Inicio Proyectos dynamiq
dynamiq

dynamiq

por dynamiq-ai · GitHub

Dynamiq es un marco de orquestación para aplicaciones de IA y LLM.

Ver en GitHub
En palabras simples

Desarrolla aplicaciones de IA coordinando diferentes agentes de IA y modelos de lenguaje con el marco Dynamiq.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
🔥 Tendencias
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
dynamiq — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 0621 061
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue dynamiq

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Dynamiq es un marco de orquestación para aplicaciones de IA y LLM.

dynamiq tiene 1.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 131 veces. dynamiq está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2024. dynamiq está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: agents, ai, generative-ai, gpt.

Frequently asked questions

¿Qué es dynamiq?

Dynamiq es un marco de orquestación para aplicaciones de IA y LLM.

¿dynamiq es de código abierto?

dynamiq es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿dynamiq es gratis?

Sí. dynamiq es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está dynamiq?

dynamiq está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito dynamiq?

dynamiq está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
olud.ai badge — dynamiq

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=dynamiq-ai-dynamiq)](https://olud.ai/project/dynamiq-ai-dynamiq.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.