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Empezar

Primeros pasos

ObsyGPT es un workspace de agentes IA que corre en tu propia infraestructura: chateas con agentes configurables, los controlas desde Telegram, los dejas trabajar de forma proactiva con triggers y los extiendes con skills, servidores MCP, plugins y conectores — siempre con aprobación humana para cada acción sensible.

Qué incluye

  • Chat agéntico con bucle iterativo plan → actuar → observar, compatible con cualquier modelo (OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, llama.cpp o cualquier endpoint compatible con OpenAI).
  • Aprobaciones de acciones sensibles: escrituras de archivos, comandos de shell y despacho de sub-agentes pausan el flujo hasta que apruebas o rechazas desde la UI.
  • Sub-agentes: delega hasta 3 líneas de trabajo paralelas con dispatch_subagents.
  • Agent Skills estándar (SKILL.md), servidores MCP, plugins compartibles y conectores (GitHub, Google Drive).
  • Proyectos y tareas en segundo plano con programación, recurrencia y auto-recuperación.
  • Telegram, triggers proactivos, voz (Whisper + Piper, todo local) y memoria semántica con pgvector.
  • Endpoint compatible con OpenAI (/v1/chat/completions) para usar tus agentes desde IDEs, n8n o LibreChat.
  • Monitorización con panel de administración y exportación OTLP opcional.

Requisitos

  • Docker (quickstart todo-en-uno) — recomendado.
  • Alternativa de desarrollo local: Python 3.13 + Node 20 + PostgreSQL 16.

Instalación con Docker

git clone https://github.com/JJRProDigital/ObsyGPT
cd ObsyGPT
cp .env.example .env    # pega tu API key
docker compose up -d

docker compose up -d postgres

# Backend
cd backend
python -m venv .venv && .venv/Scripts/activate     # Windows
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
alembic upgrade head
uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

# Frontend (otra terminal)
cd frontend-modern
npm install
npm run dev    # http://127.0.0.1:5173

Variables de entorno mínimas

Variable Obligatoria Descripción
POSTGRES_PASSWORD recomendada Contraseña del servicio Postgres (por defecto obsygpt_dev_password)
OPENROUTER_API_KEY un proveedor Key del proveedor por defecto sembrado
SESSION_SECRET sí Cadena aleatoria que firma las sesiones
FRONTEND_URL por defecto vale Origen público del frontend (CORS)

Genera una sesión segura con:

python -c "import secrets; print(secrets.token_urlsafe())"

Producción

Cambia POSTGRES_PASSWORD y SESSION_SECRET antes de exponer la app. En producción usa OBSYGPT_REQUIRE_STRONG_SECRETS=1 para que el arranque falle si los secretos son débiles.

Crear tu cuenta

  1. Abre http://localhost:3001/app/.
  2. La primera cuenta de la instancia se crea libremente y es el administrador: en la pantalla de acceso pulsa ¿Sin cuenta? Crear acceso, elige usuario, email y contraseña (mínimo 8 caracteres, con letras y números).
  3. Después, el alta de nuevos usuarios es cosa del admin: Ajustes > Administración > Usuarios > Crear usuario. El formulario de registro público queda cerrado.

Pantalla de acceso

Configurar el modelo

  1. Registra tu proveedor en Ajustes > Modelo > Proveedores pegando su API key en el panel (se guarda cifrada) — ver Proveedores de LLM para cada caso.
  2. Entra en Ajustes > Modelo > Proveedores y registra tu proveedor (la UI pide el nombre de la variable de entorno, no la clave).
  3. Pulsa Detectar modelos para descubrir los modelos disponibles.
  4. En Ajustes > Modelo > Activar elige el modelo activo para tu agente.

Ajustes de modelo

¿Modelos 100% locales? Mira Modelos locales (llama.cpp / Ollama) y Embeddings.

Siguiente paso

Sigue el Recorrido visual para conocer cada pantalla, o ve directo a Agentes para configurar tu primer agente a fondo.