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Constructor de flujos de trabajo de agentes de IA de código abierto, que proporciona una interfaz visual ligera para construir e implementar rápidamente aplicaciones LLM que conectan varias herramientas.

Apache-2.0TypeScriptsimsimstudioai 14.0k Last Updated: September 04, 2025

Sim Studio - Constructor de Flujos de Trabajo de Agentes de IA de Código Abierto

Resumen del Proyecto

Sim Studio es una plataforma potente y fácil de usar que permite a desarrolladores y agentes construir, probar y optimizar flujos de trabajo de agentes. Es un constructor de flujos de trabajo de agentes de IA de código abierto que ofrece una interfaz ligera e intuitiva para construir y desplegar rápidamente LLMs conectados a diversas herramientas.

Características Principales

🎨 Diseño Visual de Flujos de Trabajo

  • Interfaz de arrastrar y soltar: Ofrece un entorno similar a Figma para construir y probar agentes de IA, permitiendo a los usuarios crear flujos de trabajo complejos de forma visual.
  • Lienzo intuitivo: Los usuarios pueden diseñar tareas automatizadas como si dibujaran un diagrama de flujo.
  • WYSIWYG (Lo que ves es lo que obtienes): Previsualización en tiempo real de la ejecución del flujo de trabajo.

🔧 Amplia Integración de Herramientas

La plataforma puede conectar fácilmente agentes a diversos servicios como Gmail, Slack, Pinecone, Supabase, entre otros. Las herramientas compatibles incluyen:

  • Herramientas de comunicación: Gmail, Slack, Microsoft Teams, Telegram, WhatsApp
  • Almacenamiento de datos: Supabase, Pinecone, Qdrant, S3
  • Herramientas de productividad: Notion, Google Docs, Google Sheets, Airtable
  • Herramientas de desarrollo: GitHub, Jira, Linear
  • Servicios de IA: Hugging Face, ElevenLabs, Generador de Imágenes
  • Herramientas de búsqueda: Google Search, Perplexity, Tavily, Exa

🤖 Soporte Multimodelo

Soporte para múltiples proveedores de LLM:

  • Modelos OpenAI: GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
  • Modelos Anthropic: Claude 3.7 Sonnet
  • Modelos Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
  • Otros proveedores: Groq, Cerebras, xAI, DeepSeek
  • Despliegue local: Soporte para modelos locales a través de Ollama

🚀 Opciones de Despliegue Flexibles

Los flujos de trabajo de agentes completados pueden desplegarse como una API o una interfaz de chat:

  • Activación manual: Ejecución manual del flujo de trabajo.
  • Despliegue de API: Despliegue del flujo de trabajo como una API RESTful.
  • Ejecución programada: Configuración de agentes para que se ejecuten automáticamente en momentos o intervalos específicos.
  • Activación por Webhook: Activación a través de webhooks entrantes (por ejemplo, mensajes de Slack).
  • Instancia de chat: Despliegue como una aplicación de chat independiente.

📊 Monitorización del Rendimiento

Monitorización de los costos del flujo de trabajo y el tiempo de ejecución de cada paso utilizando registros:

  • Seguimiento del rendimiento en tiempo real
  • Análisis de costos
  • Estadísticas de tiempo de ejecución
  • Registro de errores

Arquitectura Técnica

Pila Tecnológica Frontend

  • Framework: Next.js (App Router)
  • Runtime: Bun
  • Componentes UI: Shadcn, Tailwind CSS
  • Gestión de estado: Zustand
  • Editor de flujos: ReactFlow
  • Comunicación en tiempo real: Socket.io

Pila Tecnológica Backend

  • Base de datos: PostgreSQL con Drizzle ORM
  • Extensión vectorial: pgvector (para incrustaciones de IA y búsqueda semántica)
  • Autenticación: Better Auth
  • Tareas en segundo plano: Trigger.dev
  • Sistema de documentación: Fumadocs
  • Gestión de proyectos: Turborepo (monorepo)

Funcionalidades de IA

Sim utiliza incrustaciones vectoriales para implementar funcionalidades de IA, como bases de conocimiento y búsqueda semántica, lo que requiere la extensión pgvector de PostgreSQL.

Instalación y Uso

Inicio Rápido (Método NPM)

npx simstudio

Después de iniciar, acceda a http://localhost:3000/

Método Docker

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim

# Iniciar Sim
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

Soporte para Modelos Locales

# Soporte para GPU
docker compose --profile local-gpu -f docker-compose.ollama.yml up -d

# Soporte para CPU  
docker compose --profile local-cpu -f docker-compose.ollama.yml up -d

Configuración del Entorno de Desarrollo

# Instalar dependencias
git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
cd sim
bun install

# Configurar la base de datos PostgreSQL
docker run --name simstudio-db \
  -e POSTGRES_PASSWORD=your_password \
  -e POSTGRES_DB=simstudio \
  -p 5432:5432 -d \
  pgvector/pgvector:pg17

# Configurar variables de entorno
cd apps/sim
cp .env.example .env

# Migración de la base de datos
bunx drizzle-kit migrate  

# Iniciar el servidor de desarrollo
bun run dev:full

Módulos de Funcionalidad Central

Bloque de Agente

El bloque de agente actúa como la interfaz entre el flujo de trabajo y los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM). Ejecuta solicitudes de inferencia a varios proveedores de IA, procesa entradas de lenguaje natural según las instrucciones definidas y genera salidas estructuradas o no estructuradas para su uso posterior.

Sistema de Herramientas

El sistema de herramientas extiende las capacidades de los agentes a través de integraciones de API externas y conexiones de servicios. El sistema de herramientas admite llamadas a funciones, lo que permite a los agentes realizar operaciones más allá de la generación de texto.

Salida Estructurada

El parámetro de formato de respuesta impone la generación de salida estructurada mediante la validación de JSON Schema.

Casos de Uso

Automatización Empresarial

  • Automatización del servicio al cliente
  • Análisis de datos y generación de informes
  • Procesamiento de correos electrónicos y mensajes
  • Creación y gestión de contenido

Investigación y Desarrollo

  • Recopilación y organización de información
  • Revisión y gestión de código
  • Automatización de la gestión de proyectos
  • Construcción de bases de conocimiento

Aplicaciones Integradas

  • Integración de sistemas CRM
  • Gestión de redes sociales
  • Automatización de plataformas de comercio electrónico
  • Automatización de operaciones de bases de datos

Ventajas y Características Destacadas

  1. Low-code/No-code: El enfoque de arrastrar y soltar elimina algunas barreras comunes en el desarrollo de agentes, como la conexión a fuentes de datos, requiriendo menos trabajo manual.
  2. Código abierto: Completamente de código abierto, desarrollo impulsado por la comunidad.
  3. Soporte multimodelo: Compatible con los principales proveedores de IA y modelos locales.
  4. Nivel empresarial: Admite autoalojamiento, con seguridad y control de datos.
  5. Ecosistema rico: Integración con una gran cantidad de servicios de terceros.
  6. Monitorización del rendimiento: Análisis de rendimiento y seguimiento de costos integrados.

Equipo del Proyecto

Sim Studio fue fundado en 2025 por Emir Karabeg y Waleed Latif. El equipo cuenta con 2 empleados y tiene su sede en San Francisco, California, EE. UU.

  • Emir Karabeg (Cofundador y CEO): Estudió ciencia de datos y ciencias cognitivas en UC Berkeley, realizó investigaciones en traducción automática de PNL y previamente construyó la plataforma de aprendizaje WorkNinja AI.
  • Waleed Latif (Cofundador y CTO): Estudió ciencias de la computación y ciencias cognitivas en UC Berkeley, y previamente construyó la infraestructura de backend central en la división Ring de Amazon.

Licencia de Código Abierto

Este proyecto utiliza la licencia de código abierto Apache License 2.0. Se agradecen las contribuciones de la comunidad.

Enlaces Relacionados

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