Mon agent IA local

Brin fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
.env.example fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
.gitignore fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
Dockerfile fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
README.md fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
bot.py fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
docker-compose.yml fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
install.sh fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
konan_client.py fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
konan_voice.py fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前
requirements.txt fbb35a925c feat: initial Konan AI assistant 1 月之前

README.md

Konan — Assistant IA Personnel

Konan est un assistant IA personnel style JARVIS, 100% local, accessible via Telegram et via une interface vocale directe (micro/enceintes).

Architecture

Telegram / Micro
      |
   bot.py  <──>  Ollama (LLM local)
      |
  ┌───┴───────────────────────────────┐
  │  Agents : konan / coder /         │
  │  reviewer / architect / analyst   │
  └───────────────────────────────────┘
      |
  Memoire JSON  |  Google Calendar/Gmail
  Rappels       |  Meteo / News / Recherche web
  Git           |  Monitoring serveur
  Vision        |  API HTTP (port 8765)

Prerequis

  • Debian/Ubuntu (ou Docker)
  • Python 3.11+
  • 4 Go RAM minimum (8 Go recommande)
  • Microphone + enceintes (pour l'interface vocale)
  • Token Telegram Bot (via @BotFather)
  • Credentials Google OAuth (optionnel, pour Calendar + Gmail)

Installation rapide (Docker)

# 1. Cloner / copier les fichiers
git clone <ton-repo> konan && cd konan

# 2. Configurer le token Telegram dans bot.py
#    Ligne : TELEGRAM_TOKEN = "TON_TOKEN"

# 3. Lancer
docker compose up -d

# 4. Tirer les modeles LLM (a faire une seule fois)
docker exec konan-ollama ollama pull qwen2.5:3b
docker exec konan-ollama ollama pull qwen2.5-coder:3b

# 5. Voir les logs
docker compose logs -f konan-bot

Installation manuelle (sans Docker)

# Copier tous les fichiers dans ~/agent/
cp bot.py konan_voice.py ~/agent/

# Lancer le script d'installation
bash install.sh

Transfert vers un nouveau serveur

# Sur l'ancien serveur — copier les donnees
scp -r ~/agent/ user@NOUVEAU_SERVEUR:~/
scp -r ~/.ollama/ user@NOUVEAU_SERVEUR:~/   # modeles LLM (optionnel, ~4 Go)

# Sur le nouveau serveur — reinstaller
bash ~/agent/install.sh

Interface vocale PC (Windows)

Installe les dependances :

pip install sounddevice scipy openai-whisper requests keyboard pyttsx3

Lance :

python konan_client.py

Maintiens Espace pour parler, relache pour envoyer.

Interface vocale directe (sur le serveur)

cd ~/agent && venv/bin/python3 konan_voice.py

Parle naturellement — Konan detecte automatiquement ta voix et repond a voix haute.

Commandes Telegram

Commande Description
/start Demarrer / aide
/agents Liste des agents disponibles
/setnom Prenom Definir ton prenom
/setprojet NomProjet Ajouter un projet
/profil Voir ton profil
/monitoring Etat du serveur (CPU, RAM, disque)
/rappel 30m Texte Programmer un rappel
/rappels Voir les rappels actifs
/briefing HH:MM Programmer un briefing matinal
/meteo Meteo actuelle
/news Actualites du jour
/recherche Requete Recherche web
/note Texte Sauvegarder une note
/notes Voir toutes les notes
/chercher Mot Rechercher dans la memoire
/repos Lister les repos Git
/clone URL Cloner un repo
/calendrier Evenements Google Calendar
/mails Mails non lus Gmail
/google_connect Connecter Google
/reset Reinitialiser la conversation

Structure des fichiers

~/agent/
  bot.py                    # Bot Telegram principal
  konan_voice.py            # Interface vocale serveur
  konan_client.py           # Interface vocale PC Windows
  reminders.json            # Rappels persistes
  briefing_config.json      # Config briefing matinal
  google_credentials.json   # Credentials OAuth Google
  google_token.json         # Token Google (apres auth)
  memory/                   # Conversations et profils par utilisateur
  voices/                   # Modeles de voix Piper
  repos/                    # Repos Git clones

Modeles LLM utilises

Modele Usage Taille
qwen2.5:3b Conversation generale (Konan) ~2 Go
qwen2.5-coder:3b Code (Coder, Reviewer) ~2 Go

Ajouter un GPU

Si ton nouveau serveur a un GPU Nvidia, decommente la section deploy dans docker-compose.yml — les reponses passeront de ~30s a ~2s.

Variables d'environnement (Docker)

Variable Defaut Description
OLLAMA_URL http://ollama:11434/api/chat URL du serveur Ollama
OLLAMA_GENERATE_URL http://ollama:11434/api/generate URL generation Ollama