afk-ai
AFK AI es un entorno de IA local-first para Windows 11 que integra Ollama, Open WebUI y SearXNG mediante instalador guiado. Soporta selección de modelos basada en hardware (GPU NVIDIA) y ofrece interfaz de voz local con Kokoro TTS.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 22:11 · upstream 27 sept 2026, 22:00 · release v0.3.2
Qué es afk-ai
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AFK AI es un espacio de trabajo de inteligencia artificial diseñado específicamente para Windows 11, priorizando la privacidad y el procesamiento local. La arquitectura combina Ollama como motor de inferencia nativo en Windows (para aprovechar GPUs NVIDIA directamente) con Open WebUI como interfaz de chat y SearXNG para búsqueda web opcional. El instalador guiado verifica automáticamente la compatibilidad del hardware, incluyendo virtualización, memoria RAM, VRAM y estado de Docker Desktop, evitando instalaciones manuales complejas.
La aplicación utiliza una arquitectura basada en contenedores Docker (definida por docker-compose.yml), pero mantiene el runtime de Ollama fuera de Docker para optimizar el acceso directo a la GPU del host. Incluye servicios adicionales como un centro de control para diagnóstico y síntesis de voz local mediante Kokoro TTS. El proyecto opera bajo licencia MIT y se centra en ser "local-first", almacenando cuentas y datos en bases de datos locales sin depender de nubes externas, aunque requiere conexión a internet para descargas iniciales de modelos o actualizaciones.
La instalación es per-usuario bajo %LOCALAPPDATA%, lo que facilita la actualización y el desinstalado sin afectar al sistema global ni requerir Python instalado previamente (incluye su propio runtime CPython). El proyecto está en estado Beta, con una rama de desarrollo que introduce mejoras en la gestión de estados y recuperación tras fallos parciales, permitiendo reanudar configuraciones interrumpidas sin perder datos.
- Chatbot local privado para consultas diarias o análisis de documentos PDF locales sin enviar datos a servidores externos.
- Asistente de voz local para automatización de tareas básicas mediante síntesis de voz (Kokoro TTS) integrada en la interfaz.
- Búsqueda web contextualizada con SearXNG para obtener respuestas actualizadas sobre noticias o eventos recientes.
- Entorno de desarrollo ligero para probar modelos LLM pequeños (7B/8B) en hardware doméstico con GPU NVIDIA.
- Instalador guiado que verifica requisitos de hardware y evita errores comunes de configuración en Windows.
- Soporte nativo para GPU NVIDIA mediante Ollama fuera de Docker, optimizando la velocidad de inferencia.
- Arquitectura local-first con almacenamiento de datos aislado bajo %LOCALAPPDATA% y sin dependencias globales de Python.
- Gestión automática de modelos basada en VRAM disponible (Model Scout) para evitar errores de carga.
- Estado Beta (0.1.7rc1) con funcionalidades no estables y posible falta de soporte inmediato ante fallos críticos.
- Dependencia obligatoria de Docker Desktop y virtualización de hardware activada en Windows para el modo contenedorizado.
- Requiere conexión a internet inicial para descargar modelos y actualizaciones, aunque la inferencia es local.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Descargar desde el sitio oficial (no GitHub releases) para obtener bytes verificados con SHA-256. Activar virtualización de hardware en BIOS/UEFI y verificar GPU NVIDIA compatible. Asegurar al menos 40 GB libres en disco y 8 GB RAM mínimo para una instalación cómoda. Configurar SEARXNG_SECRET en .env antes de usar la búsqueda web. No deshabilitar Smart App Control; usar ruta de inspección si el script es bloqueado.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.