¿CON QUÉ IA?A quién le sirve. Programadores y aficionados avanzados que quieren montar en su ordenador un entorno de IA propio y una memoria de notas consultable; no es para quien no se maneja con la terminal.
Qué hicieron
Según este resumen, Ivan Fioravanti mostró a Hermes Agent montando por conversación un laboratorio de IA local con liteLLM, Postgres, Prometheus y Grafana. Por separado, Alvaro Cintas hizo que Hermes instalara Gbrain, un proyecto de código abierto de Garry Tan, lo añadiera como servidor MCP (un estándar para conectar agentes con herramientas) y lo consultara como un grafo de conocimiento personal, que recuerda entidades y sus relaciones.
Cómo salió
La fuente presenta ambos montajes como demostraciones que funcionan. Cita una prueba del propio Gbrain que lo sitúa 31 puntos más preciso que una búsqueda vectorial simple. No da tiempos de puesta en marcha, costes ni fallos de ninguno.
Conviene saber
La fuente solo describe estos ejemplos por encima, así que mira las publicaciones originales de Fioravanti y Cintas para ver los pasos reales. Hermes necesita al menos un contexto de 64.000 tokens.
Qué necesitas
- Hermes Agent, o un agente parecido que pueda ejecutar órdenes en tu ordenador, con un modelo que lea al menos 64.000 tokens a la vez (un token es un trozo de palabra).
- Un ordenador con espacio libre y permisos para instalar programas.
- Tu carpeta de notas, si quieres construir la base de conocimiento.
- Las publicaciones originales de Ivan Fioravanti y Alvaro Cintas a mano, porque la fuente solo resume los ejemplos.
Cómo hacerlo tú, paso a paso
- Haz una copia de seguridad de tus notas y trabaja con una carpeta de pruebas.
- Abre tu agente y pega el prompt de esta ficha, eligiendo las herramientas que quieras montar.
- Pídele que te explique cada instalación antes de ejecutarla y que te pregunte antes de borrar o sobrescribir nada.
- Aprueba paso a paso. Cuando haya un error, deja que intente arreglarlo, pero revisa lo que cambia.
- Pide una comprobación final en la que muestre que cada servicio está en marcha.
- Pide que instale un servidor MCP de base de conocimiento, como Gbrain, un proyecto abierto de Garry Tan, y lo conecte al agente. Un servidor MCP es un estándar para que el agente use herramientas externas.
- Alimenta la base con tu carpeta de notas y haz una consulta de prueba para ver si recuerda personas, empresas y la relación entre ellas.
Monta en mi equipo un entorno de IA local con [liteLLM, Postgres, Prometheus, Grafana o las herramientas que elijas], y luego instala [Gbrain u otro servidor MCP de grafo de conocimiento] para que pueda construir una base de conocimiento personal a partir de [mi carpeta de notas]. Explícame cada paso de instalación antes de ejecutarlo y pregúntame antes de borrar o sobrescribir nada. Habrás terminado cuando me muestres que cada servicio está en marcha y una consulta de prueba que funcione.
Consejos
- La fuente solo da un resumen de los ejemplos. Mira las publicaciones originales para ver los pasos reales.
- Antes de pasarle notas privadas, comprueba qué modelo las va a leer y si corre en tu ordenador o en la nube.
- Ve por fases: primero el laboratorio y, cuando funcione, la base de conocimiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un grafo de conocimiento?
Es una forma de guardar tus notas como personas, empresas y temas conectados entre sí. Así puedes preguntar cosas como quién te presentó a un cliente.
¿Es mejor que una búsqueda normal?
La fuente cita una prueba del propio proyecto, Gbrain, que lo sitúa 31 puntos por encima de una búsqueda vectorial simple. Es un dato de sus autores, así que pruébalo con tus notas antes de creértelo.
Fuentes
En el directorio desde el 3 de octubre de 2026.
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