KurisuAssistant
Kurisu Assistant es un asistente personal autocontenido con IA, voz y visión, que soporta memoria persistente, herramientas y múltiples clientes (Windows, Android). Funciona como agente generalista capaz de leer archivos, ejecutar comandos y delegar tareas.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 5:00 · upstream 23 sept 2026, 4:56 · release v0.7.1
Qué es KurisuAssistant
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Kurisu Assistant es un sistema de asistente personalizado construido para ayudar tanto en el ámbito laboral como en la vida cotidiana. Puede responder preguntas, mantener contexto útil, trabajar con imágenes y realizar conversaciones por voz. Además funciona como agente generalista capaz de leer archivos, ejecutar comandos, usar herramientas y delegar tareas especializadas a sub-agentes individuales.
El proyecto está dividido en un servidor y dos clientes: el cliente de escritorio (Windows y Linux) y el cliente Android. Se puede elegir la guía adecuada según lo que se desee realizar. El proyecto es modular y cada paquete tiene su propia documentación interna.
La arquitectura del modelo incluye una sola asistente con múltiples perfiles, memoria persistente, capacidades y sub-agentes especializados. Cada cuenta posee un único asistente con sus propios modelos, memoria y capacidades.
- Responder preguntas generales sobre cualquier tema
- Mantener contexto útil durante conversaciones prolongadas
- Trabajar con imágenes mediante visión por computadora
- Conversar por voz en tiempo real
- Ejecutar comandos y tareas del sistema operativo
- Leer y editar archivos de texto o código
- Delegar tareas especializadas a sub-agentes
- Crear perfiles personalizados con personalidad, voz y avatar
- Soporta múltiples clientes (Windows Desktop, Android) con interfaces distintas
- Permite elegir entre modelos de IA predefinidos o usar APIs externas como Ollama, Google Gemini o NVIDIA NIM
- Incluye herramientas personalizadas que pueden ejecutarse directamente desde el asistente
- Soporta conversaciones por voz con reconocimiento y síntesis de voz integrados
- Permite crear perfiles personalizados con personalidad, voz y avatar
- Memoria persistente entre sesiones para mantener contexto durante conversaciones largas
- El primer mensaje en un nuevo asistente no funciona hasta que se selecciona un modelo
- La conexión a modelos de IA externos requiere una API key válida (Ollama, Google Gemini, NVIDIA NIM o Poe)
- Las herramientas personalizadas requieren permisos explícitos del usuario y pueden acceder a archivos o comandos según las reglas de acceso
- El reconocimiento de voz depende de los servicios instalados en el servidor (ASR/TTS) que no están disponibles por defecto
- La memoria persistente se almacena en una base de datos PostgreSQL, lo que puede generar costos adicionales con uso intensivo
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar Kurisu Assistant, necesitas Docker Engine y Docker Compose. El servidor no requiere GPU. Instala el repositorio desde GitHub, abre un terminal en la raíz del proyecto y ejecuta `docker compose up -d`. Al primer inicio se descargan gigabytes de imágenes. Verifica que el puerto 15597 esté abierto. Para conectar clientes, usa la URL completa (incluyendo protocolo) o la dirección IP local si estás en red. Registra una cuenta en la app y activa tu usuario con `docker compose exec -T postgres sh`. Para modelos de IA externos, añade las claves API en Settings → Account. Para Ollama, asegúrate de que corra en el mismo host Docker (ej: `OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve`). En Android, usa la URL completa del servidor y activa permisos de micrófono/cámara según corresponda. Para backups, restaura los archivos `.env`, `data/` y la base de datos PostgreSQL.
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.