Empecé a sumergirme en la infraestructura agentica hace solo dos semanas sin ninguna base previa, y honestamente, ha sido una experiencia increíble. Construí mi propio sistema de memoria local usando un pequeño modelo de lenguaje que funciona en local, estructurado en torno a un diseño de doble canal que realmente funciona.

El Canal 1 se centra en semillas híbridas con búsqueda semántica impulsada por embeddings. El enfoque te permite indexar y recuperar información contextual de manera eficiente sin depender de APIs externas. El sistema de ponderación extrae diferentes señales de datos según los puntajes de relevancia, lo que mantiene la inferencia limpia y receptiva.

¿Lo que más me sorprendió? Qué tan rápido puedes prototipar esta pila con hardware de consumo. El LLM local maneja la generación de embeddings en tiempo real, y la configuración de doble canal enruta las consultas de manera inteligente entre datos estructurados y coincidencias semánticas. No es una infraestructura revolucionaria, pero para agentes de IA personales que necesitan persistencia de memoria, esto escala sorprendentemente bien.

La curva de aprendizaje fue más empinada de lo esperado, pero desglosándolo—embeddings, búsqueda vectorial, pipelines de inferencia local—cada pieza encajó una vez que dejaste de sobrepensarlo. Si estás explorando sistemas agenticos, comenzar en local es definitivamente la mejor opción.