awema-os
AWEMA OS es un sistema operativo open source para agencias digitales asistidas por IA. Auto-hospedado en GitHub Pages sin SaaS, pilotado holísticamente por humanos y agentes de IA.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 12:05 · upstream 23 sept 2026, 11:55 · release sin release detectada
Qué es awema-os
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AWEMA OS es el cerebro operacional de una agencia digital. No es un simple repositorio de archivos: es la unidad operativa que combina la presencia online real de clientes con una equipo de agentes de IA especializados. La IA no responde, trabaja; los humanos deciden. El principio fundamental es que todo lo producido debe ser reutilizable, comprensible y ejecutable por otro agente (humano o IA) sin necesidad de contexto previo.
El modelo se basa en un Kernel conceptual universal (misión, workflow, conocimiento, memoria, contexto, agente, evento, automatización, plugin, seguridad, API) que no contiene lógica de negocio. El núcleo del proyecto reside en los módulos, donde el trabajo real ocurre. Actualmente solo está desarrollado el módulo Marketing, pero la arquitectura permite extenderlo a Finanzas, RH, Comercial y otros.
La estructura del repositorio es clara: un Kernel central, módulos por área de responsabilidad, herramientas transverses (dashboard, revisión visual), scripts Python para generación de contenido y conexión con redes sociales, configuración de la agencia, tests unitarios y automatizaciones de CI/CD. Todo se despliega en GitHub Pages como servicio estático.
- Gestión del calendario editorial y producción de contenidos
- Monitoreo y análisis de presencia digital en redes sociales
- Generación de contenido con agentes especializados (analítico, estratégico, creativo)
- Automatización de respuestas a clientes mediante IA
- Creación de reportes de rendimiento publicitario
- Gestión de la memoria marketing para decisiones futuras
- Modelo modular: un Kernel conceptual universal que permite extender el sistema sin modificar su núcleo
- Auto-hospedado en GitHub Pages con cero SaaS, permitiendo control total sobre los datos
- Agentes IA especializados (analítico, estratégico, creativo) que trabajan de forma determinista y predecible
- Repositorio único que integra herramientas web estáticas, scripts Python y gestión de agentes
- Modelo de datos centralizado con estructura _donnees/ por cliente para consistencia
- Licencia AGPL-3.0 que garantiza la transparencia del código fuente incluso en versiones modificadas
- El módulo Marketing es el único desarrollado; otras áreas como Finanzas o RH no tienen implementación
- La conectividad con redes sociales depende de APIs externas (TikTok, LinkedIn) que pueden ser inestables
- No existe un dashboard completo de métricas en tiempo real, solo herramientas de revisión visual
- El sistema requiere configuración manual del entorno y conexión a GitHub para funcionar
- La IA no puede actuar sin intervención humana; la agencia depende de los agentes asignados
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar AWEMA OS: 1) Fork el repositorio en tu cuenta de GitHub. 2) Activa Pages en Settings → Pages, seleccionando la rama main y el directorio raíz. 3) Abre tu URL de Pages y conecta tu cuenta de GitHub con un PAT (Personal Access Token). 4) Configura tus claves IA, tokens de redes sociales y OAuth en la página de configuración. 5) Los agentes y automatizaciones se ejecutan automáticamente mediante GitHub Actions sin necesidad de servidores locales. Para producción, considera migrar a un entorno de staging o despliegue real con base de datos persistente. Se recomienda seguir el tutorial completo de instalación para una implementación desde cero.
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.