hypervisor 0.1.1

WronAI Hypervisor — orchestrator and control plane for AI desktop agents, NLP-to-URI resolution, koru drivers, and virtualized execution

hypervisor

AI Cost Tracking

• 🤖 LLM usage: $0.0301 (1 commits)
• 👤 Human dev: ~$200 (2.0h @ $100/h, 30min dedup)

Generated on 2026-06-14 using openrouter/qwen/qwen3-coder-next

---

WronAI Hypervisor — centralny orchestrator i warstwa kontrolna (control plane) dla AI-powered desktop automation, pipeline'ów NLP-to-URI / NLP-to-action, flot agentów (koru, proxeen, tellm) oraz zwirtualizowanych środowisk wykonawczych.

Repozytorium: https://github.com/wronai/hypervisor

🚀 Główne cechy (v0.1)

• Konfiguracja zunifikowana wokół nlp2uri.yaml (desktop URI compiler + rozszerzenia hypervisora)
• Hypervisor jako główny obiekt sterujący (start/stop, rejestracja agentów, status)
• Wbudowane domyślne konfiguracje + wyszukiwanie w XDG + nadpisywanie ENV
• CLI hypervisor z komendami: status, config, start, stop, agent
• Przygotowany pod event sourcing, pluginy i multi-agent supervision (stub w 0.1)
• Pełna kompatybilność z ekosystemem wronai (koru, nlp2uri, proxeen, vdisplay, iterun itp.)

📦 Instalacja

# z repo (editable)
pip install -e ".[dev]"

# po publikacji na PyPI
pip install hypervisor

Szybki start

# wersja
hypervisor --version

# status
hypervisor status

# pełna konfiguracja (efektywna)
hypervisor config

# tylko ścieżka do configu
hypervisor config --path

# uruchom (stub — blokuje do Ctrl+C)
hypervisor start

# zarejestruj agenta (w pamięci)
hypervisor agent register koru-desktop-01
hypervisor status

Python API

from hypervisor import Hypervisor, get_config, load_config

hv = Hypervisor()
print(hv)
# Hypervisor(running=False, profile='normal', agents=0/8, ...)

hv.register_agent("proxeen-main")
hv.start()
print(hv.status())

# z własnym configiem
hv2 = Hypervisor.from_config("./my-nlp2uri.yaml")

Konfiguracja

Hypervisor dziedziczy i rozszerza format nlp2uri.yaml:

platform: auto
host_platform: linux
dry_run: false
capture_dir: /tmp/nlp2uri-captures

hypervisor:
  log_level: INFO
  max_agents: 8
  default_profile: normal          # fast | normal | full
  enable_event_sourcing: true

Kolejność precedencji (od najwyższej):

1. --config /ścieżka/do/pliku.yaml
2. ./nlp2uri.yaml (bieżący katalog)
3. ~/.config/hypervisor/nlp2uri.yaml (lub $XDG_CONFIG_HOME)
4. Wbudowane wartości domyślne pakietu

Nadpisania przez zmienne środowiskowe:

• NLP2URI_PLATFORM, NLP2URI_DRY_RUN, NLP2URI_CAPTURE_DIR itd.
• HYPERVISOR_LOG_LEVEL, HYPERVISOR_MAX_AGENTS, HYPERVISOR_DEFAULT_PROFILE

Struktura projektu

hypervisor/
├── hypervisor/
│   ├── __init__.py
│   ├── cli.py
│   ├── config.py
│   ├── core.py
│   ├── data/
│   │   └── nlp2uri.yaml          # embedded defaults
│   └── py.typed
├── tests/
├── pyproject.toml
├── LICENSE
└── README.md

Rozwój

# instalacja w trybie deweloperskim
pip install -e ".[dev]"

# testy
pytest -v

# lint
ruff check .

# uruchom CLI bezpośrednio
python -m hypervisor.cli status

Powiązane projekty (wronai)

• proxeen — AI Desktop Assistant (screen + voice + agents)
• fraq — Fractal Query Data Library + NLP2CMD
• tellm — voice / LLM components
• koru / nlp2uri / iterun / vdisplay — warstwa sterowania desktopem i URI

Licencja

Apache-2.0 — patrz LICENSE

Status

Alpha (0.1.x). API i komendy CLI mogą się jeszcze zmieniać do wersji 0.2 / 1.0.

Pull requesty i issue mile widziane.