Asistente de IA

El Asistente de IA te permite describir el trabajo en lenguaje corriente y que TikMatrix lo encole por ti. Lee tus dispositivos, cuentas e historial de tareas, te muestra exactamente lo que crearía y espera tu aprobación antes de escribir nada.

Requiere Pro

El asistente está disponible en el plan Pro o superior, el mismo requisito que la API local de automatización.

Qué es (y qué no es)

El asistente no toca tus teléfonos directamente. Trabaja como lo haces tú: mira lo que tienes y luego encola tareas, que el ejecutor de tareas normal recoge y ejecuta. Todo lo que crea aparece en la lista de tareas como cualquier otra, etiquetado con el origen assistant.

Tampoco puede escribir nada por su cuenta. Toda acción que cambia el estado detiene la conversación y te pregunta primero: consulta Nada se ejecuta sin tu aprobación.

Configuración

El modelo lo pones tú. TikMatrix no incluye ninguno y no hace de intermediario con tus peticiones: la app habla con el endpoint que configures, directamente desde tu máquina.

1. Pulsa Asistente en la barra de navegación de la izquierda.
2. Pulsa Ajustes del modelo.
3. Rellena:

Campo	Qué poner
Endpoint	La URL completa de chat-completions, p. ej. https://api.openai.com/v1/chat/completions
Modelo	El id del modelo, p. ej. gpt-4o o claude-sonnet-4-5
Clave de API	Tu clave para ese proveedor
Formato de API	Déjalo en Detectar por el endpoint salvo que se equivoque
Límite de tareas por confirmación	El máximo de tareas que puede crear una aprobación (por defecto 200)

4. Pulsa Guardar.

La línea de estado en la parte superior del panel muestra el modelo en uso una vez aceptados los ajustes, así que ves de un vistazo a qué endpoint va a ir una conversación.

Qué endpoints funcionan

Se admiten dos formatos:

• Compatible con OpenAI — cualquier endpoint que hable POST /v1/chat/completions. Esto cubre OpenAI y la mayoría de servidores autoalojados: vLLM, LocalAI, la capa compatible con OpenAI de Ollama, DeepSeek, OpenRouter y similares.
• Anthropic — endpoints que hablan POST /v1/messages.

Formato de API normalmente se deja en Detectar por el endpoint: una URL que contenga api.anthropic.com o /v1/messages se trata como Anthropic, y el resto como compatible con OpenAI. Indícalo de forma explícita solo si usas un proxy cuya URL no revela el dialecto.

Elige un modelo capaz de usar herramientas

El asistente funciona enteramente mediante llamadas a herramientas. Un modelo sin soporte fiable de herramientas charlará contigo pero nunca llegará a planificar nada.

Cómo elegir el modelo

Si quieres	Usa
La planificación más fiable, con menos vigilancia	Un modelo insignia actual de OpenAI o Anthropic
Menor coste en el trabajo rutinario de «encola esto en todo el rack»	Un modelo de gama media de esos mismos proveedores
Que nada salga de tu máquina	Un servidor local (Ollama, vLLM, LocalAI) con un modelo sólido en llamadas a herramientas

Los modelos locales pequeños son la causa habitual de «charla pero nunca planifica». Antes de concluir que el asistente está roto, prueba la misma petición una vez contra un modelo alojado: si ahí funciona, el problema era el modelo y no la configuración.

Dónde se guardan los ajustes

Tu endpoint y tu clave se escriben en assistant_settings.json, en el directorio de datos de la app, y el backend los lee al hacer una petición. No se envían a ningún sitio salvo al endpoint que configuraste.

Hay un ajuste que solo vive en ese archivo: max_tokens, el presupuesto de respuesta que se envía al modelo. Vale 8192 por defecto y se acota al rango 1024–64000. Súbelo a mano si las respuestas largas se cortan.

Pedir trabajo

Escribe lo que quieres en lenguaje corriente. Algunos ejemplos:

• Calienta todas las cuentas durante 20 minutos
• ¿Por qué fallaron mis últimas tareas?
• Publica en todos los dispositivos mañana a las 09:00
• Sigue estas cinco cuentas desde los teléfonos del grupo Marketing

Una petición suele pasar por tres pasos:

1. Consulta. Qué dispositivos están en línea, qué cuentas tienen sesión iniciada, qué parámetros acepta el script.
2. Planifica. Calcula cuántas tareas produce exactamente la petición y te muestra los totales: cuántas tareas, en cuántos dispositivos y cuentas.
3. Confirmas. Solo entonces se escriben las tareas.

Si una petición es ambigua de una manera que cambia cuántas tareas se crean, el asistente pregunta en lugar de adivinar.

Cómo es una petición de principio a fin

Tú: calienta durante 20 minutos todas las cuentas con sesión iniciada, empezando mañana a las 9

Asistente: (llama a get_script_schema, list_devices, list_accounts y luego a plan_tasks) 34 tareas de calentamiento en 12 dispositivos y 34 cuentas, 20 minutos cada una, comenzando el 2026-08-27 a las 09:00. Dos cuentas no tienen sesión iniciada y se han excluido.

Aparece una tarjeta de confirmación con cada fila que va a crear —dispositivo, cuenta y objetivo cuando el script lo admite— más el script_config exacto que se escribirá. Pulsas Confirmar y las 34 tareas aparecen en la lista.

Indicar cuándo

Las tareas se pueden encolar para más tarde: menciona una hora y el asistente la incluye en el plan como hora de inicio de la tarea, que la tarjeta te muestra antes de aprobar. También es la respuesta correcta cuando la petición es grande: repartir los seguimientos de todo un rack a lo largo del día parece mucho menos automatizado que dispararlos de golpe, y el asistente lo sugerirá por su cuenta en peticiones que parezcan arriesgadas.

En compilaciones que manejan ambas apps

Una compilación de TikMatrix configurada para TikTok e Instagram no puede adivinar a cuál te refieres, y no lo intentará: una petición sin plataforma vuelve preguntándola. Di «publica en TikTok en el grupo Marketing» en lugar de «publica en el grupo Marketing» y pasará directo a planificar. Las compilaciones de una sola plataforma nunca preguntan.

Nada se ejecuta sin tu aprobación

Esto está impuesto por código, no pidiéndoselo educadamente al modelo.

Cuando el asistente va a hacer algo que cambia el estado, la conversación se detiene y aparece una tarjeta de confirmación que muestra qué está a punto de ocurrir. La llamada solo se ejecuta después de que pulses el botón de confirmar.

Cuatro acciones están protegidas así:

Acción	Qué hace
create_tasks	Encola las tareas planificadas
stop_task	Detiene una tarea en ejecución
retry_task	Vuelve a encolar una tarea fallida
create_custom_script	Escribe y registra un nuevo archivo de script

La creación de tareas lleva encima un segundo cerrojo: el botón de confirmar solo puede ejecutar el plan que se te mostró. El asistente no puede cambiar los parámetros entre la vista previa y tu aprobación: un plan es de un solo uso y caduca a los 15 minutos, así que una vista previa que dejaste a medias no puede confirmarse después contra una lista de dispositivos que ya cambió.

La tarjeta tampoco es un resumen escrito por el modelo: dibuja las filas reales del plan y el script_config real, de modo que lo que apruebas es lo que se escribe.

Rechazar es una respuesta normal, no un error: al modelo se le comunica que dijiste que no, y puede ofrecer otra cosa en vez de reintentar la misma llamada.

El techo de tareas

Una confirmación puede crear como máximo 200 tareas por defecto. Es un freno frente a una petición mal interpretada: que «calienta mis cuentas» no se convierta en mil tareas que descubres por la mañana. Las tiradas mayores siguen siendo posibles: el asistente las divide en lotes que confirmas de uno en uno.

Puedes cambiar el límite en Ajustes del modelo → Límite de tareas por confirmación. Los valores por encima de 2000 se recortan.

Qué puede ver el asistente

Esto lo usa libremente, sin preguntar:

Herramienta	Qué lee
list_devices	Dispositivos conectados, si están en línea u ocupados, pertenencia a grupos
list_accounts	Cuentas, el dispositivo de cada una y si tienen sesión iniciada
list_groups	Grupos de dispositivos y sus tamaños
get_script_schema	Todos los scripts que puede ejecutar esta compilación y los parámetros exactos
list_tasks	La lista de tareas, filtrable por estado, dispositivo o script
get_task_log	El registro de una tarea: donde suele explicarse un fallo
get_activity_log	Actividad reciente de las cuentas
device_screenshot	Qué hay ahora mismo en la pantalla de un dispositivo
list_custom_scripts	Tus scripts personalizados registrados
get_custom_script_guide	Cómo escribir un script personalizado
plan_tasks	Calcula qué crearía una petición, sin crearlo

Las capturas van a tu proveedor de modelo

device_screenshot envía una imagen de la pantalla del teléfono al endpoint que configuraste. Si una pantalla puede mostrar algo que preferirías no enviar a un proveedor externo, evita pedir capturas o apunta el asistente a un modelo que alojes tú.

Qué sale de tu máquina

Todo lo que el asistente lee se envía a tu endpoint de modelo como parte de la conversación: así es como el modelo lo ve. En la práctica eso significa números de serie de dispositivos y nombres de grupos, nombres de usuario de cuentas y su estado de sesión, filas de tareas y registros de tareas, y cualquier captura que pidas. Las claves de API, las credenciales de proxy y las contraseñas de las cuentas no están entre las cosas que puede leer, así que nunca están en la carga útil.

Si esa lista es más de lo que quieres entregar a un proveedor externo, apunta el endpoint a un modelo que ejecutes tú; nada más de la función cambia.

Escribir scripts personalizados

Si ningún script integrado cubre lo que necesitas, el asistente puede escribir uno. Describe el trabajo en lenguaje corriente; leerá la guía de scripting, redactará un programa y te lo mostrará.

La tarjeta de confirmación para esto lo deja claro: el script se escribe en disco y se registra para poder ejecutarse como cualquier integrado. Léelo antes de aprobarlo. Los scripts van a una carpeta assistant_scripts en el directorio de datos de la app, de modo que puedes auditar, editar o borrar todo lo que ha escrito en un solo sitio.

Algunos límites que la app impone a lo que proponga el modelo:

• Solo pueden registrarse como intérprete python, python3, node, bun y deno: nada que ejecute un shell con una carga detrás.
• El nombre de archivo debe ser un nombre simple: sin separadores de ruta, sin .., sin punto inicial, 64 caracteres como máximo.
• El código fuente está limitado a 200 KB y la plataforma debe ser generic, tiktok o instagram.

A partir de ahí, un script registrado es un script personalizado corriente: puedes abrirlo en Dispositivos → Scripts personalizados, editar el comando, cambiar el tiempo de espera o deshabilitarlo. Consulta Scripts personalizados para saber qué puede hacer un script una vez registrado.

Límites que conviene conocer

• Una petición, doce pasos. Si el asistente no ha terminado tras doce llamadas a herramientas, se detiene e informa de lo que queda sin resolver, en vez de gastar tus tokens en un bucle.
• La conversación no es un archivo histórico. Vive en memoria —las ocho conversaciones más recientes, y los últimos 120 turnos de cada una— y se pierde al reiniciar la app. Lo que merece conservarse acaba siendo una tarea, y las tareas están en la base de datos.
• Irte a otra pantalla es seguro. El hilo y cualquier confirmación pendiente se restauran al volver.
• Detener termina el bucle en su siguiente punto de control. No puede interrumpir una llamada al modelo ya en vuelo, así que el paso actual termina primero.
• Los tokens los pagas tú. Cada petición lleva el catálogo de scripts y la conversación hasta ese momento, así que un hilo largo cuesta más por mensaje que uno nuevo. Para un trabajo sin relación, empezar una conversación nueva sale más barato que continuar una vieja.

Resolución de problemas

API access requires Pro or higher plan Tu licencia es Starter o está inactiva. Revisa Ajustes → Licencia.

The app is still starting up. Try again in a moment. El panel se abrió antes de que terminaran de arrancar los servicios en segundo plano. Espera unos segundos y vuelve a enviar.

No model endpoint configured / No API key configured / No model configured Abre Ajustes del modelo y rellena los tres campos: endpoint, modelo y clave de API.

Could not reach the model endpoint La app no pudo abrir una conexión. Comprueba la URL y que un endpoint local esté realmente escuchando en ese puerto.

El modelo responde pero nunca planifica nada Probablemente no está llamando a herramientas. Prueba un modelo con buen soporte de herramientas y comprueba que Formato de API coincide con el dialecto de tu endpoint.

Todas las respuestas se cortan Algunos servidores compatibles con OpenAI limitan mucho la salida por defecto. Sube el límite en el servidor o sube max_tokens en assistant_settings.json.

No para de preguntar qué plataforma Esta compilación maneja TikTok e Instagram. Nombra la que quieres en la petición.

Una tarjeta de confirmación no confirma Los planes caducan a los 15 minutos. Vuelve a pedir lo mismo para obtener uno nuevo.

Se crearon las tareas pero no se ejecuta nada Probablemente el Auto WakeUp Agent está desactivado: el asistente avisa de esto antes de que confirmes. Vuelve a activarlo en Ajustes.

Siguientes pasos

• Scripts personalizados — escribe y registra automatización que los scripts integrados no cubren
• Visión general de la API local — controla la misma cola de tareas desde tus propios programas
• Ajustes de tareas — cómo se recogen y ejecutan las tareas encoladas