentes de programación y tareas de generación de código de varios pasos
- Crear agentes para canalizaciones de datos que consulten APIs y bases de datos
Inicio rápido
- 1
Instala el SDK principal ligero
pip install praisonaiagents - 2
Configura la clave de API de tu proveedor de LLM (el ejemplo usa OpenAI)
export OPENAI_API_KEY="your-api-key" - 3
Ejecuta el primer agente desde un script de Python usando la clase Agent
Antes de usarlo
- La guía de inicio rápido requiere una clave de API de un proveedor de LLM de pago, como OpenAI.
- Las funciones avanzadas de sandbox, como Docker, E2B o Modal, requieren sus propias cuentas o infraestructura.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es PraisonAI?
- Framework de Python para crear agentes de IA autónomos que investigan, planifican, programan y ejecutan tareas, con memoria, RAG y más de 100 proveedores de LLM. PraisonAI es un framework para crear agentes de IA capaces de investigar, planificar, escribir código y ejecutar tareas de varios pasos. Incluye un SDK de Python básico (praisonaiagents) para definir agentes con instrucciones, herramientas, memoria y conocimiento; además de una CLI, un modo YAML para ejecutar equipos de agentes sin escribir código y paquetes opcionales para una interfaz de chat, un generador visual de flujos basado en Langflow y un panel para Telegram, Slack, Discord y WhatsApp.
- ¿PraisonAI es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- PraisonAI es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿PraisonAI sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de PraisonAI fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar PraisonAI?
- Automatizar la investigación y la redacción de informes a partir de varias fuentes Crear bots de atención al cliente con memoria en Telegram, Slack o Discord Orquestar agentes de programación y tareas de generación de código de varios pasos Crear agentes para canalizaciones de datos que consulten APIs y bases de datos
- ¿Cómo se instala PraisonAI?
- Instala el SDK principal ligero: pip install praisonaiagents Configura la clave de API de tu proveedor de LLM (el ejemplo usa OpenAI): export OPENAI_API_KEY="your-api-key" Ejecuta el primer agente desde un script de Python usando la clase Agent
- ¿Dónde consigo PraisonAI?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/MervinPraison/PraisonAI
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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