SDK de IA on-device para Kotlin Multiplatform que executa LLMs, STT e difusão.
Execute llama.cpp, whisper.cpp e stable-diffusion.cpp nativamente no Android, iOS, Desktop e WASM.
Llamatik é um SDK Kotlin Multiplatform que traz inferência de IA on-device, frameworks de agentes e RAG para aplicativos móveis e de desktop. É ideal para desenvolvedores Kotlin que criam aplicativos offline-first que precisam de LLMs locais, reconhecimento de fala ou geração de imagens sem servidores Python.
O SDK combina ligações diretas a motores de inferência C++ nativos, como llama.cpp e whisper.cpp, com um DSL de Framework de Agentes de alto nível. Ele fornece uma fachada de Assistente injetável, armazenamentos vetoriais persistentes, motores de fluxo de trabalho e gerenciamento de permissão integrado para ferramentas de plataforma.
É adequado para engenheiros de software mobile e desktop que escrevem em Kotlin e precisam de recursos de IA offline focados em privacidade dentro de aplicativos nativos. Não é adequado para desenvolvedores que trabalham fora do ecossistema Kotlin ou para aqueles que buscam APIs de nuvem prontas.
Compartilhe a lógica de negócios de IA entre Android, iOS, Desktop e WASM usando uma API Kotlin unificada.
Crie fluxos de trabalho de agentes com tipos de memória, ferramentas integradas, saída em streaming e portões de aprovação.
Execute geração de texto local, visão multimodal, reconhecimento de fala e geração de imagens por meio de back-ends otimizados.
Gerencie permissões, memória persistente, logs de auditoria e perfis complementares com 9 ferramentas de plataforma integradas.
O repositório não especifica uma licença. O único custo é executar o software por conta própria em seu próprio hardware.
876 vagas remotas abertas de treinamento de IA, atualizadas em 15 de novembro de 2026; a maioria paga $20–$170 por hora. 8 delas pedem falantes de português. O Zekai lista de graça; a candidatura vai para a plataforma do empregador.
O Llamatik suporta Android, iOS, Desktop (JVM) e WASM através do Kotlin Multiplatform.
Não, ele é offline-first e executa modelos inteiramente on-device usando motores de inferência C++ nativos.
Sim, ele inclui ligações integradas para o whisper.cpp para transcrição e stable-diffusion.cpp para geração de imagens e vídeos.
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