Operaciones y análisis de IA · Instalación libre
Sistema de operaciones para pymes (ventas, distribución y gestión de inventario) y un asistente de IA que se ejecutan en su máquina. Conecte sus modelos de lenguaje suscritos o agregadores multimodelo — no como un único modelo sin supervisión, sino como un pipeline estructurado: un equipo de trabajadores a los que informa, solo con los datos que elija enviar.
01 — Idea
La familia golivingbest abarca análisis y operaciones: glb_ai con glb_ai_web; y glb_ops, un sistema de gestión de ventas, distribución e inventario, con glb_ops_client para operadores y glb_ops_mobile para clientes mayoristas. La familia es de instalación y uso libres sin limitación. glb_ai y glb_ops son de código abierto bajo la licencia MIT. glb_ai_web, glb_ops_client y glb_ops_mobile son propietarios (código fuente no abierto) pero de instalación libre.
glb_ai es un asistente de IA que configura a través de la consola glb_ai_web. Extrae datos mediante un plugin SCREENER, ejecuta el análisis en un pipeline estructurado (trabajadores a los que informa, con un orquestador que toma la decisión final) y envía los resultados mediante un plugin TRACKER. El SCREENER puede extraer de cualquier fuente conectada — API abiertas, bases de datos, feeds de mercado, sistemas legacy. El TRACKER puede enviar resultados a cualquier destino del mismo modo. Los modelos nunca tocan sus bases de datos directamente; solo el plugin decide qué sale y qué vuelve. Cualquier desarrollador puede crear un SCREENER o TRACKER personalizado siguiendo el estándar de desarrollo de plugins.
glb_ops es un sistema de gestión de ventas, distribución e inventario para pymes — no un ERP completo. Cubre POS minorista, distribución mayorista e inventario. Tiene su propio asistente de IA para tareas como el reconocimiento visual en documentos de compra. Esa capacidad reside dentro de glb_ops.
Como pertenecen a la familia golivingbest, también entregamos un plugin SCREENER listo para que glb_ai pueda, de forma opcional, extraer datos de glb_ops a un workspace para análisis.
En glb_ai, los modelos nunca abren sus bases de datos. Un plugin SCREENER es el puente controlado: extrae solo los segmentos de datos que usted permite de la fuente conectada: API, bases de datos, feeds u otros sistemas de negocio.
Cada workspace ejecuta un trabajo lineal: GENERATOR redacta, REVIEWER revisa, JUDGE resuelve el conflicto. Varios trabajadores forman un pipeline. El orquestador es el líder del equipo que toma la última decisión.
Los plugins no son unidireccionales. Un TRACKER toma la respuesta verificada del equipo y la despacha al destino que elija: otro sistema, un webhook, un almacén de reportes o un endpoint de acción operativa.
02 — Modelos
La familia golivingbest es de instalación y uso libres. glb_ai y glb_ops son de código abierto (MIT). glb_ai_web, glb_ops_client y glb_ops_mobile son propietarios pero de instalación libre.
Recomendado
El paquete de evaluación en un toque: API y base de datos de demostración de glb_ops, glb_ai y la UI glb_ai_web. Usted aloja el stack y conecta los modelos de lenguaje o el agregador elegidos cuando se ejecuta un pipeline.
Úselo cuando quiera operaciones y el equipo de análisis juntos en una sola máquina.
Operaciones
Un backend de operaciones empresariales ligero para pymes: punto de venta, distribución mayorista e inventario. Es un esqueleto sobre el que construir — no una licencia gigante de la que usará la mitad. El reconocimiento visual agiliza la entrada de datos; se pueden añadir más asistentes de IA bajo petición. ¿Le interesa una adaptación a su entidad? Consulte sobre personalización.
Úselo cuando necesite operaciones diarias de ventas, distribución e inventario con glb_ops — sin comprar un paquete comercial pesado y sobredimensionado.
Windows
El cliente de escritorio de Windows para glb_ops: POS, mayorista y stock en la máquina del operador. Solo habla con la API de glb_ops — nunca con PostgreSQL ni directamente con un modelo de IA.
Úselo cuando el personal necesite una consola de escritorio para las operaciones diarias.
Móvil
Un portal de clientes para que los mayoristas hagan pedidos de venta desde un navegador de escritorio o un dispositivo móvil. Los operadores los cumplen en el backend de glb_ops. Los clientes siguen cada pedido en Preparación, Picking, Entrega y Entregado, y pueden revisar el historial de pedidos cumplidos. Como glb_ai_web, glb_ops_mobile es de uso libre sin cuota de licencia; el código fuente no es abierto.
Úselo cuando los clientes mayoristas necesiten pedidos de autoservicio y visibilidad del estado.
Análisis
La capa de control entre sus datos y los modelos. Usted decide qué puede extraer un plugin SCREENER. Usted escribe los prompts. Un workspace (un trabajador) ejecuta GENERATOR → REVIEWER → JUDGE. Un pipeline es un equipo de esos trabajadores; el orquestador entrega el juicio final. SCREENER y TRACKER son agnósticos respecto a origen y destino: cualquier sistema puede alimentar datos y cualquier sistema puede recibir la salida de TRACKER.
Úselo cuando necesite análisis sin dar a un modelo acceso no supervisado a la base de datos.
Web
La consola en el navegador para glb_ai: configurar workspaces, ejecutar pipelines y leer los veredictos del equipo. Los operadores informan a los trabajadores aquí; no abren la base de datos a los modelos.
Úselo cuando quiera ejecutar e inspeccionar el equipo de análisis en un navegador.
03 — Instalación
Empaquetamos la suite de evaluación con Docker para que Postgres, glb_ops, glb_ai y la UI web arranquen juntos en una máquina — menos dependencias del host y una demo repetible. Si desea una instalación sin Docker con el código fuente de glb_ai y glb_ops, un binario compilado de glb_ai_web y la base de datos de demostración PostgreSQL, contáctenos. Cuando la API esté en marcha, instale el cliente de escritorio de Windows.
glb-suite-eval-1.0.0.zip.golivingbest-suite-eval-1.0.0 y ejecute ./install.sh.:5022, API de IA :8010, API de ops :8000, Postgres :5433. Más adelante edite .env en la carpeta de la suite elegida (la misma del instalador) para cambiar la configuración LLM.golivingbest_ai_web para lanzar glb_ai_web. Inicie sesión con la cuenta demo — usuario PK0003, contraseña demo.
# 1) Install Docker on your local PC or server
# - macOS: Docker Desktop
# - Linux: Docker Engine + Compose v2
# Start Docker, then check:
$ docker info
# 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
# Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.
# 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
# Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
# file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
# Unzip into a folder where you want to run the suite
# (do not leave it only in Downloads)
$ mkdir -p ~/golivingbest
$ unzip glb-suite-eval-1.0.0.zip -d ~/golivingbest
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
# 4) Run the installer
$ chmod +x install.sh
$ ./install.sh
# 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite
# 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI: http://localhost:8010/docs
Web UI: http://localhost:5022/
Postgres DB: localhost:5433
# 7) Later: change LLM provider / key / model
# Edit .env in the suite folder where you unzipped:
# e.g. ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0/.env
# (same folder as install.sh and docker-compose.yml)
$ cd ~/golivingbest/golivingbest-suite-eval-1.0.0
$ nano .env
# set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
$ docker compose up -dglb-suite-eval-1.0.0.zip.golivingbest-suite-eval-1.0.0 y ejecute install.bat.:5022, API de IA :8010, API de ops :8000, Postgres :5433. Más adelante edite .env en la carpeta de la suite elegida (la misma del instalador) para cambiar la configuración LLM.golivingbest_ai_web para lanzar glb_ai_web. Inicie sesión con la cuenta demo — usuario PK0003, contraseña demo.
REM 1) Install Docker on your local PC or server
REM - Windows / Windows Server: Docker Desktop (or Engine)
REM Start Docker Desktop, then check in Command Prompt or PowerShell:
C:\> docker info
REM 2) Prepare LLM_BASE_URL and LLM_API_KEY
REM Needed for the AI assistant and golivingbest operations system.
REM 3) Download the suite zip from this site (Downloads)
REM Choose “Complete evaluation suite (Docker)”
REM file: glb-suite-eval-1.0.0.zip
REM Unzip into a folder where you want to run the suite
REM (do not leave it only in Downloads)
REM Example destination: C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc. to extract there.
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
REM 4) Run the Windows installer
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> install.bat
REM 5) Installer prompts (press Enter to accept defaults)
License: see LICENSE in this folder.
By continuing, you agree to those terms.
Press Enter to continue...
1. Database password for 'dgstar' [...]: dgstar
2. LLM_BASE_URL [...]: https://api.poe.com/v1
3. LLM_API_KEY (optional)...
4. LLM_MODEL_NAME [...]: gemini-3.1-flash-lite
REM 6) Containers start — open when ready
glb_ops API: http://localhost:8000/docs
golivingbest AI: http://localhost:8010/docs
Web UI: http://localhost:5022/
Postgres DB: localhost:5433
REM 7) Later: change LLM provider / key / model
REM Edit .env in the suite folder where you unzipped:
REM e.g. C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0\.env
REM (same folder as install.bat and docker-compose.yml)
C:\> cd C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> notepad .env
REM set LLM_API_KEY, LLM_BASE_URL, LLM_MODEL_NAME
C:\golivingbest\golivingbest-suite-eval-1.0.0> docker compose up -dgolivingbest_suite (Docker) para que la API de ops esté disponible — normalmente http://localhost:8000/.glb_ops_client_installer.zip.glb_ops_client_installer y ejecute glb_ops_client_installer.exe.http://localhost:8000/ si Docker está en este PC, o introduzca la IP de otra máquina (p. ej. http://192.168.1.69:8000/). Haga clic en Instalar.apiservices.apibaseurl si hace falta.DGStar.exe.glb_ops_client, inicie los contenedores Docker con Ejecutar como administrador. Luego inicie sesión con el usuario PK0003 y la contraseña demo.
REM Prerequisite: glb_ops API already running (from golivingbest_suite above)
REM 1) Download glb_ops_client installer zip from this site (Downloads)
REM Choose “glb_ops Windows desktop client”
REM file: glb_ops_client_installer.zip
REM 2) Unzip to a folder where you want to keep the installer pack
REM (do not leave it only in Downloads)
REM Example: C:\glb_ops_client\
REM Use File Explorer, 7-Zip, WinRAR, etc.
C:\> cd C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer
REM 3) Run the installer (double-click in Explorer, or:)
C:\glb_ops_client\glb_ops_client_installer> glb_ops_client_installer.exe
REM 4) In the installer window:
REM - Choose the Destination folder for glb_ops_client
REM - Edit the glb_ops backend URL
REM Keep http://localhost:8000/ if Docker suite is on this PC
REM Or use the other machine’s IP, e.g. http://192.168.1.69:8000/
REM - Click Install
REM 5) Optional later: edit client settings (database + API)
REM In the installed Destination folder, open DGStarAppSettings.json
C:\Program Files\glb_ops_client> notepad DGStarAppSettings.json
REM Example DGStarAppSettings.json:
{
"DatabaseConnection": {
"DatabaseName": "dgstar_demo",
"Username": "dgstar",
"Password": "dgstar"
},
"apiservices": {
"apibaseurl": "http://localhost:8000/"
}
}
REM 6) Start the desktop client from the install Destination folder
C:\Program Files\glb_ops_client> DGStar.exeEscanee este código QR para abrir glb_ops_mobile. Descargue o imprima la imagen para un mostrador o un letrero de almacén. En la página de inicio de sesión, entre con la cuenta demo — usuario PK0003, contraseña demo — y use Instalar para añadir la app a la pantalla de inicio.
Abrir https://order.golivingbest.com
https://order.golivingbest.com en Chrome.https://order.golivingbest.com en su navegador favorito en iPhone. En la página de inicio de sesión, entre con la cuenta demo — usuario PK0003, contraseña demo.04 — Demos
Explore recorridos de operaciones de glb_ops, glb_ops_mobile y glb_ai. Abra una fila para avanzar por capturas de pantalla — una imagen cada vez.
05 — Descargas
Los botones apuntarán al zip de la suite y al instalador WPF. Los archivos grandes permanecen en el VPS.
06 — Sobre nosotros
La IA está cambiando cómo se construye el software — con menos tiempo, menor coste y menos errores. Creemos que la era del paquete de software sobredimensionado está terminando y que una nueva era de software personalizado toma forma.
Solo debería pagar por lo que necesita — no una gran licencia cuando usa solo una fracción de sus funciones. Con la IA, el software a medida puede construirse con rapidez y a un coste asequible. Lo que aportan los desarrolladores es conocimiento de negocio y experiencia.
La familia golivingbest se construyó con ayuda de la IA y está diseñada para adaptarse a sus requisitos. Hasta dónde puede llegar por usted solo lo limita su imaginación.
Si usa la familia golivingbest sin personalización ni consultoría, es completamente gratuita — y puede usarla en cualquier lugar. Solo cobramos por personalización y consultoría bajo demanda — sin cuota de licencia, anual ni de otro tipo.
glb_ai y glb_ops son de código abierto bajo la licencia MIT. glb_ai_web, glb_ops_client y glb_ops_mobile son propietarios (código fuente no abierto) pero de instalación libre. Los modelos de lenguaje se emplean como un equipo estructurado que usted informa y dirige — nunca abren la base de datos por sí mismos.
07 — Contacto
Consulte sobre personalización de glb_ops, asistentes de IA adicionales o despliegue en producción. Responderemos por correo electrónico.