enlil
Enlil es un sistema autoalojado que convoca a un consejo de 9 modelos LLM especializados para deliberar en paralelo sobre cualquier consulta. Cada decisión se firma criptográficamente con ML-DSA-87 (NIST FIPS 204), garantizando integridad post-cuántica y trazabilidad auditiva bajo GPL-3.0.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 21:47 · upstream 23 sept 2026, 21:06 · release v1.0.0
Qué es enlil
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Enlil es una herramienta de inteligencia artificial autoalojada diseñada para decisiones de alto nivel que requieren trazabilidad y seguridad. A diferencia de las soluciones estándar que agregan respuestas, este sistema convoca a un "consejo" de nueve modelos LLM especializados (como Claude, DeepSeek o Gemini) que deliberan simultáneamente sobre una consulta desde ángulos técnicos, legales o estratégicos.
El resultado es un "Decreto", un documento estructurado que incluye el razonamiento de cada agente, una síntesis final y una firma criptográfica irreversible ML-DSA-87 conforme a NIST FIPS 204. Esto permite generar evidencia auditiva robusta para procesos regulatorios o legales, cumpliendo parcialmente con requisitos como el Artículo 12 del AI Act europeo mediante registros inmutables.
La arquitectura utiliza FastAPI y Python, soportando despliegue vía Docker Compose con BYOK (Bring Your Own Key). Incluye mecanismos de revisión entre pares (`--review`) donde los agentes critican mutuamente las respuestas antes de la síntesis final, capturando disidencias que en otros sistemas se perderían.
- Análisis de riesgos legales y cumplimiento normativo con trazabilidad criptográfica.
- Auditoría técnica de arquitectura de software con revisión adversarial entre modelos.
- Toma de decisiones estratégicas empresariales donde se requiere consenso documentado.
- Redacción de informes técnicos auditables para procesos de gobernanza de IA (EU AI Act).
- Evaluación de seguridad y red teaming interno mediante el agente Nergal (Grok).
- Firma criptográfica post-cuántica ML-DSA-87 en cada salida (NIST FIPS 204).
- Deliberación paralela real de 9 modelos LLM simultáneos, no secuencial.
- Captura automática de disidencias y razonamientos individuales en el Decreto.
- Arquitectura autoalojada con BYOK y licencia GPL-3.0 (cero coste fijo).
- Mecanismo de revisión entre pares (`--review`) que detecta fallos lógicos antes de la síntesis.
- Requiere clave API propia de OpenRouter (BYOK), no incluye modelos en el repositorio.
- Consumo de recursos elevado al ejecutar 9 modelos simultáneos (mínimo 2 GB RAM, recomendado 4 GB).
- No es un producto de cumplimiento certificado ISO 42001 ni NIST AI RMF oficialmente.
- Depende de la disponibilidad y latencia de las APIs externas de los proveedores de modelos.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar con Docker Compose y configurar `.env` con `OPENROUTER_API_KEY` y `ENLIL_MASTER_KEY`. Asegurar al menos 2 GB RAM (4 GB recomendado) para la estabilidad del proceso de deliberación paralela. Utilizar el puerto 8002 por defecto o mapear según necesidad. Habilitar la revisión entre pares (`--review`) en entornos críticos para mejorar la precisión antes de generar decretos finales.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.