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labsai/EDDI

Middleware basado en configuración para crear IA conversacional multiagente desde JSON, con más de 19 proveedores de LLM, compatibilidad con MCP y A2A, RAG y memoria persistente.

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¿Qué es?

EDDI (Enhanced Dialog Driven Interface) es un middleware de orquestación multiagente para IA conversacional. El comportamiento de los agentes se define mediante configuraciones JSON versionadas, en lugar de código de aplicación, y el motor coordina a usuarios, agentes de IA y sistemas empresariales mediante reglas de enrutamiento, memoria persistente y llamadas a API. Está escrito en Java 25 sobre Quarkus y se distribuye como imagen de Docker que incluye un panel Manager y una interfaz de chat independiente.

El proyecto admite conversaciones grupales en las que varios agentes debaten un tema en fases definidas, además de enrutamiento, pasos de aprobación humana y ejecuciones programadas o activadas por latidos. En cuanto a modelos, se conecta con OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI, Bedrock, Ollama y otros endpoints compatibles con OpenAI. También incluye RAG con varios proveedores de embeddings y almacenes vectoriales, como pgvector, Chroma, MongoDB Atlas y Qdrant. Los datos se pueden almacenar en MongoDB o PostgreSQL.

EDDI ofrece interfaces MCP y A2A, un endpoint de Chat Completions compatible con OpenAI, integración con Slack y generación de herramientas basada en OpenAPI. También incluye una bóveda cifrada para secretos, un registro de auditoría y funciones documentadas para implementaciones relacionadas con GDPR y HIPAA.

Funciones clave

  • 01Los agentes se definen mediante configuraciones JSON versionadas, sin necesidad de escribir código de aplicación.
  • 02Conversaciones grupales con varios agentes en fases de debate definidas, que incluyen votación y negociación.
  • 03Se conecta con más de 19 proveedores de LLM, incluidas API en la nube y modelos autoalojados mediante Ollama.
  • 04Admite servidores y clientes MCP, A2A y una API compatible con OpenAI.
  • 05RAG con varios proveedores de embeddings y almacenes vectoriales, además de memoria persistente de usuario.
  • 06Aprobaciones con intervención humana para turnos de conversación y llamadas individuales a herramientas.

Casos de uso

  • Crear chatbots para clientes o uso interno que llamen a API empresariales sin tener que escribir código de orquestación personalizado.
  • Ejecutar flujos de revisión o debate multiagente, como la revisión por pares de un borrador por parte de varios agentes especializados.
  • Implementar asistentes autoalojados en Docker o Kubernetes con almacenamiento en MongoDB o PostgreSQL.
  • Exponer agentes existentes a Open WebUI u otros clientes compatibles con OpenAI.

Inicio rápido

  1. 1

    Ejecuta el instalador de un solo comando para Linux, macOS o WSL2 (ejecuta un script remoto, por eso no se proporciona el comando)

  2. 2

    O descarga la imagen de Docker desde Docker Hub

    docker pull labsai/eddi
  3. 3

    Inicia EDDI con Docker Compose (EDDI y MongoDB predeterminados)

    docker compose up
  4. 4

    Abre http://localhost:7070 para acceder al panel Manager y crear tu primer agente

Antes de usarlo

  • La ruta de inicio rápido requiere Docker.
  • La superposición de Ollama para LLM local requiere Docker Compose 2.30.0 o posterior; la superposición para GPU también requiere NVIDIA Container Toolkit.

En colecciones

Frameworks de orquestación multiagenteFrameworks y apps de agentes de IA open sourceServidores MCPChatbots de IA y clientes de chat

Temas

#ai-agents#multi-agent#llm#rag#mcp#chatbot#java#quarkus#a2a#ai-orchestration

Preguntas frecuentes

¿Qué es EDDI?
Middleware basado en configuración para crear IA conversacional multiagente desde JSON, con más de 19 proveedores de LLM, compatibilidad con MCP y A2A, RAG y memoria persistente. EDDI (Enhanced Dialog Driven Interface) es un middleware de orquestación multiagente para IA conversacional. El comportamiento de los agentes se define mediante configuraciones JSON versionadas, en lugar de código de aplicación, y el motor coordina a usuarios, agentes de IA y sistemas empresariales mediante reglas de enrutamiento, memoria persistente y llamadas a API. Está escrito en Java 25 sobre Quarkus y se distribuye como imagen de Docker que incluye un panel Manager y una interfaz de chat independiente.
¿EDDI es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
EDDI es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿EDDI sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de EDDI fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar EDDI?
Crear chatbots para clientes o uso interno que llamen a API empresariales sin tener que escribir código de orquestación personalizado. Ejecutar flujos de revisión o debate multiagente, como la revisión por pares de un borrador por parte de varios agentes especializados. Implementar asistentes autoalojados en Docker o Kubernetes con almacenamiento en MongoDB o PostgreSQL. Exponer agentes existentes a Open WebUI u otros clientes compatibles con OpenAI.
¿Cómo se instala EDDI?
Ejecuta el instalador de un solo comando para Linux, macOS o WSL2 (ejecuta un script remoto, por eso no se proporciona el comando) O descarga la imagen de Docker desde Docker Hub: docker pull labsai/eddi Inicia EDDI con Docker Compose (EDDI y MongoDB predeterminados): docker compose up Abre http://localhost:7070 para acceder al panel Manager y crear tu primer agente
¿Dónde consigo EDDI?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/labsai/EDDI

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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