# Cosmo — локальный голосовой ассистент

Полностью локальный голосовой ассистент на Python. Не использует облачные API, всё работает на твоём железе.

## Архитектура

```
Микрофон → Wake Word → STT → LLM-агент → TTS → Динамики
              ↓           ↓        ↓
         openWakeWord  Whisper  smolagents
         (hey_jarvis)  (cuda)   + Ollama
                                    ↓
                              Инструменты:
                              run_shell, find_program,
                              open_browser, read/write_file,
                              memory_get/set
```

**Поток работы:**
1. `wake_word.py` — непрерывно слушает микрофон, детектирует слово-триггер
2. `transcriber.py` — записывает команду, транскрибирует через Whisper
3. `agent.py` — отправляет текст в Ollama, LLM вызывает инструменты в цикле пока не решит задачу
4. `tts.py` — озвучивает ответ через Silero

## Структура файлов

```
cosmo/
├── main.py          — точка входа, класс Cosmo
├── wake_word.py     — детект wake word (openWakeWord + onnxruntime)
├── transcriber.py   — STT (RealtimeSTT + faster-whisper + Silero VAD)
├── agent.py         — LLM-агент (smolagents ToolCallingAgent + Ollama)
├── tools.py         — инструменты агента для Windows (Git Bash)
├── tools_mac.py     — инструменты агента для macOS (нативный bash)
├── memory.py        — персистентная память (data/memory.json)
└── tts.py           — TTS (Silero V4 через torch.hub + sounddevice)

config/
├── config.yaml      — настройки для Windows
└── config_mac.yaml  — настройки для macOS (CPU, int8)

train_wakeword/
├── record_samples.py  — запись голосовых примеров
├── cosmo_config.yaml  — конфиг обучения wake word
├── Dockerfile         — среда Python 3.11 для обучения
├── entrypoint.sh      — шаги обучения внутри Docker
└── train.sh           — главный скрипт обучения

data/
└── memory.json        — долгосрочная память агента (создаётся автоматически)

models/
└── *.onnx             — кастомные wake word модели (после обучения)
```

## Железо (Windows машина)

- CPU: Intel i5-13400F (10 ядер / 16 потоков)
- RAM: 32 ГБ DDR5 6000
- GPU: RTX 4060 8 ГБ VRAM
- OS: Windows 11, Python 3.13

## Стек технологий

| Компонент | Технология | Версия |
|---|---|---|
| Wake word | openWakeWord + onnxruntime | 0.6.0 |
| STT | RealtimeSTT + faster-whisper | 0.3.104 / 1.1.1 |
| VAD | Silero VAD (внутри RealtimeSTT) | — |
| LLM | Ollama + qwen2.5:7b | ollama 0.6.1 |
| Agent | smolagents ToolCallingAgent | 1.11.0 |
| TTS | Silero V4 (torch.hub) + sounddevice | — |
| Shell | Git Bash (Windows) / bash (macOS) | — |

## Запуск

### Windows
```bash
bash install.sh    # первый раз
bash run.sh
```

### macOS
```bash
bash install_mac.sh    # первый раз
bash run_mac.sh
```

При первом запуске автоматически скачаются:
- Whisper модель (~1.5 ГБ на Windows / ~150 МБ на Mac)
- Silero TTS модель (~38 МБ)

## Активация

Сейчас: говори **"Hey Jarvis"** — это fallback пока нет кастомной модели.

После обучения кастомной модели: говори **"Hey Cosmo"**.

После активации говори команду на русском: *"открой браузер"*, *"найди в гугле погоду"*, *"запусти WebStorm"*.

## Конфиг (config/config.yaml)

```yaml
whisper:
  model_size: "distil-large-v3"  # Windows GPU
  # model_size: "small"          # Mac CPU
  device: "cuda"                 # "cpu" для Mac
  compute_type: "float16"        # "int8" для CPU

ollama:
  model: "qwen2.5:7b"            # модель должна быть скачана: ollama pull qwen2.5:7b
  max_agent_steps: 10            # макс. шагов агента на одну команду

tts:
  silero_speaker: "eugene"       # голоса: xenia (ж), baya, aidar, eugene, kseniya
```

## Память агента

Агент автоматически запоминает информацию в `data/memory.json`:

```json
{
  "facts": {
    "app.webstorm": "C:/Program Files/JetBrains/WebStorm.../webstorm64.exe",
    "user.name": "Даниил"
  },
  "history": [...]
}
```

**Ключи памяти:**
- `app.<название>` — пути к программам
- `user.<поле>` — данные о пользователе
- `pref.<что>` — предпочтения

После первого поиска программы агент запомнит её путь и больше не будет искать.

## Инструменты агента

| Инструмент | Описание |
|---|---|
| `run_shell` | Выполнить bash команду |
| `find_program` | Найти программу (PATH, Program Files, реестр / Spotlight на Mac) |
| `open_browser` | Открыть URL или поиск Google |
| `read_file` | Прочитать файл |
| `write_file` | Записать файл |
| `memory_get` | Получить факт из памяти |
| `memory_set` | Сохранить факт в память |
| `memory_list` | Показать все факты |

## Обучение кастомной wake word "Hey Cosmo"

Требования: Docker Desktop, ~25 ГБ свободного места.

```bash
# Опционально: запиши свой голос (30 примеров)
python train_wakeword/record_samples.py

# Запусти обучение (~1 час)
bash train_wakeword/train.sh
```

Датасет (~20 ГБ) скачается в `train_wakeword/docker_data/` и сохранится для повторного использования.

После обучения `.onnx` модель автоматически появится в `models/` и `wake_word.py` подхватит её.

## Известные ограничения

- Wake word только английский ("Hey Jarvis" / "Hey Cosmo") — openWakeWord не поддерживает русский TTS для обучения
- На Mac нет CUDA — Whisper работает на CPU, латентность выше (~2-3 сек вместо ~0.5 сек)
- smolagents требует модель с поддержкой tool calling — qwen2.5:7b, llama3.2, mistral v0.3+

## Добавление новых инструментов

В `cosmo/tools.py` (Windows) или `cosmo/tools_mac.py` (Mac):

```python
@tool
def my_tool(param: str) -> str:
    """
    Описание что делает инструмент — LLM читает это.

    Args:
        param: описание параметра
    """
    # реализация
    return "результат"
```

Добавь в список `ALL_TOOLS` в конце файла — агент автоматически получит доступ.

## TODO / Идеи

- [ ] **ChatterBox TTS вместо Silero** — более живой голос с эмоциями и клонированием голоса (10-30 сек сэмпла). Источник: [vndee/local-talking-llm](https://github.com/vndee/local-talking-llm). Параметр `exaggeration` (0.0–1.0) управляет экспрессивностью. Заменить `cosmo/tts.py`, интерфейс `say()`/`say_async()` не меняется. Проверить латентность на M1 CPU.
- [ ] **Ollama Modelfile** — запечь системный промпт и параметры (короткие ответы, русский язык) прямо в модель через Modelfile, вместо передачи в каждом запросе.

## Разработка

Логи пишутся в `logs/cosmo.log`. Уровень логирования меняется в конфиге (`logging.level: DEBUG`).

Для тестирования агента без голоса:
```bash
python -c "
import yaml, sys
sys.path.insert(0, '.')
from cosmo.memory import Memory
from cosmo.agent import Agent
config = yaml.safe_load(open('config/config.yaml'))
agent = Agent(config, Memory())
print(agent.run('открой браузер'))
"
```