Assistente Desktop V2

Assistente pessoal de IA proativo com voz, emoções e dashboard web

Funcionalidades • Primeiros passos • Como executar • Estrutura

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Warning

Este projeto está incompleto mas é funcional. Algumas funcionalidades descritas aqui funcionam na teoria mas não foram totalmente testadas. Veja a V1 para uma versão mais simples e estável.

Assistente de desktop com interação por voz, personalidade dinâmica com estado emocional e um dashboard web em tempo real. Suporta múltiplos provedores de LLM e é capaz de executar ações no sistema operacional por comando de voz.

Funcionalidades

• Transcrição de voz local (STT) via faster-whisper — rápido e sem custo de API
• Síntese de voz (TTS) com edge-tts — sem custo de API
• Múltiplos provedores de LLM com fallback inteligente: OpenRouter, Groq, Cerebras, DeepSeek, SiliconFlow, Nvidia NIM e modelos locais via Ollama
• Personalidade e emoções dinâmicas baseadas no contexto da conversa e perfil do usuário
• Dashboard web em Flask com WebSockets para estado da IA, transcrição em tempo real e histórico (incompleto)
• Ações locais (OS Bridge) — ler tela, área de transferência e abrir aplicativos por voz
• Comentários proativos — o assistente pode falar de forma autônoma com base no contexto

Primeiros passos

Requisitos

• Python 3.10+ (recomendado: Python 3.12)
• Drivers NVIDIA CUDA (opcional, mas recomendado para acelerar o Whisper em GPU)

Instalação

1. Clone o repositório

git clone https://github.com/RainMT-dv/Assistente-Desktop-V2.git
cd Assistente-Desktop-V2

2. Configure o ambiente e instale as dependências

Dê dois cliques em SETUP.bat — ele cria o ambiente virtual, instala o PyTorch com suporte a CUDA 12.1 (com fallback para CPU) e baixa o modelo Whisper Base.

SETUP.bat

Tip

Se ocorrer um erro, tente executar como administrador.

3. Configure as chaves de API

Duplique o .env.example e renomeie para .env:

copy .env.example .env

Abra o .env e adicione as chaves dos provedores que quiser usar:

Variável	Provedor
OPENROUTER_API_KEY	OpenRouter
GROQ_API_KEY	Groq
CEREBRAS_API_KEY	Cerebras
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek
SILICONFLOW_API_KEY	SiliconFlow
NVIDIA_API_KEY	Nvidia NIM
OLLAMA_API_KEY	Ollama (padrão: ollama)

Como executar

Com o .env configurado, dê dois cliques em RUN.bat:

RUN.bat

O assistente iniciará o servidor do dashboard. Acesse http://localhost:5000 no navegador para visualizar o painel.

Estrutura de pastas

├── cards/             # Componentes visuais do dashboard
├── config/
│   ├── apps.json             # Caminhos dos apps para abrir por voz
│   ├── settings.json         # Configurações gerais (STT, TTS, LLM...)
│   ├── brain.json            # Estado emocional atual da IA
│   └── slang_dictionary.json # Dicionário de gírias personalizadas
├── core/              # Lógica principal (STT, TTS, LLM, OS Bridge...)
├── dashboard/         # Servidor Flask e arquivos estáticos
├── data/
│   ├── memories.json         # Perfil e memórias do usuário
│   └── mood.json             # Histórico de humor
├── main.py            # Ponto de entrada
├── requirements.txt
├── SETUP.bat          # Instalação automatizada
└── RUN.bat            # Execução automatizada

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