Un harness de agentes de código abierto en TypeScript para crear agentes LLM con estado, con un agente de programación integrado, CLI, interfaz web y SDK.
yomorun/yomo
Framework open source de function calling para LLM en Rust, que permite desplegar herramientas y agentes de IA serverless en infraestructura edge distribuida geográficamente.
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- Issues abiertos
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¿Qué es?
YoMo es un framework para crear agentes de IA que usan herramientas de LLM (funciones o skills). Los desarrolladores escriben la lógica de las herramientas como funciones serverless, y YoMo se encarga de desplegarlas, ejecutarlas y gestionarlas detrás de un endpoint de chat completions compatible con OpenAI. Una configuración típica usa Ollama como proveedor del modelo; la CLI inicia un servidor y ejecuta herramientas de un proyecto creado con `yomo init`.
El proyecto prioriza la latencia en las interacciones con IA. La comunicación entre componentes está cifrada con TLS 1.3, y la arquitectura está diseñada para ubicar la inferencia y las herramientas cerca de los usuarios finales, en lugar de concentrarlas en un solo centro de datos. También es posible invocar las herramientas directamente por HTTP, sin pasar por el LLM.
El repositorio está escrito en Rust y se instala mediante un script de shell que proporciona la CLI `yomo`. Los proyectos de ejemplo se publican por separado en el repositorio llm-function-calling-examples.
Funciones clave
- 01Despliega y gestiona herramientas de LLM como funciones serverless.
- 02Cifra los paquetes de datos con TLS 1.3.
- 03Expone un endpoint de chat completions compatible con OpenAI.
- 04Admite Ollama como proveedor local de LLM.
- 05Distribuye la inferencia y las herramientas en ubicaciones edge distribuidas geográficamente.
- 06Proporciona una CLI para servir, crear el scaffold y ejecutar herramientas.
Casos de uso
- Crear un chatbot que use function calling para invocar APIs externas, como las de consulta del clima.
- Ofrecer agentes de IA sensibles a la latencia a usuarios de varias regiones.
- Empaquetar e iterar sobre herramientas o skills de LLM sin gestionar servidores para cada una.
Inicio rápido
- 1
Instala YoMo CLI con el script de instalación oficial
- 2
Descarga el modelo ornith para Ollama
ollama pull ornith - 3
Inicia el servidor YoMo
yomo serve - 4
Crea la estructura de un proyecto y ejecuta la herramienta get-weather
yomo init
Antes de usarlo
- La guía de inicio rápido requiere un proveedor LLM local de Ollama con un modelo descargado.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es yomo?
- Framework open source de function calling para LLM en Rust, que permite desplegar herramientas y agentes de IA serverless en infraestructura edge distribuida geográficamente. YoMo es un framework para crear agentes de IA que usan herramientas de LLM (funciones o skills). Los desarrolladores escriben la lógica de las herramientas como funciones serverless, y YoMo se encarga de desplegarlas, ejecutarlas y gestionarlas detrás de un endpoint de chat completions compatible con OpenAI. Una configuración típica usa Ollama como proveedor del modelo; la CLI inicia un servidor y ejecuta herramientas de un proyecto creado con `yomo init`.
- ¿yomo es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- yomo no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
- ¿yomo sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de yomo fue el 5 nov 2026.
- ¿Para qué puedo usar yomo?
- Crear un chatbot que use function calling para invocar APIs externas, como las de consulta del clima. Ofrecer agentes de IA sensibles a la latencia a usuarios de varias regiones. Empaquetar e iterar sobre herramientas o skills de LLM sin gestionar servidores para cada una.
- ¿Cómo se instala yomo?
- Instala YoMo CLI con el script de instalación oficial Descarga el modelo ornith para Ollama: ollama pull ornith Inicia el servidor YoMo: yomo serve Crea la estructura de un proyecto y ejecuta la herramienta get-weather: yomo init
- ¿Dónde consigo yomo?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/yomorun/yomo
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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