Un protocolo,
todos los proveedores de IA.
AI-Lib es un ecosistema de código abierto que estandariza las interacciones con modelos de IA. Una especificación impulsa los runtimes de Rust y Python — soportando más de 35 proveedores sin una sola línea de lógica hardcodeada.
3 proyectos, 1 ecosistema
Una capa de especificación define las reglas. Dos implementaciones de runtime las hacen realidad.
AI-Protocol
La especificación independiente del proveedor. Los manifiestos YAML definen cómo comunicarse con cada proveedor de IA — sin lógica hardcodeada.
- Más de 35 manifiestos de proveedores
- Validado con JSON Schema
- Normalización de eventos en streaming
- Estándar de clasificación de errores
- 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.
- Pipeline basado en operadores
- Códigos de error estándar V2
- Módulos con feature gates
- Circuit breaker y rate limiter
- Embeddings y caché
- Sistema de plugins
- 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.
- Async/await nativo
- Códigos de error estándar V2
- Extras por capacidad
- Seguridad de tipos Pydantic v2
- Integración OpenTelemetry
- Enrutamiento y balanceo de carga de modelos
- Publicado en PyPI
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 |
|---|---|---|---|
| Sistema de tipos | JSON Schema | Tiempo de compilación (Rust) | Tiempo de ejecución (Pydantic v2) |
| Streaming | Especificación SSE/NDJSON | tokio async streams | async generators |
| Resiliencia | Especificación de política de reintentos | Circuit breaker, rate limiter, backpressure | ResilientExecutor con todos los patrones |
| Embeddings | — | Operaciones vectoriales, similitud | Operaciones vectoriales, similitud |
| Distribución | GitHub / npm | Crates.io | PyPI |
| Ideal para | Especificación y estándares | Sistemas, crítico para rendimiento | ML, ciencia de datos, prototipado |
Más de 35 proveedores de IA
Todo impulsado por configuración de protocolo — cero lógica hardcodeada
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 
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