openzero
openZero es un sistema de agentes IA auto-alojados que garantiza soberanía absoluta de datos, ejecutándose en tu infraestructura sin depender de la nube.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 19:51 · upstream 23 sept 2026, 19:44 · release sin release detectada
Qué es openzero
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
openZero es un sistema de agentes IA auto-alojados diseñado bajo el principio de soberanía absoluta de datos. A diferencia de los asistentes en la nube que almacenan tu información en infraestructura externa, openZero mantiene toda la memoria, las conversaciones y el contexto dentro de tu perímetro de red. El núcleo del sistema es llama.cpp, que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente, adaptando dinámicamente el tamaño del contexto y los recursos a tu hardware disponible.
- Generación de breves matutinos automatizados que analizan proyectos, calendario y tareas pendientes basándose en conversaciones previas.
- Gestión proactiva de tareas mediante agentes 'crews' que crean tarjetas en Planka cuando detectan bloqueos o compromisos a riesgo.
- Asistente personal accesible vía Telegram o WhatsApp para consultas rápidas sin enviar datos a la nube.
- Monitoreo local de proyectos y salud del negocio utilizando memoria semántica acumulada en Qdrant.
- Búsqueda web privada mediante SearXNG integrado, evitando rastreo y dependencias de APIs externas.
- Soberanía de datos total: todo el procesamiento ocurre localmente sin fugas a proveedores externos por defecto.
- Arquitectura modular desacoplada con servicios como Redis para colas y Traefik para enrutamiento seguro.
- Agentes 'crews' autónomos que ejecutan tareas programadas, razonando sobre contextos acumulados de conversaciones.
- Integración nativa con Planka para gestión visual de tareas compartida entre humanos y agentes.
- Auto-escalado de recursos: el sistema detecta automáticamente la RAM y CPU para ajustar la inferencia del LLM.
- Requiere configuración manual inicial compleja (SSH, swap, claves) en lugar de un despliegue one-click oficial.
- Dependencia de modelos locales que consumen recursos significativos; el perfil 'Minimal' usa solo 8GB RAM.
- Integraciones de email y calendario están deshabilitadas por defecto y requieren configuración explícita.
- Sin soporte nativo para interfaces gráficas avanzadas fuera del dashboard web básico.
- La sanitización de entidades nombradas (spaCy) está deshabilitada por defecto debido a falsos positivos.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendaciones: Iniciar con un VPS Ubuntu 24.04 y 8GB RAM mínimo; habilitar swap antes de arrancar Docker para evitar colapsos en perfiles ligeros. Usar Tailscale para acceso remoto seguro sin exponer puertos públicos al internet. Configurar `.env` con tokens seguros y modelo local GGUF desde HuggingFace. Revisar `agent/crews.yaml` para activar solo los agentes necesarios y ajustar horarios de breves.
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.