Reseña de Khoj: autoalojar el segundo cerebro de IA tras el cierre de Khoj Cloud

Khoj es una IA personal de código abierto que responde a partir de sus propias notas y documentos, además de la web. Es uno de los proyectos más antiguos de nuestra lista, con una primera versión en PyPI en agosto de 2022, y tenía 38.065 estrellas en GitHub cuando lo comprobamos el 8 de noviembre de 2026.

También está en una situación distinta a la de todo lo demás aquí. Sus creadores cerraron el servicio alojado Khoj Cloud el 15 de abril de 2026 para centrarse en otros productos, Open Paper y Pipali. El código sigue abierto y se puede autoalojar, pero si elige Khoj hoy, elige gestionarlo usted mismo, con poca ayuda del proyecto original.

¿Sigue manteniéndose Khoj?

Solo a medias. La última versión, 2.0.0-beta.28, salió el 26 de marzo de 2026 (releases), y el último commit llegó el 2 de agosto de 2026 (historial de commits). Este año todavía han ido llegando algunas correcciones, como #1382 en agosto, que dejó de enviar las IP de los clientes en la telemetría. Pero espere pocas actualizaciones y cuente con encargarse usted de cualquier corrección que necesite.

Para una herramienta que indexa sus notas privadas y habla con APIs de modelos, un mantenimiento lento importa más que para una app estática. Los proveedores de modelos cambian sus APIs y las dependencias envejecen. Fije su versión y cuente con hacer usted mismo algo de mantenimiento de vez en cuando.

En qué destaca

Khoj no es un agente generalista para apps de chat como OpenClaw. Es un segundo cerebro. Indexa contenido de Markdown, Org-mode, PDF, Word, Notion y GitHub, y después responde preguntas a partir de él y de búsquedas web. Los plugins para Obsidian y Emacs le permiten consultar sus notas desde donde las escribe.

Alrededor de eso tiene agentes personalizados, cada uno con su propia personalidad, conocimiento, modelo de chat y herramientas, además de generación de imágenes, chat por voz y automatizaciones que ejecutan una consulta de forma programada y le envían el resultado por correo.

Instalación

La documentación de instalación autoalojada ofrece dos vías: Docker Compose (a través de WSL2 en Windows) o pip con Python 3.10 a 3.12. La vía de Docker Compose es la recomendable. También arranca el sandbox local Terrarium, que ejecuta el código generado.

Lo usa a través de la app web o de los plugins de Obsidian y Emacs. No hay canales de apps de chat: ni Telegram, ni Slack, ni Discord. El bot de WhatsApp dependía de Khoj Cloud y cerró con él.

Los correos de las automatizaciones programadas necesitan configuración adicional al autoalojar: la documentación de automatizaciones exige Resend y autenticación. Sin ellos, la función de investigación programada no llegará a su bandeja de entrada.

Modelos locales y hardware

Este es el punto fuerte de Khoj en privacidad. Funciona con OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex AI o cualquier API compatible con OpenAI, y también con Ollama, LM Studio, vLLM o modelos GGUF ejecutados totalmente sin conexión mediante llama.cpp (guía de Ollama). Genera los embeddings en su máquina, así que con un modelo de chat local sus documentos nunca salen de ella. Con un modelo alojado, las partes relevantes de sus documentos se envían a ese proveedor como contexto.

Para los modelos sin conexión ayuda tener una GPU con CUDA, ROCm, Vulkan o Apple Metal.

Sandboxing

El código que genera Khoj se ejecuta en el sandbox Terrarium que Docker Compose arranca por usted (documentación de ejecución de código).

Telemetría: activada por defecto

Khoj envía por defecto metadatos de uso anonimizados: qué cliente usa, el uso de las APIs de búsqueda y chat, los tipos de contenido configurados y metadatos de las peticiones como el host y el referrer, pero no su contenido. La documentación de telemetría dice que se envía a PostHog. Configure KHOJ_TELEMETRY_DISABLE=True en su entorno antes del primer arranque si no quiere nada de eso. La página de privacidad dice que sus creadores no venden los datos ni entrenan modelos con ellos.

Licencia

Khoj es AGPL-3.0, a diferencia de las herramientas MIT y Apache de la mayor parte de nuestra lista. Para uso personal no cambia nada. Si modifica Khoj y lo ofrece a otras personas a través de una red, debe compartir sus cambios.

Para quién es

Khoj sigue teniendo sentido para usuarios de Obsidian y Emacs que quieren una IA privada sobre sus notas, y para cualquiera que quiera un asistente de investigación autoalojado con modelos locales y se sienta cómodo manteniéndolo sin apoyo del proyecto original. Es la elección equivocada si quiere un agente en sus apps de chat o un proyecto con un ciclo de versiones activo.

Alternativas que merece la pena mirar

• nanobot guarda la memoria en archivos Markdown planos, ejecuta automatizaciones programadas y está en desarrollo activo, pero es un agente generalista y no una herramienta de búsqueda en notas.
• QwenPaw funciona totalmente sin conexión con modelos locales, con memoria en Markdown y canales de apps de chat.
• Agent Zero se encarga de tareas de investigación y documentos dentro de su propio espacio de trabajo en Docker, con búsqueda y voz locales.

Consulte el mejor agente de IA local para ver más opciones que funcionan en su propio hardware.