openbot
Plataforma open-source auto-alojada para ejecutar equipos de bots AI persistentes que usan herramientas, memoria a largo plazo y colaboran entre sí mediante un modelo de actores unificado.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 2:14 · upstream 28 sept 2026, 0:55 · release v0.1.1
Qué es openbot
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
OpenBot es una plataforma de automatización basada en modelos de agentes (agentes) que permite orquestar flujos de trabajo complejos donde humanos, bots y sistemas externos interactúan como "actores" con bandejas de entrada compartidas. Utiliza un runtime basado en FastAPI y Next.js para gestionar la comunicación asíncrona entre entidades a través de hilos comunes, permitiendo delegación automática de tareas mediante menciones (@mention) y límites de salto para evitar bucles infinitos.
La arquitectura soporta memoria persistente (LangMem) con reflexión automática tras cada ejecución, integraciones nativas con servidores MCP (Model Context Protocol) vía HTTP o stdio, y aprobaciones humanas para acciones sensibles. Incluye una interfaz gráfica en vivo actualizada mediante SSE que permite gestionar bots, hilos de conversación y configuraciones sin necesidad de reiniciar servicios.
- Gestión de flujos de trabajo de desarrollo: delegación automática entre bots (Chief of Staff -> Engineer -> Reviewer -> QA) para revisión de PRs y pruebas.
- Automatización de soporte técnico con delegación entre agentes cuando una tarea requiere conocimientos especializados o aprobación humana.
- Integración de sistemas legacy vía webhooks firmados que actúan como actores externos en los hilos de conversación.
- Prototipado rápido de workflows de IA locales sin depender de APIs cloud costosas, usando Ollama o OpenRouter.
- Modelo de actores unificado: humanos, bots y sistemas externos comparten el mismo protocolo de comunicación mediante bandejas de entrada.
- Memoria LangMem con reflexión automática tras cada ejecución para mantener contexto a largo plazo sin intervención manual.
- Soporte nativo para MCP servers (HTTP o stdio) permitiendo conectar herramientas externas flexibles y autenticadas.
- Aprobaciones humanas integradas (ask_human) que pausan la ejecución hasta recibir confirmación explícita del usuario.
- UI en vivo con SSE actualizada en tiempo real sin recargas de página, mostrando hilos, bots y estados de trabajo.
- run_shell no está sandboxeado por defecto, lo que representa un riesgo de seguridad si se confía en inputs externos o herramientas maliciosas.
- Requiere Python 3.12+ y Node 24+ instalados manualmente; no incluye Dockerfile ni Compose para despliegue simplificado.
- La memoria LangMem depende de embeddings que pueden requerir claves API (OpenRouter/OpenAI) o un servidor local Ollama configurado.
- El Electron desktop app requiere instalación previa de uv en el sistema anfitrión para iniciar el backend bundled.
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 Python 3.12+ con uv y Node 24+ con pnpm. Configurar proveedor LLM (OpenRouter, OpenAI, Anthropic o Ollama) en la primera carga. Para producción, considerar sandboxear herramientas de shell o usar contenedores externos para el backend si no se usa Docker nativo. La base de datos puede ser SQLite por defecto o PostgreSQL cambiando la URL.
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.