LIA-Assistant
Asistente conversacional multi-agente autoalojado con LangGraph, bucle humano para mutaciones, observabilidad empresarial y soporte i18n en 6 idiomas.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 3:51 · upstream 24 sept 2026, 3:50 · release v1.47.1
Qué es LIA-Assistant
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
LIA es un asistente personal autoalojado que gestiona correo, calendario, contactos y documentos mediante cuentas propias de Google, Apple o Microsoft. Opera bajo una arquitectura de backend FastAPI con frontend Next.js, orquestando más de 20 agentes especializados a través de LangGraph. Soporta modelos locales (Ollama) y cloud, garantizando independencia del proveedor.
- Gestión de correo electrónico: resumen de correos no leídos con adjuntos y envío de recordatorios automáticos.
- Actualización de contactos: modificar empresas de contactos que trabajan en startups tras aprobación humana.
- Recordatorios inteligentes: configurar alertas temporales para llamadas o eventos específicos.
- Auditoría de costes: contabilidad de tokens por nodo y proveedor con exportación a CSV.
- Integraciones unificadas: gestión centralizada de conectores Google, Apple, Microsoft y servidores MCP propios.
- Orquestación multi-agente con LangGraph y Human-in-the-Loop antes de cada mutación.
- Observabilidad empresarial completa con Prometheus, Grafana, Loki, Tempo y Langfuse.
- Soporte i18n en 6 idiomas con paridad en pruebas CI.
- Licencia AGPL-3.0 garantizando código abierto y autoalojamiento.
- Audit técnico de 8.3/10 basado en ISO/IEC 25010:2023.
- Soporte nativo para modelos locales (Ollama) sin vendor lock-in.
- No incluye Dockerfile ni docker-compose según análisis técnico actual.
- Requiere Python 3.14 y Node.js 24 LTS, versiones muy recientes que pueden requerir entornos específicos.
- Complejidad HIGH con múltiples puertos (3000, 8000, 9090, etc.) para servicios distintos.
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.
Requiere servidor con mínimo 4 núcleos CPU, 8GB RAM y 40GB disco. Instalar manualmente FastAPI backend y Next.js frontend sin contenedores. Configurar variables de entorno para bases de datos (PostgreSQL, Redis, ClickHouse) y proveedores LLM. Verificar puertos 3000, 8000, 9090, 5432, 6379.
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.