Mark Hendrickson

Mark Hendrickson

Construyendo Neotoma, el sistema de registro para agentes de IA, y Ateles, un sistema operativo para organizaciones de agentes.

Estoy construyendo Neotoma, el sistema de registro para agentes de IA. La idea es un registro, no el recuerdo. Sin uno, un agente trabaja con lo que recuerde en ese momento: parte de la última sesión, una nota que guardó su herramienta, o nada. Con uno, lee lo que se guardó, de qué fuente y qué es vigente ahora, de modo que los agentes que conectas puedan remitirse a una sola respuesta. Neotoma es de código abierto, se ejecuta en local y se conecta a los agentes mediante MCP, una API REST y una CLI.

El principio de fondo es el mismo que ha guiado todo mi trabajo: las personas deben controlar sus datos, memoria, dinero e infraestructura digital, no cederlos a plataformas que optimizan el engagement por encima de la verdad.

Trabajo como fundador en solitario en Barcelona, operando con agentes de IA como equipo en lugar de herramientas. Cada workflow, email, finanzas, contenido y producto pasa por un repositorio compartido y un registro compartido. Los agentes siguen el mismo manual que yo. Esa experiencia guía Ateles, un proyecto de código abierto en desarrollo para organizar agentes, tareas y planes alrededor del registro compartido de Neotoma.

Antes de esta etapa, pasé casi dos décadas construyendo productos en web de consumo, cripto y startups: escribiendo y lanzando en TechCrunch, cofundando Plancast (adquirida por Active Network), cofundando KITE Solutions, asesorando y construyendo con startups en fase temprana, liderando experiencia de usuario en Hiro para la blockchain de Stacks y dirigiendo Leather en Trust Machines. Puedes ver todo el recorrido en mi trayectoria.

Últimas publicaciones

Tus agentes necesitan un sistema de registro

Tus agentes necesitan un sistema de registro

Cuando los agentes trabajan en distintas herramientas, pueden actuar sobre versiones diferentes del mismo dato. Neotoma ofrece a los agentes que conectas un sistema de registro donde pueden leer los valores vigentes e inspeccionar las observaciones y fuentes que los sustentan.

5 min de lecturaAgent Architecture
El enjambre que dirige mi trabajo.

El enjambre que dirige mi trabajo.

Mi antigua pila de agentes era un agente por sesión conmigo en el circuito para cada tarea. Ateles es la flota permanente que la reemplazó. Un enjambre de agentes personales definido en el propio Neotoma, donde los agentes, las tareas y los planes son entidades, y cada acción es atribuida, auditable y reversible.

9 min de lecturaAgent Architecture
La columna vertebral del bucle

La columna vertebral del bucle

Tres publicaciones virales coinciden en que el estado duradero es lo que hace que los bucles de agentes funcionen y luego entregan el trabajo a un archivo de rebajas. Qué estado de bucle realmente requiere una vez que ejecuta más de un bucle.

7 min de lecturaAgent Architecture
De la memoria al sistema nervioso

De la memoria al sistema nervioso

El primer problema al ejecutar varios agentes es que se olvidan. La segunda es que no pueden coordinarse. Una capa de estado que resuelve primero el almacenamiento y luego agrega señalización se convierte en un sistema nervioso, no solo en memoria.

11 min de lecturaEnsayo
La inversión humana

La inversión humana

Cuando una IA capaz absorbe la mayor parte de la producción de artefactos en el centro de ejecución, la influencia humana se concentra en la base y la revisión. La coherencia deja de vivir en traspasos de pasillo y comienza a vivir en estándares explícitos, artefactos de lectura cruzada y juicios que puedes defender a gran escala.

Plancast no llegó temprano, necesitaba agentes con un sustrato y una malla adecuados

Plancast no llegó temprano, necesitaba agentes con un sustrato y una malla adecuados

Hace doce años escribí una autopsia para Plancast. Al leerlo de nuevo ahora, los modos de falla no tenían que ver realmente con la mecánica del producto; se trataba de agentes personales de IA faltantes, un sustrato adecuado para escribir y una malla soberana entre ellos. Los tres existen ahora, y la misión original se vuelve manejable de una manera que la era de la alimentación nunca pudo hacerlo.

9 min de lecturaEnsayo
El techo de la memoria de rebajas

El techo de la memoria de rebajas

Tres plataformas de agentes de IA independientes por valor de miles de millones convergieron en archivos de texto sin formato para la memoria. La convergencia valida el problema. Los modos de falla que comparten definen lo que viene después.

7 min de lecturaAgent Architecture
Cuando los agentes comparten estado, todo se rompe

Cuando los agentes comparten estado, todo se rompe

La mayoría de los equipos incorporan la memoria del agente a cualquier base de datos que ya tengan. Funciona hasta que dos agentes escriben a la misma tienda. Luego, una mala escritura se propaga a la velocidad de la máquina, lo que desencadena acciones posteriores antes de que cualquier humano pueda intervenir. La industria se dirige hacia una crisis de confianza que la optimización de la recuperación no solucionará.

8 min de lecturaEnsayo

Más publicaciones →