jebat-core

JEBAT v8.2.1 es una plataforma de IA autoalojada de nivel empresarial y estación de trabajo de agentes. Proporciona inferencia local de LLM gobernada, orquestación multiagente, memoria persistente, ventanas de contexto adaptativas, observabilidad, un servidor MCP y una interfaz web completa. Puede funcionar completamente aislada en una red privada con cero fugas de datos. Nombrada en honor al legendario guerrero malayo Hang Jebat, la plataforma enfatiza la soberanía, la memoria privada y la inteligencia auditada. ## Servicio Público El servicio público de JEBAT está disponible en jebat.online, ofreciendo un endpoint de estado de API, Swagger UI, documento OpenAPI y WebUI. La API pública y la WebUI son servicios de producción; los usuarios deben configurar las credenciales del proveedor en su propia implementación antes de enviar solicitudes que requieran inferencia de modelos. ## Inicio Rápido JEBAT se puede iniciar sin instalación mediante npx (por ejemplo, `npx @nusabyte/jebat repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`), mediante una instalación global de npm o desde el código fuente. Los requisitos incluyen Node.js >= 18, Python >= 3.11 y pip. El paquete npm es un lanzador delgado que inicializa el núcleo de Python en la primera ejecución; se advierte a los usuarios que no ejecuten `pip install jebat` ya que es un paquete no relacionado. ## Instalación Un único script de arranque autocontenido aprovisiona Python, un venv, el lanzador CLI y opcionalmente la aplicación de escritorio y el servidor MCP. No se requiere sudo; todo se instala en `~/.local`. Los perfiles de instalación incluyen solo CLI, escritorio, MCP, todo y modos no interactivos/silenciosos para CI. El instalador también prepara un fragmento de configuración MCP para IDE. Los componentes instalados incluyen el CLI de JEBAT, un venv de Python, el lanzador `jebat`, el compañero CLI DESIGNmd, una superficie MCP, una pila de inferencia unificada (Ollama + llama.cpp + router + OpenWebUI) y una superficie de escritorio. ## Pila de Inferencia Unificada Local El espacio de trabajo completo de Jebat incluye una capa de LLM local con llama.cpp (CPU/AVX-512 + Intel Iris Xe Vulkan), Ollama (registro local de GGUF), un router que proporciona un endpoint compatible con OpenAI en `http://127.0.0.1:8000/v1` que fusiona backends y distribuye por modelo/backend, y OpenWebUI en `http://127.0.0.1:8080`. VLLM/Ollama remotos pueden descargar modelos grandes a un host con GPU. ## Endpoint Remoto de Ollama JEBAT utiliza una instancia remota de Ollama en un servidor dedicado (AMD EPYC 9354P, 8 vCPU, 32GB RAM) en `https://jebat.online/ollama`. Los modelos disponibles incluyen qwen2.5-coder:7b y qwen2.5:14b. La configuración se realiza mediante `~/.jebat/config.yaml`. ## Proveedores y Autenticación JEBAT enruta a 17 proveedores: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, xAI, DeepSeek, Mistral, Groq, Cerebras, Together, OpenRouter, GitHub Models, Cloudflare, SambaNova, Novita, Z.AI, Ollama local o cualquier endpoint compatible con OpenAI. Las claves API se pueden proporcionar en línea (`key`), mediante variable de entorno (`env`) o desde un almacén de autenticación con nombre (`store`). Se establecen modelos predeterminados para cada proveedor (por ejemplo, gpt-5, claude-opus-4-1, grok-4, gemini-2.5-pro). Ollama local se inicia automáticamente y descarga modelos automáticamente cuando se selecciona. El proveedor predeterminado es JEBAT Online. ## Suite de Plataforma JEBAT se distribuye como una plataforma unificada con 5 productos integrados que comparten una capa de memoria persistente y un bus de protocolo MCP: - JEBAT Core: motor de IA soberano (REPL, chat, agente, memoria, MCP) - Sahabat: guardián de memoria, agente de informes, inteligencia de reuniones - Keris: orquestador de pentest autónomo con análisis de IA - Pandai: suite de desarrollador (habilidades, herramientas, generación de código) - Perisai: orquestador de bots multicanal (Telegram, Discord, Slack, etc.) ## WebUI La WebUI es una interfaz táctica oscura sigilosa con 13 páginas: Dashboard, Chat, Sahabat, Keris, Pandai, Perisai, Control, Skills, Agents, Channels, Setup, Settings. Incluye 25 características empresariales como limitación de velocidad, endurecimiento de CORS, encabezados CSP, seguimiento de ID de solicitud, rastro de auditoría, páginas de error, verificación de salud, verificación de sesión, barra de progreso de carga, alternancia de tema oscuro/claro, navegación de migas de pan, búsqueda global (Ctrl+K), atajos de teclado, notificaciones toast, cajón de registro de actividad/exportación, diálogos de confirmación, tiempo de espera de sesión, i18n (inglés/bahasa melayo), copiar al portapapeles, trampa de enfoque, carga de esqueleto, soporte de movimiento reducido, CSS imprimible, carga por arrastrar y soltar, almacenamiento en caché sin conexión del service worker, manifiesto PWA, etiquetas meta de favicon/OG y barra lateral móvil receptiva. Expone endpoints de API para salud, métricas del sistema, auditoría, sesión, escaneos de Keris, canales/envío/transmisión/estadísticas de Nexus, estado de proveedor/modelo, chat y control de tiempo de ejecución. ## Comandos Principales Los comandos generales incluyen `repl`, `chat`, `agent`, `code`, `webui`, `status`, `doctor`, `init`. Los comandos de configuración y memoria cubren `config`, `memory` (memoria eterna de 6 tipos con búsqueda vectorial Ghost DB) y gestión de proveedores `llm`. Los comandos de archivos y herramientas proporcionan operaciones seguras de archivos con copias de seguridad e inspección de herramientas. Los comandos de la suite de plataforma cubren operaciones de compañero, keris, nexus y registro de diseño. La orquestación de agentes incluye `delegate`, `loop` y `think`. ## Integración del Servidor MCP JEBAT incluye un servidor MCP nativo para una verificación completa del espacio de trabajo, ejecutable en modo stdio o HTTP autoalojado. Expone herramientas en categorías: archivo, terminal, navegador, visión/búsqueda, auth/cron, wiki, memoria y autoMimpi/SelfLearn. Se proporciona configuración de IDE para Cursor/Windsurf/Zed, VS Code (mediante Continue/Cline) y JetBrains. La implementación remota utiliza docker-compose y un proxy inverso autenticado; no se promete ningún endpoint MCP público compartido. ## Keris — Seguridad Centinela Keris es un orquestador de pentest autónomo con análisis impulsado por IA. Admite perfiles de escaneo rápido, estándar, completo y centrado en vulnerabilidades, además de comandos de evaluación e historial. ## Perisai — Nexus Multicanal Perisai es un orquestador de bots multicanal para Telegram, Discord, Slack, Signal, Matrix y WhatsApp, con comandos para listar, agregar, enviar, transmitir, verificar salud y estadísticas. ## Sahabat — Compañero Sahabat proporciona chat interactivo, generación de informes, resumen de reuniones y estadísticas. ## autoMimpi y SelfLearn El Sistema de Memoria Mejorada utiliza 6 tipos de memoria (de trabajo, episódica, semántica, procedimental, emocional, prospectiva) persistidos en `~/.jebat/memory/traces.json`. autoMimpi ejecuta ciclos de sueño para consolidar memorias, extraer patrones, reconstruir perfiles de aprendizaje y emitir sugerencias priorizadas. SelfLearn adapta JEBAT al proyecto actual mediante herramientas como `project_remember`, `project_recall`, `project_forget`, `selflearn_analyze` y `adapt_environment`. La memoria se etiqueta por proyecto para evitar la contaminación cruzada. Los comandos REPL incluyen `/mimpi`, `/memory`, `/mem+`, `/recall`. ## Orquestación Multiagente JEBAT despacha trabajo a subagentes especializados: Tukang (implementación), Hulubalang (seguridad), Pawang (investigación), Syahbandar (operaciones), Bendahara (base de datos), Penyemak (QA). Admite tareas paralelas y enjambres de agentes. ## Comparación Técnica El README incluye una tabla comparativa que destaca la residencia de datos 100% privada/aislada de JEBAT, el enrutamiento de 17 proveedores con conmutación por error, el servidor MCP nativo y 7 modos de pensamiento (Ultra-Think) frente a SaaS comercial, Ollama WebUI y LM Studio.