Astakos-AI-Agent
Agente de IA auto-alojado local-first que aprende rutinas diarias, recuerda contexto a largo plazo y se comunica vía Telegram o Web UI. Usa Docker con actualizaciones automáticas, soporta múltiples proveedores de modelos (Gemini, OpenAI, Anthropic) y herramientas como Gmail/Calendar.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 15:18 · upstream 22 sept 2026, 14:17 · release v2.7.0
Qué es Astakos-AI-Agent
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Astakos es un agente de inteligencia artificial diseñado para ejecutarse localmente en tu máquina, priorizando la privacidad y eliminando la dependencia de suscripciones en la nube. El sistema combina una interfaz web construida con Next.js y un backend robusto basado en FastAPI y Python, orquestado mediante LangGraph para gestionar flujos de trabajo multi-agente especializados.
- Asistente personal proactivo que detecta rutinas diarias y envía recordatorios contextuales sin necesidad de prompts constantes.
- Gestión de comunicación manos libre a través de Telegram con reconocimiento de voz en tiempo real y memoria compartida entre canales.
- Automatización de tareas empresariales integrando Gmail, Google Calendar y Drive para búsqueda, lectura y redacción de correos.
- Investigación web y análisis de proyectos locales con aprobación explícita antes de ejecutar acciones sensibles o riesgosas.
- Arquitectura local-first que mantiene toda la memoria semántica (ChromaDB), historial conversacional (SQLite) y datos de usuario en almacenamiento persistente local.
- Sistema de seguridad con niveles de aprobación (SAFE, WARNING, NOTIFY, CRITICAL) que requiere confirmación explícita antes de ejecutar acciones sensibles.
- Capacidad de aprendizaje autónomo mediante observaciones aisladas que clasifican patrones recurrentes sin influir directamente en la lógica principal hasta su validación.
- Soporte nativo para múltiples proveedores de modelos (Vertex AI, Gemini API, OpenAI, Anthropic) con configuración independiente de voz y embeddings.
- El despliegue con Vertex AI requiere montar un archivo JSON de credenciales del servicio dentro del contenedor Docker, lo que implica gestionar claves manualmente.
- La actualización automática mediante Watchtower concede a este proceso control sobre el socket Docker local, una concesión de seguridad en sistemas sensibles.
- Solo se permite configurar un proveedor de IA activo simultáneamente; cambiar entre proveedores requiere reiniciar y reconfigurar la variable LLM_PROVIDER.
- El reconocimiento de voz en modo LIVE depende de la configuración correcta del nombre de despertar y puede interrumpirse si el audio de fondo no se gestiona adecuadamente.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Utilizar docker-compose.release.yml con Watchtower para actualizaciones automáticas cada 5 minutos. No exponer puerto 8000 públicamente sin proxy inverso autenticado. Para Vertex AI, montar archivo JSON de credenciales en /app/credentials y configurar GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS. Verificar logs con docker compose logs -f astakos.
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.