Colmena-One v1.0.0

Modelo local unificado para Ollama: personalidad directa mexa + capacidades de código, pantallas de carga con panal de abejas, TTS nativo con voces programadas, herramientas reales, visión, embeddings y orquestación entre modelos locales y nube.

¿Qué incluye?

#	Archivo	Rol
1	colmena-one.modelfile	Modelo base unificado (chat + código) sobre qwen2.5-coder:7b.
2	colmena-vision.modelfile	Homúnculo de visión sobre gemma3:4b.
3	colmena-router.py	Enrutador con animaciones de panal y abeja.
4	colmena-agent.py	Agente con 13 herramientas reales + animaciones + TTS.
5	colmena-index.py	Indexador RAG con animaciones y soporte de voz para resultados.
6	colmena_animations.py	Panal hexagonal, abejas volando, animación de mensaje entrante.
7	colmena_tts.py	TTS nativo Windows (pyttsx3/SAPI5) con presets programados.
8	npm-packages/inbeebox/	Paquete npm toolbox.
9	npm-packages/octohype/	Paquete npm orquestador.
10	README.md	Esta guía.

Arquitectura

• Base principal: qwen2.5-coder:7b (Alibaba Cloud, Apache 2.0)
• Base visión: gemma3:4b (Google DeepMind)
• Embeddings: nomic-embed-text:latest
• Formato: Ollama Modelfile
• Animaciones: Python stdlib (terminal TTY)
• TTS nativo: pyttsx3 + SAPI5 en Windows
• Dependencias del agente: solo librería estándar de Python (TTS opcional)

Instalación rápida

# 1. Modelo principal
ollama create colmena-one -f colmena-one.modelfile

# 2. Homúnculo de visión
ollama create colmena-vision -f colmena-vision.modelfile

# 3. TTS opcional (Windows)
pip install pyttsx3

# 4. Probar
python colmena-agent.py --voice-list
ollama run colmena-one

Los Homúnculos de la Colmena

Colmena-One es el operador principal, pero no todos los modelos se pudieron fusionar en un solo GGUF por diferencias de arquitectura. Cada uno queda como especialista.

Rol	Modelo	Qué hace
Nexo / General	colmena-one	Chat, código, debugging, arquitectura, operaciones técnicas. Sabe Go, Rust, Python, JS/TS, C/C++, Java, shell/PowerShell.
Ojo / Visión	colmena-vision	Analiza imágenes, screenshots, diagramas, UI.
Memoria / RAG	nomic-embed-text:latest	Genera embeddings para búsqueda semántica local.
Sabio profundo	deepseek-v3.1:671b-cloud	Razonamiento pesado vía nube (requiere conexión y créditos).
General cloud	glm-5.1:cloud	Asistente general vía nube.
Código cloud	gpt-oss:20b-cloud	Variante cloud para código.

Pantallas de carga (panal de abejas)

Los scripts muestran animaciones en la terminal mientras Ollama piensa:

• HexLoader — panal de hexágonos ⬡ que se llenan ⬢ mientras una abeja 🐝 vuela alrededor.
• BeeSwarmLoader — enjambre de abejas zumbando.
• MessageReceiver — animación de 📡 → ✉️ → 🍯 cuando llega la respuesta.
• SplashScreen — arte de inicio con panal y abejas.

Activas si la terminal soporta TTY. En pipes o CI se desactivan automáticamente para no romper logs.

TTS nativo con voces programadas

Colmena habla la respuesta final usando el sintetizador nativo de Windows (pyttsx3/SAPI5).

Voces disponibles

# Listar voces instaladas y presets
python colmena-agent.py --voice-list
python colmena-router.py --voice-list
python colmena-index.py search "login" --voice-list

Presets programados

Preset	Voz	Idioma/accento
memo, mexa, sabina	Microsoft Sabina	Español México
zira, art	Microsoft Zira	Inglés US
helena	Microsoft Helena	Español España
david, gringo	Microsoft David	Inglés US

Usar

# Agent habla la respuesta
python colmena-agent.py "dime hola" --voice memo

# Router con voz del abogado gringo
python colmena-router.py "qué hora es" --voice david

# Búsqueda RAG lee el top-1
python colmena-index.py search "autenticación" --voice sabina

1. Router (colmena-router.py)

Elige el homúnculo correcto por tarea.

# Visión
python colmena-router.py "Dime qué errores veo en esta captura" --image screenshot.png

# Local por defecto
python colmena-router.py "Explícame qué es un transformer"

# Forzar nube
python colmena-router.py "Razona paso a paso" --modelo cloud_deep

# Con voz
python colmena-router.py "dame un chiste técnico" --voice sabina

Opciones: local, vision, cloud_deep, cloud_code, cloud_general.

2. Agente (colmena-agent.py)

Colmena-One con herramientas reales en tu máquina.

Herramientas 1x1

#	Herramienta	Qué hace	¿Pregunta de seguridad?
1	read_file	Lee archivos de texto.	No
2	list_directory	Lista archivos y carpetas.	No
3	search_files	Busca texto/regex en archivos.	No
4	write_file	Crea/sobrescribe archivos.	Sí
5	edit_file	Reemplaza texto en archivos.	Sí
6	run_shell	Ejecuta comandos en shell.	Sí (destructivos)
7	run_python	Ejecuta scripts Python temporales.	Sí
8	web_fetch	Descarga contenido de URLs públicas.	No
9	compute_embedding	Embeddings con nomic-embed-text.	No
10	analyze_image	Analiza imágenes con colmena-vision.	No
11	get_environment_summary	OS, modelos Ollama, directorio actual.	No
12	search_codebase	Búsqueda semántica en repos indexados.	No
13	index_codebase	Indexa un repositorio para búsqueda futura.	No

Ejemplos

# Leer
python colmena-agent.py "lee README.md"

# Buscar
python colmena-agent.py "busca dónde se define HF_TOKEN"

# Comando seguro
python colmena-agent.py "qué versión de Python tengo"

# Modo sin confirmación (cuidado)
python colmena-agent.py "muestra el uso de disco" --yes

# Más iteraciones + voz
python colmena-agent.py "investiga este bug paso a paso" --max-iters 10 --voice memo

# Listar voces
python colmena-agent.py --voice-list

3. Indexador (colmena-index.py)

Crea una base de vectores local de tus repositorios usando nomic-embed-text:latest.

# Indexar un repo
python colmena-index.py index C:\mi-repo

# Buscar
python colmena-index.py search "funciones de autenticación"

# Buscar y leer el top-1 en voz alta
python colmena-index.py search "login" --voice sabina

La base de vectores se guarda por defecto en ~/.colmena/vectordb.json. El agente la usa automáticamente con search_codebase.

4. Paquetes npm

INBEEBOX (toolbox)

npm install -g inbeebox
inbeebox agent "lee README.md"
inbeebox index index C:\mi-repo
inbeebox index search "auth"

OctoHype (orquestador)

npm install -g octohype
octohype "Analiza esta imagen" --image screenshot.png
octohype "Razona profundo" --modelo cloud_deep

Seguridad

• Operaciones destructivas o mutadoras piden confirmación antes de ejecutarse.
• --yes deshabilita confirmaciones; usalo solo en tu propia máquina.
• Los modelos cloud consumen créditos; se usan solo por palabras clave explícitas o --modelo.
• No se envían datos a terceros fuera de Ollama local y los clouds que configures.
• colmena_tts.py habla solo lo que le pedís; no graba ni transmite audio.

Licencia

Los Modelfiles, el system prompt y el código se comparten bajo Apache License 2.0, siguiendo la licencia del modelo base Qwen2.5-Coder.

Copyright 2024 Alibaba Cloud
Licensed under the Apache License, Version 2.0

Agradecimientos

• Qwen2.5-Coder por Alibaba Cloud.
• Gemma3 por Google DeepMind.
• Nomic Embed Text por Nomic AI.
• Ollama por el ecosistema de ejecución local.