Fénix 0.3.0: planificación editable, programación y navegación local

Fénix llega a la versión 0.3.0. Sigo construyendo un asistente personal de inteligencia artificial con el que pueda conversar, organizar proyectos y ejecutar trabajo desde una misma conversación.

Esta actualización reúne el trabajo del 14 y 15 de septiembre de 2026. La base de subagentes y contextos por proyecto llegó en 0.2.0; esta entrega amplía esa base con planificación editable, herramientas de programación, búsqueda web propia y navegación local.

Una conversación, varios proyectos

La web y Telegram comparten una conversación continua. Internamente, Fénix conserva el contexto general y separa el de cada proyecto: sus instrucciones, memoria explícita, tareas y carpeta de trabajo.

El agente principal puede delegar tareas con un objetivo y una entrega concretos mientras sigue atendiendo la conversación. Los subagentes trabajan con contexto específico y skills bajo demanda, sin crear otros subagentes. Ahora el principal también puede enviarles correcciones y continuar con un trabajador existente, conservando su identificador, contexto y resultados anteriores.

Planes que se pueden cambiar mientras avanzan

Fénix organiza el trabajo en hitos y dependencias, registra dudas y comunica resultados al canal correspondiente. La planificación y las preguntas se procesan de forma asíncrona para mantener disponible el chat.

Es posible modificar un plan mientras se redacta o durante su ejecución. El motor conserva las versiones, identifica el trabajo afectado y evita que un resultado anterior reactive una instrucción ya reemplazada.

La revisión adaptativa incorpora revisión inicial de planes complejos y especialistas cuando hay preguntas concretas que lo justifican. Separa requisitos confirmados, supuestos y dudas pendientes, y resuelve objeciones con evidencia. Los revisores usan el modelo configurado y no sustituyen las decisiones que corresponden al usuario.

Un arnés de programación más completo

El agente puede buscar archivos por patrones y expresiones regulares, aplicar parches en varios archivos y respetar las instrucciones AGENTS.md según el directorio.

La integración LSP permite consultar definiciones, referencias, símbolos y diagnósticos con servidores de lenguaje instalados y configurados por el propietario. La compactación durante tareas activas conserva checkpoints y referencias al contexto original para recuperar detalles cuando hacen falta.

La ejecución admite terminal interactivo, envío de texto a procesos y servicios que permanecen activos entre turnos. La salida se consulta de forma incremental; los fragmentos omitidos se conservan en logs recuperables. Los tiempos y pasos de ejecución pueden ajustarse desde la web.

Las herramientas también se cargan bajo demanda: el modelo comienza con un conjunto esencial y descubre otras capacidades mediante búsqueda local. Esto evita enviar desde el inicio todos los esquemas completos. La creación automática de nuevas herramientas sigue siendo una cuestión por decidir.

Búsqueda propia y navegador local

Fénix incorpora un rastreador en segundo plano, un índice público local con SQLite FTS5 y lectura concurrente de páginas. Las respuestas conservan enlaces a las fuentes. La búsqueda trabaja con el contenido indexado por la instalación, por lo que su cobertura crece con el rastreo; no equivale a disponer de un índice completo de internet.

Para páginas que requieren JavaScript o interacción, puede controlar Chromium localmente desde Rust. Incluye perfiles persistentes, navegación manual, acceso del agente habilitado por el propietario, una bóveda separada de contraseñas cifradas y vistas de distintos tamaños para comprobar interfaces responsivas.

El agente observa texto, elementos y geometría del DOM. Las capturas están disponibles para el propietario; esta versión no incorpora visión del modelo sobre esas imágenes.

La base del asistente sigue presente

Fénix conserva memoria explícita con búsqueda léxica, historial, aprobaciones textuales, recordatorios, cron, actividad de herramientas y administración desde la web. Incluye cinco skills manuales: memoria y recordatorios, archivos locales, resumen de conversación, diagnóstico local y navegación.

La integración admite 17 proveedores y plataformas: OpenAI, Anthropic, Google Gemini, OpenRouter, DeepSeek, xAI, Mistral AI, Alibaba Cloud, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Groq, Together AI, Amazon Bedrock, Microsoft Azure, Google Vertex AI y Ollama. Las credenciales pueden configurarse por proyecto; el acceso a cada modelo depende de la cuenta y del adaptador correspondiente.

Un paso más hacia mi asistente personal

El objetivo sigue siendo un asistente capaz de acompañar trabajo cotidiano y programación desde una conversación natural. La voz en tiempo real, la memoria que aprende automáticamente y la recuperación automática tras interrupciones permanecen como trabajo futuro.

Código y documentación: Fénix en GitHub.

Detalle de esta entrega: cambios de la versión 0.3.0.