Lo que vas a ver:
Por qué tus prompts no funcionan (y lo que sí funciona)
Cómo construir un contexto que la IA pueda leer y utilizar
Demostración en vivo del Second Cerveau IA que ya utilizan 705 personas
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Hermès Agents está causando sensación: un agente IA de código abierto disponible en WhatsApp, Telegram y escritorio, que aprende de ti, crea sus propias habilidades y automatiza tus tareas. La promesa es atractiva.
En este video, desvelo lo que realmente es Hermès: un harness alrededor de un LLM, como Claude Code, Codex u OpenCode. Y sobre todo, te muestro por qué su memoria "auto-aprendiente" produce desalineación acumulativa en lugar de relevancia duradera.
He probado los 9 proveedores de memoria propuestos (vectorial, stateful, grafo temporal). He leído los benchmarks. Y he comparado con lo que Google Research recomienda para un buen contexto IA: archivos markdown conectados. Eso es exactamente lo que he estado construyendo durante 6 años con el Second Cerveau IA.
Lo que vas a aprender:
→ Qué es un harness IA y cómo funcionan realmente Hermès, Claude Code y OpenCode
→ Cómo funciona una base de datos vectorial (y por qué es inadecuada para tu vida)
→ Las 3 familias de proveedores de memoria y sus límites probados
→ Por qué el auto-aprendizaje del contexto produce desalineación
→ La alternativa: un contexto intencional minimalista que perdura en el tiempo
Si quieres dejar de correr tras las herramientas y construir tu propia infraestructura IA, el Bootcamp IA es para ti.
4 semanas en vivo conmigo para sentar las bases: Second Cerveau IA curado, agentes personalizados, automatizaciones que funcionan 24/7 en tu propio servidor a 10 euros al mes.
Para ver si el bootcamp te corresponde antes de inscribirte.
00:00 Introducción a Hermès Agents
00:46 Entender el concepto de harness
07:37 La promesa de Hermès
09:49 Flexibilidad y multi-modelos
11:01 Interfaz y productividad
13:50 Análisis de la memoria
16:59 Bases de datos vectoriales
ENLACES PRÁCTICOS: