Inquir
Inquir · Programmation · Entreprise
Inquir est une plateforme de calcul serverless pour agents IA et apps LLM qui réunit fonctions, une API gateway, pipelines et bases de données gérées dans un seul flux de déploiement.
À propos de Inquir
About
Qu'est-ce qu'Inquir
Inquir exploite une plateforme cloud qui transforme conteneurs, fonctions et pipelines en services sans équipe de plateforme. Vous apportez un Dockerfile ou un bloc de code, et Inquir prend en charge la compilation, la mise en production et le routage. Le même compte exécute aussi des fonctions serverless pour les webhooks et les tâches planifiées, si bien qu'un service d'agent de longue durée et les petits déclencheurs qui l'entourent vivent dans un même espace de travail.
Pour une équipe qui construit des apps IA, l'attrait tient à l'infrastructure qui accompagne le service. Un agent de longue durée a besoin de WebSockets, de streaming et d'un endroit où garder son état. Inquir associe une app de conteneur à Postgres et Redis gérés, puis expose l'URL de connexion dans les variables du service via un réseau privé. Les fonctions et pipelines qui appellent l'agent se trouvent juste à côté, ce qui réduit le travail de liaison qui consomme souvent la première semaine d'un projet.
Les limites sont concrètes. Le plan gratuit suspend les inscriptions quand la demande monte, donc l'accès dépend de la capacité. Les offres payantes mesurent les ressources par compte et non par fonction, et la plateforme vise de petits produits et des équipes en croissance, pas un grand parc d'entreprise. Elle n'embarque pas de modèle propre, donc vous fournissez vos clés IA.
Pour commencer
- Créez un compte sur inquir.org et ouvrez la console.
- Écrivez un Dockerfile ou gardez le gestionnaire par défaut pour une fonction serverless.
- Déployez avec la CLI, promeuvez la mise en production quand le health check passe et connectez une base de données.
- Ajoutez des fonctions ou des pipelines pour les webhooks et les planifications qui alimentent le service principal.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Inquir.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui mettent des agents IA en production
- Petites équipes produit sans ingénieur de plateforme
- Ingénieurs backend qui veulent fonctions et conteneurs au même endroit
Tâches
- Déployer une app de conteneur
- Lancer des tâches d'arrière-plan selon un planning
- Connecter une base de données par réseau privé
Cas d'usage
- Monter un backend d'agent IA
- Remplacer un cluster autogéré pour un projet annexe
- Relier des webhooks à un service durable
Fonctionnalités clés
Applications de conteneur avec mises en production conditionnées par health check
Vous déployez une API, un site ou un worker depuis un Dockerfile ou une image. Chaque mise en production est un digest d'image immuable démarré à côté de celui qui tourne, et elle ne sert le trafic qu'une fois votre health check passé sur une URL de préversion. Promeuvez quand vous voulez, ou laissez-la se promouvoir dès qu'elle est saine. Revenir en arrière est un changement de pointeur, pas une reconstruction.
Fonctions serverless pour déclencheurs et webhooks
Les fonctions exécutent du code Node.js, Python ou Go sur une requête HTTP, un webhook ou une étape de pipeline. Elles conviennent aux gestionnaires d'API, aux intégrations et aux tâches d'arrière-plan qui ne devraient pas maintenir un service dédié. Les conteneurs chauds réutilisent une instance en cours pour éviter les démarrages à froid, et s'arrêtent après dix minutes d'inactivité pour libérer des ressources.
Pipelines et tâches planifiées
Les pipelines exécutent des appels de fonction sur minuterie ou les enchaînent en travaux à plusieurs étapes. Vous ajoutez branches et reprises, et suivez chaque étape de son entrée à son résultat. Les alertes et une étape d'intervention humaine couvrent les exécutions où quelqu'un doit vérifier la sortie avant que le flux continue.
Réseau privé et bases de données gérées
Chaque application reçoit une adresse interne permanente que seul son espace de travail peut joindre, et les domaines publics sont optionnels. Postgres et Redis viennent d'un modèle avec un volume persistant, un point TCP privé et une URL de connexion. Connectez une base de données à un service et l'URL apparaît dans ses variables. Les volumes sont sauvegardés toutes les six heures et restaurables à la demande.
Domaines personnalisés avec TLS automatique
Vous liez votre propre nom d'hôte, le prouvez avec un enregistrement TXT, et la plateforme le route avec un certificat automatique. Les WebSockets et les événements envoyés par le serveur traversent directement le proxy, ce dont les agents en streaming ont besoin.
CLI, console et runtimes
Compilez et mettez en production avec la CLI, suivez les logs et ouvrez un shell dans une mise en production active depuis le tableau de bord. Health check, réplicas, mémoire et CPU sont des réglages de mise en production, pas du YAML. La plateforme fournit des runtimes Node.js, Python et Go, et peut exécuter des modèles ML exportés vers ONNX.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Gère compilation, mise en production, routage et retour arrière, donc une petite équipe publie un service sans exploiter de cluster.
- Réunit fonctions, conteneurs et pipelines dans un même espace de travail, ce qui garde la liaison entre un agent et ses déclencheurs au même endroit.
- Postgres et Redis gérés arrivent avec un point privé et une URL de connexion reliée au service.
- Le retour arrière est un changement de pointeur, et une mise en production ratée indique la raison au lieu de tourner dans le vide.
Inconvénients
- Le plan gratuit suspend les inscriptions quand la demande est forte, donc l'accès nouveau n'est pas garanti.
- Les tarifs des offres payantes et les limites de ressources restent dans le catalogue du compte, pas sur une page publique.
- La plateforme vise de petits produits et des équipes en croissance, donc une très grande entreprise passe par les conditions Enterprise sur mesure.
- Elle n'embarque ni modèle ni moteur de recherche propre, donc vous apportez vos clés IA et votre pile de données.
Questions fréquentes
Inquir sert à exécuter des applications et des backends d'agents IA dans le cloud. Vous déployez un conteneur ou une fonction serverless, connectez une base de données gérée et ajoutez des pipelines pour des tâches planifiées ou à plusieurs étapes, le tout depuis un espace de travail et une CLI.
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