๐ ๐๐ฒ๐ป๐ฒ๐ฟ๐ฎ๐๐ถ๐๐ฒ ๐จ๐ ๐๐น๐ผ๐ฏ๐ฎ๐น ๐๐ฎ๐ฐ๐ธ๐ฎ๐๐ต๐ผ๐ป ๐ฎ๐ฌ๐ฎ๐ฒ | ๐๐ด๐ฒ๐ป๐๐ถ๐ฐ ๐๐ป๐๐ฒ๐ฟ๐ณ๐ฎ๐ฐ๐ฒ๐
๐บ ๐ก๐ฎ๐ต๐๐ฎ๐น.๐๐ โ ๐ง๐ต๐ฒ ๐ฆ๐ต๐ฎ๐ฝ๐ฒ-๐ฆ๐ต๐ถ๐ณ๐๐ถ๐ป๐ด ๐๐ป๐๐ฒ๐ฟ๐ณ๐ฎ๐ฐ๐ฒ
Me enorgullece compartir que competimos en el Generative UI Global Hackathon: Agentic Interfaces โ un mismo desafรญo, mรกs de 18 ciudades en 4 continentes el mismo dรญa. Londres, Nueva York, Tokio, Sรฃo Paulo, Ciudad de Mรฉxico. Organizado por AI Tinkerers con Google DeepMind, CopilotKit, LangChain, Manufact, y Daytona
En la mitologรญa mesoamericana, el Nahual se transforma al instante para adaptarse a su entorno. Nahual.AI aplica esa filosofรญa: no responde con texto estรกtico, genera en tiempo real la interfaz exacta que la intenciรณn del usuario demanda. โจ
โ๏ธ ๐๐ผ๐ป๐๐๐ฟ๐๐ถ๐ฑ๐ผ ๐ฒ๐ป ๐ฒ ๐ต๐ผ๐ฟ๐ฎ๐
Plataforma ๐ฆ๐๐จ๐ de grado producciรณn sobre arquitectura multi-agente con AIOps, Clean Architecture y SOLID:
๐ง Pipeline LangGraph de 5 nodos con inferencia hรญbrida: router local Gemma 2b via Ollama (<300ms GPU) + sรญntesis con Gemini 2.0 Flash de Google DeepMind en JSON mode puro.
๐๏ธ Memoria semรกntica de 4 capas: VectorRAG (Qdrant) ยท GraphRAG (Neo4j) ยท Redis para estado de pipeline ยท PostgreSQL + LangGraph checkpointer para memoria conversacional persistente.
๐ Descubrimiento dinรกmico de herramientas MCP via Manufact (YC S25) โ cero integraciones hardcodeadas, composiciรณn multi-fuente en runtime.
โ๏ธ Renderer recursivo Next.js 16 + React 19 + CopilotKit (AG-UI): AST Pydantic โ interfaces interactivas reales por SSE streaming.
๐ Observabilidad: Langfuse ยท Prometheus ยท Grafana ยท NVIDIA DCGM.
16 contenedores. 4 redes Docker. Latencia E2E < 2.5 segundos. ๐
๐พ ๐๐ผ ๐พ๐๐ฒ ๐ป๐ผ ๐ฒ๐๐๐ฎ๐ฏ๐ฎ ๐ฒ๐ป ๐ฒ๐น ๐ฝ๐น๐ฎ๐ป
Ciudad de Mรฉxico. 9 de mayo. รltimos minutos del hackathon.
Mientras subรญamos el รบltimo commit, el SSD de la mรกquina que corriรณ todo esto comenzรณ a fallar.
No fallรณ antes de que el pipeline estuviera completo. No fallรณ antes de que la demo estuviera grabada. No fallรณ antes de que el repositorio fuera entregado.
๐๐๐ฝ๐ฒ๐ฟ๐ผฬ. Como el Nahual que sostiene su forma hasta cumplir su propรณsito, el hardware aguantรณ exactamente lo suficiente. Luego se fue.
๐๐ญ๐จ๐ถ๐ฏ๐ข๐ด ๐ค๐ฐ๐ด๐ข๐ด ๐ฏ๐ฐ ๐ด๐ฆ ๐ณ๐ฐ๐ฎ๐ฑ๐ฆ๐ฏ ๐ฉ๐ข๐ด๐ต๐ข ๐ฒ๐ถ๐ฆ ๐ต๐ฆ๐ณ๐ฎ๐ช๐ฏ๐ข๐ฏ. ๐บ
๐ Gracias al equipo: Alan Manuel Medina Solis โ Frontend & UI rendering y Josรฉ A. Ramรญrez โ Data Science & knowledge layers.
Y a los sponsors del ecosistema: AI Tinkerers ยท @Google DeepMind ยท CopilotKit ยท LangChain ยท Manufact (YC S25) ยท Daytona ยท Google
๐ https://github.com/Daniel-Humberto/Nahual.AI