Un protocolo,
todos los proveedores de IA.
AI-Lib es un ecosistema de código abierto que estandariza las interacciones con modelos de IA. Protocolo V2 con MCP, Computer Use y multimodal — 37 proveedores, tres runtimes, cero lógica hardcodeada.
5 proyectos, 1 ecosistema
Una capa de especificación define las reglas. Tres implementaciones de runtime (Rust, Python, TypeScript) las hacen realidad.
AI-Protocol
Especificación V2 con manifiestos de tres anillos, MCP, Computer Use y multimodal — sin lógica hardcodeada.
- 37 manifiestos (6 V2 + 36 V1)
- STT/TTS/Rerank en manifiestos (Jina, OpenAI, Cohere)
- Schemas MCP / CU / Multimodal
- Herramienta CLI de validación
- Configuración recargable en caliente
ai-lib-rust
Runtime Rust de alto rendimiento. Códigos de error estándar V2, flags de características, pipeline de streaming basado en operadores, seguridad en tiempo de compilación y sobrecarga submilisegundo.
- ProviderDriver (OpenAI/Anthropic/Gemini)
- MCP tool bridge + aislamiento de namespace
- Computer Use + SafetyPolicy
- Validación multimodal extendida
- Embeddings y caché
- Sistema de plugins
- 185+ tests, publicado en Crates.io
ai-lib-python
Runtime Python amigable para desarrolladores. Códigos de error estándar V2, extras por capacidad, soporte async completo, tipos Pydantic v2 y telemetría de producción.
- ProviderDriver (OpenAI/Anthropic/Gemini)
- MCP tool bridge + aislamiento de namespace
- Computer Use + SafetyPolicy
- Extras STT/TTS/Rerank
- Seguridad de tipos Pydantic v2
- Enrutamiento y balanceo de carga de modelos
- 75+ tests V2, publicado en PyPI
ai-lib-ts
Runtime TypeScript/Node.js para el ecosistema npm. Impulsado por protocolo, streaming-first, con Resilience, Routing, MCP y soporte multimodal.
- Parsing de manifiestos V2 + códigos de error estándar
- Resilience (Retry, CircuitBreaker, RateLimiter, Backpressure)
- ModelManager + CostBasedSelector + FallbackChain
- SttClient, TtsClient, RerankerClient
- McpToolBridge, EmbeddingClient, Plugins
- BatchExecutor + PreflightChecker
- fetch nativo, publicado en npm
Proyectos de referencia
Aplicaciones de referencia construidas sobre el ecosistema AI-Lib — ve el protocolo y los runtimes en acción.
AI Debate
Arena de debate AI multi-modelo. Pro vs Con en cuatro rondas, luego un Juez emite el veredicto. Construido con ai-lib-rust y ai-protocol.
- Flujo de debate en 4 rondas (Apertura → Refutación → Defensa → Cierre → Veredicto)
- Búsqueda web vía Tavily (opcional)
- Multi-proveedor: DeepSeek, Zhipu, Groq, Mistral, OpenAI, Anthropic
- Fallback automático, streaming SSE en tiempo real
- Axum + SQLite, UI oscura moderna
ZeroSpider
Runtime de agente AI autónomo impulsado por protocolo. Selección inteligente de modelos, negociación multi-modelo e integración de hardware.
- Proveedores impulsados por protocolo vía ai-lib-rust + ai-protocol
- Enrutamiento inteligente: coste, velocidad, calidad, fiabilidad
- Negociación multi-modelo y ejecución paralela de tareas
- Canales: Telegram, Discord, Matrix
- Despliegue remoto, hardware (GPIO, STM32)
Diseño impulsado por protocolo
«Toda la lógica son operadores, toda la configuración es protocolo.» Todo el comportamiento del proveedor se declara en YAML — los runtimes contienen cero lógica hardcodeada de proveedores.
Configuración declarativa
Endpoints de proveedores, autenticación, mapeos de parámetros, decodificadores de streaming y manejo de errores — todo declarado en manifiestos YAML, validado por JSON Schema.
Pipeline basado en operadores
Las respuestas en streaming fluyen por operadores componibles: Decoder, Selector, Accumulator, FanOut, EventMapper. Cada operador es impulsado por el protocolo.
Listo para recarga en caliente
Actualiza la configuración de proveedores sin reiniciar. Los cambios de protocolo se propagan automáticamente a los runtimes. Añade nuevos proveedores por configuración, no por código.
Arquitectura del ecosistema
Tres capas trabajando juntas — la especificación define las reglas, los runtimes las ejecutan, las aplicaciones consumen interfaces unificadas.
Cómo funciona
Desde la petición del usuario hasta eventos de streaming unificados — cada paso es impulsado por el protocolo.
Elige tu runtime
Mismo protocolo, diferentes fortalezas. Elige el runtime que encaje con tu stack.
| Capacidad | AI-Protocol | Rust SDK | Python SDK | TypeScript SDK |
|---|---|---|---|---|
| Sistema de tipos | JSON Schema | Tiempo de compilación (Rust) | Tiempo de ejecución (Pydantic v2) | Tiempo de compilación (TypeScript) |
| Streaming | Especificación SSE/NDJSON | tokio async streams | async generators | AsyncIterator + fetch |
| Resiliencia | Especificación de política de reintentos | Circuit breaker, rate limiter, backpressure | ResilientExecutor con todos los patrones | RetryPolicy, CircuitBreaker, RateLimiter |
| V2 Driver | Especificación ProviderContract | Box<dyn ProviderDriver> | ProviderDriver ABC | ManifestV2 + HttpTransport |
| MCP | Esquema mcp.json | McpToolBridge | McpToolBridge | McpToolBridge |
| Computer Use | Esquema computer-use.json | ComputerAction + SafetyPolicy | ComputerAction + SafetyPolicy | — |
| Multimodal | Esquema multimodal.json | MultimodalCapabilities | MultimodalCapabilities | SttClient, TtsClient, RerankerClient |
| Embeddings | — | Operaciones vectoriales, similitud | Operaciones vectoriales, similitud | EmbeddingClient |
| Distribución | GitHub / npm | Crates.io | PyPI | npm |
| Ideal para | Especificación y estándares | Sistemas, crítico para rendimiento | ML, ciencia de datos, prototipado | Node.js, ecosistema npm, full-stack |
37 proveedores de IA soportados
Todo impulsado por configuración de protocolo — cero lógica hardcodeada. 6 manifiestos V2 con declaraciones MCP/CU/Multimodal.
Proveedores globales
OpenAI 
Anthropic 
Google Gemini 
Groq 
Mistral 
Cohere 
Azure OpenAI 
Together AI 
Hugging Face 
Grok 
Ollama Región de China
DeepSeek 
Qwen 
Baidu ERNIE 
Tencent Hunyuan 
iFlytek Spark 
Moonshot ¿Listo para empezar?
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