En breve: Un asistente en Python que decide por sí mismo a qué modelo de lenguaje entregar cada tarea: GPT, Claude o Gemini. Lee documentos, entra en servidores por SSH, edita hojas de cálculo, maneja el navegador y ejecuta comandos de shell. Se controla desde una interfaz web o directamente desde Telegram, y todo el sistema está desplegado en la infraestructura del cliente, así que los datos no salen a ninguna parte.
Cliente: particular · Plataforma: Telegram e interfaz web · Categoría: asistente de IA
¿Qué es lo esencial del proyecto?
- Más de 100 operaciones en un solo asistente: de la generación de texto a la monitorización de servidores.
- Tres modelos en vez de uno: GPT, Claude y Gemini, elegidos según la tarea concreta.
- Despliegue local en la infraestructura del cliente: los datos y los procesos quedan bajo su control.
- Dos canales de control: interfaz web para operaciones complejas y Telegram para trabajar desde cualquier sitio.
- Carácter y lógica propios, ajustados a los procesos y al estilo de comunicación del cliente.
- Acceso a las herramientas de trabajo: SSH, sistema de archivos, Google Sheets, navegador, tratamiento de PDF.
¿Con qué está hecho el proyecto?
- Lenguaje:
- Python.
- Modelos:
- GPT, Claude y Gemini con selección dinámica según la especificidad de la tarea.
- Despliegue:
- local, en la infraestructura del cliente.
- Interfaces:
- interfaz web e integración con Telegram.
- Integraciones:
- APIs externas, SSH, Google Sheets, navegador web, sistema de archivos.
Cada modelo es fuerte en algo distinto: uno mantiene mejor el contexto largo, otro es más preciso con el código, el tercero resulta más rápido y barato en consultas simples. Por eso el asistente no se ata a un proveedor y elige ejecutor según la tarea.
¿Cómo empezó todo?
Un chat corriente con una red neuronal resuelve la mitad del problema. Te sugiere el comando, pero no lo ejecuta; escribe el texto, pero no lo guarda en el archivo que toca; explica cómo revisar un servidor, pero no entra en él.
El cliente no necesitaba un interlocutor, sino un ejecutor: que un solo mensaje en Telegram acabe en una acción real sobre sus máquinas y sus documentos.
El segundo requisito era más duro que el primero. Por el asistente pasan archivos de trabajo, accesos a servidores y datos internos, así que una versión en la nube quedaba descartada. El sistema se desplegó en local, en la infraestructura del cliente, donde él controla los procesos y el almacenamiento.
¿Qué se ha implementado?
🧠 Inteligencia y modelos de lenguaje
- Combinación de GPT, Claude y Gemini con selección dinámica del modelo
- Lógica y carácter propios del asistente para una persona concreta
- Búsqueda avanzada, generación de contenido, análisis de datos
- Generación de imágenes
⚙️ Automatización y operaciones de sistema
- Ejecución de comandos de shell
- Gestión de archivos
- Automatización del navegador web
- Tratamiento de PDF
- Monitorización de servidores por SSH
- Trabajo con Google Sheets
💬 Canales de acceso
- Interfaz web completa para operaciones complejas
- Integración con Telegram: control desde cualquier punto del mundo
🛡 Seguridad
- Despliegue local en la infraestructura del cliente
- Control total sobre procesos y datos
¿Cuál es el resultado?
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Operaciones en el asistente | más de 100 |
| Modelos de lenguaje | 3, elegidos según la tarea |
| Canales de control | 2: web y Telegram |
| Dónde está desplegado | infraestructura del cliente |
| Datos en servicios externos | no se almacenan |
| Integraciones de trabajo | SSH, archivos, Google Sheets, navegador, PDF |