Proyecto personal · red privada
Hive: un sistema multiagente local
Un sistema multiagente jerárquico que funciona en mi propio hardware. Hablo con un agente maestro; él delega en los líderes de grupo, que delegan en los especialistas, y las respuestas vuelven por el mismo camino.
- Problema
- Quería un equipo de agentes que funcionara en mi máquina, que pudiera observar mientras trabaja y llamar desde las herramientas que ya uso, en lugar de una caja negra cobrada por llamada.
- Qué construí
- Un backend en Go (solo biblioteca estándar) orquesta los agentes sobre un LLM local servido por llama.cpp, transmite cada delegación por HTTP y SSE y alimenta un panel en React y TypeScript. Un servidor MCP por stdio expone tres herramientas (ask_master, list_agents, search_vault), así que Claude Code o Copilot pueden llamar al sistema. El contexto de los agentes viene de una búsqueda híbrida en un vault de Obsidian: palabras clave combinadas con embeddings generados por un servidor local. Un motor de trabajos solo marca un paso como terminado cuando hay evidencia: un archivo escrito, una nota guardada, un comando que pasó.
- Stack
- Go · React · TypeScript · HTTP / SSE · MCP (stdio) · llama.cpp · local embeddings · Tailscale
- Existe hoy
- Orquestación, panel en vivo, servidor MCP, búsqueda híbrida en el vault y el motor de trabajos, con pruebas en Go y en la interfaz. Funciona en una red privada Tailscale, así que no hay demo pública.
- Límites y hoja de ruta
- El modelo local es lento (los agentes comparten una GPU, así que una ronda tarda minutos) y puede equivocarse: las respuestas se tratan como borradores, y el trabajo más difícil puede pasarse a un modelo en la nube. Los agentes no ejecutan ninguna acción externa sin aprobación humana.
