Logos
Sistema de gestión de conocimiento soberano que ejecuta modelos locales con memoria persistente verbatim, sin dependencia de la nube. Arquitectura lossless para conversaciones largas y análisis profundo alineado al worldview del usuario.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:58 · upstream 22 sept 2026, 14:25 · release sin release detectada
Qué es Logos
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Logos es un sistema de inteligencia artificial agente diseñado para ejecutarse en hardware local, eliminando la dependencia de APIs en la nube y priorizando la privacidad y la soberanía de los datos. A diferencia de los agentes estatales que olvidan el contexto tras cada sesión, Logos mantiene una memoria persistente y verbatim (texto exacto) almacenada localmente, permitiendo conversaciones continuas sin degradación del contenido original.
El sistema se basa en una jerarquía de la verdad que prioriza una biblioteca de referencia curada sobre el ruido volátil de la web abierta. Utiliza un motor de contexto con ventana de desplazamiento que actúa como una vista sobre un almacén infinito, preservando cada turno de conversación para su recuperación exacta cuando sea necesario. La arquitectura incluye capacidades avanzadas como detección de patrones de guerra informativa y análisis de fuentes con marcadores ideológicos.
Logos está construido sobre frameworks como Next.js, Node.js, FastAPI y Python, utilizando bases de datos SQLite-vec para almacenamiento único y atómico. El sistema soporta despliegues desde una GPU individual hasta servidores multi-GPU, con mantenimiento nocturno automático para re-indexado incremental y limpieza de sesiones.
- Investigación profunda con memoria persistente que recuerda decisiones y tareas pendientes a través de sesiones
- Análisis de fuentes con verificación de sesgos ideológicos mediante SourceAnalyzer y Frame-Stripping Skill
- Gestión de proyectos a largo plazo con briefs fijados que sobreviven a resets de ventana de contexto
- Coordinación entre múltiples agentes locales mediante endpoints HTTP A2A sin intermediarios humanos
- Arquitectura lossless: ventana de contexto como vista sobre almacenamiento verbatim local, no como resumen
- Capacidad probada de manejar más de 13 millones de tokens procesados en una sola conversación sin degradación
- Sistema de perfilado de worldview que desplaza modelos base hacia posiciones ideológicas específicas del usuario
- Mantenimiento nocturno automático con re-indexado incremental y VACUUM programado para optimización
- Dependencia de hardware local con GPU dedicada (mínimo 32GB VRAM recomendado para configuraciones únicas)
- Compatibilidad óptima con modelos no censurados o con entrenamiento de seguridad reducido
- Configuración manual del perfil de worldview requerida sin ajuste automático por defecto
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere hardware local con GPU de al menos 32GB VRAM para configuraciones únicas. Para despliegues multi-usuario, usar servidor con múltiples GPUs (ej. 8-GPU server). Verificar compatibilidad del modelo base (preferiblemente uncensored). Programar mantenimiento nocturno en 04:00 UTC. Ajustar perfil de worldview según necesidades específicas.
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.