Agente IA
galdor
Un framework nativo de Go para construir, orquestar y observar agentes de IA con observabilidad nativa de OpenTelemetry y un dashboard autogestionado.
galdor
Qué es galdor?
galdor es un framework de Go de código abierto para construir agentes de IA, que cuenta con observabilidad nativa de OpenTelemetry, un dashboard embebido, patrones multiagente, soporte para los protocolos MCP y A2A, y una implementación en un único binario.
Cómo usar galdor?
- 1Instala el módulo principal y los proveedores: go get github.com/YasserCR/galdor@v1.0.0
- 2Importa el proveedor (por ejemplo, anthropic) y el paquete de agente.
- 3Crea un proveedor con la clave API.
- 4Ejecuta un agente con agent.Run().
- 5Opcionalmente, usa la CLI para observabilidad: galdor ui --db ./traces.db
galdor Funciones principales
- Observabilidad nativa de OpenTelemetry con almacén de trazas SQLite embebido y dashboard
- Herramientas seguras en tipos con esquemas JSON derivados por reflexión
- Supervisión multiagente (patrones Supervisor y Swarm) incorporada
- Cliente y servidor MCP (stdio, SSE, HTTP transmisible)
- Soporte del protocolo A2A (especificación de Google)
- Reproducción determinista a partir de fixtures grabados
- Intervención humana con InterruptBefore y Resume
- Embeddings autogestionados vía HTTP
- Endurecimiento para producción: reintentos/backoff, timeouts, recuperación de pánicos
- Proveedores para Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock
galdor Casos de uso
- Construcción de aplicaciones de IA con uno o varios agentes en Go
- Flujos de trabajo auditables de agentes con telemetría y reproducción
- Exponer herramientas vía MCP a Claude Desktop y otros clientes
- Comunicación A2A entre agentes
- Implementaciones con cumplimiento normativo o aisladas que requieren observabilidad autogestionada
galdor Precios y créditos gratis
galdor funciona con un modelo Gratis.
galdor Ventajas y desventajas
Ventajas
- Observabilidad autogestionada completa con dashboard embebido
- Nativo de Go, implementación en un único binario
- Fuerte seguridad de tipos con genéricos y reflexión
- Patrones multiagente y soporte de protocolos incorporados (MCP, A2A)
- Reproducción determinista para pruebas y depuración
Desventajas
- Ecosistema más pequeño que LangChain Python
- Cobertura limitada de proveedores (4 proveedores de LLM) en comparación con algunas alternativas
- Proyecto relativamente nuevo con comunidad más pequeña
¿Para qué es mejor galdor?
- Desarrolladores de Go que construyen agentes de IA de grado de producción
- Equipos que necesitan marcos de agentes autogestionados y auditables
- Proyectos que requieren servidor MCP o interoperabilidad A2A en Go
- Entornos con restricciones de cumplimiento o aislamiento