HASHI
Plataforma local-first para agentes de IA persistentes que unifica identidad, memoria y herramientas. Soporta motores nativos como HER v2 o externos (Claude Code, Gemini). Permite gestión de flujos de trabajo, automatización y acceso multi-canal en infraestructura propia.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 0:45 · upstream 25 sept 2026, 0:31 · release v2.0.0
Qué es HASHI
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
HASHI es una plataforma open-source de código abierto diseñada para ejecutar agentes de IA persistentes bajo tu control. Funciona como un plano de control local-first que integra identidad, memoria, herramientas y flujos de trabajo, permitiendo la conexión con múltiples motores de inferencia como HER v2, Claude Code, Codex CLI o Gemini CLI. La arquitectura se divide en cuatro propietarios funcionales: PCM (Persona, Contexto, Memoria), PAO (Orquestación agnóstica a proveedores), HER v2 (Runtime del motor) y Conectores de Frontend.
El sistema permite realizar tareas complejas como investigación y escritura con Workzones, codificación y automatización local mediante jobs en segundo plano, o coordinación a largo plazo con taskboards. Soporta interfaces nativas como TUI, Telegram y WhatsApp, además de APIs autenticadas para clientes externos. La gestión de credenciales y estado se realiza localmente por defecto, aunque la inferencia remota depende del proveedor seleccionado.
Actualmente se encuentra en una versión Beta (v4.0.0-beta.1), orientada a uso personal o pruebas pequeñas a escala pública. Las características empresariales como gobernanza de equipos están en fase Alpha y no cuentan con certificación de seguridad para producción general. El despliegue requiere CPython 3.12.13 para instalaciones desde fuente, o Node.js/npm para paquetes precompilados.
- Investigación y escritura automatizada con memoria persistente y herramientas de navegación web.
- Automatización local de codificación y gestión de archivos mediante CLI engines o HER v2.
- Coordinación multi-agente para flujos de trabajo complejos con tareas programadas y revisión de registros.
- Integración de agentes en canales de mensajería como Telegram o WhatsApp sin exponer credenciales locales.
- Despliegue portátil en Windows mediante bundles USB verificados para instalación offline.
- Gestión de sesiones duraderas que sobreviven a cierres de aplicación o reinicios del sistema.
- Soporte nativo para múltiples motores de IA (HER v2, Claude Code, Gemini CLI) con autenticación local independiente.
- Arquitectura modular con componentes reemplazables (Functions) y configuración separada por instancia.
- Persistencia de datos en PostgreSQL con respaldo local de credenciales y estado del agente.
- APIs Backend autenticadas para construir clientes personalizados o integraciones seguras.
- Portabilidad verificada para Windows mediante bundles USB que incluyen runtime privado.
- Capacidad de ejecutar flujos de trabajo (Nagare workflows) con espera explícita y coordinación.
- Estado Beta actual (v4.0.0-beta.1); no recomendado para producción crítica sin validación adicional.
- Características empresariales y gobernanza en fase Alpha; sin certificación de seguridad oficial.
- No incluye Docker ni Compose nativos según análisis técnico; requiere gestión manual de dependencias.
- Requiere CPython 3.12.13 específico para instalaciones desde fuente; no es compatible con versiones antiguas.
- El API Gateway opcional no enforce autenticación por defecto; debe configurarse como privado.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Seguir la guía de instalación (INSTALL.md) para elegir entre fuente o npm. Instalar CPython 3.12.13 si se usa fuente, o Node.js/npm para paquetes. Realizar backup de datos antes de actualizaciones. Verificar versiones publicadas en npm vs releases de GitHub. Asegurar que el Gateway API esté privado y no expuesto públicamente. Considerar requisitos mínimos: 4 núcleos CPU, 4GB RAM, 20GB disco según análisis técnico.
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.