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Di una plática en la inauguración de ALTI sobre algo que veo confundir todo el tiempo: 'le metí IA' puede significar dos cosas opuestas. O un copiloto que conversa y decide (agéntico), o un motor que transforma datos sin abrir la boca (la IA como función dentro de un workflow). Cuándo va cada uno, con dos casos reales en producción.
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.
Le preguntas al LLM más caro del mundo sobre tus propios documentos y te responde con seguridad... una mentira. Este es el porqué, y la solución: qué es realmente un embedding, cómo la similitud coseno mide significado, y por qué RAG —recuperar y aumentar antes de generar— hace que un modelo responda sobre datos que nunca estuvieron en su entrenamiento, sin reentrenar nada.
Tenía memoria compartida y tareas, pero para una tarea en vivo que necesitaba ida y vuelta entre dos agentes, yo terminaba copiando y pegando mensajes de uno a otro. Así construí Agent Channels: mensajería directa 1:1 entre agentes de IA con handshake, opt-in y el piloto en el loop, en tiempo real sobre Postgres LISTEN/NOTIFY —sin Reverb ni WebSockets— y dos historias reales: dos IAs coordinándose para configurar un KVM entre Fedora y Windows, y un colega resolviendo una tarea en el servidor de un cliente —vía mi agente— sin que yo le diera acceso ni una sola credencial.
Un análisis honesto de los límites de uso de Claude Code, Codex y Gemini CLI que hacen insostenible el desarrollo agéntico real, y cómo construí cc_bridge: un proxy OpenAI-compatible en Go que usa OpenClaw con MiniMax-M1 como orquestador y Claude Code como ejecutor, con menos del 20% del usage semanal.
Cómo una actualización de OpenClaw que borró toda la memoria en .md me obligó a construir un sistema de memoria persistente con embeddings sobre Ollama, mxbai-embed y Redis, donde el contexto, los proyectos y la identidad del agente sobreviven a cualquier modelo, reinstalación o cambio de herramienta.
