🎉6 de septiembre de 2026 — ¡el primer lanzamiento público de AI Assistant ya está aquí! Lo desarrollo activamente y corrijo errores, y de verdad espero que disfrutes mi visión de la app. ¡Gracias por estar aquí!
Tu asistente de IA personal para chats y proyectos
Aplicación de escritorio multiplataforma para chatear y trabajar con cualquier proyecto. Independiente del proveedor: configuras tus propios endpoints de LLM (Ollama, OpenAI-compatible, Anthropic, OpenRouter, llama.cpp, vllm, …), el prompt del sistema, las herramientas, los servidores MCP y los agentes de código externos (cline / opencode / claude-code, etc.). Sin inicio de sesión ni registro. Sin cuentas en línea obligatorias. Sin pagos ni muros de pago. Sin rastreo. Sin marcas. Solo tú y tus herramientas útiles habituales.
Compilaciones nativas para Windows, macOS y Linux.
Échale un vistazo
Capturas de pantalla de la aplicación de escritorio: haz clic en cualquier imagen para ampliarla.
Capacidades
Cada función de esta sección existe porque el trabajo diario real la necesitaba — independiente del proveedor, consciente del proyecto y lista para ampliar con agentes, MCP y tus propias herramientas.
Chats y proyectos
Chats independientes
Chats rápidos y sin ataduras para hacer una pregunta, generar ideas o resolver algo — sin proyecto ni carpeta asociados. Solo una conversación.
Proyectos con contexto compartido
Los proyectos van más allá: los chats de un proyecto comparten un contexto común del que el modelo puede valerse en cada nuevo chat.
Directorio del proyecto
Vincula una carpeta de proyecto y el modelo obtiene acceso directo para leer archivos y hacer trabajo dentro de ella.
Prompt del sistema por proyecto
Cada proyecto puede reemplazar el prompt del sistema por defecto de la app para moldear el comportamiento general del modelo en ese proyecto.
Mueve los chats libremente
Saca un chat de un proyecto para convertirlo en chat independiente, o lleva un chat independiente a un proyecto para que pase a formar parte del contexto compartido.
Reglas de proyecto
Las reglas personalizadas son pequeños prompts del sistema independientes que guían el comportamiento del modelo dentro de un proyecto concreto.
Tablero Kanban de tareas
Cada proyecto tiene un tablero Kanban — Backlog, To Do, In Progress, Review, Done — y las tareas se pueden lanzar a ejecución directamente desde el tablero.
Arrastrar y soltar
Reordena las tareas arrastrándolas en el tablero Kanban o en la vista de lista, como prefieras.
RAG (opcional)
Los proyectos pueden activar la generación aumentada por recuperación mediante un modelo de embedding, para que el modelo pueda incorporar contexto relevante de tus archivos.
Proveedores
Todos los proveedores que quieras
Añade proveedores locales y remotos por igual y elige un modelo de cualquiera de ellos directamente en el chat.
Modelos por defecto, rápidos y de embedding
Configura un modelo por defecto para los chats del día a día, un modelo rápido opcional para tareas ágiles y un modelo de embedding para RAG.
Agentes y MCP
Agentes externos
Añade tantos agentes externos como quieras — opencode, claude-code, cline, ollama-agent o cualquier otro. AI Assistant hace mucho por sí solo, pero con agentes externos se convierte en un orquestador que delega y coordina su trabajo.
Servidores MCP
Los servidores MCP de terceros amplían AI Assistant con las capacidades que necesites — solo tienes que conectarlos.
Web UI de MCP
Un servidor MCP que se ejecute en local puede exponer su propia Web UI, que puedes fijar como botón en la barra superior para un acceso rápido — como la Web UI de Codebase Memory que aparece en las capturas, abierta en su propia ventana dentro del propio AI Assistant.
Herramientas integradas
Herramientas integradas
El conjunto de herramientas integradas cubre la mayoría de las tareas que un agente necesita a diario.
Búsqueda web
Una herramienta de búsqueda web integrada te permite elegir exactamente qué buscadores utiliza.
Webhooks para modelos
Preconfigura webhooks y el modelo podrá llamarlos a demanda con datos. Por ejemplo, configura un webhook que publique texto en un canal de Slack, luego pídele al modelo que haga la investigación y envíe el resultado a Slack.
Skills personalizadas
Define tus propias skills y añádelas manualmente a los chats cuando las necesites.
Prompts
Prompts reutilizables
Guarda tantos prompts como quieras y fija en la pantalla de inicio los que más uses para lanzarlos al instante. Por ejemplo, crea un prompt que recopile el trabajo completado de la semana y lo envíe a Slack — y ejecútalo cada viernes sin volver a escribirlo.
Por qué AI Assistant
Valores predeterminados mínimos, control total del usuario. Todo es configurable y modificable.
Trae tu propio proveedor
Conecta cualquier endpoint de LLM — Ollama local o cualquier API remota. Proveedores compatibles con OpenAI y Anthropic, con streaming, uso de herramientas, bloques de razonamiento y visión.
Privado por diseño
Las claves de API se guardan en el llavero del sistema, nunca en texto plano. Tus datos se quedan en tu equipo. Sin registro, sin rastreo, sin marcas.
Chats y proyectos
Chats independientes y Proyectos — conjuntos de chats relacionados con contexto compartido y directorios conectados.
Agentes de código externos
Puente hacia cline, opencode, claude-code y otros vía PTY — con seguimiento de la ejecución, vista de diferencias y flujo para aprobar o rechazar.
MCP y RAG
Cliente del Model Context Protocol con descubrimiento de herramientas, además de generación aumentada por recuperación (RAG) por proyecto con embeddings y almacén vectorial.
Multilingüe
Interfaz completa en 11 idiomas. Cambia de idioma al instante sin perder el contexto.
Biblioteca de prompts
Prompts guardados con favoritos, prompts del sistema por chat y reglas por proyecto.
Tablero de tareas del proyecto
Vistas Kanban y de lista para las tareas del proyecto; las tareas pueden lanzarse como ejecuciones del agente.
Estadísticas de actividad
Uso de tokens, número de mensajes y métricas de tiempo con un gráfico de actividad diaria.
Consigue AI Assistant
Compilaciones nativas para Windows, macOS y Linux.