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GITHUB · ANALIZADO

pepe

Runtime de agentes IA en Elixir/OTP que permite definir agentes, conectar modelos compatibles con OpenAI y ejecutar bucles de llamadas a herramientas. Ofrece panel web, API HTTP, WebSocket, Telegram, WhatsApp y CLI.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 17:16 · upstream 22 sept 2026, 16:35 · release v0.19.1

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Qué es pepe

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Pepe es un runtime de agentes IA construido sobre Elixir/OTP diseñado para definir agentes, conectar cualquier modelo compatible con la API de OpenAI y ejecutar bucles de llamadas a herramientas. La arquitectura se basa en procesos ligeros por conversación, lo que permite ejecutar múltiples conversaciones simultáneas sin colapsar el sistema, y supervisión que aísla los fallos para evitar que una conversación afecte al resto.

El sistema expone sus capacidades mediante múltiples interfaces: un panel web con Phoenix LiveView, API HTTP compatible con OpenAI (incluyendo endpoints de uso y modelos), WebSocket para streaming de tokens, integraciones nativas con Telegram y WhatsApp, y una CLI completa. Esto permite integrar Pepe en flujos de trabajo existentes o exponerlo como servicio interno.

Una característica distintiva es el sistema de objetivos (goals), donde se define un criterio de éxito independiente que revisa los resultados del agente sin ver la conversación interna, permitiendo automatizar tareas hasta alcanzar un estado deseado. Además, soporta herramientas instalables en contenedores y persistencia de datos mediante volúmenes.

CASOS DE USO
  • Automatización de tareas repetitivas mediante definición de objetivos con criterios de éxito independientes.
  • Integración de agentes IA con ERPs o bases de datos para responder preguntas del equipo sin comprometer seguridad.
  • Gestión de marketing y contenido automatizado sin necesidad de aumentar personal.
  • Conexión de herramientas específicas como kubectl, gh o psql en contenedores para operaciones técnicas.
PUNTOS DESTACADOS
  • Compatibilidad con cualquier proveedor OpenAI-compatible (OpenRouter, Together, Groq, Ollama, etc.) sin cambios de código.
  • Sistema de objetivos con revisor independiente que valida el criterio de éxito antes de finalizar la tarea.
  • Arquitectura en Elixir/OTP con supervisión robusta que aísla fallos por conversación.
  • Despliegue simplificado con Docker y volúmenes para persistencia de datos y herramientas.
PRECAUCIONES
  • La persistencia de datos depende estrictamente de los volúmenes montados (/data y /tools); sin ellos, la configuración se pierde al reiniciar.
  • El panel web requiere contraseña obligatoria en modo red para evitar acceso público no autorizado.
  • Algunas herramientas como ffmpeg no están incluidas en la imagen base por optimización de tamaño.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA8 GBRAM estimada
DISCO20 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Listo para automatizar

Montar los volúmenes /data y /tools es obligatorio para persistencia. Establecer PEPE_DASHBOARD_PASSWORD con un valor fuerte, ya que sin ella el acceso se deniega con 403. El contenedor soporta amd64 y arm64. Para herramientas en contenedor, colocar CLIs de archivo único en /tools; los paquetes del sistema deben ir en la imagen o mediante PEPE_IMAGE_APT_PACKAGES.

✓Dockerfile
✓Compose
✓One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsNode.js
SERVICIOS
PostgreSQL
BASES DE DATOS
PostgreSQL
PUERTOS
4000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.