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Inicio Asistente de IA de código abierto
Código abierto · prioridad al funcionamiento local

Un asistente de IA de código abierto
que realmente puedes inspeccionar y hacer tuyo.

Orkas es un asistente de IA de escritorio y un espacio de trabajo multiagente con prioridad al funcionamiento local. Elige modelos oficiales gestionados de forma opcional o conecta tu propio proveedor, inspecciona el código fuente en GitHub y dirige un equipo de agentes en lugar de depender de un único hilo de chatbot alojado en la nube.

Código fuente en GitHub Usa tus propias claves de LLM Flujos de trabajo multiagente
Por qué importa el código abierto

Un cliente que puedes inspeccionar, acceso directo a los modelos y control local

Quienes buscan un asistente de IA de código abierto suelen querer algo más que un cuadro de chat. Quieren poder auditarlo, elegir modelos y disponer de un espacio de trabajo que siga siendo útil aunque cambie un servicio alojado en la nube.

Inspecciona el cliente

Lee el código fuente, comprende el modelo de datos y observa cómo se orquestan los agentes, las habilidades y los archivos locales.

  • source
  • audit

Elige cómo acceder a los modelos

Usa modelos oficiales gestionados por Orkas de forma opcional o conecta OpenAI, Claude, Gemini u otro proveedor con tu propia cuenta. Con tu propio proveedor, el tráfico va directamente a él y no pasa por Orkas como intermediario.

  • managed models
  • OAuth
  • API key

Mantén la prioridad local en tu espacio de trabajo

Los chats, las configuraciones de los agentes, los archivos generados y las claves permanecen en tu equipo de forma predeterminada.

  • local-first
  • BYO keys

Crea con agentes y habilidades

Crea subagentes y habilidades reutilizables e invócalos desde una única conversación.

  • agents
  • skills
Cómo se compara

Un espacio de trabajo de escritorio en lugar de solo un asistente alojado en la nube

01

Ejecútalo localmente

Usa una aplicación de escritorio nativa en macOS o Windows.

02

Conecta los modelos directamente

Tus llamadas a los modelos van al proveedor que elijas.

03

Dirige un equipo

Un agente principal reúne subagentes y habilidades para trabajos de mayor alcance.

04

Controla tu flujo de trabajo

El trabajo repetible se convierte en tus propios agentes reutilizables y recursos locales.

Comparación directa

Comparación de asistentes de IA de código abierto

Estas herramientas resuelven problemas distintos. La última fila muestra dónde las otras son una mejor opción.

Orkas Este sitioJanAnythingLLMLM StudioPyGPT
Licencia Código abierto (MIT) Código abierto Código abiertoPropietaria, de uso gratuito Código abierto (MIT)
Para qué está diseñado Un espacio de trabajo multiagente para trabajar en proyectos realesEjecutar modelos locales en un chat sencilloComprensión de documentos y RAG con privacidadEjecutar y gestionar modelos localesUn asistente de escritorio con flujos de trabajo de agentes basados en nodos
Acceso a los modelos Modelos gestionados o tu propio proveedor, con llamadas directasModelos locales o un proveedor que conectesModelos locales o un proveedor que conectesModelos localesModelos locales mediante Ollama o un proveedor que conectes
Agentes que trabajan en equipo El agente principal asigna trabajo a subagentes en paralelo o en serieUn solo asistenteUn único asistente con habilidades de agenteSolo chatFlujos de trabajo que diseñas nodo a nodo
El trabajo recurrente se convierte en Subagentes y habilidades reutilizables almacenados localmenteHilos e instrucciones guardadosEspacios de trabajo con documentosChats y ajustes predefinidos de modelos guardadosFlujos de trabajo de agentes creados en su editor de nodos
La forma más sencilla de ejecutar un modelo localEs posible, pero no es el objetivo de la aplicación Sí, es su función principalSí, junto con los documentos Sí, es su función principal Sí, mediante Ollama

Si tu objetivo es descargar un modelo local y conversar con él, Jan y LM Studio lo hacen de forma más directa, y AnythingLLM está diseñado específicamente para responder preguntas sobre un conjunto de documentos. PyGPT es la alternativa más cercana en una sola aplicación. Ambos funcionan en Linux (PyGPT de forma nativa; Orkas mediante su edición de código abierto, que compilas a partir del código fuente, mientras que las versiones oficiales abarcan macOS y Windows), y PyGPT destaca en algo que Orkas no hace: manejar modelos locales mediante Ollama. Orkas es la mejor opción cuando el asistente tiene que realizar trabajos de varios pasos con tus archivos reales mediante un equipo de agentes, en lugar de responder dentro de un único hilo.

Para quién es ideal

Elige Orkas cuando importen la apertura y la propiedad

Capacidad de auditoría

Puedes inspeccionar cómo funciona el cliente de escritorio y evaluar los límites de confianza.

Elección de modelos

Cambia entre proveedores y cuentas sin cambiar tu espacio de trabajo.

Control a largo plazo

Tus agentes, habilidades, configuraciones y resultados no quedan encerrados en un producto de chat alojado en la nube.

FAQ

Preguntas sobre asistentes de IA de código abierto

¿Es Orkas un asistente de IA de código abierto?

Sí. Orkas es un asistente de IA de escritorio y un espacio de trabajo multiagente de código abierto. El código fuente está disponible en GitHub, y los usuarios pueden usar modelos oficiales gestionados por Orkas de forma opcional o conectar sus propios proveedores mediante OAuth o claves de API.

¿Es Orkas una alternativa de código abierto a ChatGPT?

Orkas puede sustituir a ChatGPT para quienes quieren un espacio de trabajo de escritorio con prioridad al funcionamiento local, código abierto, modelos gestionados opcionales o su propio proveedor y flujos de trabajo multiagente. ChatGPT sigue siendo una opción más sólida si quieres un asistente totalmente alojado en la nube que no requiera configuración.

¿Proporciona Orkas el modelo de IA?

Orkas ofrece modelos oficiales gestionados de forma opcional. También puedes conectar OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini u otro proveedor mediante OAuth o una clave de API. Con tu propio proveedor, el tráfico va directamente a él y no pasa por Orkas como intermediario.

¿Quién debería elegir un asistente de IA de código abierto?

Elige un asistente de código abierto cuando la capacidad de auditoría, el control local, la elección de modelos y la propiedad a largo plazo te importen más que un chatbot alojado en la nube que no requiera configuración.

¿Qué asistente de IA de código abierto debería elegir?

Elige según el trabajo, no según la etiqueta. Jan y LM Studio si lo que quieres principalmente es descargar un modelo y conversar con él. AnythingLLM para responder preguntas sobre un conjunto de documentos. PyGPT para tener una aplicación de escritorio con flujos de trabajo de agentes basados en nodos. OpenClaw si quieres un asistente alojado por tu cuenta al que puedas acceder mediante canales de mensajería. Orkas cuando el trabajo necesita un equipo de agentes que realice tareas de varios pasos con tus archivos reales, en lugar de un único hilo que responda preguntas.

¿Tener un asistente de IA de código abierto es lo mismo que ejecutar el modelo localmente?

No, y confundir ambas cosas es el error más común en esta categoría. El código abierto describe al cliente: puedes leerlo, crear una versión derivada y ver qué hace con tus datos. Dónde se ejecuta el modelo es una decisión aparte. Orkas es de código abierto y da prioridad al funcionamiento local —los chats, las configuraciones de los agentes y las claves permanecen en tu equipo—, pero no incluye un LLM local. Realiza llamadas a modelos oficiales gestionados opcionales o al proveedor que conectes, y con tu propio proveedor la llamada va directamente a él. Si quieres que el propio modelo esté en tu equipo, Jan, LM Studio o PyGPT mediante Ollama lo hacen directamente.

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