# agr-assistent

Минимальный AI-ассистент, живущий в системном трее.

- LLM: локальные модели (Ollama, LM Studio, llama.cpp) или OpenRouter — через единый OpenAI-совместимый API
- Текстовый чат со стримингом ответа
- Озвучка ответов голосом Silero: фразы проговариваются по мере генерации, блоки кода пропускаются
- Голосовой ввод по глобальной горячей клавише: faster-whisper на видеокарте, конец фразы по паузе (Silero VAD)
- В планах: слово активации

## Запуск

Нужен [uv](https://docs.astral.sh/uv/).

```bash
uv sync
uv run agr-assistent
```

При первом запуске рядом создаётся `config.yaml` (путь можно переопределить переменной
`AGR_ASSISTENT_CONFIG`). В нём выбирается провайдер и модель:

```yaml
llm:
  provider: openrouter
  providers:
    openrouter:
      api_key: ${OPENROUTER_API_KEY}   # или ключ напрямую
      model: openai/gpt-4o-mini
```

Для Ollama достаточно запустить сервер и скачать модель: `ollama pull qwen2.5:7b`.

Модель Silero (~145 МБ) скачивается при первом запуске в `%LOCALAPPDATA%\agr-assistent\models`.
Голос и модель задаются в секции `tts` конфига; озвучку можно выключить в меню значка.
Silero читает только кириллицу: числа переводятся в слова, латиница пропускается.

### Голосовой ввод

Нажмите `Win+Alt+Space` (настраивается в `voice.hotkey`), дождитесь короткого сигнала и говорите —
запись закончится сама после паузы, или нажмите клавишу ещё раз. Если ассистент в этот момент
отвечает, он замолкает и слушает.

Распознаёт faster-whisper (`large-v3-turbo`, ~1.6 ГБ, скачивается при первом запуске).
При наличии видеокарты NVIDIA используется она: библиотеки CUDA ставятся pip-пакетами
`nvidia-cublas-cu12` и `nvidia-cudnn-cu12`, отдельно устанавливать CUDA Toolkit не нужно.
Без видеокарты распознавание идёт на CPU — тогда лучше выбрать модель `small` или `medium`.

Закрытие окна сворачивает приложение в трей. Клик по значку открывает чат, в меню значка —
переключение провайдера, новый диалог и выход.

## Разработка

```bash
uv run pytest
```