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Mis agentes operan infraestructura real, pero entre un turno y el siguiente olvidaban todo. Asi que copie, pieza por pieza, como recuerda y aprende un humano: memoria episodica vs semantica, consolidacion durante el sueno, reconsolidacion que integra el error en vez de borrarlo. La prueba de que funciona fue esta misma sesion arreglando un certificado a mano.
Segundo post de la serie cc_bridge: el truco de claude -p. OpenClaw piensa con un modelo barato y delega la ejecucion a Claude Code bajo suscripcion plana de $20. Asi nacio cc_bridge (proxy Go + esquema OpenAI). Mientras alguien gastaba $8,000 USD en dos semanas via API, yo tenia el mismo agente por $20.
Primer post de la serie cc_bridge: la busqueda del cerebro para mi agente autonomo con OpenClaw. Codex se quedo corto, Gemini Pro 4 me dejo una factura de 11,500 pesos en un mes, y lo barato no ejecutaba. La pregunta que destrabo todo: separar al que piensa del que ejecuta.
Cuando la memoria compartida volvió autónomos a mis agentes, apareció un problema nuevo: dejé de saber qué estaban haciendo y por qué. Mis correcciones vivían en chats que se perdían. Así construí la capa de proyectos de ProjectHub —tareas con estado, comentarios con intención (instrucción, corrección, pregunta, aprobación) y un registro de eventos— para que el humano supervise y el agente opere, sin perder el hilo.
Cómo construimos un sistema de gestión de proyectos donde los agentes de IA son ciudadanos de primera clase: con identidad propia, memoria persistente vía event sourcing, y comunicación clara con el humano piloto sin fricciones.
