Darius AI Documentation

Instalación & Puesta en Marcha

Darius AI se puede utilizar tanto mediante su instalador standalone compilado en C nativo como a través de su entorno de desarrollo en Python.

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/oscarbol09/Darius-AI.git
cd Darius-AI

# 2. Crear y activar entorno virtual
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# 3. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 4. Iniciar el asistente
python main.py

Interfaz Gráfica Split-Pane Studio

Darius AI incorpora una estación de trabajo ergonómica de 880x620 con paleta Deep Slate/Zinc, visualizador de ondas a 60 FPS proyectado en Canvas y 4 vistas operativas:

Motores de Inteligencia Artificial (BYOK)

La arquitectura Bring Your Own Key te permite alternar entre 7 motores de lenguaje en caliente mediante llamadas HTTP/REST optimizadas con urllib sin dependencias pesadas:

Visión Multimodal & OCR (<15ms)

El módulo screen_vision.py permite a Darius AI observar lo que ocurre en tu pantalla en tiempo real mediante captura directa Win32 GDI con mss, compresión JPEG adaptativa en memoria (~150-250 KB) y codificación Base64 sin escrituras a disco.

"¿Qué hay en mi pantalla?"        # Análisis contextual del monitor activo
"Analiza este error en pantalla"  # Diagnóstico visual de stacktraces y diálogos
"Lee el texto de mi pantalla"     # Transcripción tipográfica y extracción OCR

Investigación Profunda Autónoma (Deep Research)

Inspirado en flujos de razonamiento autónomo, deep_research.py ejecuta una investigación multi-fuente:

1. Descompone el tema en 3 consultas ortogonales de búsqueda.
2. Realiza web scraping no bloqueante en DuckDuckGo con extracción y sanitización vía BeautifulSoup4.
3. Sintetiza un reporte académico con citas numeradas [1], [2].
4. Archiva automáticamente el reporte en tu bóveda de Obsidian en Darius/Investigaciones/YYYY-MM-DD - [Tema].md.

Planificador de Agentes Multi-Paso

El subsistema agent_planner.py descompone metas complejas en 1 a 4 pasos atómicos de ejecución, encadenando la salida de un paso al siguiente mediante la variable contextual {{PREV}}:

Usuario: "Planifica investigar computación cuántica y preparar el modo desarrollo"
Darius AI:
  1. [deep_research] Genera y archiva informe sobre computación cuántica.
  2. [workspace_dev] Maximiza Cursor en monitor 1 y abre documentación en monitor 2.
  3. [talk] Notifica al usuario que el entorno de trabajo está listo.

Cerebro y Memoria en Obsidian

Darius AI almacena el conocimiento en tu bóveda local de Obsidian en formato Markdown estándar con frontmatter YAML:

• Diario Personal (Diario/YYYY-MM-DD.md): Registra eventos diarios con marca de tiempo precisa.
• Memorias Permanentes (Darius/Memorias/): Almacena hechos sobre el usuario, configuraciones y preferencias.
• Inyección de Contexto: Al consultar a la IA, Darius recupera notas relevantes de tu bóveda para enriquecer el prompt del LLM.

Motor de Dossiers e Inteligencia Estructurada (OSINT)

El módulo target_dossier.py sintetiza fichas de inteligencia analítica sobre personas, organizaciones, repositorios y tecnologías, archivándolas automáticamente en tu bóveda de Obsidian en Darius/Dossiers/.

• Estructura Frontmatter YAML: Indexa categoría, rol, organización, enlaces sociales verificados y fecha de generación.
• Conversation Hooks: Puntos de entrada y temas clave para reuniones y entrevistas.
• Alertas de Riesgo (Risk Flags): Señales de alerta sobre litigios, controversias o fallos previos.
• Búsqueda Neuronal con Exa API: Soporte opcional para búsqueda semántica profunda en la web con EXA_API_KEY.
• Resumen Fonético TTS: Genera una síntesis ejecutiva concisa para que Darius te la relate oralmente por voz.

"Genera un dossier sobre Anthropic"
"Dossier de Sam Altman para reunión"
"Investiga la empresa Databricks y genera un dossier"

Centinela Perceptual de Presencia Humana

Inspirado en módulos de visión antropomórfica, webcam_sentinel.py ejecuta un hilo pasivo en segundo plano que monitorea la presencia física frente al monitor con bajo muestreo (1 a 2 FPS) y un consumo inferior al 1% de CPU:

Motor de Efectos de Sonido Procedurales en Memoria

El módulo sound_effects.py genera tonos tácticos y confirmaciones auditivas en tiempo real mediante síntesis matemática directa de formas de onda (senoidales, cuadradas, triangulares) con NumPy y sounddevice:

• 0 KB de Almacenamiento en Disco: No requiere descargar ni empaquetar archivos .wav o .mp3; todo se calcula en memoria en microsegundos.
• Latencia Ultra-Baja (<5 ms): Reproducción asíncrona no bloqueante con envolventes suaves de ataque y decaimiento anti-clipping.
• Catálogo Táctico: target_lock, success_chime, scan_pulse, click_tone y tonos de alerta.
• Control Interactivo: Botón 🔊 SFX / 🔇 MUTE integrado en la GUI y comandos por voz para alternar el audio.

Voz & Síntesis (TTS) Multi-Motor con Caché SHA-256

Darius AI desacopla la generación de audio de la interfaz gráfica a través de una cola de trabajo COM concurrente y un despachador jerárquico multi-motor:

1. ElevenLabs (Neural de Alta Fidelidad): Streaming PCM 24kHz con catálogo de voces (Adam, Rachel, Antoni, etc.).
2. Edge-TTS (Neural en la Nube): Síntesis neural gratuita en español con voces naturales de Microsoft.
3. SAPI5 (Local de Windows): Motor nativo offline 100% local que funciona sin conexión ni configuración previa.

Telemetría Agéntica & Barra HUD en Tiempo Real

La observabilidad del sistema se gestiona con telemetry_tracker.py y la barra inferior TelemetryBarWidget en CustomTkinter:

• Medición de Latencias: El decorador @trace_step registra la duración exacta en milisegundos de cada llamada de IA, escaneo visual o comando de sistema.
• Ticker Continuo Rotativo: El Command Dock de la GUI muestra una tira interactiva que rota automáticamente las actividades recientes del enjambre agéntico.
• Depuración Diagnóstica: Permite detectar inmediatamente cuellos de botella en APIs de red o herramientas locales lentas.

Catálogo de Comandos de Voz y Automatización

Suite de Diagnóstico Hermético (Self-Test)

Darius AI incluye un verificador de integridad no destructivo que certifica el correcto funcionamiento de todos los subsistemas sin modificar el estado de tu equipo:

# Ejecutar auto-certificación desde la raíz del proyecto
python main.py --self-test

# Salida esperada:
# [PASS] AUDIO SUBSYSTEM  : Micrófonos detectados: 2 | Salidas de audio: 2
# [PASS] WIN32 TOPOLOGY   : 2 monitor(es) detectado(s) [M1: 1920x1080, M2: 1920x1080]
# [PASS] OBSIDIAN VAULT   : Bóveda activa y accesible en: C:\Users\...\Cerebro
# [PASS] BYOK LLM ENGINE  : Activo: 'gemini' (Listo) | Proveedores con clave: [...]
# [PASS] VISION & OCR     : Captura atómica OK: 1600x900 (184.2 KB en memoria)
# [PASS] TOOL CONTRACTS   : 33 acciones del SO registradas | 33 patrones regex

Compilación a Binario Nativo Standalone (.EXE)

Para generar el binario C++ compilado sin dependencias de Python y el instalador de Windows:

# 1. Compilar con Nuitka AOT
python build_nuitka.py

# 2. Compilar instalador con Inno Setup 6
iscc installer.iss

Licencia & Autoría

Darius AI es software libre y de código abierto publicado bajo los términos de la GNU General Public License v3.0 (GPL-3.0).

• Autor y Desarrollador Principal: @Oscarbol09
• Repositorio Oficial: github.com/oscarbol09/Darius-AI
• Copyright: Copyright (C) 2026 Oscarbol09. Todos los derechos reservados bajo GPLv3.