Asistente personal inteligente para Windows con cerebro local (Ollama), especialista en XAUUSD y el oro en todos sus ámbitos (técnica, macro, FED, bancos centrales, plata, DXY, bonos), voz fluida y "sentimental" (edge-tts neuronal es-MX), visión local, aprendizaje gradual y una interfaz moderna con cerebro hablante instalable como PWA/escritorio.
Estado: FASES 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8 (ampliada), 9 y 10 completadas — 190 tests ✔, todo local y sin red en tests. Ver
ROADMAP.md.
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Instala y ejecuta Ollama.
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Descarga los modelos:
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\setup_ollama.ps1
(o a mano:
ollama pull qwen2.5:0.5bpara probar ya; el principal esqwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_My el rápidoqwen2.5:7b-instruct-q4_K_M). -
Instala dependencias Python:
python -m pip install -r requirements.txt
python main.py --web # abre el navegador automáticamente
python main.py --web --port 9000 # otro puertoLa interfaz (127.0.0.1) incluye:
- Cerebro hablante: un avatar de partículas doradas que vibra con el audio de la voz (Web Audio Analyser). La LLM local (Ollama) responde por chat y JayuAI lo lee en voz alta con su voz es-MX; hay botón de micrófono para hablarle (STT local faster-whisper).
- Panel en modo PWA / escritorio: botón "Instalar" (manifest + service worker + iconos propios).
- Paneles en vivo: estado del sistema y modelos, XAUUSD / DXY / ratio oro-plata / estructura / agenda macro, skills, memoria y aprendizaje.
También existe el terminal clásico: python main.py (REPL), --once "texto",
/gold, /voice, /mt5, /vision (captura+OCR).
python -m pytest tests -q- Núcleo orquestador: intención → plan → router de modelos → ejecución → validación → memoria → respuesta (trazable). Router con degradación honesta.
- Permisos SAFE / REVIEW / DANGEROUS con modos de autonomía y auditoría.
- Voz (Fase 2): TTS edge-tts es-MX-DaliaNeural (+8% rate, −2Hz pitch) con
fallback Piper, reproducción pygame, y STT faster-whisper (small, español)
con VAD numpy. Skill
voicey/voice. - Web research (Fase 3): búsqueda DuckDuckGo (
ddgs, fallback SearXNG), lectura limpia de páginas y resumen con LLM local (degradación extractiva). - Especialista oro (Fase 3): skill
gold_analyst— drivers en vivo (XAUUSD/XAGUSD/DXY/US10Y), niveles y calendario macro (FOMC, CPI, NFP, PCE). Lo que el broker no ofrece se reporta honestamente como "pendiente". - MT5 (Fase 6): lectura real de cuenta/posiciones/OHLC/cotizaciones;
EJECUCIÓN solo vía
MT5Executor: READ_ONLY por defecto + política + confirmación humana + auditoría. - Market intelligence (Fase 5): indicadores, estructura, SMC (FVG, Order Blocks) y bias con razones explícitas sobre velas reales.
- Visión (Fase 7): captura multi-monitor (mss), OCR local RapidOCR y
localización de patrones (OpenCV). Skill
vision. - Multi-agente de mercado (Fase 8 ampliada):
researcher → macro_analyst → sentiment_analyst → risk_manager → governorcon votación ponderada (técnica 1.0 / macro 0.4 / sentimiento 0.25) y decisión accionable. Sin datos → voto NEUTRAL honesto. NUNCA ejecuta por sí solo. - Aprendizaje (Fase 9): captura automática de conversaciones útiles,
etiquetado heurístico y export de dataset JSONL de fine-tuning local
(
data/learning/) con guíaCOMO_ENTRENAR.mdpara entrenar la LLM poco a poco. Nada sale de la máquina. - Configuración centralizada en
config/*.yaml, secretos solo en entorno.
OpenCode (capa de agente, se mantiene) + núcleo Python jayu/ (cerebro
ejecutable) + terminal main.py + servidor web --web (Fase 10). Detalle en
ARCHITECTURE.md, seguridad en SECURITY.md.
- Acciones no implementadas se declaran como tales; nunca se simulan datos.
- Separación estricta ANÁLISIS vs EJECUCIÓN; trading
READ_ONLYpor defecto,autonomous_trading_enabled: false. - Ollama/SearXNG solo en
127.0.0.1; cero credenciales en el repo. - Toda acción queda en
audit_log(quién, cuándo, qué, por qué, resultado).
main.py # terminal REPL + --once + --status + --web (Fase 10)
jayu/ # núcleo Python
core/ # orquestador, política
agents/ # governor + especialistas (Fase 8 ampliada)
market/ mt5/ # análisis y conexión MT5
research/ kb/gold.py # web research + KB especialista oro (Fase 3)
vision/ # captura + OCR + localización (Fase 7)
voice/ # TTS/STT/VAD (Fase 2)
learning/ # dataset local (Fase 9)
web/ # servidor + frontend cerebro hablante (Fase 10)
skills/ # registro + skills builtin
config/ # settings/models/permissions/trading/voice/research/learning
scripts/ # setup de modelos + gen_icons.py
tests/ # pytest (190 tests, sin red/audio/pantalla)
data/ logs/ # sqlite y logs (ignorados en git)
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