Actualizaciones del navegador de inteligencia artificial: ¿Hasta dónde hemos llegado?
Hola a todos, hace tiempo que no compartíamos novedades sobre nuestro proyecto de navegador de inteligencia artificial y hoy quiero contar en qué punto estamos y hacia dónde vamos. Gracias a la colaboración con la comunidad y al soporte técnico hemos ido iterando este proyecto open source en mi tiempo libre y ahora ofrece funcionalidades reales que ayudan a automatizar tareas complejas.
Antes de entrar en detalles una pequeña petición: si eres desarrollador o te interesa esta herramienta, ayúdanos con una estrella en GitHub para que más gente nos descubra y podamos mantener el ritmo de desarrollo.
Estado actual del proyecto. Desde el lanzamiento nos ha dado mucho orgullo recibir comentarios valiosos, ver a desarrolladores interesados y ofrecer soporte multiplataforma estable para Mac y Windows. Como proyecto joven necesitamos más visibilidad y apoyo, por eso esa estrella en GitHub es muy importante.
Lo construido hasta ahora. 1 Historia reproducible y continuar conversaciones. Problema previo la historia era solo lectura y no permitía continuar tareas. Ahora se puede reproducir cualquier tarea histórica con efecto de escritura, controlar reproducir pausar y velocidad, previsualizar archivos adjuntos y continuar la conversación desde el punto donde se dejó. A nivel técnico desarrollamos un PlaybackEngine que fragmenta la secuencia de mensajes en AtomicFragment para controlar con precisión el progreso y la velocidad. Los datos se persisten en IndexedDB para visualización offline y al reanudar restauramos todo el contexto de ejecución para una continuidad sin fisuras.
2 Capacidad de interacción humana. Escenario en el que la IA necesita decisiones humanas. Solución la IA puede formular preguntas durante la ejecución, la tarea se pausa hasta que el usuario responda y luego el agente continúa. Esto es útil para confirmaciones de login o selecciones de opciones. La implementación aprovecha un tipo de mensaje HumanInteraction y un canal bidireccional entre procesos usando Electron IPC para gestionar estado y errores.
3 Soporte de entrada por voz. Características soporte de entrada por voz para tareas sin teclear, reconocimiento offline Vosk con conmutación automática de modelos según idioma y posibilidad futura de integrar servicios en la nube como Microsoft Azure o iFlytek. Usamos el motor Vosk local por defecto para proteger la privacidad. Esto es ideal cuando quieres dictar tareas complejas rápidamente o por accesibilidad.
4 Internacionalización multilenguaje. Interfaz en chino e inglés con cobertura completa de traducciones y localización de fecha y hora. Implementamos i18next y react i18next con recursos organizados por módulos y conmutación de idioma sin recarga usando Zustand. Ampliar a más idiomas solo requiere añadir archivos JSON de traducción.
5 Sistema de configuración de agentes. Permite personalizar prompts, gestionar herramientas MCP y configurar distintas capacidades del agente para adaptar la IA a tus necesidades empresariales.
6 Mejoras en la página Toolbox. Acceso centralizado a funcionalidades del sistema, navegación más clara y saltos directos a configuración, tareas programadas e historial.
Hoja de ruta y prioridades. Fase 1 en 1 a 2 semanas mejoras rápidas incluyendo aislamiento del directorio de trabajo por tarea para evitar interferencias, optimización de ejecución en segundo plano en Windows y soporte de descarga directa y por lotes de archivos generados. También control de velocidad de reproducción del historial. Fase 2 en 2 a 4 semanas enfoque en experiencia de usuario con optimizaciones de rendimiento como virtual scrolling para conversaciones largas, menor uso de memoria, detección automática del idioma y descarga dinámica de paquetes, así como personalización de temas y modo oscuro. Fase 3 en 1 a 2 meses ampliación de capacidades núcleo con editor visual de flujos, soporte de plugins y marketplace para herramientas MCP, y agentes adicionales como ShellAgent EmailAgent y conectores a herramientas externas.
Qué necesitamos. Como proyecto open source pedimos tres tipos de apoyo. Primero estrellas en GitHub porque ayudan a que más usuarios y colaboradores nos encuentren. Segundo feedback sobre casos de uso problemas y mejoras a través del issue tracker. Tercero contribuciones de código pull requests para corrección de bugs y nuevas funcionalidades, y mejora de la documentación.
Sobre Q2BSTUDIO. Somos Q2BSTUDIO una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure e inteligencia de negocio. Ofrecemos soluciones integrales desde el diseño y desarrollo de software a medida hasta la integración de agentes IA y proyectos de Power BI para extracción de valor y visualización. Si te interesa transformar procesos con soluciones a medida visita desarrollo de aplicaciones y software a medida y si buscas potenciar tus proyectos con inteligencia artificial empresarial descubre nuestras propuestas en IA para empresas y agentes IA. Además brindamos servicios de ciberseguridad y pentesting para proteger plataformas críticas y servicios gestionados en la nube.
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Enlaces útiles GitHub y recursos de descarga y configuración están disponibles en el repositorio del proyecto. Desde la idea inicial hasta una herramienta que resuelve problemas reales este camino ha sido exigente pero enriquecedor. Cada estrella cada comentario y cada contribución es la motivación para seguir mejorando. Prueba AI Browser si aún no lo has hecho y cuéntanos tu experiencia en los issues o comentarios.
Vamos a seguir construyendo y mejorar juntos esta herramienta. Si necesitas una solución personalizada o asesoría en inteligencia artificial aplicaciones a medida o servicios cloud ponte en contacto con Q2BSTUDIO.
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