En desarrollo
LLM Remote Assistant
Entra lenguaje natural, sale Python en un sandbox.
Un experimento para darle manos de verdad a un modelo de lenguaje. En lugar de un catálogo fijo de comandos, el modelo escribe Python para la petición concreta y una arquitectura de seguridad en tres capas decide si ese código puede ejecutarse. Un cliente móvil es la superficie de mando; un agente ligero en la máquina hace el trabajo.
- Python
- Flutter
- Go
- Rust
- WebSocket
- Sandboxing
- LLM
Ejecución realmente dinámica
No hay una lista de acciones soportadas que se quede corta. El modelo interpreta la petición y escribe un script ejecutable para ella, así que las tareas raras de varios pasos son tan expresables como las habituales. El límite es lo que puede hacer Python, no lo que a alguien se le ocurrió implementar.
Tres capas de seguridad, porque una no basta
Todo el riesgo está en ejecutar código generado. Primero un prompt de sistema deliberadamente restrictivo condiciona lo que se escribe; después un segundo modelo de seguridad revisa el script antes de que se ejecute nada; por último la ejecución ocurre en un sandbox aislado sin acceso a rutas sensibles ni a destinos de red inesperados. Cualquiera de las capas puede fallar sin que el sistema se vuelva peligroso.
Separado por diseño, no por accidente
Un cliente móvil multiplataforma es el centro de mando y un pequeño agente corre en la máquina de destino. Mantenerlos separados es lo que lo hace utilizable desde cualquier sitio, y además convierte la frontera de confianza entre «lo que el usuario pidió» y «lo que realmente se ejecuta» en un salto de red real y no en una llamada a función.
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