OpenLobster: Agente de IA Autohospedado en Go con Huella de Memoria de 30MB
OpenLobster es un asistente de IA autohospedado construido como un solo binario de Go que no requiere entorno Python, node_modules ni gestión de tiempo de ejecución. El proyecto se creó para proporcionar un agente de IA personal que permanezca en el hardware local y funcione con cualquier modelo que el usuario esté ejecutando.
Especificaciones Técnicas
El agente utiliza 30 MB de RAM con todos los servicios cargados y tiene un tiempo de arranque en frío de 200 ms. Se ejecuta en una Raspberry Pi sin problemas. La pila está construida con Go + gqlgen para el backend y SolidJS + Vite para el frontend, con licencia GPL-3.0.
Soporte de LLM
OpenLobster admite múltiples proveedores de LLM: OpenAI, Anthropic, Ollama, OpenRouter, Docker Model Runner o cualquier cosa con un endpoint compatible con OpenAI. Los usuarios eligen uno en Configuración y pueden cambiarlo en cualquier momento.
Sistema de Memoria
La memoria se implementa como una base de datos de grafos propiamente dicha con dos backends: Neo4j para consultas de grafos completas, o un backend de archivo GML local para configuraciones más simples que no requieren ejecutar una base de datos. El agente construye relaciones tipadas a medida que aprende, no solo volcados de texto planos.
Funciones Multi-usuario
La funcionalidad multi-usuario funciona correctamente, con cada persona obteniendo su propio historial de conversaciones, memoria y permisos de herramientas. Los usuarios pueden tener diferentes personas en Telegram y Discord hablando con el mismo agente sin ver el contexto del otro.
Capacidades de Integración
- La integración MCP admite el flujo completo de HTTP transmisible + OAuth 2.1
- Matriz de permisos por usuario por herramienta
- Mercado para integraciones con un clic
- Canales principales: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, SMS (no complementos)
Estado Actual
El proyecto aún está en versión beta, con funciones de audio/multimodales descritas como "con imperfecciones". El soporte para modelos locales y la baja huella de recursos se destacan como características sólidas.
📖 Leer la fuente completa: r/LocalLLaMA
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