=========================================================== Avatar Operativo — Conversación Técnica y Plan Integrado =========================================================== Contexto general ================ Durante la conversación se desarrolló la arquitectura inicial del gemelo virtual operativo, pensado para integrarse con la aplicación de cálculo existente en JupyterLab y para expandirse a tus demás flujos de trabajo (ERP, simulaciones, documentación técnica y gestión de proyectos). ⚙️ 1. Qué significa “un avatar que haga lo que tú haces” Habría que construir tres capas: 🧠 Capa cognitiva (tu razonamiento y estilo) Recopilar tus decisiones, patrones y criterios (por ejemplo, cómo evalúas riesgos, priorizas tareas o eliges enfoques técnicos). Modelar tu estilo de trabajo con un “perfil de decisión”. Entrenarlo con tus notas, proyectos y documentos. Duración: 2 a 4 semanas (depende de cuánta información tengas estructurada y qué tanto se quiera replicar tu razonamiento). 🖥️ Capa funcional (tus tareas técnicas reales) Integrar el avatar con los entornos donde trabajas: JupyterLab / Python: para que ejecute tus notebooks, cálculos o scripts. Bases de datos: para leer y escribir información. Sistemas de archivos / Git: para gestionar versiones o correr simulaciones. Aquí se crean “acciones” o “skills” que el avatar puede ejecutar autónomamente. Duración: 3 a 6 semanas (si ya existen tus scripts modulares, se acelera mucho). 🎭 Capa interactiva (tu presencia y comunicación) Crear un modelo que hable, responda y se comporte como tú: Voz sintética basada en tu tono. Avatar visual (2D o 3D) opcional. Respuestas coherentes con tu estilo profesional. Duración: 1 a 2 semanas (si se usa una plataforma de avatar IA como HeyGen, Synthesia o Replikant). ⏱️ Estimación total Según el alcance: Tipo de avatar Descripción Tiempo estimado Versión ligera (automatiza tareas específicas) Copia tus scripts, calcula y responde en tu estilo 2–3 semanas Versión completa (toma decisiones, ejecuta, y se comunica como tú) Integra razonamiento, ejecución e interacción natural 6–10 semanas 🚀 Siguiente paso Para darte una estimación exacta necesito saber: ¿Qué tareas quieres que el avatar haga exactamente? (por ejemplo: correr simulaciones, responder consultas técnicas, preparar reportes, revisar bases de datos…) ¿Quieres que se comunique visualmente (con rostro y voz) o solo en texto dentro de tu entorno? ¿Debe trabajar dentro de tu entorno Jupyter actual o como un agente externo (por ejemplo, en la nube o vía API)? Concepto: “Tu gemelo operativo” Este tipo de avatar actúa como una extensión de tu mente técnica. No necesita representar tu rostro, sino tu forma de pensar y trabajar. Sería capaz de: Entender tus proyectos y sus dependencias (bases de datos, módulos, notebooks, scripts). Ejecutar tareas por sí mismo, como: Ejecutar simulaciones en Jupyter. Actualizar tablas SQL. Generar reportes técnicos. Integrar resultados en hojas de cálculo o dashboards. Aprender de tus decisiones y adaptarse a tus criterios de razonamiento (por ejemplo, cómo ajustas parámetros, verificas resultados o seleccionas modelos). 🧠 Estructura del avatar operativo 1. Núcleo de razonamiento Motor basado en LLM (como GPT-5 o un modelo local) que “piensa” como tú. Entrenado con: Tus notebooks (src/logic, src/ui). Tu estilo de razonamiento técnico. Ejemplos de tus decisiones (archivos, bitácoras o notas). Puede incluir reglas personalizadas (“cuando hay error de convergencia, reinicia el solver con estos parámetros”). 2. Capa de ejecución Integración con tu entorno Python: Ejecuta scripts o notebooks. Llama funciones de cálculo (gas_calc, liquid_calc, etc.). Modifica bases de datos mediante SQLAlchemy. Puede incluir agentes especializados: uno para cálculos, otro para administración de proyectos, otro para mantenimiento. 3. Capa de coordinación Sistema que decide cuándo actuar, con qué prioridad y en qué orden. Puede monitorear carpetas, proyectos o cronogramas. Se conecta con tus hojas de ruta o dashboards para tomar decisiones. 🧩 Implementación progresiva Etapa Objetivo Duración aproximada 1. Modelar tu estilo de razonamiento Extraer patrones de tus notebooks, scripts y decisiones. 1–2 semanas 2. Crear el agente ejecutor (motor Python + DB) Permitirle ejecutar tus módulos (gas_calc, liquid_calc, etc.) de forma autónoma. 2–3 semanas 3. Integrar memoria contextual Que recuerde proyectos, resultados previos y aprenda de sus propias ejecuciones. 2 semanas 4. Autonomía guiada Que priorice y ejecute tareas por sí mismo dentro de tus límites. 1–3 semanas Total: 6–10 semanas para una versión sólida, con iteraciones posteriores para mejorar su criterio y precisión. 🚀 Siguiente paso Podemos diseñar juntos un plan técnico detallado. Para eso, necesitaría saber: ¿En qué entorno quieres que viva el avatar? ¿Dentro de tu JupyterLab actual (como un módulo Python tipo avatar_agent.py)? ¿O como un proceso externo que coordina tus notebooks y bases de datos? ¿Qué tareas serían prioridad para automatizar? (ej. ejecutar cálculos de flujo, actualizar bases de datos, generar reportes, sincronizar hojas de ruta…) ¿Deseas que tenga memoria persistente (recuerde decisiones y resultados entre sesiones)? Estructura del proyecto ======================== :: project/ ├─ .env ├─ app.ipynb # Interfaz actual con módulos de cálculo ├─ src/ │ ├─ agent/ │ │ ├─ orchestrator.py # Cola, políticas, ciclo de control │ │ ├─ reasoning.py # Prompts, reglas, verificaciones │ │ ├─ planner.py # Descompone objetivos en subtareas │ │ └─ policy.py # Permisos/limites/sandbox │ ├─ skills/ │ │ ├─ python_exec.py # run_function, run_notebook │ │ ├─ sql_exec.py # read_sql, write_sql │ │ ├─ files.py # leer/escribir archivos, plantillas │ │ ├─ reports.py # generar/exportar reportes (xlsx/csv) │ │ └─ git_ops.py # opcional: commit, diff, branch │ ├─ memory/ │ │ ├─ episodic_store.py # almacenamiento de decisiones/resultados │ │ └─ retriever.py # búsqueda por texto/embedding │ ├─ config/ │ │ └─ settings.py # carga de .env, rutas, timeouts │ ├─ security/ │ │ └─ sandbox.py # listas blancas de funciones y recursos │ ├─ telemetry/ │ │ ├─ logger.py # logs estructurados │ │ └─ audit.py # huella de auditoría por tarea │ └─ ui/ │ └─ agent_buttons.py # botones de ejecución del agente └─ tests/ ├─ test_skills.py ├─ test_policy.py └─ test_flows.py a) Prueba del agente en modo lectura .. code-block:: python from src.agent.orchestrator import Agent from src.memory.episodic_store import EpisodicStore from src.telemetry.logger import log_event plan = [ {"action": "read_sql", "params": {"query": "SELECT TOP 5 * FROM ISOMETRICOS"}}, ] log_event("agent_smoke_start", {"note": "solo-lectura"}) Agent(EpisodicStore()).run("Prueba agente sin tocar nada", plan) log_event("agent_smoke_end", {"ok": True}) print("✅ Agente ejecutado en modo lectura. La app sigue intacta.") b) Política de bloqueo de escritura .. code-block:: python plan = [ {"action": "read_sql", "params": {"query": "SELECT TOP 3 * FROM ISOMETRICOS"}}, {"action": "export_report", "params": {"path": "/mnt/data/reporte_prueba.csv"}}, ] Agent(EpisodicStore()).run("Check bloqueo escritura", plan) c) Consulta segura de columnas en SQL Server .. code-block:: python from src.skills.sql_exec import read_sql schema_cols = read_sql(''' SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = 'ISOMETRICOS' ORDER BY ORDINAL_POSITION ''') for r in schema_cols: print(r["COLUMN_NAME"], r["DATA_TYPE"]) 4. Pseudocódigo del ciclo de control del agente ================================================= :: while objetivos_pendientes: objetivo = planner.descomponer_objetivo() subtareas = reasoning.validar(objetivo) for tarea in subtareas: if policy.is_allowed(tarea): resultado = skill.ejecutar(tarea) episodic_store.registrar(resultado) logger.log_event("task_done", tarea) else: logger.log_event("blocked_by_policy", tarea) 5. Enfoque de entrenamiento del avatar ======================================= a) Captura estructurada Lectura de notebooks, SQL y reportes para entender tu estilo y patrones de cálculo. b) Aprendizaje contextual Almacena decisiones, resultados y patrones exitosos en una memoria local. c) Integración extendida Digitaliza tus fuentes no digitales (notas, planos, bosquejos) y opcionalmente se conecta a ERP Aleph o simuladores. 6. Seguridad y control ======================== - Datos sensibles permanecen locales. - Entrenamiento en sandbox. - Auditoría completa en ``logs/``. - Control mediante variables ``.env``: ``ENABLE_AGENT``, ``DRY_RUN``, ``DISABLE_NETWORK``. 7. Plan de desarrollo ====================== 1. **Integración base:** Validar compatibilidad con la app. 2. **Lectura extendida:** Analizar flujos SQL y notebooks. 3. **Entrenamiento contextual:** Registrar decisiones. 4. **Interacción estratégica:** Apoyar informes y planificación. 5. **Validación y privacidad:** Revisión y control. 8. Conclusión =============== El gemelo virtual operativo funcionará como asistente cognitivo, capaz de razonar, ejecutar y aprender de tus procesos técnicos y administrativos. La conversación técnica y los fragmentos de código aquí incluidos servirán como base documental para su diseño, discusión y futuras iteraciones.# Avatar Operativo — Conversación Técnica y Plan Integrado