datafoundry
DataFoundry es un banco de trabajo de IA de código abierto para análisis de datos, unificando fuentes de datos, conocimiento, herramientas y tiempo de ejecución de agentes en un espacio de trabajo gobernado para análisis interactivos.
Analice datos de diversas fuentes en un espacio de trabajo unificado, asegurando que cada paso de su análisis quede registrado y sea repetible.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasDataFoundry es un banco de trabajo de IA de código abierto para análisis de datos, unificando fuentes de datos, conocimiento, herramientas y tiempo de ejecución de agentes en un espacio de trabajo gobernado para análisis interactivos.
datafoundry tiene 742 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 91 veces. datafoundry está escrito principalmente en TypeScript. Se desarrolla activamente desde 2026. datafoundry está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: ag-ui, agent-runtime, ai, ai-agents.
¿Qué es datafoundry?
DataFoundry es un banco de trabajo de IA de código abierto para análisis de datos, unificando fuentes de datos, conocimiento, herramientas y tiempo de ejecución de agentes en un espacio de trabajo gobernado para análisis interactivos.
¿datafoundry es de código abierto?
datafoundry es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿datafoundry es gratis?
Sí. datafoundry es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está datafoundry?
datafoundry está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito datafoundry?
datafoundry está escrito principalmente en TypeScript.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/datagallery-ai-datafoundry.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.