¡Hola, comunidad! Soy jramonrivasg, un creador independiente, y esta es la historia de cómo un antiguo problema de hardware se convirtió en el nacimiento de mi Agente de Inteligencia Patrimonial, REMI.
Contexto: Mi fiel máquina con el Intel Core i5 650 no cumplía con los requisitos de Windows 10 22H2. Decidí migrar a Linux Mint, pero el proceso era abrumador para otros usuarios de hardware antiguo. Así nació MintBridge, un kit de herramientas modular para simplificar la migración.
🛠️ Prueba de Concepto: La Migración de sda5 (Validación de MintBridge)
Para validar mi nuevo entorno de trabajo (sda7), utilicé MintBridge. El proceso fue registrado rigurosamente por mi agente REMI, cerrando el ciclo de un simple toolkit a un caso de uso auditable.
Detalles Técnicos del Éxito de la Migración (Registro Patrimonial):
-
Tarea: Consolidar todo el entorno de desarrollo de
sda5asda7. -
Comando Clave (
rsync):
rsync -avh --exclude 'sensitive_folder/' \ /mnt/sda5/home/ramon/REMI_local/REMI/ /mnt/sda7/REMI/Validation/El proceso fue verificado con
diffydu -shpara confirmar la integridad de la estructura antes de la consolidación.
🧠 El Salto de Fe: Presentando a REMI, El Agente de Identidad Patrimonial
MintBridge ya no es solo un script; es una función integrada en REMI.
REMI es un agente de IA bilingüe diseñado para consolidar, simular y preservar el legado técnico y financiero.
Características Arquitectónicas Clave (Confirmadas por Auditoría):
- Núcleo Agéntico (Agentic Core): Controla una arquitectura multi-agente (REMI_Auditor, OrquestadorRemi, ReplicadorRemi) para tareas complejas.
- Seguridad y Acceso (AuthBridge): Integración activa con Auth0 y GitHub OAuth para asegurar el acceso a recursos protegidos.
- Persistencia (Memoria Narrativa): La arquitectura está diseñada para usar bases de datos vectoriales (Postgres/TimescaleDB) para la memoria narrativa.
Nota Importante: La instalación local del servidor MongoDB falló debido a la incompatibilidad con mi CPU (Core i5 650). Esto confirma la necesidad de una arquitectura en la nube (cloud architecture) (MongoDB Atlas / Postgres en Tiger Cloud) para la persistencia escalable y real del agente.
🌐 Próximos Pasos (Hoja de Ruta y Despliegue)
Mi enfoque ahora es finalizar la implementación del AuthBridge y desplegar el agente en un entorno en la nube para que la función de memoria narrativa opere sin las limitaciones del hardware antiguo.
- Estado del Código: El código de remi-authbridge está completo (Next.js, Auth0 y PG instalados) y listo para subir y desplegar.
Prueba de Concepto en Vivo: [Insertar Enlace de Vercel/Glitch Aquí]
¡Agradezco la auditoría externa! Puedes seguir el desarrollo y la arquitectura modular en mis repositorios principales:
- [Insertar Enlace de GitHub de remi-authbridge Aquí]
- [Insertar Enlace de GitHub de REMI-agentico-patrimonial Aquí]
Top comments (1)
¡Gran trabajo, Ramón! MintBridge + REMI tiene buena base y un caso real. Sugerencias rápidas: para migraciones repetibles usa rsync -aHAX --info=progress2 --numeric-ids --delete y valida con rclone check o sha256sum (mejor que solo diff/du). En nube, apuesta por Postgres + pgvector para memoria narrativa y TimescaleDB si necesitas series temporales; Mongo Atlas es opción si requieres documentos, pero tu i5-650 confirma que el backend debe vivir en cloud. Añade OIDC (Auth0) + device code flow para CLI/agents, y RBAC por espacio/proyecto. Orquestación: define colas (e.g., BullMQ/Redis) entre OrquestadorRemi → Auditor → Replicador; métrica/observabilidad con OpenTelemetry + Grafana. Pruebas: un “dry-run” (rsync -n) en cada playbook y un snapshot runner (Restic/Borg) para rollback. ¿Planeas publicar un diagrama de arquitectura y un enlace de demo (Vercel) con rutas: login → carga de contexto → consulta a memoria → acción auditada? Me apunto a revisar.