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Curso de Gentle-AI y Engram

Configurá Gentle-AI para los agentes de IA que ya usás, entendé el modelo de memoria de Engram y sumá Engram Cloud cuando el equipo lo necesite: instalación, sync, herramientas mem_*, topic keys, self-hosting, tokens y troubleshooting.

Unidades
4 unidades
Lecciones
13 lecciones
Ejercicios
91 ejercicios
Niveles
Básico → Avanzado
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Niveles del curso

  • Básico

    2 unidades · 6 lecciones

  • Intermedio

    1 unidad · 3 lecciones

  • Avanzado

    1 unidad · 4 lecciones

Temario completo

  1. 1. Gentle-AI

    Básico

    Qué configura Gentle-AI, el loop de instalación y sync, los agentes soportados y sus modelos de delegación, el ruteo orgánico, y el gate opcional de RDD (receipts).

    Gentle-AI no instala agentes de IA. Es un configurador de ecosistema: toma el agente (o los agentes) que ya tenés instalados — Claude Code, OpenCode, Cursor, Pi, y más de una decena de otros — y les agrega memoria persistente (Engram), Spec-Driven Development (SDD), skills curadas, servidores MCP, ruteo de modelos, una persona que enseña, y revisión nativa acotada.

    Lecciones

    • Qué es Gentle-AI
    • Instalar y sincronizar
    • Ruteo orgánico y RDD

  2. 2. Engram

    Básico

    El modelo de memoria de Engram, las herramientas mem_*, el ciclo de guardado y búsqueda, topic keys, la configuración por cliente, y engram doctor.

    Engram es un único binario en Go con SQLite + FTS5 para búsqueda de texto completo, expuesto por CLI, API HTTP, servidor MCP y una TUI. Los datos viven en ~/.engram/engram.db (o donde apunte ENGRAM_DATA_DIR).

    Lecciones

    • El modelo de memoria
    • Guardar y buscar: mem_save, mem_search y topic keys
    • Configurar tu agente y engram doctor

  3. 3. Engram Cloud

    Intermedio

    Qué agrega Engram Cloud por encima de lo local: self-hosting y deploy, usuarios y tokens, dashboard, sync y troubleshooting.

    Engram Cloud es replicación opt-in: el SQLite local sigue siendo la fuente de verdad, la nube agrega acceso compartido y un dashboard de navegador. No reemplaza el almacén local ni sincroniza todo de forma implícita.

    Lecciones

    • Qué agrega Engram Cloud
    • Self-hosting, tokens y usuarios
    • Dashboard, sync y troubleshooting

  4. 4. Integración

    Avanzado

    Cómo se combinan Gentle-AI, Engram y Engram Cloud en un solo flujo de trabajo, uso en equipo, y cuándo NO conviene activar cada pieza.

    Gentle-AI configura Engram como uno de sus componentes: instala el binario, escribe la configuración MCP por agente, y gentle-ai doctor chequea que el MCP de Engram responda. Pero Gentle-AI no reimplementa Engram — su propia documentación marca ese límite: el transporte de nube es responsabilidad de Engram, no del código de Gentle-AI.

    Lecciones

    • Cómo se combinan las tres piezas
    • Uso en equipo
    • Cuándo NO usar cada pieza
    • Qué gana una empresa

Qué vas a saber al terminar

  • Gentle-AI: Qué configura Gentle-AI, el loop de instalación y sync, los agentes soportados y sus modelos de delegación, el ruteo orgánico, y el gate opcional de RDD (receipts).
  • Engram: El modelo de memoria de Engram, las herramientas mem_*, el ciclo de guardado y búsqueda, topic keys, la configuración por cliente, y engram doctor.
  • Engram Cloud: Qué agrega Engram Cloud por encima de lo local: self-hosting y deploy, usuarios y tokens, dashboard, sync y troubleshooting.
  • Integración: Cómo se combinan Gentle-AI, Engram y Engram Cloud en un solo flujo de trabajo, uso en equipo, y cuándo NO conviene activar cada pieza.
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