AIlice es un agente de IA totalmente autónomo y de propósito general, diseñado para funcionar como JARVIS, impulsado por modelos de lenguaje de código abierto. Destaca en investigación temática, programación, gestión de sistemas y tareas híbridas complejas. Con interacción por voz, soporte multimodal e integración fluida con GPT-4, AIlice ofrece una experiencia versátil como asistente de IA. Optimizado para despliegue local y en la nube, es ideal para desarrolladores e investigadores que buscan una herramienta de IA inteligente y con capacidad de auto-evolución.
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Publicado:
2024-09-08
Creado:
2025-05-03
Última modificación:
2025-05-03
Publicado:
2024-09-08
Creado:
2025-05-03
Última modificación:
2025-05-03
AIlice es un agente de IA totalmente autónomo y de propósito general, diseñado para funcionar como un asistente de inteligencia artificial independiente, similar a JARVIS. Utiliza un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) como su núcleo de procesamiento para realizar tareas como investigación temática, programación, gestión de sistemas, revisiones bibliográficas y tareas híbridas complejas. AIlice tiene como objetivo lograr la autoevolución, permitiendo que los agentes de IA construyan de forma autónoma expansiones de funciones y nuevos tipos de agentes.
AIlice es ideal para desarrolladores, investigadores y entusiastas de la tecnología que necesiten un asistente de IA para tareas como programación, análisis de datos e investigación. También es adecuado para profesionales en gestión de sistemas, creación de contenido y educación que requieran soluciones avanzadas de automatización y basadas en IA. Los usuarios con conocimientos técnicos o aquellos dispuestos a explorar herramientas de IA serán los que más se beneficien de AIlice.
git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
pip install -e .
ailice_web --modelID=anthropic:claude-3-5-sonnet-20241022
AIlice es adecuado para entornos que requieran automatización impulsada por IA, como desarrollo de software, investigación académica y administración de sistemas. Destaca en escenarios como asistencia en programación, recopilación de datos, análisis de documentos y tareas multimodales. AIlice puede ejecutarse localmente o en entornos en la nube, lo que lo hace versátil tanto para uso personal como profesional, siempre que el hardware cumpla con sus requisitos (por ejemplo, GPUs para la ejecución local de LLM).
AIlice es un agente de IA totalmente autónomo y de propósito general, diseñado para funcionar como JARVIS. Actúa como un asistente de IA independiente capaz de realizar tareas como investigación temática, programación, gestión de sistemas, revisiones bibliográficas y tareas híbridas complejas. AIlice utiliza un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) como su núcleo de procesamiento y demuestra competencia tanto en tareas cotidianas como en funciones especializadas.
AIlice destaca como un agente totalmente autónomo con capacidades avanzadas como interacción por voz, soporte multimodal y funciones de autoexpansión. A diferencia de muchos asistentes de IA, AIlice puede ejecutarse localmente con modelos de código abierto mientras también admite modelos comerciales como GPT-4. Su arquitectura única de Árbol de Llamadas de Agentes Interactivos (IACT) permite la descomposición de tareas complejas y la colaboración entre múltiples agentes.
Para operar con LLM locales, AIlice requiere al menos dos GPUs RTX 4090 (48GB de VRAM) para ejecutar eficientemente modelos de 70B+ parámetros. Sin LLM locales, los requisitos de hardware son mínimos. AIlice funciona mejor en Ubuntu, con compatibilidad para MacOS, mientras que los usuarios de Windows deben usar Docker o WSL. Se requiere el navegador Chrome para la funcionalidad web.
Sí, AIlice sobresale en tareas de programación, funcionando como un codificador completo con capacidades avanzadas de automatización. Puede escribir, ejecutar y depurar código, desplegar sitios web, gestionar sistemas e incluso crear modelos 3D usando paquetes como cadquery. El agente demuestra especial fortaleza en programación Python y puede manejar proyectos de codificación complejos gracias a su arquitectura multiagente.
Sí, AIlice incluye capacidades de diálogo por voz impulsadas por ChatTTS. Los usuarios pueden activar la conversación vocal mediante el interruptor --speechOn y personalizar los tonos de voz. La función de voz ha superado su fase experimental y ofrece usabilidad práctica, con opciones para ejecutar texto-a-voz en dispositivos CPU o CUDA según los recursos disponibles.
AIlice puede instalarse con comandos simples: clonar el repositorio con git, navegar al directorio y ejecutar pip install -e .. Para una configuración rápida, usa 'ailice_web' con tu modelo preferido. Las opciones detalladas de instalación incluyen contenedores Docker para mayor seguridad, con mapeo de puertos para acceso web. La configuración inicial puede requerir introducir claves API y descargar pesos de modelos.
AIlice funciona mejor con los modelos Claude-3-5-sonnet o Qwen-2.5-72B-instruct. Para opciones de código abierto, se recomiendan Qwen-2.5-72B-instruct y DeepSeek-V3. El sistema admite varios modelos mediante prefijos como "oai:" para OpenAI o "hf:" para HuggingFace, con flexibilidad para añadir soporte a nuevos modelos mediante modificaciones en config.json.
Sí, AIlice tiene capacidades avanzadas de navegación web e investigación. Puede buscar artículos académicos, descargar recursos y compilar informes de investigación. Para búsquedas frecuentes en Google, los usuarios pueden configurar la Custom Search JSON API. El agente destaca en investigación temática, recopilación de información e incluso puede construir conjuntos de datos mediante procesos automatizados de recolección.
AIlice utiliza su arquitectura de Árbol de Llamadas de Agentes Interactivos (IACT) para descomponer tareas complejas en subtareas manejables, asignadas a agentes especializados. Los usuarios pueden interrumpir y guiar el proceso en cualquier momento. El sistema mantiene historial de conversación y contexto entre pasos, permitiendo refinamiento iterativo y corrección de errores durante la ejecución de tareas.
AIlice está diseñado para la auto-evolución, con capacidad para construir autónomamente expansiones de funciones y nuevos tipos de agentes. Aunque la autoexpansión completa es un objetivo futuro, las capacidades actuales incluyen carga dinámica de módulos y el potencial para que los agentes comprendan y modifiquen su propio código. La arquitectura del sistema minimiza restricciones para facilitar futuras funciones de auto-mejora.
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