T.H.O.R. é um assistente de IA pessoal, local-first e modular, inspirado no J.A.R.V.I.S. Desenvolvido para rodar em sua própria máquina, ele utiliza múltiplos modelos de linguagem (LLMs) para diferentes tarefas, garantindo especialização e privacidade.

• Recursos
• Arquitetura do Projeto
• Requisitos
• Instalação e Configuração
• Como Usar
• Contribuição
• Licença
• Autor

• Hotword "Thor" sempre ativa: chame o assistente por voz a qualquer momento, sem precisar digitar.
• Leitura de notícias: integração com a API do GNews para ler as últimas notícias em voz alta.
• Sistema de Notas e Lembretes: crie notas rápidas por voz e configure lembretes para o futuro.
• Suporte a abrir o YouTube e baixar vídeos: utilizando o Pytube e o Webbrowser.
• Suporte a envio de mensagens no WhatsApp: utilizando o WhatsApp WebJS.
• IA Local-First: opera primariamente com modelos de linguagem rodando localmente via Ollama, garantindo privacidade e funcionamento offline.
• Sistema de IA Dupla:
  • IA de Conversação Geral (Gemma): diálogos, classificação de comandos e tarefas gerais.
  • IA Especialista em Código (CodeGemma): gerar, analisar e responder perguntas sobre programação.
• Memória Persistente: lembra de conversas anteriores entre sessões, salvando o histórico em um arquivo local.
• Controle de Mídia: integração com o Spotify para tocar e pausar músicas.
• Operações de Sistema: executar comandos no sistema operacional, como abrir pastas de projetos e verificar o status de uso de CPU, RAM e disco.
• Arquitetura Modular: separação entre o "cérebro" (lógica de decisão) e os "serviços" (executores de ação), facilitando a expansão.

O T.H.O.R. funciona com um fluxo de comando centralizado no brain.py, que atua como um roteador.

            +--------------------------------+
            |  Entrada do Usuário  (Whisper) |
            +--------------------------------+
                     |
                     V
+------------------------------------------+
|           brain.py (O Cérebro)           |
+------------------------------------------+
|                                          |
|  1. Classificação da Intenção            |
|     (Usa a IA Geral para entender a      |
|      pergunta e gerar um JSON)           |
|                                          |
|      e.g., {'controller': 'code_ai'}     |
|                                          |
+------------------------------------------+
                     |
                     | 2. Roteamento da Missão
                     |
+--------------------+---------------------+---------------------+------------+
|                    |                     |                     |            |
V                    V                     V                     V            V
+--------------+   +---------------+   +-------------+   +--------------+
| IA de Código |   | IA de Conversa|   |   Serviço   |   |   Serviço    | ..etc..
| (CodeGemma)  |   | (Gemma)       |   |  (Spotify)  |   |     (OS)     |
+--------------+   +---------------+   +-------------+   +--------------+

• Python 3.11+
• Ollama: Essencial para rodar os modelos de IA localmente.
• Dependências Python listadas no requirements.txt:
  • openai (usado como cliente para a API compatível do Ollama)
  • spotipy (para controle do Spotify)
  • python-dotenv (para gerenciar as chaves de API)
  • psutil (para monitoramento do sistema)

• Uma GPU dedicada com no mínimo 8GB de VRAM é altamente recomendada para uma experiência fluida.
• Alternativamente, 32GB de RAM ou mais se for rodar os modelos apenas na CPU.

1. Clone o repositório:

   git clone [https://github.com/SantiaGhou/T.H.O.R.git](https://github.com/SantiaGhou/T.H.O.R.git)
   cd T.H.O.R

2. Instale o Ollama:

   • Faça o download e instale o Ollama a partir do site oficial.

3. Baixe os Modelos de IA:

   • Abra o terminal e puxe os modelos que o T.H.O.R. utiliza:

   # IA de conversação geral
   ollama run gemma2:9b
   
   # IA especialista em código
   ollama run codegemma

4. Instale as dependências Python:

   pip install -r requirements.txt

5. Configure o Ambiente:

   • Crie um arquivo chamado .env na raiz do projeto.
   • Você precisará de credenciais da API do Spotify. Siga o guia do Spotipy para obtê-las.
   • Adicione suas credenciais ao arquivo .env:

   # Arquivo .env
   SPOTIFY_CLIENT_ID="SEU_CLIENT_ID_AQUI"
   SPOTIFY_CLIENT_SECRET="SEU_CLIENT_SECRET_AQUI"
   SPOTIFY_REDIRECT_URI="http://localhost:8888/callback"

1. Certifique-se de que o Ollama está rodando em segundo plano.

2. Execute o arquivo principal:

   python main.py

3. Na primeira execução, um arquivo conversation_history.json será criado para armazenar a memória do assistente.

4. Antes de iniciar o projeto inicie o servidor do whatsapp web na pasta /wppServer

5. Use o comando npm i & node server.js

6. Escaneie o qrcode gerado e conecte ao seu whatsapp

7. no .env adicione sua OPENAI_API_KEY para funcionar a func q da voz do T.H.O.R

Contribuições são sempre bem-vindas! Por favor, leia o CONTRIBUTING.md primeiro.

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie sua Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

Este projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Filipe Santiago

• GitHub: @SantiaGhou
• LinkedIn: Filipe Santiago