QuasAAS

QuasAAS — локальный ИИ-ассистент с веб-интерфейсом, роутингом инструментов, памятью, задачами/напоминаниями, веб-поиском и поддержкой локальных моделей через OpenAI-совместимый сервер, например llama-server.

Что Уже Умеет

• Чат: http://127.0.0.1:5050/chat
• Страница настроек для основной модели и worker-моделей
• Роутинг через LLM-worker + аккуратные fallback-правила
• Инструменты: веб-поиск, чтение ссылок, калькулятор, задачи, память
• Память v2: очередь подтверждения, активная память и отключённые факты
• Задачи и напоминания с разбором русского времени
• Правая панель задач
• Экран “Агент работает” с реальным ходом работы backend

Требования

• Python 3.11+
• pip
• Локальный OpenAI-совместимый сервер модели, например llama-server

Установка зависимостей:

cd E:\QuasAAS
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

Если команда pip не распознаётся, используй:

python -m pip install -r requirements.txt

Запуск

Сначала запусти серверы моделей, потом веб-приложение:

cd E:\QuasAAS
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python run.py

Открой:

http://127.0.0.1:5050/chat

Модели

Файлы моделей не входят в репозиторий. Нужны GGUF-модели в удобном месте и надо указать пути/адреса серверов на странице настроек.

Локальная конфигурация, на которой проект разрабатывался:

• Основная модель: E:\rebirth\models\qwen2\qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m.gguf
• Worker-роутер: qwen3-0.6b-worker
• Запасной worker: qwen2.5-0.5b-worker

Маленькие worker-модели нужны как дешёвые диспетчеры. На более мощном компьютере лучше поставить модель-роутер посильнее.

Быстрая Проверка

Попробуй в чате:

посчитай 15% от 32000
через 30 минут проверить курицу
какие у меня задачи
в какой песне поется "я буду петь тебе песни с крыш"
расскажи новые новости об ИИ за эту неделю
мне нравится короткий стиль ответов
что ты помнишь обо мне