First Implementation with LangChain

.gitignore

@@ -132,6 +132,7 @@ celerybeat.pid
 .venv
 env/
 venv/
+jarvis-env/
 ENV/
 env.bak/
 venv.bak/
@@ -172,3 +173,6 @@ cython_debug/
 
 # PyPI configuration file
 .pypirc
+
+# Others
+*.DS_Store

.vscode/settings.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+{
+    "python.pythonPath": "jarvis-env/Scripts/python.exe"
+}

README.md

@@ -1,2 +1,48 @@
-# jarvis
+# Proyecto Jarvis MVP (IA Personal con Langchain)
+
+Este es un MVP de una IA estilo "Jarvis" usando Langchain.
 Hello, sir. How can I assist you today?
+
+## Requisitos
+- Python 3.10+
+- Clave API de OpenAI (opcional)
+
+## Instalación
+```bash
+python -m venv jarvis-env
+source jarvis-env/bin/activate  # o .\jarvis-env\Scripts\activate en Windows
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## Configuración
+1. Copia `.env.example` como `.env`
+2. Pon tu clave de OpenAI:
+```
+OPENAI_API_KEY=sk-...
+```
+
+## Uso
+```bash
+python main.py
+```
+
+## Estructura
+```
+project/
+├── agents/
+│   └── assistant.py
+├── tools/
+│   └── calc.py
+├── main.py
+├── .env.example
+├── requirements.txt
+├── .gitignore
+└── README.md
+```
+
+## Roadmap
+- [ ] Soporte para LLM local con `llama-cpp` o `transformers`
+- [ ] Tool para leer PDFs o archivos
+- [ ] Integración con micrófono y voz
+- [ ] Resumen de audios de WhatsApp
+- [ ] Versión para Raspberry Pi

agents/assistant.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import os
+from langchain.agents import initialize_agent, AgentType, Tool
+from langchain_ollama import ChatOllama
+from tools.calc import calculate
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+llm = ChatOllama(model="mistral")
+
+prefix = """Eres un asistente inteligente llamado Jarvis, con la actitud propia de un mayordomo. 
+Para cada pregunta, piensa paso a paso y usa las herramientas disponibles. 
+Adapta el idioma de tu respuesta a aquel en el que te han hablado en la última interacción (por defecto, español). 
+Puede referirse al usuario por su nombre si es necesario. En caso de no saberlo, por defecto entenderá que se llama "Javi". 
+Cuando vayas a usar una herramienta, responde exactamente en este formato:
+Action: <tool_name>(input: "<your input>")
+Y cuando termines, responde con:
+Final Answer: <your answer>
+"""
+
+tools = [
+    Tool.from_function(
+        func=calculate,
+        name="Calculator",
+        description="Realiza cálculos matemáticos simples dados en lenguaje natural o expresiones."
+    )
+]
+
+agent = initialize_agent(
+    tools=tools,
+    llm=llm,
+    agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
+    verbose=True,
+    handle_parsing_errors=True,
+    agent_kwargs={"prefix": prefix}
+)
+
+def ask_jarvis(question: str):
+    return agent.invoke({"input": question})['output']

main.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+from agents.assistant import ask_jarvis
+
+while True:
+    query = input("Hola, señor. ¿Con qué puedo ayudarle hoy? ")
+    if query.lower() in ["salir", "exit", "quit"]:
+        break
+    response = ask_jarvis(query)
+    print("Jarvis:", response)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+langchain>=0.1.0
+openai>=1.0.0
+tiktoken
+python-dotenv
+duckduckgo-search
+llama-cpp-python
+langchain-community
+langchain-openai
+langchain-anthropic
+langgraph

tools/calc.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+from langchain.tools import tool
+
+@tool
+def calculate(expression: str) -> str:
+    """Evalúa una expresión matemática en Python."""
+    try:
+        return str(eval(expression))
+    except Exception as e:
+        return f"Error: {e}"