AI Power User → Builder
Ruta acelerada desde el dominio de la integración con IA hasta la construcción de sistemas de IA en producción. Empieza donde la mayoría de desarrolladores no están — y llega donde casi nadie llega.
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¿Sos nuevo en IA? Usá la puerta IA simple.
IA simple es la ruta inicial hacia AI Lab. Explica el modelo mental básico, mantiene el juicio humano en el centro y te ayuda a elegir si seguís en el curriculum o si vas hacia Portal, AI Atlas, Build o Hermes.
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Hermes
Explora notas practicas de Hermes Agent sobre voz, Telegram, herramientas, skills, scheduling y operaciones confiables con agentes.
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Módulo 0 Configuración rápida
- IA simple
Una puerta de entrada para entender qué es la IA, qué no es y hacia dónde seguir dentro de Turtleand.
- Ejecutar inferencia localmente
Configura y ejecuta un LLM en tu propia máquina con facilidad.
- Notificaciones del agente
Recibe notificaciones cuando tu agente termina usando hooks y ntfy.
- Acceso y secretos
Configurá API keys y secretos de forma segura para acceder a modelos.
- Base de seguridad
Seguridad práctica para infraestructura de IA — firewalls, auditorías y control de acceso.
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Módulo 1 AI Power User
- Flujos de trabajo multi-herramienta
Correr 3+ herramientas de IA en paralelo, elegir la herramienta correcta para cada tarea.
- Dominio de prompts
Más allá de lo básico — prompting estructurado para sistemas autónomos.
- Selección de modelos y economía
Cuándo usar Opus vs Sonnet, gestión de cuota, y pensar en costo-por-output.
- Flujos de voz y multimodales
Pipelines de voz a IA, output TTS y audio como método principal de instrucción.
- Manual de colaboración humano-IA
Una guía de referencia rápida sobre principios para la colaboración humano-IA, desde la mentalidad hasta el workflow.
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Módulo 2 Integración y orquestación de IA
- De OpenClaw a Hermes
Por qué los experimentos con agentes persistentes maduraron hacia una capa operativa Hermes más simple y centrada en humanos.
- Pipelines de automatización
Workflows de IA con cron, procesamiento multi-etapa y análisis nocturno.
- Estilo de vida AI-first
Briefings matutinos, sistemas de memoria, y hacer que la IA trabaje mientras dormís.
- Contenido y distribución
Creación de contenido aumentada con IA, publicación multiplataforma, analíticas.
- Construyendo un servidor MCP de base de conocimiento
Construí un servidor MCP que expone 51 artículos a cualquier cliente de IA. Dos tools, cero configuración, sin API keys. Así es cómo funciona.
- Memoria institucional viva
Cómo las organizaciones pueden usar IA para que ningún conocimiento se degrade y ninguna lección se aprenda dos veces.
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Módulo 3 Fundamentos de builder
- Interfaces de LLM
Bibliotecas cliente, patrones de solicitud/respuesta, streaming.
- Entradas y salidas
Prompts estructurados, salidas JSON/herramientas, function calling.
- Embeddings y vectores básicos
Entender embeddings, búsqueda por similitud, cuándo necesitas vectores.
- Patrones de prompting y razonamiento
Prompting avanzado, CoT, evaluación, micro-herramientas.
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Módulo 4 RAG y sistemas de recuperación
- Bases de datos vectoriales
ChromaDB, pgvector, Pinecone — configuración y comparación.
- Indexación y chunking de documentos
Procesar tu propio contenido para búsqueda semántica.
- Diseño de pipelines RAG
Generación aumentada por recuperación de extremo a extremo.
- Observabilidad
LangSmith, Langfuse — trazas, evaluación, seguimiento de costos.
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Módulo 5 Arquitectura de agentes
- Ruta de aprendizaje de sistemas agentic AI
Un mapa conciso para aprender agentes: loop, herramientas, memoria, planificación, aprobación, fiabilidad, routing y coordinación.
- Frameworks de agentes
LangGraph, CrewAI — orquestación multi-agente.
- Protocolo MCP
Model Context Protocol — construir servidores de herramientas para IA.
- Loop del agente y flujo de control
Una lección inicial sobre cómo los agentes de IA útiles observan estado, eligen acciones limitadas, revisan resultados y mantienen a los humanos responsables de los pasos riesgosos.
- Resiliencia y fiabilidad
Fallos, reintentos, degradaciones con gracia, monitoreo de salud.
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Módulo 6 Sistemas de IA en producción
- Servir modelos localmente
Ollama, vLLM — optimización de costos, privacidad, experimentos de fine-tuning.
- Empaquetado y despliegue
Herramientas CLI, web UIs (Streamlit/FastAPI), Docker.
- Frameworks de evaluación
Testing sistemático de prompts, evaluación A/B, scoring de calidad.
- Lanzar productos de IA
De infraestructura personal a productos que otros usan.
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