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GITHUB · ANALIZADO

DIY-agent-OS

Plataforma autohospedada para macOS que convierte tu ordenador en un equipo de agentes IA locales. Usa Fastify, React y SQLite con arquitectura modular para gestión de tareas, memoria FTS5 y aprobaciones de seguridad. Requiere CLI externos como OpenCode o Gemini CLI.

Ficha actualizada 27 sept 2026, 10:04 · upstream 27 sept 2026, 9:51 · release sin release detectada

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Qué es DIY-agent-OS

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

AgentOS transforma tu Mac en una plataforma de agentes de inteligencia artificial autohospedada, ejecutando un backend Fastify y un dashboard React en un único proceso Node.js. El sistema utiliza SQLite para el almacenamiento persistente e incluye una memoria a largo plazo con búsqueda semántica mediante FTS5. La arquitectura permite intercambiar el "cerebro" del agente entre diferentes CLIs locales como OpenCode o Antigravity (Gemini CLI) sin reiniciar el servidor, facilitando la integración de modelos LLM diversos en un entorno seguro y local.

La plataforma gestiona una cola de tareas con prioridades configurables, recuperación ante fallos y un motor de aprobaciones que clasifica los comandos por riesgo antes de su ejecución. Incluye características de seguridad robustas como hashing scrypt para contraseñas, bloqueo de cuentas tras intentos fallidos y cookies seguras. Todo el estado se gestiona localmente en ~/.agentos, eliminando la dependencia de servicios en la nube y garantizando que los datos permanezcan bajo tu control directo.

Los casos de uso incluyen automatización de tareas repetitivas, gestión de proyectos con contexto inyectado, análisis de datos mediante agentes especializados y orquestación de flujos de trabajo locales. Los puntos fuertes son la arquitectura monolítica ligera, el motor de aprobaciones granular y la recuperación automática de tareas interrumpidas. Las limitaciones principales son la dependencia del sistema operativo macOS para los scripts de inicio automático y la falta de contenedorización nativa (Docker).

CASOS DE USO
  • Automatización de tareas repetitivas locales mediante agentes programados.
  • Gestión de proyectos con contexto inyectado en prompts de agentes.
  • Análisis de datos mediante agentes especializados (Coder, Analyst).
  • Orquestación de flujos de trabajo con cola de prioridades configurables.
  • Auditoría y aprobación de comandos de alto riesgo antes de ejecución.
PUNTOS DESTACADOS
  • Swappable brain: cambio entre OpenCode y Antigravity sin reinicio del servidor.
  • Motor de aprobaciones granular para comandos peligrosos (sudo, rm, mount).
  • Recuperación ante fallos con guardado doble de ejecución en tareas interrumpidas.
  • Memoria a largo plazo con SQLite FTS5 y búsqueda semántica automática.
  • Autenticación hardenada con scrypt y bloqueo tras intentos fallidos repetidos.
PRECAUCIONES
  • Dependencia de macOS para scripts launchd de inicio automático.
  • Sin Docker o Compose nativo según análisis del repositorio.
  • Diseñado para single-user, sin soporte multiusuario por defecto.
  • Requiere CLI externo preinstalado (OpenCode o Gemini CLI).
  • Bindeo por defecto en 127.0.0.1, requiere configuración explícita para LAN.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere Node.js >= 22.5. Ejecutar npm install, npm run build y npm start. El servidor se une a 127.0.0.1 por defecto; para LAN usar AGENTOS_HOST=0.0.0.0 y configurar AGENTOS_PUBLIC_ORIGIN. Necesita un CLI externo instalado (OpenCode o Gemini CLI). Los datos residen en ~/.agentos/agentos.db.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
3000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.