HALion es una plataforma extensible que convierte modelos de lenguaje como GPT-4 en asistentes inteligentes con capacidades personalizadas mediante herramientas modulares (function calling).
"No es un chatbot. Es una plataforma de acciones orquestadas por IA."
📖 Índice de Contenidos
- HALion – Modular Intelligence Orchestrator
- 🌟 Características Principales
- ✨ ¿Qué es HALion?
- 🧠 Cómo funciona
- 🛠️🧠 Generar herramientas con IA
- ✨ HALion en Acción (Interfaz Gráfica)
- 🛠️ Instalación
- 🚀 Uso Rápido
- 🧭 Guía de Navegación
- 🧰 Estructura del Proyecto
- 🎯 Casos de Uso
- 🔄 Mantenimiento y Mejora
- 📚 Recursos Clave
- 🤝 Cómo Contribuir
- 📞 Contacto
- 📄 Licencia
- 🧩 Arquitectura modular: añade herramientas en Python como si fueran plugins.
- 🔧 Panel de administración completo: visualiza, activa o desactiva herramientas.
- ⚙️ Configuración Avanzada de Modelos: Ajustes detallados por modelo: temperatura, tokens, post-procesamiento.
- 🤖 Generación automática de tools: crea nuevas herramientas describiendo lo que quieres que hagan.
- 🔍 Integración con APIs: conecta fácilmente servicios externos como clima, búsqueda web, emails, etc.
- 🔐 Gestión de entorno: edita las variables del
.envdirectamente desde la interfaz. - 📊 Logs detallados: traza todas las llamadas a herramientas, con exportación JSON/CSV.
- 💬 Chat con herramientas: usa GPT-4 o GPT-3.5 con tus tools personalizadas.
- 🔄 Activación dinámica: elige qué herramientas están disponibles para el modelo.
- ⚙️ Control de post-procesado: decide si la IA debe continuar el flujo o devolver el resultado directo.
- 📚 Documentación Integrada: Guías, ejemplos y especificaciones directamente dentro del proyecto.
HALion es un "orquestador" de inteligencia modular. No sólo responde, actúa. Permite que un modelo LLM invoque funciones definidas por el usuario de forma modular, dinámica y extensible. Puedes pensar en HALion como el backend de un sistema operativo para IA conversacional.
- El usuario escribe un prompt en el chat.
- GPT detecta que necesita usar una herramienta (
function_call). - HALion ejecuta esa tool, pasando los parámetros automáticamente.
- La respuesta de la tool se devuelve al modelo (para que continúe el razonamiento) o directamente al usuario.
Todo eso lo puedes ver en tiempo real, modificar, y extender.
Simplemente describe la herramienta que necesitas. Ejemplo:
"Necesito una herramienta que calcule el IMC dado el peso en kg y la altura en metros"
HALion generará el código, lo validará, lo guardará en disco y lo activará automáticamente.
A continuación, se muestran algunas capturas de pantalla de la aplicación HALion en funcionamiento y su interfaz gráfica:
# Clona el proyecto
$ git clone https://github.com/RGiskard7/halion-ai-orchestrator.git
$ cd halion-ai-orchestrator
# Crea un entorno virtual
$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate # En Windows: venv\Scripts\activate
# Instala las dependencias
$ pip install -r requirements.txt
# Configura tu API Key en el archivo .env
$ cp .env.example .env
# Edita el archivo y añade tu clave de OpenAI
# Añadir tu API key de OpenAI en .env
OPENAI_API_KEY=sk-...python run.pyAbre tu navegador en http://localhost:8501.
- Escribe tu mensaje.
- Si es necesario, el asistente invocará automáticamente una herramienta.
- El resultado se integrará en la conversación o se mostrará directamente.
- Crea herramientas nuevas desde cero o con ayuda de la IA.
- Activa/desactiva herramientas sin tocar código.
- Gestiona variables de entorno, configura parámetros de modelo.
- Visualiza y exporta logs de actividad.
- Describe la funcionalidad deseada.
- HALion genera el código, valida la sintaxis y activa la herramienta automáticamente.
- Puedes editar el código antes de usarlo.
halion-ai-orchestrator/
├── app/ # Código principal de la aplicación Streamlit
│ ├── components/ # Componentes reutilizables de la interfaz (Streamlit)
│ │ ├── tool_card.py # Ejemplo: Tarjeta para mostrar información de una tool
│ │ └── __init__.py
│ ├── config/ # Archivos de configuración generados por la aplicación
│ │ ├── .tool_status.json # Estado (activo/inactivo, postproceso) de las tools
│ │ └── toolchains.json # Definiciones de las toolchains guardadas
│ ├── controllers/ # Controladores (MVC): median entre vistas y lógica de negocio/core
│ │ ├── tool_controller.py # Controlador para la gestión de tools
│ │ ├── toolchain_controller.py # Controlador para la gestión de toolchains
│ │ └── __init__.py
│ ├── core/ # Lógica central y fundamental de la aplicación
│ │ ├── tool_definition_registry.py # Registro y gestión de archivos .py de las tools
│ │ ├── tool_manager.py # Gestión del estado en memoria y ejecución de tools individuales
│ │ ├── toolchain_registry.py # Registro y gestión de la persistencia de las toolchains
│ │ ├── env_manager.py # Gestión de variables de entorno (.env)
│ │ ├── logger.py # Sistema de logging para eventos de la aplicación
│ │ └── __init__.py
│ ├── models/ # Modelos de datos Pydantic
│ │ ├── toolchain_model.py # Modelo para las toolchains
│ │ └── __init__.py
│ ├── services/ # Servicios (MVC): encapsulan la lógica de negocio
│ │ ├── chat_service.py # Servicio para la interacción con el chat (llamadas a OpenAI, etc.)
│ │ ├── tool_service.py # Servicio para la lógica de negocio de las tools (generación AI, etc.)
│ │ ├── toolchain_service.py # Servicio para la lógica de negocio de las toolchains (ejecución, etc.)
│ │ └── __init__.py
│ ├── tools/ # Directorio donde se almacenan los archivos .py de las tools dinámicas
│ │ ├── ejemplo_tool.py # (Contiene ejemplos de herramientas como buscar_en_internet.py, etc.)
│ │ └── __init__.py
│ ├── utils/ # Utilidades compartidas y helpers
│ │ ├── ai_generation.py # Utilidades para la generación de código mediante IA
│ │ ├── env_detection.py # Utilidades para la detección de variables de entorno en código
│ │ └── __init__.py
│ ├── views/ # Vistas (MVC): scripts de Streamlit que renderizan la UI
│ │ ├── admin_view.py # Vista para la administración general
│ │ ├── chat_view.py # Vista para la interfaz de chat
│ │ ├── env_view.py # Vista para la gestión de variables de entorno
│ │ ├── logs_view.py # Vista para visualizar los logs
│ │ ├── toolchains_view.py # Vista para la gestión de toolchains
│ │ ├── tools_view.py # Vista para la gestión de tools
│ │ └── __init__.py
│ ├── main.py # Punto de entrada principal de la aplicación Streamlit, gestiona la navegación
│ └── __init__.py # Hace que 'app' sea un paquete Python
├── docs/ # Documentación del proyecto
│ ├── assets/ # Recursos visuales para la documentación (ej: banners)
│ └── images/ # Capturas de pantalla y otros diagramas
├── tests/ # Pruebas unitarias y de integración
├── .env # Variables de entorno locales (privado, gitignored)
├── .env.example # Plantilla para el archivo .env
├── .gitignore # Especifica archivos y directorios ignorados por Git
├── ARCHITECTURE.md # Descripción detallada de la arquitectura del sistema
├── CHANGELOG.md # Registro de cambios del proyecto
├── LICENSE.md # Información de licencia del proyecto
├── README.md # Este archivo: información general del proyecto
├── requirements.txt # Dependencias de Python del proyecto
├── pyproject.toml # Archivo de configuración del proyecto (ej: para Poetry o Hatch)
├── run.py # Script de conveniencia para ejecutar la aplicación
├── main_context.md # Contexto general del proyecto (duplicado/similar a README o ARCHITECTURE)
└── roadmap.md # Plan de desarrollo futuro y funcionalidades pendientes
- Agente Conversacional Empresarial: Gestiona agendas, sistemas internos, y bases de datos.
- Dashboards Inteligentes: Interfaz conversacional para análisis de datos y reportes.
- IA para Automatización: Ejecuta flujos definidos por herramientas invocadas por IA.
- Integración con Apps y APIs: Llama APIs externas y procesa los resultados mediante tools personalizadas.
- Desarrollo de Prototipos: Diseña asistentes y flujos rápidamente sin backend complejo.
git pull origin main
pip install -r requirements.txtConsulta el CHANGELOG.md para más detalles.
- Haz fork del repositorio
- Crea una rama para tu funcionalidad (
feature/nombre) - Haz commit y push (
git commit -m 'Tu cambio') - Abre un Pull Request con tu mejora
Para sugerencias, errores o mejoras, abre un issue o contáctame directamente.
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Desarrollado por Edu Díaz a.k.a RGiskard7 ⚡ impulsado por HALion – IA modular y orquestada.