Prometheus
Harness de agentes soberanos para LLMs locales con daemon siempre activo, memoria lossless y gateways multiplataforma (Telegram/Slack/Discord). Incluye capa de adaptación de modelos para validación estricta de herramientas y ejecución sandboxed de código.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 23:16 · upstream 23 sept 2026, 23:13 · release sin release detectada
Qué es Prometheus
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Prometheus es un sistema operativo para agentes que actúa como capa de adaptación entre bucles de herramientas y modelos locales open-source. Su arquitectura combina un daemon Python/Rust siempre activo con una interfaz desktop nativa (Beacon) para gestión de tareas, memoria persistente y ejecución segura de código.
El núcleo técnico reside en la Model Adapter Layer, que valida llamadas a herramientas antes de la ejecución, repara errores comunes (extracción JSON desde markdown, coerción de tipos) y aplica gramáticas GBNF en llama.cpp para evitar alucinaciones estructurales. Incluye sistemas originales como SENTINEL para acciones proactivas y SYMBIOTE experimental para asimilación de código con rollback automático.
El despliegue es nativo sin contenedores, requiriendo instalación directa vía pip o uv. Soporta múltiples backends de inferencia (llama.cpp, Ollama, vLLM) gestionados en una tabla unificada, con gateways de chat integrados y almacenamiento de telemetría local en SQLite.
- Automatización de tareas complejas con validación estricta de JSON para evitar alucinaciones en herramientas locales
- Gestión de memoria a largo plazo mediante FTS y compresión DAG para sesiones largas sin pérdida de contexto
- Ejecución segura de código en repositorios específicos con revisión de cambios antes de merge
- Orquestación de múltiples GPUs locales con balanceo automático y detección de estado de backends
- Model Adapter Layer con validación pre-ejecución y reparación automática de errores comunes
- Memoria lossless con compresión DAG y búsqueda FTS que mantiene hechos recuperables
- Ejecución sandboxed de código en repositorios específicos sin capacidad de push/merge
- Gestión unificada de múltiples backends de inferencia local (llama.cpp, Ollama, vLLM)
- Telemetría local en SQLite que no envía datos a servidores externos
- No utiliza Docker ni Compose, requiriendo instalación nativa y gestión manual de dependencias
- Estado de desarrollo activo con características experimentales como SYMBIOTE desactivadas por defecto
- Requiere configuración inicial mediante 'oara setup' para detectar backends y generar tokens
- Publicación en PyPI pendiente hasta que la pipeline de releases sea pública
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.
Instalar vía git clone o pip install. Ejecutar 'oara setup' para auto-detectar backends (llama.cpp, Ollama, etc.) y generar identidad del agente. Usar 'uv sync --extra web --extra anthropic --extra mcp' si se usa uv-managed venv. El daemon inicia con 'oara daemon'. Gestionar tokens REST/WS manualmente hasta publicación en PyPI.
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.