AmarinthLira-VTuber-OSS

AmarinthLira-VTuber-OSS

Desktop-first VTuber assistant with voice, memory, GUI, XML tools, media generation, and Live2D integration.

🇺🇸 English

Overview

Lira AM Amarinth is a VTuber assistant designed to run on the Windows desktop, converse via voice, remember context, control local tools, and function as a living character around your PC.

The project is more than just a chatbot: it combines a voice runtime, a GUI panel, hybrid memory, image/music generation, file analysis, PC control via XML tags, VTube Studio integration, and multiple LLM/TTS providers.

The terminal is the "live" mode: short, speakable, and TTS-economical responses. The GUI is the "full chat" mode: longer responses, attachments, markdown, and inline media.

Lira's Showcase

_{Full Body}

_{Corinthians Jersey}

_{Formal Wear}

_{Beach Outfit}

System Dashboard

_{Control Center}	_{Visual Chat}
_{Tools & Settings}	_{Personalization & UI}

Features

Area	Capabilities
Voice	STT via Whisper, TTS via F5-TTS / XTTS v2 (Colab), ElevenLabs, Google, Azure, OpenAI and Edge, global stop via F8
Agency	Autonomous ReAct Loops (Think-Action-Observe), proactive reminders and task scheduling
Brain	Providers `google_cloud`, `groq`, `openrouter`, `openai` and `cerebras`
GUI	Control Center in CustomTkinter, visual chat, attachments, markdown, audio cards and media preview
Multimodality	Video Understanding (frame extraction), image generation/editing, screen awareness and OCR
Memory	Chronological SQLite, Vector RAG and Knowledge Graph
Desktop	XML tools to open URLs, open apps, read files, move mouse, type, control volume and processes
VTuber	VTube Studio integration, emotions, parameters, lipsync and persisted state
Discord & WhatsApp	Full-featured Discord Bot (AFK, Auto-mod, Birthdays, Custom commands, Giveaways, Notepad, Reaction Roles, Server Stats, Setup, Sticky messages, Suggestions, support Tickets, Welcome messages) & WhatsApp bridge with TTS & media downloads
MCP Gateway	Local HTTP gateway (`:8045`) for Tavily, GitHub, Filesystem, Memory and Puppeteer — owner-gated + gem economy for public web search
Lira Reflex	Owner-only architecture self-inspection: reads `docs/ARCHITECTURE.md`, roasts the codebase, proposes refactors via MCP filesystem

Discord Bot & WhatsApp Integration

Lira now integrates directly with Discord and WhatsApp to act as a community manager and interactive assistant:

Discord Bot Modules (Cogs):
- AFK: Manage member away statuses with automatic mentions.
- Auto-moderation: Filter and manage server content automatically.
- Birthdays: Set up and announce member birthdays.
- Custom Commands: Create and run custom text commands dynamically.
- Giveaways: Conduct server giveaways with interactive buttons.
- Notepad: Allow users to save and view notes directly through Lira.
- Reaction Roles: Assign server roles via message reactions.
- Server Stats: Display real-time server statistics (member count, channels).
- Setup: Automated guild setup for channels and permissions.
- Sticky Messages: Keep important messages stuck at the bottom of channels.
- Suggestions: Interactive channel for submitting and voting on server suggestions.
- Tickets: Support system using Discord buttons and private channels.
- Welcome: Custom welcome messages with profile cards for new members.
WhatsApp Bridge: Connects Lira to WhatsApp using Baileys with TTS response support and media downloads (Instagram, TikTok, YouTube, etc.).
Gem economy (Discord / WhatsApp): /daily, /weekly, /gemas, /loja_gemas (Discord) — Tavily web search costs 1 gem for public users; owner and Control Panel are free.

Service Ports

Service	Port	Role
Control API	`8042`	GUI chat WebSocket, platform management
WhatsApp API	`8043`	FastAPI chat endpoint for the Baileys bridge
Bridge push	`8044`	Outbound message push from bridge
MCP Gateway	`8045`	Local MCP tool proxy (Tavily, GitHub, filesystem, memory, puppeteer)

Start the MCP Gateway from Platforms → MCP Gateway in the Control Center, or:

python apps/mcp_gateway/main.py

MCP Gateway & Lira Reflex

Lira can call external tools silently via XML tags. The gateway runs locally and enforces owner-only access for sensitive servers.

MCP server	Who can use
`filesystem`	Owner only (Lira Reflex — read project source)
`github`	Owner only
`memory`	Owner only
`puppeteer`	Owner only
`tavily`	Public with gems (1 gem/search); owner & panel = free

Lira Reflex v1 (owner-only): Lira inspects her own architecture, reads docs/ARCHITECTURE.md, critiques documented tech debt, and can persist architectural notes with <salvar_memoria>. Public users never receive Reflex instructions in the prompt, and the runtime blocks <salvar_memoria> and auto file reads for non-owners.

<mcp>filesystem/read_text_file
{"path": "docs/ARCHITECTURE.md"}</mcp>
<mcp>tavily/tavily_search
latest news about VTuber AI</mcp>

Owner identity is resolved via .env:

DISCORD_OWNER_ID=your_discord_snowflake
WPP_OWNER_JID=5511999999999@s.whatsapp.net
WPP_OWNER_LID=your_lid@lid
MCP_GATEWAY_URL=http://127.0.0.1:8045

Full architecture manual: docs/ARCHITECTURE.md

Two Modes, Two Contracts

Terminal Runtime

Main file: main.py

The terminal is Lira's actual voice mode. It listens to the microphone, builds context, calls the LLM in streaming mode, filters out silent tags, and speaks the response via TTS.

Terminal rule: responses are short by default to avoid long speech and unnecessary TTS costs.

Lira Control Center (Lira OS)

Main file: src/gui/lira_gui.py

The GUI is the complete control panel. In addition to accepting large texts, attachments, drag-and-drop, and media, it features a Platforms (Plataformas) tab to manage, toggle, and view real-time logs for the Discord Bot, WhatsApp API, and Baileys Bridge with a single click, without touching the terminal.

GUI rule: it can provide larger responses when it makes sense, as it acts as a visual chat.

Architecture

flowchart LR
    User["Amarinth"] --> STT["STT Whisper"]
    STT --> Runtime["Terminal Runtime"]
    User --> GUI["Lira Control Center"]
    GUI --> Chat["Visual Chat + Attachments"]

    Runtime --> Prompt["Prompt Builder"]
    Chat --> Prompt
    Prompt --> Memory["Hybrid Memory"]
    Memory --> SQLite["SQLite"]
    Memory --> RAG["Vector RAG"]
    Memory --> Graph["Knowledge Graph"]

    Prompt --> LLM["Provider Selector"]
    LLM --> Google["Google Gemini / Vertex"]
    LLM --> Groq["Groq"]
    LLM --> OpenRouter["OpenRouter"]
    LLM --> OpenAI["OpenAI"]
    LLM --> Cerebras["Cerebras"]

    LLM --> Divider["SentenceDivider"]
    Divider --> TTS["TTS Selector"]
    TTS --> F5Colab["F5-TTS / XTTS (Colab)"]
    TTS --> Eleven["ElevenLabs"]
    TTS --> GoogleTTS["Google TTS"]
    TTS --> Azure["Azure"]
    TTS --> Edge["Edge"]

    Divider --> XML["Silent XML Tags"]
    XML --> Media["Image / Music"]
    XML --> PC["PC Control"]
    XML --> VTS["VTube Studio"]

Silent XML Tags

Lira can say one thing to the user and execute another in the background, without leaking the command to the TTS.

<salvar_memoria>Amarinth prefers short answers in the terminal.</salvar_memoria>
<gerar_imagem>anime portrait of Lira with golden hair and white flowers</gerar_imagem>
<acao_pc>{"action":"open_url","url":"https://github.com"}</acao_pc>
<analisar_video>https://youtube.com/watch?v=ID</analisar_video>
<agendar_aviso>{"time": "10m", "message": "Take the cake out of the oven"}</agendar_aviso>
<mcp>tavily/tavily_search
open source VTuber assistants</mcp>

Important rules:

XML tags only apply to the current request;
Past actions should not be repeated after a long pause;
run_command and dangerous operations go through guardrails;
Text inside the tags must not be spoken by the TTS;
<salvar_memoria>, Lira Reflex and MCP filesystem/github/memory/puppeteer are owner-only — blocked at gateway and runtime for everyone else.

Voice and TTS

Current fallback chain:

f5_colab -> edge -> elevenlabs -> google -> azure -> openai

The F8 hotkey triggers a global stop to attempt to halt:

Terminal speech;
GUI chat speech;
Audio previews;
Music or playback started by Lira.

Memory

Lira's memory uses three layers:

Layer	Function
SQLite	Recent chronological history
RAG	Semantic search for old conversations
Knowledge Graph	Permanent facts and relationships

The terminal also receives temporal context: if too much time has passed since the last speech, Lira treats the new message as a new context and avoids continuing old tasks automatically.

Roadmap

Lira's development is organized into phases focusing on fluidity, immersion, and computer vision:

📌 Phase 5: Agency and Proactivity

Autonomous Tool Loops: Sequential tool use in a single turn.
Lira Scheduler: Proactive reminders and notifications.
Self-Memory Maintenance: Automated cleanup of old context.

📌 Phase 6: Multimodality 2.0

Video Understanding: Frame extraction and visual commentary.
Voice-to-Voice (WA): Native audio processing for WhatsApp.
Multimodal OCR: Deep reading of complex documents and screens.

📌 Phase 7: Expression and Immersion

Emotional RVC Mapping: Dynamic pitch adjustment based on mood.
Extended VTS Bridge: Real-time parameter sync via WebSockets.
Episodic Memory: Daily summaries of user interactions.

🇧🇷 Português (BR)

Visão Geral

Lira AM Amarinth e uma assistente VTuber feita para rodar no desktop do Windows, conversar por voz, lembrar contexto, controlar ferramentas locais e funcionar como uma personagem viva em volta do seu PC.

O projeto nao e so um chatbot: ele combina runtime de voz, painel GUI, memoria hibrida, geracao de imagem/musica, analise de arquivos, controle do PC por tags XML, VTube Studio e multiplos providers de LLM/TTS.

O terminal e o modo "ao vivo": respostas curtas, falaveis e economicas para TTS. A GUI e o modo "chat completo": respostas maiores, anexos, markdown, arquivos e midia inline.

Showcase Da Lira

_{Corpo Inteiro}

_{Camisa do Timão}

_{Roupa Social}

_{Visual Praia}

Dashboard do Sistema

_{Control Center}	_{Chat Visual}
_{Ferramentas & Configs}	_{Personalização e Cores}

O Que Ela Faz

Area	Recursos
Voz	STT por Whisper, TTS via F5-TTS / XTTS v2 (Colab), ElevenLabs, Google, Azure, OpenAI e Edge, stop global por F8
Agência	Loops ReAct Autônomos (Pensa-Age-Observa), lembretes proativos e agendamentos
Cerebro	Providers `google_cloud`, `groq`, `openrouter`, `openai` e `cerebras`
GUI	Control Center em CustomTkinter, chat visual, anexos, markdown, cards de audio e preview de midia
Multimodalidade	Entendimento de Vídeo (extração de frames), geração de imagem, visão de tela e OCR
Memoria	SQLite cronologico, RAG vetorial e grafo de conhecimento
Desktop	Tool XML para abrir URL, abrir app, ler arquivo, mover mouse, digitar, volume e processos
VTuber	Integracao com VTube Studio, emocoes, parametros, lipsync e estado persistido
Discord & WhatsApp	Bot de Discord completo (AFK, Auto-moderação, Aniversários, Comandos customizados, Sorteios, Bloco de notas, Cargos por reação, Status do servidor, Setup automatizado, Mensagens fixas, Sugestões, Tickets de suporte, Boas-vindas) & Ponte para WhatsApp com suporte a TTS e downloads de mídia
MCP Gateway	Gateway HTTP local (`:8045`) para Tavily, GitHub, Filesystem, Memory e Puppeteer — restrito ao criador + economia de gemas na busca web
Lira Reflex	Autoconsulta de arquitetura exclusiva do criador: lê `docs/ARCHITECTURE.md`, critica o código e propõe refactors via MCP filesystem

Integração com Discord & WhatsApp

A Lira agora se conecta diretamente ao Discord e ao WhatsApp para atuar como moderadora, gerente de comunidade e assistente interativa:

Módulos do Bot do Discord (Cogs):
- AFK: Gerenciamento de status ausente de membros com menções automáticas.
- Auto-moderação: Filtro automático de conteúdo e moderação de chat.
- Aniversários: Registro e anúncio automático de aniversários de membros.
- Comandos Customizados: Criação e execução de comandos de texto personalizados de forma dinâmica.
- Sorteios (Giveaways): Realização de sorteios interativos com botões.
- Bloco de Notas (Notepad): Permite que usuários salvem anotações rápidas pela Lira.
- Cargos por Reação (Reaction Roles): Atribuição de cargos no servidor através de reações a mensagens.
- Status do Servidor: Exibição de estatísticas do servidor em tempo real.
- Setup: Configuração guiada e automatizada de canais e permissões.
- Mensagens Fixas (Sticky Messages): Mantém mensagens importantes sempre no fim do chat.
- Sugestões: Canal interativo para envio e votação de sugestões dos membros.
- Tickets: Sistema de suporte/atendimento privado via botões do Discord.
- Boas-vidas: Mensagens personalizadas de entrada com geração de cartões de perfil para novos membros.
Ponte do WhatsApp: Conecta a Lira ao WhatsApp usando a biblioteca Baileys, com respostas em áudio (TTS) e downloads de mídia (Instagram, TikTok, YouTube, etc.).
Economia de gemas (Discord / WhatsApp): /daily, /weekly, /gemas, /loja_gemas (Discord) — busca Tavily custa 1 gema para usuários públicos; criador e painel são grátis.

Portas dos Serviços

Serviço	Porta	Função
Control API	`8042`	Chat WebSocket da GUI, gerenciamento de plataformas
WhatsApp API	`8043`	Endpoint FastAPI de chat para a ponte Baileys
Bridge push	`8044`	Push de mensagens outbound da ponte
MCP Gateway	`8045`	Proxy local de ferramentas MCP (Tavily, GitHub, filesystem, memory, puppeteer)

Ligue o MCP Gateway em Plataformas → MCP Gateway no Control Center, ou:

python apps/mcp_gateway/main.py

MCP Gateway & Lira Reflex

A Lira chama ferramentas externas em silêncio via tags XML. O gateway roda localmente e aplica controle de acesso por criador nos servidores sensíveis.

Servidor MCP	Quem pode usar
`filesystem`	Só o criador (Lira Reflex — leitura do código-fonte)
`github`	Só o criador
`memory`	Só o criador
`puppeteer`	Só o criador
`tavily`	Público com gemas (1 gema/busca); criador e painel = grátis

Lira Reflex v1 (só criador): a Lira inspeciona a própria arquitetura, lê docs/ARCHITECTURE.md, debocha das gambiarras documentadas e pode persistir reflexões com <salvar_memoria>. Usuários públicos não recebem instruções de Reflex no prompt, e o runtime bloqueia <salvar_memoria> e leitura automática de arquivos para quem não é dono.

<mcp>filesystem/read_text_file
{"path": "docs/ARCHITECTURE.md"}</mcp>
<mcp>tavily/tavily_search
notícias sobre VTuber IA</mcp>

Identidade do criador via .env:

DISCORD_OWNER_ID=seu_id_discord
WPP_OWNER_JID=5511999999999@s.whatsapp.net
WPP_OWNER_LID=seu_lid@lid
MCP_GATEWAY_URL=http://127.0.0.1:8045

Manual completo: docs/ARCHITECTURE.md

Dois Modos, Dois Contratos

Terminal Runtime

Arquivo principal: main.py

O terminal e o modo de voz real da Lira. Ele escuta o microfone, monta contexto, chama o LLM em streaming, filtra tags silenciosas e fala a resposta por TTS.

Regra do terminal: respostas curtas por padrao para evitar fala longa e gasto desnecessario de TTS.

Lira Control Center (Lira OS)

Arquivo principal: src/gui/lira_gui.py

A GUI é o painel de controle completo. Além de aceitar textos grandes, anexos, drag-and-drop, Ctrl+V, arquivos de código, imagens, áudio e vídeo, ela conta com a aba Plataformas para gerenciar, ligar, desligar e acompanhar os logs em tempo real do Bot do Discord, da API do WhatsApp e da Ponte Baileys com um clique, sem precisar do terminal.

Regra da GUI: pode responder grande quando fizer sentido, porque funciona como chat visual.

Arquitetura

flowchart LR
    User["Amarinth"] --> STT["STT Whisper"]
    STT --> Runtime["Terminal Runtime"]
    User --> GUI["Lira Control Center"]
    GUI --> Chat["Chat Visual + Anexos"]

    Runtime --> Prompt["Prompt Builder"]
    Chat --> Prompt
    Prompt --> Memory["Memoria Hibrida"]
    Memory --> SQLite["SQLite"]
    Memory --> RAG["RAG Vetorial"]
    Memory --> Graph["Knowledge Graph"]

    Prompt --> LLM["Provider Selector"]
    LLM --> Google["Google Gemini / Vertex"]
    LLM --> Groq["Groq"]
    LLM --> OpenRouter["OpenRouter"]
    LLM --> OpenAI["OpenAI"]
    LLM --> Cerebras["Cerebras"]

    LLM --> Divider["SentenceDivider"]
    Divider --> TTS["TTS Selector"]
    TTS --> F5Colab["F5-TTS / XTTS (Colab)"]
    TTS --> Eleven["ElevenLabs"]
    TTS --> GoogleTTS["Google TTS"]
    TTS --> Azure["Azure"]
    TTS --> Edge["Edge"]

    Divider --> XML["Tags XML Silenciosas"]
    XML --> Media["Imagem / Musica"]
    XML --> PC["Controle do PC"]
    XML --> VTS["VTube Studio"]

Tags XML Silenciosas

A Lira pode falar uma coisa para o usuario e executar outra por baixo, sem vazar comando no TTS.

<salvar_memoria>O Amarinth prefere respostas curtas no terminal.</salvar_memoria>
<gerar_imagem>anime portrait of Lira with golden hair and white flowers</gerar_imagem>
<acao_pc>{"action":"open_url","url":"https://github.com"}</acao_pc>
<analisar_video>https://youtube.com/watch?v=ID</analisar_video>
<agendar_aviso>{"tempo": "5m", "mensagem": "Tirar o bolo do forno"}</agendar_aviso>
<mcp>tavily/tavily_search
assistentes VTuber open source</mcp>

Regras importantes:

tags XML so valem para o pedido atual;
acoes antigas nao devem ser repetidas depois de pausa longa;
run_command e operacoes perigosas passam por guardrails;
o texto dentro das tags nao deve ser falado pelo TTS;
<salvar_memoria>, Lira Reflex e MCP filesystem/github/memory/puppeteer sao exclusivos do criador — bloqueados no gateway e no runtime para todos os outros.

Voz E TTS

Fallback atual:

f5_colab -> edge -> elevenlabs -> google -> azure -> openai

ElevenLabs suporta configuracao manual pela GUI:

voice_id
model_id
rate
stability
similarity_boost
style
speaker_boost

O hotkey F8 usa stop global para tentar parar:

fala do terminal;
fala do chat da GUI;
preview de audio;
musica ou playback iniciado pela Lira.

Memoria

A memoria da Lira usa tres camadas:

Camada	Funcao
SQLite	historico cronologico recente
RAG	busca semantica por conversas antigas
Knowledge Graph	fatos permanentes e relacionamentos

O terminal tambem recebe contexto temporal: se passou muito tempo desde a ultima fala, a Lira trata a nova mensagem como novo contexto e evita continuar tarefas antigas automaticamente.

Instalacao

1. Clone

git clone https://github.com/AmarinthIA/AmarinthLira-VTuber-OSS.git
cd AmarinthLira-VTuber-OSS

2. Ambiente virtual

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

3. Dependencias

pip install -r requirements.txt

Dependencias opcionais:

pip install pyvts pypdf PyPDF2 youtube-transcript-api

Variaveis De Ambiente

Guia completo: docs/INSTALL.md

Copie:

copy .env.example .env

Exemplo:

GROQ_API_KEY=sua_chave
GEMINI_API_KEY=sua_chave
OPENROUTER_API_KEY=sua_chave
OPENAI_API_KEY=sua_chave
CEREBRAS_API_KEY=sua_chave
ELEVENLABS_API_KEY=sua_chave
TAVILY_API_KEY=sua_chave
GITHUB_TOKEN=seu_pat_github
MCP_GATEWAY_URL=http://127.0.0.1:8045
DISCORD_OWNER_ID=seu_id_discord
WPP_OWNER_JID=5511999999999@s.whatsapp.net
WPP_OWNER_LID=seu_lid@lid
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=seu_projeto
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global

Nunca commite seu .env.

Para o setup minimo, apenas GROQ_API_KEY e obrigatoria. O TTS publico default e edge, sem chave.

Como Rodar

Terminal runtime

python apps/vtuber/main.py

(Compat: python main.py — shim para o mesmo runtime.)

Control Center

python -m src.gui.lira_gui

GUI sem terminal visivel

cscript //nologo run_lira_gui_hidden.vbs

Bot do Discord

python -m src.modules.discord.bot

Ponte do WhatsApp

Inicie a API dedicada ao WhatsApp:

python apps/whatsapp_api/main.py

Inicie a ponte Node.js:

cd whatsapp_bridge
node index.js

Configuracao Principal

Arquivo: src/config/config.json

No clone publico, os defaults ficam em src/config/config.example.json. O arquivo src/config/config.json e local e ignorado pelo Git.

Guias detalhados: docs/CONFIG.md, docs/PROVIDERS.md, docs/TROUBLESHOOTING.md

Blocos importantes:

{
  "LLM_PROVIDER": "groq",
  "TTS_PROVIDER": "edge",
  "CHAT": {
    "LLM_PROVIDER": "groq",
    "response_mode": "adaptive",
    "auto_route_media": true
  },
  "GUI": {
    "stop_hotkey_enabled": true,
    "stop_hotkey": "F8"
  }
}

Providers

Provider	Uso
`google_cloud`	Gemini API, Vertex AI, visao e midia
`groq`	respostas rapidas e modelos open
`openrouter`	acesso a varios modelos por gateway
`openai`	modelos OpenAI diretos
`cerebras`	inferencia rapida quando configurado

O provider Google trabalha em modo:

gemini_api
vertex_ai
auto

VTube Studio

A integracao fica em src/modules/vts_controller.py.

Ela inclui:

autenticacao por token;
heartbeat;
reconexao;
leitura de hotkeys;
expressoes;
parametros;
tentativa de lipsync;
estado salvo em data/vts_state.json.

Lira Inbox

Pasta padrao:

%USERPROFILE%\Desktop\lira_inbox

Estrutura:

lira_inbox/
  imagem/
  pdf/
  docs/
  code/
  audio/
  video/

A GUI tambem aceita arrastar arquivos direto no chat, entao a inbox e util, mas nao obrigatoria.

Comandos Uteis

python apps/vtuber/main.py
python apps/control_api/main.py
python apps/mcp_gateway/main.py
python apps/whatsapp_api/main.py
python -m src.modules.discord.bot
python -m compileall apps main.py src
python -m pytest -q

Roadmap

O desenvolvimento da Lira está organizado em fases para focar em fluidez, imersão e visão computacional:

📌 Fase 5: Agência e Proatividade

Loops de Ferramentas Autônomos: Uso sequencial de ferramentas em um único turno.
Lira Scheduler: Lembretes e notificações proativas.
Manutenção de Auto-Memória: Limpeza automatizada de contextos antigos.

📌 Fase 6: Multimodalidade 2.0

Entendimento de Vídeo: Extração de frames e comentários visuais.
Voz-para-Voz (WhatsApp): Processamento de áudio nativo para o bridge.
OCR Multimodal: Leitura profunda de documentos e telas complexas.

📌 Fase 7: Expressividade e Imersão

Mapeamento Emocional RVC: Ajuste dinâmico de tom de voz baseado no humor.
Bridge VTS Estendido: Sincronia de parâmetros via WebSockets.
Memória Episódica: Resumos diários das interações com o usuário.

Status Honesto

O projeto ja e funcional, mas ainda esta em evolucao rapida.

Pontos fortes:

desktop-first;
GUI e terminal separados por contrato;
memoria hibrida;
tags XML silenciosas;
providers multiplos;
stop global;
foco real em VTuber e assistente residente.

Limites atuais:

foco principal em Windows;
alguns providers exigem chave paga;
Live2D depende de modelo e parametros corretos;
algumas automacoes desktop ainda precisam de mais guardrails.

Contribuicao

Contribuicoes devem preservar a separacao entre:

terminal de voz;
chat visual da GUI;
memoria;
providers;
TTS;
tags XML;
controle do PC.

Se mudar comportamento de prompt, canal ou provider, atualize a documentacao junto.

Licenca

Consulte a licenca do repositorio e os termos dos providers externos usados.

⭐ Star History

Name		Name	Last commit message	Last commit date
apps		apps
control_panel		control_panel
data		data
docs		docs
packages/lira-core		packages/lira-core
scripts		scripts
src		src
tests		tests
whatsapp_bridge		whatsapp_bridge
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
SECURITY.md		SECURITY.md
conftest.py		conftest.py
instalar.bat		instalar.bat
install_debug.py		install_debug.py
main.py		main.py
pytest.ini		pytest.ini
requirements.txt		requirements.txt
roadmap_v2.md		roadmap_v2.md

Latest commit

History

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AmarinthLira-VTuber-OSS

🇺🇸 English

Overview

Lira's Showcase

System Dashboard

Features

Discord Bot & WhatsApp Integration

Service Ports

MCP Gateway & Lira Reflex

Two Modes, Two Contracts

Terminal Runtime

Lira Control Center (Lira OS)

Architecture

Silent XML Tags

Voice and TTS

Memory

Roadmap

📌 Phase 5: Agency and Proactivity

📌 Phase 6: Multimodality 2.0

📌 Phase 7: Expression and Immersion

🇧🇷 Português (BR)

Visão Geral

Showcase Da Lira

Dashboard do Sistema

O Que Ela Faz

Integração com Discord & WhatsApp

Portas dos Serviços

MCP Gateway & Lira Reflex

Dois Modos, Dois Contratos

Terminal Runtime

Lira Control Center (Lira OS)

Arquitetura

Tags XML Silenciosas

Voz E TTS

Memoria

Instalacao

1. Clone

2. Ambiente virtual

3. Dependencias

Variaveis De Ambiente

Como Rodar

Terminal runtime

Control Center

GUI sem terminal visivel

Bot do Discord

Ponte do WhatsApp

Configuracao Principal

Providers

VTube Studio

Lira Inbox

Comandos Uteis

Roadmap

📌 Fase 5: Agência e Proatividade

📌 Fase 6: Multimodalidade 2.0

📌 Fase 7: Expressividade e Imersão

Status Honesto

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