🚀 Proyectos
Pasa de "saber" a "hacer". Cada módulo aquí es un proyecto completo, paso a paso: chat privado sin conexión, el agente Hermes ejecutándose 100% en local en Vault, memoria y skills, conexiones, agentes 24/7 a $0, alternancia entre los tres modos y el agente en tu bolsillo. Te vas con cosas funcionando.
Lee de izquierda a derecha: todo parte de tu máquina; los 7 proyectos van acumulando capacidades hasta formar tu SO de IA local: privado y sin costo.
Mapa de la ruta
💬 Chat privado local
Conversación sin internet
🤖 Hermes en Vault
Agente completamente offline
🧠 Memoria y skills
El SO a tu manera
🔌 GitHub y documentos
Agente sobre tus fuentes
♻️ Agentes 24/7
Automatización a costo cero
🔄 Alternar los modos
Vault, Connected, Cloud
📱 Hermes en el celular
Tu agente en el bolsillo
Contenido detallado
💬 Proyecto 1: Chat privado 100% local
Tu primer proyecto de principio a fin: conseguir un modelo, abrir el chat, desconectar internet y seguir conversando — además de dividir la conversación en dos líneas de razonamiento.
Tener un chat de IA que funcione sin conexión a internet, ejecutándose en tu computadora.
Es la prueba más sencilla y directa de que lo local funciona — y la base de todos los demás proyectos.
Al final, el modelo responde con el Wi-Fi apagado.
Descargar (o confirmar que ya existe) el modelo rápido del curso con ollama pull qwen3:30b-a3b-q4_K_M.
Sin el modelo en el disco, no hay nada que ejecutar sin conexión.
ollama list muestra el modelo.
Iniciar la conversación desde el terminal (ollama run ...) o desde la aplicación de Ollama.
Los dos caminos llevan al mismo modelo; elige el que te resulte más cómodo.
El modelo responde una primera pregunta.
Desconecta Internet y haz otra pregunta para comprobar que nada depende de la nube.
Y es la prueba que transforma «creo» en «vi que funciona».
La respuesta llega incluso sin conexión.
Crear una «rama» (branch/fork) de un chat para explorar dos respuestas desde el mismo punto.
Te permite comparar opciones sin perder la conversación original.
Hay dos líneas de conversación que parten del mismo mensaje.
Un chat de IA completamente tuyo: privado, gratuito y que funciona en cualquier lugar.
Es el primer «esto es mío» del curso: los cimientos del agente del Proyecto 2.
Responde sin conexión, sin costo y sin enviar datos fuera.
🤖 Proyecto 2: Agente Hermes ejecutándose localmente (Vault de principio a fin)
Conectar el modelo de 64k al Agente Hermes, activar el modo Vault (airgapped) y pedirle al agente que realice una tarea real: todo sin que salga un solo byte de la máquina.
Ejecutar el Agente Hermes de principio a fin usando solo el modelo local, en modo Vault (aislado de internet).
Es el «santo grial» del curso: un agente capaz, 100% privado y a $0.
El agente ejecuta una tarea con Internet desconectado.
Confirmar que el modelo de contexto 64k creado en el Módulo 2.4 esté disponible en Ollama.
Hermes requiere 64k de contexto; un modelo más pequeño no sirve para el agente.
ollama list muestra qwen3-coder-64k.
En el selector de Hermes, elige el modelo de Ollama; aparece en la esquina inferior derecha.
Es el paso que hace que el agente «piense» con tu modelo local en vez de usar la nube.
El nombre del modelo local aparece seleccionado en la interfaz.
Activar el modo Vault, que aísla al agente de la red, como si desconectaras el cable de internet.
Es la garantía técnica de que nada se filtra: el agente no tiene por dónde salir.
Hermes indica que está en Vault / offline.
Darle una tarea concreta al agente (resumir, organizar, redactar) y ver cómo usa herramientas.
Prueba que el agente no solo conversa: también actúa, incluso sin conexión.
La tarea termina con un resultado útil.
Comprobar que todo ocurrió localmente y que ningún dato fue a internet.
Es la confirmación que hace que el agente se pueda usar con datos sensibles.
Todo funcionó con la red desconectada, en Vault.
🧠 Proyecto 3: Memoria, personas y skills
Configurar el "SO" del agente: activar la memoria, crear una persona, conectar una skill y permitir que el agente vuelva con sugerencias proactivas, todo desde la interfaz.
Transformar el agente genérico en un sistema a tu medida: qué recuerda, cómo actúa y qué sabe hacer.
Es lo que distingue un «chatbot» de un SO de IA personal.
El agente recuerda algo tuyo y actúa con la persona definida.
Activar la memoria persistente para que el agente recuerde datos entre conversaciones.
Sin memoria, repites todo cada vez; con ella, el agente evoluciona contigo.
En una nueva sesión, recuerda algo que se dijo antes.
Definir el comportamiento y el tono del agente (formal, directo, didáctico...).
La persona hace que el agente se adapte a tu forma de trabajar.
Las respuestas cambian de tono según la persona elegida.
Conectar una habilidad específica que el agente aprende a ejecutar.
Las Skills amplían lo que hace el agente sin cambiar el modelo.
La skill aparece disponible y el agente la usa cuando se lo pides.
Dejar que el agente proponga sugerencias por iniciativa propia, basándose en la memoria y las skills.
Es el «agente que te hace crecer»: propone, no solo responde.
El agente sugiere algo útil sin que se lo hayas pedido.
Un agente que recuerda, actúa según tu persona y tiene sus propias skills: tu SO de IA.
Es la base para los proyectos de conexiones y automatización que vienen después.
Memoria + persona + skill funcionan juntas.
🔌 Proyecto 4: GitHub y documentos
Darle fuentes al agente: conectar GitHub, dejar que lea tus documentos, pedirle algo sobre el repo/archivo y mantener todo en Vault porque son datos propietarios.
Conecta el agente a tus fuentes de información —código y documentos— para que pueda operar sobre ellas.
Y es lo que saca al agente del vacío y lo pone a trabajar con TU material.
El agente responde basándose en algo que solo está en tu repo/doc.
Agregar la conexión con GitHub para que el agente lea/entienda un repositorio.
El código es el caso de uso clásico de un agente local privado.
El agente enumera y describe archivos del repo conectado.
Indicarle al agente qué documentos tuyos debe consultar.
Permite hacer preguntas sobre PDFs, notas e informes sin enviar nada a la nube.
El agente cita algo que solo está en el documento.
Haz una pregunta real (resumir un archivo, encontrar un bug, explicar una función).
Y es donde la conexión se convierte en valor concreto.
La respuesta usa el contenido real de la fuente.
Asegurarte de que el código y los documentos confidenciales se procesen en modo Vault.
Los datos propietarios no pueden filtrarse; Vault lo garantiza.
El trabajo con las fuentes se realiza sin conexión, offline.
Un agente que opera sobre tu código y tus documentos, manteniendo la privacidad.
Es el agente que deja de ser «general» y se convierte en una herramienta de trabajo.
Respuestas útiles, basadas en tus fuentes, en Vault.
♻️ Proyecto 5: Background agents 24/7 a $0
Dejar agentes trabajando todo el tiempo: programar con hermes cron, entender por qué el costo es $0, mantenerlo en Vault y monitorearlo con status/doctor.
Tener agentes que ejecuten tareas en segundo plano, de forma programada, todo el tiempo.
Es una ventaja única del modelo local: en la nube costaría caro.
Hay una tarea programada que se activa sola.
Usar hermes cron para programar cuando el agente ejecuta una tarea.
Es el comando que activa la automatización recurrente.
La tarea aparece programada y se ejecuta a la hora indicada.
Como el modelo se ejecuta localmente, cada ejecución no tiene un costo por token.
Cambia la economía: puedes dejarlo funcionando sin preocuparte por la factura.
No aparece ningún cobro por usar el agente.
Ejecutar los agentes programados en modo Vault, sin enviar datos fuera.
La automatización continua y la privacidad total son una combinación poco común.
Las tareas programadas se ejecutan sin conexión.
Monitorear el estado con hermes status e hermes doctor.
La automatización sin monitoreo es una trampa; estos comandos te avisan cuando hay problemas.
Los comandos muestran que los agentes están funcionando correctamente.
Agentes trabajando 24/7, privados y a costo cero, supervisados por ti.
Y es el tipo de apalancamiento que solo permite lo local barato.
La tarea programada produce resultados sin costo.
🔄 Proyecto 6: Alternar Vault, Connected y Cloud
Configurar el flujo híbrido: datos sensibles en Vault, equilibrio en Connected, calidad en Cloud, y pedir el cambio en lenguaje natural ("envía este al privado").
Definir qué modo usar para cada tarea, según la sensibilidad de los datos y la calidad necesaria.
Y es lo que te saca de «todo local» o «todo en la nube» y te da lo mejor de ambos.
Puedes decir qué modo debe usar cada tarea.
Enviar tareas con datos sensibles al modo Vault, aislado de la red.
Es la regla innegociable para datos de clientes, de salud o propiedad intelectual.
La tarea sensible se ejecuta sin conexión.
Usar el modo Connected cuando necesitas más potencia sin llegar al extremo de la nube.
Es el equilibrio para tareas intermedias.
La tarea se ejecuta en Connected con un buen resultado.
Activar la nube para una tarea difícil que exige el modelo de frontera y que no tiene datos sensibles.
Sin ideología: la nube ofrece más calidad cuando la privacidad no es lo principal.
La tarea difícil mejora en Cloud.
Cambiar de modo en lenguaje natural, indicándole al agente que envíe la tarea al modo correcto.
Es un flujo fluido y dinámico, sin tener que cambiar la configuración a cada paso.
El agente cambia de modo cuando se lo pides.
Un flujo de trabajo que dirige cada tarea al modo ideal, con una regla de decisión clara.
Es la síntesis práctica de la filosofía «la mejor herramienta para cada tarea».
Sabes qué modo usar para cada tipo de tarea.
📱 Proyecto 7: Hermes en el celular desde cualquier lugar
Lleva el agente en el bolsillo: habla con él por Telegram, desde cualquier lugar, manteniendo la privacidad, con las precauciones de red y acceso. Es el cierre del curso.
Hablar con tu agente local desde el celular, estés donde estés, sin perder la privacidad.
Y es lo que transforma al agente de «cosa del escritorio» en un asistente siempre disponible.
Envías un mensaje desde el celular y el agente responde.
Usar Telegram como puerta de entrada para conversar con el agente Hermes.
Es la forma más sencilla de hablar con el agente sin abrir el escritorio.
Los mensajes de Telegram llegan al agente.
Activar el agente que funciona en casa aunque estés en la calle, de viaje o en otro lugar.
El cerebro está en tu máquina; tú solo envías la solicitud.
Funciona cuando estás fuera de casa.
Asegurarte de que el procesamiento continúe en tu máquina; el celular es solo el control remoto.
La movilidad no tiene por qué costarte tu privacidad.
El modelo sigue siendo el local de casa.
Puntos a tener en cuenta para que el acceso remoto siga siendo seguro (red, quién puede comunicarse con el agente).
Acceder desde cualquier lugar exige prestar atención a quién tiene acceso.
Solo tú puedes activar el agente.
El agente en tu bolsillo, y el cierre del curso, con el repaso de las tres rutas.
Completa el recorrido: fundamentos, práctica y proyectos, todo conectado.
Tienes un SO de IA local y privado, accesible incluso desde el celular.