Inquir
Inquir · Programación · Negocios
Inquir es una plataforma de cómputo serverless para agentes de IA y apps LLM que reúne funciones, una API gateway, pipelines y bases de datos gestionadas en un solo flujo de despliegue.
Acerca de Inquir
About
Qué es Inquir
Inquir opera una plataforma en la nube que convierte contenedores, funciones y pipelines en servicios sin necesidad de un equipo de plataforma. Tú aportas un Dockerfile o un bloque de código, y Inquir se encarga de la compilación, el lanzamiento y el enrutamiento. La misma cuenta también ejecuta funciones serverless para webhooks y tareas programadas, así que un servicio de agente de larga duración y los pequeños disparadores que lo rodean viven en un mismo espacio de trabajo.
Para un equipo que construye apps de IA, el atractivo está en la infraestructura que acompaña al servicio. Un agente de larga duración necesita WebSockets, streaming y un lugar donde guardar estado. Inquir empareja una app de contenedor con Postgres y Redis gestionados, y luego expone la URL de conexión dentro de las variables del servicio por una red privada. Las funciones y pipelines que llaman al agente quedan al lado, lo que recorta el trabajo de pegamento que suele comerse la primera semana de un proyecto.
Los límites son prácticos. El plan gratis pausa el registro cuando la demanda sube, así que el acceso depende de la capacidad. Los planes de pago miden recursos por cuenta y no por función, y la plataforma apunta a productos pequeños y equipos en crecimiento, no a un patrimonio empresarial grande. No incluye un modelo propio, de modo que tú aportas las claves de IA.
Cómo empezar
- Crea una cuenta en inquir.org y abre la consola.
- Escribe un Dockerfile o elige el manejador por defecto para una función serverless.
- Despliega con la CLI, promociona el lanzamiento cuando pase tu health check y conecta una base de datos.
- Añade funciones o pipelines para los webhooks y las programaciones que alimentan el servicio principal.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Inquir.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores que despliegan agentes de IA
- Equipos de producto pequeños sin ingeniero de plataforma
- Ingenieros de backend que quieren funciones y contenedores en un mismo sitio
Tareas
- Desplegar una app de contenedor
- Ejecutar tareas en segundo plano según una programación
- Conectar una base de datos por red privada
Casos de uso
- Levantar un backend de agente de IA
- Sustituir un clúster autogestionado para un proyecto paralelo
- Enlazar webhooks a un servicio duradero
Funciones clave
Aplicaciones de contenedor con lanzamientos condicionados por health check
Despliegas una API, un sitio web o un worker desde un Dockerfile o una imagen. Cada lanzamiento es un digest de imagen inmutable que arranca junto al que está en marcha, y solo sirve tráfico cuando pasa tu health check en una URL de vista previa. Lo promocionas cuando quieras, o dejas que se promocione solo en cuanto esté sano. Volver atrás es un giro de puntero, no una recompilación.
Funciones serverless para disparadores y webhooks
Las funciones ejecutan código Node.js, Python o Go ante una petición HTTP, un webhook o un paso de pipeline. Sirven para manejadores de API, integraciones y tareas de fondo que no deberían mantener un servicio dedicado en marcha. Los contenedores calientes reutilizan una instancia en ejecución para evitar arranques en frío, y se detienen tras diez minutos de inactividad para liberar recursos.
Pipelines y tareas programadas
Los pipelines ejecutan llamadas a funciones con temporizador o las encadenan en trabajos de varios pasos. Añades ramas y reintentos, y sigues cada paso desde su entrada hasta su resultado. Las alertas y un paso de intervención humana cubren las ejecuciones que necesitan que una persona revise la salida antes de que el flujo avance.
Red privada y bases de datos gestionadas
Cada aplicación recibe una dirección interna permanente a la que solo puede llegar su espacio de trabajo, y los dominios públicos se activan a voluntad. Postgres y Redis vienen de una plantilla con un volumen persistente, un punto TCP privado y una URL de conexión. Conecta una base de datos a un servicio y la URL aparece en sus variables. Los volúmenes se copian cada seis horas y se pueden restaurar a demanda.
Dominios personalizados con TLS automático
Vinculas tu propio nombre de host, lo demuestras con un registro TXT y la plataforma lo enruta con un certificado automático. Los WebSockets y los eventos enviados por el servidor pasan directo por el proxy, que es justo lo que necesitan los agentes en streaming.
CLI, consola y runtimes
Compila y lanza con la CLI, sigue los logs y abre una shell en un lanzamiento en marcha desde el panel. El health check, las réplicas, la memoria y la CPU son ajustes del lanzamiento y no YAML. La plataforma trae runtimes de Node.js, Python y Go, y puede ejecutar modelos de ML exportados a ONNX.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Se ocupa de compilar, lanzar, enrutar y revertir, así que un equipo pequeño publica un servicio sin operar un clúster.
- Reúne funciones, contenedores y pipelines en un mismo espacio de trabajo, lo que mantiene el pegamento entre un agente y sus disparadores en un solo sitio.
- Postgres y Redis gestionados llegan con un punto privado y una URL de conexión cableada al servicio.
- Revertir es un giro de puntero, y un lanzamiento fallido informa el motivo en lugar de dar vueltas.
Desventajas
- El plan gratis pausa el registro cuando la demanda es alta, así que el acceso nuevo no está garantizado.
- Los precios de los planes de pago y los límites de recursos viven en el catálogo de la cuenta, no en una página pública.
- Apunta a productos pequeños y equipos en crecimiento, así que una empresa muy grande necesita las condiciones Enterprise a medida.
- No trae un modelo ni un motor de búsqueda propios, así que aportas tus propias claves de IA y tu pila de datos.
Preguntas frecuentes
Inquir se usa para ejecutar aplicaciones y backends de agentes de IA en la nube. Despliegas un contenedor o una función serverless, conectas una base de datos gestionada y añades pipelines para tareas programadas o de varios pasos, todo desde un espacio de trabajo y una CLI.
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