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# 🤖 Desktop Agent Autónomo (Sin Censura)

Agente de escritorio autónomo con VLM multimodal sin censura.

## Arquitectura

```
👁️ OJOS     → pyautogui.screenshot() → Captura pantalla
🧠 CEREBRO  → Qwen3.5-35B-A3B-abliterated → Piensa y decide
🖐️ MANOS    → pyautogui → Ejecuta acciones
📚 MEMORIA  → DPO online → Aprende de interacciones
```

## Modelos Soportados (Sin Censura)

| Modelo | Tamaño | VRAM (4-bit) | Tipo | Link |
|--------|--------|--------------|------|------|
| **Qwen3.5-35B-A3B-abliterated** ⭐ | 35B/3B activos | ~16GB | MoE | [HF](https://hf.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.5-35B-A3B-abliterated) |
| Qwen3.6-27B-abliterated | 27B | ~27GB | Dense | [HF](https://hf.co/wangzhang/Qwen3.6-27B-abliterated) |
| Gemma-4-26B-A4B-abliterated | 26B/4B activos | ~14GB | MoE | [HF](https://hf.co/jenerallee78/gemma-4-26B-A4B-it-ara-abliterated) |

## Instalación

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## Uso

### 1. Ejecutar agente

```bash
python agent.py --task "Open Chrome and search for AI news" --steps 20
```

### 2. Entrenar con DPO (aprendizaje)

Primero el agente interactúa y guarda logs. Luego:

```bash
python train_dpo.py --epochs 3 --lr 5e-7
```

### 3. Usar modelo entrenado

```bash
python agent.py --model "Matzan/desktop-agent-dpo" --task "New task"
```

## Acciones Soportadas

- `click(x, y)` — Click en coordenadas normalizadas (0-1)
- `type("text")` — Escribe texto
- `key("enter")` — Presiona tecla
- `scroll(x, y, "down")` — Scroll en posición
- `done("reason")` — Termina tarea
- `fail("reason")` — No puede completar

## ⚠️ Seguridad

- `pyautogui.FAILSAFE = True` — Mueve mouse a esquina superior izquierda para abortar
- El agente puede interactuar con tu desktop real. Úsalo con precaución.

## Pipeline de Aprendizaje

```
1. Agente interactúa → Guarda (screenshot, acción, reward)
2. DPO: compara acciones exitosas vs fallidas
3. Reentrena modelo
4. Repite
```

<!-- ml-intern-provenance -->
## Generated by ML Intern

This model repository was generated by [ML Intern](https://github.com/huggingface/ml-intern), an agent for machine learning research and development on the Hugging Face Hub.

- Try ML Intern: https://smolagents-ml-intern.hf.space
- Source code: https://github.com/huggingface/ml-intern

## Usage

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = 'Matzan/desktop-agent-uncensored'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
```

For non-causal architectures, replace `AutoModelForCausalLM` with the appropriate `AutoModel` class.