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license: mit
language:
- pt
- en
tags:
- llama.cpp
- fastapi
- llm-ui
- agentic
- local-inference
- self-hosted
- privacy
pretty_name: ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_₣ΔβLLΣ_Chat_RAM
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ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_₣ΔβLLΣ_Chat_RAM
Text/Code Edition — proxy, login e UI unificada sobre o llama-server, 100% local, sem telemetria e com conversas voláteis (somente em RAM).
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## 📖 Visão geral
O **ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_₣ΔβLLΣ_Chat_RAM** é uma camada única em Python (FastAPI) que serve uma interface web/mobile completa para conversar com modelos de linguagem servidos por um `llama-server` local. Tudo roda na sua máquina: nenhuma requisição externa, nenhum *ping* de telemetria e nenhum dado saindo do seu ambiente.
O foco é **texto e código**: chat com streaming, renderização de Markdown, LaTeX e *highlight* de código, métricas de inferência em tempo real, personas customizáveis e um subsistema **agêntico** com um agente autônomo real executando em segundo plano.
A partir desta versão, as **conversas são voláteis por design**: vivem exclusivamente na memória RAM durante a sessão do processo e desaparecem ao encerrar o Kernel. Nenhum input ou output de chat é gravado em disco — privacidade efêmera por padrão.
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## ✨ Recursos principais
| Recurso | Descrição |
| --- | --- |
| **Chat / Código** | Streaming via `llama-server` externo (porta `:8080` por padrão). |
| **Conversas voláteis (RAM)** | Histórico mantido apenas em memória durante a sessão; zero escrita em disco; tudo é descartado ao encerrar o processo. |
| **Isolamento de contexto** | Cada conversa carrega exclusivamente seu próprio histórico e persona — contextos nunca se misturam entre conversas. |
| **Upload `.txt` / `.pdf`** | Extração de texto e injeção no contexto (suporte a janela de contexto alta). |
| **Renderização rica** | Markdown + KaTeX (LaTeX) + emojis + *syntax highlight* de código. |
| **Métricas em tempo real** | Contexto usado da janela, tokens/s ao vivo, total de tokens e tempo por resposta. |
| **Exportação manual** | Botão para exportar a conversa ativa em `.md` — a única forma de persistir um chat, sob decisão explícita do usuário. |
| **Personas** | Criação/edição com persistência local, injetadas como *system prompt* (sem limite de caracteres). |
| **Agêntica** | Um único agente real, em segundo plano, com memória própria persistente e relatórios por ação. |
| **Segurança** | Login com sessão assinada, rate-limit, TLS autoassinado, *headers* de segurança. |
| **Privacidade** | Zero telemetria, zero conexão externa, zero rastro de conversas em disco. |
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## 🧠 Modelo de memória
| Componente | Persistência | Onde vive |
| --- | --- | --- |
| **Conversas (chats)** | ❌ Volátil | RAM do processo — descartada ao encerrar o Kernel. |
| **Personas** | ✅ Persistente | `offsellia_data/personas/` (JSON). |
| **Agente (config)** | ✅ Persistente | `offsellia_data/agent/agent.json`. |
| **Agente (memória)** | ✅ Persistente | `offsellia_data/agent/memory/memory.json`. |
| **Agente (relatórios)** | ✅ Persistente | `offsellia_data/agent/reports/`. |
> Cada requisição ao modelo envia o contexto completo e exclusivo da conversa ativa (`persona + histórico`). O `llama-server` não retém estado semântico entre chamadas — o isolamento entre conversas é absoluto.
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## 🤖 Subsistema Agêntico
O Kernel inclui **um único agente real** (nunca mais de um) que opera de forma autônoma:
- **Execução em segundo plano** em ciclos com intervalo configurável.
- **Memória própria persistente** e em tempo real (`agent/memory/memory.json`).
- **Relatórios por ciclo** gravados em pasta dedicada (`agent/reports/`).
- **Ações reais configuráveis:**
- `shell` — execução de comandos de shell
- `python` — execução de código Python
- `http` — requisições HTTP de saída
- `file_write` — escrita de arquivos restrita ao *workspace*
- `llm` — raciocínio via `llama-server`
- **Permissão root opcional** via senha mantida apenas em memória (nunca gravada em disco).
- **Controle total:** criar, configurar, ativar/desativar, rodar agora, excluir e recriar.
- **Autonomia ajustável:** supervisionado ou autônomo, com limite de passos por ciclo.
O agente raciocina respondendo estritamente em JSON e executa apenas as ações habilitadas, registrando cada passo na memória e nos relatórios. **A persistência do agente é independente e não foi afetada pelo modo volátil das conversas.**
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## 📦 Requisitos
```bash
pip install "fastapi[standard]" uvicorn httpx itsdangerous "passlib[argon2]" \
cryptography pypdf
```
Você também precisa de um **`llama-server`** (do [llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp)) rodando localmente — por padrão em `http://127.0.0.1:8080`.
### Assets offline (opcional)
Para uso 100% offline, coloque em `offsellia_data/static/`:
```
marked.min.js, katex.min.js, katex.min.css, auto-render.min.js,
highlight.min.js, github-dark.min.css (+ pasta de fonts do KaTeX)
```
> Há *fallback* por CDN comentado no código, caso prefira carregar os assets remotamente.
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## 🚀 Como usar
1. Inicie seu `llama-server` (exemplo):
```bash
llama-server -m seu-modelo.gguf -c 32768 --port 8080
```
2. Inicie o Kernel:
```bash
python ΩFFΣLLIα_KΣrnΣl_₣ΔβLLΣ_Chat_RAM.py
```
3. No primeiro *boot*, defina a senha de acesso (ou exporte via `OFFSELLIA_PASS`).
4. Acesse `https://:5000` e faça login.
> Por usar TLS autoassinado, o navegador exibirá um aviso de certificado na primeira visita — aceite para prosseguir em rede local.
> ⚡ **Lembrete:** conversas existem somente enquanto o processo estiver ativo. Para guardar um chat, use **⤓ Exportar conversa (.md)** na sidebar antes de encerrar.
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## ⚙️ Configuração
A configuração fica em `offsellia_data/kernel.json`, criada automaticamente no primeiro *boot*:
| Campo | Padrão | Descrição |
| --- | --- | --- |
| `port` | `5000` | Porta do Kernel. |
| `bind` | `0.0.0.0` | Interface de *bind*. |
| `use_tls` | `true` | Ativa TLS autoassinado. |
| `n_ctx` | `50000` | Janela de contexto reportada na UI (alinhe ao seu `llama-server`). |
| `upstreams.llm` | `http://127.0.0.1:8080` | Endereço do `llama-server`. |
Variável de ambiente opcional: `OFFSELLIA_PASS` para definir a senha sem prompt interativo.
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## 🗂️ Estrutura de dados
```
offsellia_data/
├── kernel.json # configuração do Kernel
├── tls_cert.pem # certificado TLS autoassinado
├── tls_key.pem # chave TLS
├── static/ # assets offline (opcional)
├── personas/ # personas persistidas (JSON)
└── agent/
├── agent.json # configuração do agente
├── memory/memory.json # memória persistente do agente
├── reports/ # relatórios por ciclo
└── workspace/ # área de trabalho do agente
```
> Conversas **não** possuem diretório: residem unicamente na memória do processo enquanto o Kernel estiver ativo.
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## 🔌 Endpoints principais
| Método | Rota | Função |
| --- | --- | --- |
| `GET` | `/` | Interface web/mobile. |
| `POST` | `/login` | Autenticação. |
| `POST` | `/api/extract` | Extração de texto de `.txt` / `.pdf`. |
| `GET/POST/DELETE` | `/api/chats[/{id}]` | CRUD de conversas (em RAM, válido na sessão). |
| `GET/POST/DELETE` | `/api/personas[/{id}]` | CRUD de personas. |
| `GET/POST/DELETE` | `/api/agent` | CRUD do agente único. |
| `POST` | `/api/agent/enable` | Ativa/desativa o agente. |
| `POST` | `/api/agent/run` | Dispara um ciclo imediato. |
| `POST` | `/api/agent/root` | Arma/desarma senha root (em memória). |
| `GET/DELETE` | `/api/agent/memory` | Lê/limpa a memória do agente. |
| `GET` | `/api/agent/reports[/{id}]` | Lista/abre relatórios. |
| `*` | `/v1/*`, `/tokenize`, … | Proxy transparente para o `llama-server`. |
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## 🔒 Segurança e privacidade
- **Conversas voláteis:** nenhum input ou output de chat toca o disco — o histórico vive apenas em RAM e morre com o processo.
- Sessões assinadas com `itsdangerous` e cookies `HttpOnly` / `SameSite`.
- Senha de acesso protegida com **Argon2**.
- Rate-limit no login (8 tentativas / 5 min por IP).
- *Headers* de segurança: `X-Content-Type-Options`, `X-Frame-Options`, `Referrer-Policy`.
- TLS autoassinado gerado automaticamente (SAN inclui IPs LAN e gateway de hotspot).
- **Senha root do agente nunca é gravada em disco** — vive apenas em memória durante a sessão do processo.
- **Zero telemetria** e nenhuma chamada de rede além do seu `llama-server` local.
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## ⚠️ Aviso
O subsistema agêntico pode executar **ações reais** no sistema (shell, Python, escrita de arquivos e, opcionalmente, comandos com privilégios root). Habilite cada ação de forma consciente, mantenha o agente em modo supervisionado quando possível e use o *workspace* dedicado. A responsabilidade pelo uso é inteiramente sua.
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## 📜 Licença
MIT