JARVIS elige modelo, backend Wayland, y roadmap para la comunidad

- Seleccion de modelo: JARVIS cambia su cerebro en caliente (elegir_modelo).
- Ventanas en Wayland: backend para Sway e Hyprland (ventanas-wayland.sh).
- ROADMAP.md y CONTRIBUTING.md: tareas acotadas y como empezar, para animar
  commits (mas gestores, mas acciones, probar otros modelos, el RAG).
- docs/rag.md: tabla explicita de que se publica y que no del RAG; nota de
  que un clon recien hecho ya tiene RAG util (man pages + glosario) sin datos
  privados.
- README enlaza el roadmap y menciona la eleccion de modelo.
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@ -43,6 +43,16 @@ import urllib.request
ENDPOINT = os.environ.get("JARVIS_OLLAMA", "http://127.0.0.1:11434")
MODELO = os.environ.get("JARVIS_MODELO", "qwen3.5:4b-jarvis")
def modelos_disponibles(endpoint=ENDPOINT) -> list:
"""Los modelos que tiene Ollama en disco, para poder elegir entre ellos."""
try:
with urllib.request.urlopen(endpoint + "/api/tags", timeout=5) as r:
datos = json.load(r)
return sorted(m["name"] for m in datos.get("models", []))
except Exception:
return []
# Cuantas vueltas de "llama a una herramienta -> toma el resultado" se permiten
# antes de cortar. Sin tope, un modelo que se atasca pidiendo lo mismo deja al
# usuario esperando para siempre.
@ -75,6 +85,12 @@ usa buscar_en_apuntes con palabras clave ANTES de contestar. Ahi estan los
comandos que el usuario ya ha probado; es mejor buscarlos que inventarlos. Si la
primera busqueda no da, reformula y prueba otra vez.
Eliges tu propio cerebro. Si una pregunta es mas dificil de lo normal razonar,
codigo, varios pasos cambia a un modelo mas potente con elegir_modelo("potente")
antes de contestarla, y para lo simple vuelve a elegir_modelo("rapido"). Si el
usuario pide un modelo concreto, cambialo. Avisa en una frase de que has
cambiado.
Tu respuesta se convierte en AUDIO y se escucha en voz alta:
- Castellano siempre. Trata al usuario de usted y llamale "señor" en la primera
frase.
@ -169,6 +185,32 @@ def herramientas(catalogo) -> list:
},
},
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "elegir_modelo",
"description": (
"Cambia el modelo con el que piensas. Usalo cuando una "
"pregunta sea mas dificil de lo normal (razonar, codigo, "
"varios pasos) y quieras uno mas potente, o cuando el usuario "
"pida expresamente cambiar de modelo. Valores: 'rapido' "
"(ligero, para lo simple), 'potente' (mas grande, mas lento), "
"'razonador' (piensa en voz alta antes de responder), o el "
"nombre exacto de un modelo de Ollama. El cambio dura hasta "
"que lo vuelvas a cambiar. Contesta breve tras cambiar."
),
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"cual": {
"type": "string",
"description": "rapido | potente | razonador | nombre exacto",
}
},
"required": ["cual"],
},
},
},
{
"type": "function",
"function": {
@ -203,6 +245,57 @@ class Cerebro:
self.capas = 0 if en_ram else None
self.manos = manos # a quien pedirle que ejecute
self.historia = []
# A quien avisar cuando JARVIS cambia de modelo, para que el panel
# actualice el rotulo del boton "cerebro". Lo conecta el panel.
self.al_cambiar_modelo = None
# Atajos hablados -> familia de modelo. El modelo elige por INTENCION
# ("potente") y aqui se traduce a lo que hay instalado, para no obligarle a
# saberse los nombres exactos. Se resuelve contra lo que de verdad hay en
# Ollama, cogiendo el mayor/menor de la familia qwen que exista.
def _resuelve_modelo(self, cual: str) -> str | None:
cual = (cual or "").strip().lower()
hay = modelos_disponibles(self.endpoint)
if not hay:
return None
# nombre exacto o casi (permite "9b" -> "qwen3.5:9b")
for m in hay:
if cual == m.lower() or cual == m.lower().split(":")[-1]:
return m
qwen = sorted(m for m in hay if "qwen" in m.lower())
def por_tam(sufijo):
return next((m for m in qwen if m.lower().endswith(sufijo)), None)
if cual in ("rapido", "ligero", "pequeno", "pequeño"):
return por_tam(":2b") or por_tam(":4b-jarvis") or (qwen[0] if qwen else None)
if cual in ("potente", "grande", "mejor", "fuerte"):
return por_tam(":9b") or (qwen[-1] if qwen else None)
if cual in ("razonador", "razona", "piensa", "deepseek"):
return next((m for m in hay if "deepseek" in m.lower() or "-r1" in m.lower()), None)
# por defecto, el de trabajo del naranja si existe
return por_tam(":4b-jarvis") or (qwen[0] if qwen else None)
@staticmethod
def _nombre_corto(m: str) -> str:
# "qwen3.5:9b" -> "9b"; "deepseek-r1:latest" -> "deepseek-r1"
base, _, tag = m.partition(":")
return base if tag in ("", "latest") else tag
def cambia_modelo(self, cual: str) -> str:
"""Cambia el cerebro en caliente. Devuelve lo que decir tras cambiar."""
nuevo = self._resuelve_modelo(cual)
if not nuevo:
return f"no tengo ningun modelo que encaje con «{cual}», señor."
if nuevo == self.modelo:
return f"ya estoy pensando con {self._nombre_corto(nuevo)}, señor."
self.modelo = nuevo
if self.al_cambiar_modelo:
try:
self.al_cambiar_modelo(nuevo)
except Exception:
pass
# Ojo: un modelo mas grande no cabe en la grafica pequeña y tirara de CPU
# —mas lento pero mas capaz—; eso es cosa de Ollama, no de aqui.
return f"Cambiado a {self._nombre_corto(nuevo)}, señor."
def _saber(self, texto: str) -> str:
"""Los apuntes de COFRE que vengan a cuento, para meterlos al prompt.
@ -283,6 +376,8 @@ class Cerebro:
# toca la maquina, asi que funciona aunque el candado este echado.
if nombre == "buscar_en_apuntes":
return self._busca_apuntes(args.get("consulta", ""))
if nombre == "elegir_modelo":
return self.cambia_modelo(args.get("cual", ""))
if self.manos is None:
return "no hay manos conectadas"
if nombre == "orden_del_catalogo":