Agente AI locale basato su FastAPI e interfaccia Angular. Offre chat con modelli Ollama, ricerca file, metriche di sistema e RAG di base, utilizzabile sia da console sia via UI web.

• Python 3.10+ (consigliato 3.12)
• Node.js 18+ per la UI Angular
• Ollama in esecuzione con i modelli definiti in config.py
• Accesso ai percorsi definiti in config.py/data/config.json (opzionale)

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate          # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python main.py

Effetti:

• API FastAPI su http://127.0.0.1:8000
• Console interattiva nel terminale corrente (comandi: testo libero; /files <q> ricerca file; /system metriche; /rag <q> ricerca semantica; exit esce).

Compila .env (parti da .env.example) per token e credenziali:

TELEGRAM_TOKEN=
WHATSAPP_TOKEN=
GMAIL_USER=
GMAIL_PASSWORD=
NOTION_TOKEN=
NOTION_DB_ID=

utils/config_manager carica .env e data/config.json; i servizi leggono i token da lì.

Con il server avviato:

python cli_client.py

Dialoga con POST /chat e termina con exit.

• UI: http://127.0.0.1:8000/docs
• JSON: http://127.0.0.1:8000/openapi.json

• GET /health
• GET /models
• POST /chat — { "message": "...", "model": "llama3.1", "temperature": 0.7 }
• POST /search/files — { "query": "nome" }
• POST /search/rag — { "query": "testo" }
• GET /memory / DELETE /memory
• GET /system

cd angular_ui
npm install
npm start

L’app si connette al backend su http://127.0.0.1:8000 e offre selezione modello, chat e pulizia cronologia.

I comandi sono memorizzati in data/commands.db e accessibili via GET /commands.

• main.py — avvio API e console
• api/app.py — FastAPI con chat, search, memoria, sistema
• core/ — orchestratore agente
• service/ — servizi (ollama, memoria, file, sistema, news, scheduler, notifiche)
• rag/ — ricerca semantica con Chroma (opzionale)
• angular_ui/ — interfaccia web
• cli_client.py — client da terminale che usa l’API
• Documentazione/ — guide d’uso

• La vector memory Chroma viene disattivata se la configurazione locale non è compatibile; per abilitarla vedi memory/memory_manager.py.
• Configurazioni personalizzate possono essere poste in data/config.json (sovrascrive config.py).