01
Para usuarios avanzadosAplicación de escritorio
Instala, inicia sesión, y el agente está en su propia ventana.
- Tus datos y claves se quedan en tu equipo
- Modelos locales, o una clave de API para todo
- Programación, memoria y herramientas incluidas
El framework local-first para agentes que aprenden.
El agente de IA de código abierto con memoria persistente y herramientas para la web, el código y los archivos. Totalmente autosuficiente en tu empresa, o con modelos de la nube.
12.700+ descargas·Código abierto, AGPL-3.0·macOS, Windows y Linux
Tres formas de ejecutarlo
Local-first por diseño. Dónde corre VAF lo decides tú.
VAF corre en tu equipo, en tu propio servidor o como framework dentro de tu código. La memoria y las claves se quedan donde trabaja el agente.
02
Para equipos y empresasEn tu propio servidor
VAF corre como host en tu propio servidor: se accede por tu propia dirección, no a través de una plataforma ajena.
- Un host atiende a todo el equipo por HTTPS
- Cuentas separadas con memoria aislada
- Sin suscripción por usuario
03
Para desarrolladoresConstruye sobre el framework
Un solo import trae el agente completo, con memoria, herramientas y subagentes. Tus herramientas son simples archivos de Python; los servidores MCP se conectan encima.
- Un pip install, sin atarte a un proveedor
- Tus herramientas vía BaseTool o MCP
- Publica tus plugins con tu propia licencia
Verlo en acción
El agente principal
Tú pides en lenguaje corriente; el agente principal planifica el trabajo y delega cada parte en los subagentes especializados de abajo.
Por qué Veyllo
Delega el trabajo en vez de manejar una herramienta.
El agente aprende tus herramientas, se estudia tus documentos y sigue trabajando mientras tú haces otra cosa. En tu propio equipo.
Lee y lo retiene
Los documentos entran completos en la memoria a largo plazo, incluidos contratos e informes de varios cientos de páginas. Lo que el agente aprendió de ellos está disponible en cada conversación posterior, no solo en la que llegó el archivo.
Trabaja a toda hora
A horas fijas o de forma continua en segundo plano, sin supervisión. Una vez el 23 al mediodía, cada día a las 17:00, o sin parar. Cuando la ejecución termina, el resultado ya está listo.
Aprende tus herramientas
El agente domina herramientas nuevas por su cuenta, incluidas las tuyas: las ejecuta, lee los resultados y se ajusta hasta usarlas solo. Con cada ejecución gana soltura.
Tu equipo, tu servidor, tu decisión
Modelo local, servidor propio o una clave de API para todos los proveedores. Dónde viven los datos y qué modelo trabaja lo decides tú. Sin suscripción por usuario.
Divide el trabajo grande
El agente parte la tarea en pasos y delega lo que puede correr en paralelo. Un protocolo agente-a-agente le permite trabajar junto a otras instancias — y junto a agentes de otros proveedores como Claude, Codex u OpenCode.
Agentes de IA local-first
Qué significa ejecutar un agente en tu propio equipo, y por qué lo local-first importa para la privacidad, los costos y el control.
Leer el artículo →Construye sobre VAF
Tu propio agente, en tres líneas.
La aplicación de escritorio corre sobre este framework, y tú construyes sobre las mismas piezas. Instálalo desde PyPI y publica encima tus propios agentes, herramientas y productos.
✓
Sin atarte a un proveedor. El mismo código ejecuta un modelo GGUF local o cualquier proveedor de API; se cambia con una línea de configuración.
✓
Trae tus propias herramientas. Hereda de BaseTool o conecta servidores MCP: el agente los detecta al arrancar.
✓
Tu licencia, tu producto. Los plugins, herramientas y flujos construidos sobre las interfaces públicas pueden publicarse con tus condiciones.
Tu equipo. Tus datos.
Tu agente.
API de Veyllo · vista previa
Todos los modelos que VAF necesita, detrás de una sola clave.
VAF necesita modelos de texto, visión y voz. Normalmente eso significa una cuenta con cada proveedor, claves conectadas a mano, una factura por proveedor y ninguna vista de conjunto. La API de Veyllo lo reúne en una clave y una factura.
✓
Una clave en lugar de muchas. Cada modelo que usa VAF, detrás de una sola API. Sin cuentas ni claves separadas con cada proveedor de modelos.
✓
Sin modelos que alojar tú mismo. Ni GPU ni servidores de modelos propios. Del cómputo y el alojamiento de modelos se encarga Veyllo.
✓
Diseñada para producción. Claves, límites de tasa y medición de consumo desde el primer día.
Endpointapi.veyllo.app/v1
Compatible conOpenAI SDKs
Modeloschat · visión · transcripción
Preciospago por uso
Chat
0,90 € entrada · 1,90 € salida
por millón de tokens
Visión
3,45 € entrada · 20,70 € salida
por millón de tokens
Transcripción
0,012 € / min
se factura por segundo
Instalación
Trae el agente a tu escritorio.
Dos pasos: clona el repositorio y ejecuta el instalador. Tú eliges la plataforma; VAF prepara el resto: el runtime de contenedores, Python y Node.
Desarrollo abierto
Sigue el desarrollo en GitHub.
Lee el código, sigue los commits y abre issues que llegan directo a los desarrolladores.
19
estrellas en GitHub
12.700+
descargas, y subiendo
Desarrollo
activo
1 punto ≈ 2 agentes desplegados
Crecimiento desde la alfa · 26 jun 2026
Estrellas19
Descargas12.749
Antes de esta fecha no se registraban datosCargando datos
26 jun27 jul27 ago
Novedades
Publicado hace poco.
VAF 0.1.0a26: lower cost per request through prompt caching
VAF's daily spend limit stopped too late because the cached share went uncounted on Anthropic; 0.1.0a26 counts it.
VAF 0.1.0a24 and 0.1.0a25: hands-on control of the browser
A fresh install of 0.1.0a24 never gets past the splash screen; 0.1.0a25 builds the interface and frees the next update too.
VAF 0.1.0a23: joining a room without a VAF install
In 0.1.0a23 a foreign client joins with one standard-library file; the sha256 and CA fingerprint in the invitation are what verify it.
¿Listo para tu agente?
La aplicación de escritorio instala todo lo que necesita; la API de Veyllo aporta los modelos.