Arquitectura hexagonal modular con soporte multi-LLM, protocolo MCP y capacidades RAG avanzadas. On-premise, VPC, híbrido o nube pública.
Confiado por equipos de élite
from galaxia.core import AgenticOrchestrator
from galaxia.llm import MultiLLMGateway
from galaxia.rag import VectorStore
# Inicializar Orchestrator con Multi-LLM
orchestrator = AgenticOrchestrator(
llm_gateway=MultiLLMGateway(
primary="gpt-4o",
fallback=["claude-3.5-sonnet", "llama-3"]
),
vector_store=VectorStore("qdrant"),
mcp_enabled=True
)
# Ejecutar tarea agentic con ReAct
result = await orchestrator.execute(
task="Analizar logs y optimizar pipeline CI/CD",
context={"project": "backend-api"},
tools=["github", "jira", "aws"]
)
Ciclo avanzado de razonamiento ReAct con Chain of Thought (CoT). Planificación, reflexión y memoria episódica integrada.
Explorar →Soporte agnóstico de modelos con LiteLLM. Cambio dinámico entre GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3 con estrategia de fallback automática.
Ver más →Implementación completa del Model Context Protocol para estandarización de herramientas. Desarrollo de plugins sin tocar el núcleo.
Documentación →Motor vectorial Qdrant con filtrado híbrido (vector + metadata). Embeddings OpenAI text-embedding-3 con balance costo/rendimiento óptimo.
Aprender más →Monolito modular escalable a microservicios. Cohesión y simplicidad operativa con interfaces claras entre módulos.
QdrantLenguaje principal con tipado estático
Framework web con soporte nativo asyncio, WebSockets y streaming
Task queue asíncrono para tareas de larga duración
Cache & Broker para sesiones y mensajería
Capa de abstracción para múltiples proveedores LLM
Modelos premium para tareas complejas
Modelos rápidos para tareas simples
Cambio automático entre modelos en caso de fallo
Base de datos vectorial escrita en Rust, alto rendimiento
Alternativa PostgreSQL para despliegues simplificados
text-embedding-3-small (512/1536 dimensiones)
Búsqueda vectorial + filtrado por metadata
Multi-stage builds para optimización de imágenes
Orquestación con Helm Charts para producción
CI/CD con testing, análisis y despliegue automatizado
Gestión segura de secretos en producción
Tus datos y modelos alojados de forma segura en tu infraestructura cloud u on-premise
Control de acceso basado en roles con permisos específicos por recurso (read:users, exec:pipeline). Middleware en FastAPI que intercepta y valida cada request.
Desarrollo: .env cifrado. Producción: Inyección dinámica vía HashiCorp Vault o AWS Secrets Manager. Credenciales de integraciones encriptadas con AES.
En Reposo: AES-256 en base de datos. En Tránsito: TLS 1.3 obligatorio. API Keys rotativas con Fernet/AES para integraciones externas.
Registro inmutable de toda actividad: uso de modelos, accesos de usuarios y cambios de configuración para auditoría completa y compliance.
Type II Certified
Compliant
Ready
Certified
Confiado por los mejores equipos para escalar GenAI