Orquestación de AI Agents de Código Abierto

Orquesta AI Coding Agents como un equipo

Un solo comando para lanzar un equipo de agentes Claude Code, Gemini CLI y Codex — coordinados a través de chat.

También utilizado para automatizar flujos de trabajo empresariales más allá de la programación. Más información →

Míralo en acción

GitHub starsnpm downloadsCódigo Abierto · Licencia MIT

¿Qué es Crewly?

Crewly es una plataforma de código abierto que orquesta Claude Code, Gemini CLI y Codex como un equipo de desarrollo.

Crewly es una plataforma de orquestación de agentes de IA de código abierto que coordina múltiples agentes de codificación — incluyendo Claude Code, Gemini CLI y OpenAI Codex — para trabajar juntos como un equipo de desarrollo de software. Proporciona un dashboard web en tiempo real para crear equipos, asignar roles, delegar tareas y monitorear la actividad de los agentes en sesiones de terminal en vivo. Los agentes se comunican a través de skills basados en bash y reciben prompts de sistema específicos por rol.

CrewAI es un framework de Python para construir agentes con LLM a través de código. Crewly es una plataforma independiente de orquestación de agentes de IA con un dashboard web que gestiona CLIs de codificación de IA existentes (Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex) en sesiones de terminal reales — sin necesidad de Python ni integración de SDK.

Crewly soporta tres runtimes de agentes de codificación de IA: Claude Code (Anthropic, predeterminado), Gemini CLI (Google) y Codex CLI (OpenAI). Cada agente se ejecuta en su propia sesión de terminal PTY. Puedes mezclar runtimes dentro de un mismo equipo.

Soporta Múltiples AI Runtimes

Combina runtimes en un solo equipo

Claude CodeAnthropic
Gemini CLIGoogle
Codex CLIOpenAI

Diseñado para Desarrollo Multi-Agente

Agentes Multi-Runtime

Orquesta equipos con Claude Code, Gemini CLI o Codex. Mezcla runtimes por agente — usa Claude para el backend y Gemini para el frontend en el mismo equipo.

Dashboard en Tiempo Real

Observa cada agente trabajar en sesiones de terminal en vivo. Monitorea el progreso, visualiza el estado de las tareas e intervén cuando sea necesario — todo desde una pestaña del navegador.

Orquestación de Tareas

Crea proyectos, delega tareas y rastrea el progreso. El agente orquestador descompone el trabajo y lo asigna automáticamente a los miembros adecuados del equipo.

Base de Conocimiento

Almacena SOPs, documentos de arquitectura y guías que los agentes pueden consultar bajo demanda. Alcances globales y por proyecto mantienen el contexto organizado y accesible.

Memoria Persistente

Los agentes recuerdan patrones, decisiones y errores comunes entre sesiones. Los aprendizajes se acumulan con el tiempo, haciendo tu equipo de IA más inteligente con cada tarea.

Marketplace de Skills

Amplía las capacidades de los agentes con skills, roles y configuraciones creados por la comunidad. Explora e instala desde el marketplace con un solo comando.

Tres Pasos para Tu Primer Equipo de IA

Paso 1

Instalar y Lanzar

Ejecuta npx crewly start para iniciar el backend y abrir el dashboard web.

$ npx crewly start
Paso 2

Arma Tu Equipo

Elige roles de agente (developer, QA, PM, architect) y selecciona runtimes (Claude Code, Gemini CLI o Codex).

Paso 3

Delega y Despliega

Asigna tu equipo a un proyecto, delega tareas y observa a tus agentes de IA colaborar en tiempo real.

Preguntas Frecuentes

Crewly es una plataforma de orquestación de agentes de IA de código abierto. Coordina múltiples agentes de codificación de IA — Claude Code, Gemini CLI y OpenAI Codex — para trabajar como un equipo de desarrollo de software. Gestionas todo a través de un dashboard web en tiempo real: crea equipos, asigna roles, delega tareas y observa a los agentes trabajar en sesiones de terminal en vivo.

Crewly soporta tres runtimes de agentes: Claude Code (Anthropic), Gemini CLI (Google) y Codex CLI (OpenAI). Claude Code es el predeterminado. Puedes mezclar diferentes runtimes dentro de un solo equipo y personalizar el comando de lanzamiento para cada uno en la configuración.

Instala Crewly con "npm install -g crewly", luego ejecuta "npx crewly start". Esto inicia el servidor backend y abre el dashboard web en tu navegador. Necesitas Node.js v20+ y al menos un CLI de codificación de IA (Claude Code, Gemini CLI o Codex) instalado en tu máquina.

Sí. Crewly es completamente de código abierto bajo la licencia MIT. El código fuente está disponible en GitHub.

CrewAI es un framework de Python para construir pipelines de agentes LLM personalizados a través de código. Crewly es una plataforma independiente que orquesta CLIs de codificación de IA existentes (Claude Code, Gemini CLI, Codex) a través de un dashboard web — sin necesidad de Python ni SDK. Crewly está diseñado para desarrolladores que quieren lanzar un equipo de agentes de IA inmediatamente, con gestión de tareas integrada, memoria persistente y una base de conocimiento.

Sí. Instala Gemini CLI ("npm install -g @google/gemini-cli"), configura tu variable de entorno GEMINI_API_KEY y selecciona "Gemini CLI" como runtime al crear un equipo en el dashboard de Crewly.

Sí. Instala el Codex CLI ("npm install -g @openai/codex"), configura tu clave API de OpenAI y selecciona "OpenAI Codex" como runtime en el dashboard.

Crewly funciona en macOS, Linux y Windows. Utiliza node-pty para la gestión de sesiones de terminal, que proporciona soporte multiplataforma para PTY. Necesitas Node.js v20 o posterior instalado.

Crewly incluye prompts de rol integrados para: developer, frontend developer, backend developer, fullstack developer, architect, QA engineer, product manager, designer, generalist y más. Cada rol tiene un prompt de sistema personalizado que guía el comportamiento del agente. También puedes crear roles personalizados.

Los agentes usan skills basados en bash para interactuar con el backend de Crewly. Pueden enviar mensajes a compañeros específicos, reportar progreso, recordar memorias, consultar la base de conocimiento y gestionar tareas. Un agente orquestador puede delegar tareas, iniciar o detener otros agentes y coordinar todo el equipo.

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