Ya posee el agente. La única razón por la que hasta ahora la configuración siempre implicó una serie de comandos es porque ninguna herramienta le permitió simplemente solicitarlo. No se necesita conocimiento de TI, absolutamente ninguno. Dígale a su agente “install brethof-brain”, y él se encargará de todo: obtendrá el cliente, lo conectará a sus herramientas y verificará su propio trabajo. Luego usted elige dónde vivirá su memoria: alojada en nuestra nube, encriptada con su contraseña, o local en su propia máquina; almacenada allí y en ningún otro lugar. Nosotros la procesamos; nunca la almacenamos. Después de eso, cada sesión comienza de la misma manera: usted dice “continue” y continúa.
1. Regístrate en brethof.ai/account — con correo y contraseña, o con GitHub o Google — elige dónde vive tu memoria — local, en tu propia máquina, o alojada, en nuestra nube en Alemania — establece tu frase de contraseña y copia tu clave API. El único paso humano, y es el mismo que pide cualquier aplicación del mundo. Sin tarjeta de crédito en el plan gratuito. Esta elección se hace una sola vez; los planes y paquetes pueden cambiar en cualquier momento.
2. Di «instalar brethof-brain». Esa es toda la frase — el único paso del que no tienes que leer nada. Tu agente instala el cliente como lo hace tu harness — un plugin o un adaptador nativo — y solo habla con tu propia memoria. Luego se abre una pequeña ventana en tu pantalla para tu clave y, si está alojada, tu frase de contraseña: tu agente nunca ve ninguna de las dos. Edición local: tu agente necesita Docker o Podman en la máquina, unos 3 GB de disco incluyendo el modelo de memoria, descargados una sola vez; sin privilegios elevados.
3. Verifica, si quieres. Pide a tu agente que busque cualquier cosa en la memoria, incluso algo trivial. Una respuesta bien formada — incluso «sin resultados» — significa que está conectado. Esa es toda la prueba.
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Tu primera sesión ya recibe las reglas fijas; los registros empiezan a construirse con los primeros intercambios. El cliente es la versión 1.2.20, con código fuente visible — lee cada línea en GitHub y comprueba exactamente qué sale de tu máquina.
Nunca archivas nada. La memoria se cura a sí misma: mientras trabajas, conserva lo que una sesión futura necesitaría —decisiones guardadas, hechos modificados incorporados, afirmaciones superadas por la realidad eliminadas silenciosamente— y reconcilia los hechos nuevos con los antiguos a medida que llegan, de modo que la memoria permanece limpia sin necesidad de rituales. Y lo conserva todo: la transcripción completa de cada sesión permanece íntegra y puede buscarse por palabras exactas, por significado o a través del grafo de archivos, servicios, decisiones y errores que tu trabajo tocó; los tres integrados en una sola respuesta. La recuperación nunca depende de lo que sobrevivió a un resumen o cupo en una ventana de contexto. Cuando quieres que algo se guarde en el momento, lo dices, y se guarda.
Esta lista es la que hemos verificado en una máquina limpia, con la versión más reciente de cada uno. Si su harness no está en ella, aún no lo afirmamos.
En la edición local, su memoria —la conversación, los registros, la búsqueda— permanece en su equipo. Los datos pasan por nuestro centro para ser procesados, y el centro no conserva nada de ellos. En la edición alojada, su memoria se cifra con una contraseña que solo usted posee: se desbloquea al iniciar una sesión y se bloquea automáticamente tras un breve período de inactividad; mientras está bloqueada, es texto cifrado para todos, incluidos nosotros. Si olvida la contraseña, nadie podrá abrirla. La memoria alojada se almacena y se busca en Alemania, mientras que el procesamiento se realiza en cómputo seguro en Suiza. El modelo encargado del razonamiento está obligado por contrato a no conservar ni entrenar con los datos que pasan por él; ese es su compromiso, y lo presentamos como tal.
Una memoria, todos los agentes que ejecutas: varios a la vez, o todo un equipo en el mismo proyecto. Los proyectos son nombres que tú les das: dices uno al guardar o buscar, y desde ese momento tiene su propia memoria, sus propios conocimientos y su propio enfoque (iniciar uno cuesta diez mensajes). Las reglas que estableces, para un proyecto o para todo, determinan cómo trabaja cada agente y se cargan automáticamente en cada sesión.
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