Backend serverless de producción para un grafo de conocimiento personal — DynamoDB, Lambda, Bedrock, MCP, Step Functions. La implementación de la arquitectura descrita en el ensayo «Del prototipo a producción».
La implementación de producción del segundo cerebro serverless descrito en el ensayo homónimo. Mientras el ensayo define la arquitectura — capas de memoria, cómputo e interfaz con «dos puertas» para humanos y agentes — este repositorio es el código que la materializa.
Disponible como código fuente.
El sistema separa tres capas con responsabilidades claras:
Bedrock proporciona clasificación (Claude) y embeddings (Titan 1,024 dimensiones). EventBridge conecta eventos entre componentes. SNS entrega notificaciones del digest diario.
El proyecto sigue cuatro fases definidas en el ensayo:
Además: CloudFront para hosting estático (#10), migración de datos (#11), benchmarks (#12), configuración domain-agnostic (#13), observabilidad (#14), y seguridad de escritura MCP (#15).
Toda la infraestructura se define con Terraform usando módulos reutilizables:
terraform/
environments/dev/ → configuración por ambiente
modules/
dynamodb/ → single-table design
lambda/ → funciones de cómputo
api-gateway/ → puerta humana
step-functions/ → orquestación
s3/ → contenido y frontend
cloudfront/ → CDN + headers
agentcore/ → puerta del agente
monitoring/ → dashboards + alarmas
Este proyecto traduce una arquitectura de referencia en código desplegable. La meta es que cualquier builder pueda tomar el repositorio, configurar su dominio (legal, investigación, educación) en terraform.tfvars, y desplegar un segundo cerebro completo con terraform apply. El ensayo explica el «por qué» de cada decisión; el código implementa el «cómo».
Modelo de computación en la nube donde el proveedor gestiona la infraestructura automáticamente, permitiendo ejecutar código sin aprovisionar ni administrar servidores, pagando solo por el uso real.
Servicio de cómputo serverless de AWS que ejecuta código en respuesta a eventos sin necesidad de aprovisionar ni administrar servidores, escalando automáticamente desde cero hasta miles de ejecuciones concurrentes.
Base de datos NoSQL serverless de AWS con latencia de milisegundos a cualquier escala, ideal para aplicaciones que requieren alto rendimiento y escalabilidad automática.
Servicio serverless de AWS que proporciona acceso a modelos fundacionales de múltiples proveedores (Anthropic, Meta, Mistral, Amazon) vía API unificada, sin gestionar infraestructura de ML.
Servicio managed de AWS para crear, publicar y gestionar APIs REST, HTTP y WebSocket que actúan como puerta de entrada a funciones Lambda y otros servicios backend.
Servicio de orquestación serverless de AWS que coordina múltiples servicios en workflows visuales usando Amazon States Language (ASL), con manejo de errores, reintentos y ejecución paralela integrados.
Bus de eventos serverless de AWS que conecta aplicaciones usando eventos, permitiendo arquitecturas desacopladas y event-driven con enrutamiento basado en reglas.
Servicio de mensajería pub/sub de AWS que distribuye mensajes a múltiples suscriptores simultáneamente, habilitando patrones de fan-out y notificaciones a escala.
Servicio de almacenamiento de objetos de AWS con durabilidad del 99.999999999%, escalabilidad ilimitada y múltiples clases de almacenamiento para optimizar costos.
Servicio de gestión de identidad y acceso de AWS que controla quién puede hacer qué en tu cuenta, con políticas granulares basadas en el principio de mínimo privilegio.
Estructuras de datos que representan conocimiento como redes de entidades y relaciones, permitiendo razonamiento, descubrimiento de conexiones y consultas semánticas sobre dominios complejos.
Protocolo abierto creado por Anthropic que estandariza cómo las aplicaciones de IA se conectan con herramientas, datos y servicios externos mediante una interfaz universal.
Práctica de definir y gestionar infraestructura mediante archivos de configuración versionados en lugar de procesos manuales. Fundamento de la automatización moderna de operaciones.
Prácticas y estrategias para minimizar el gasto en cloud sin sacrificar rendimiento, incluyendo right-sizing, reservas, spot instances y eliminación de recursos ociosos.
Framework de AWS con seis pilares de mejores prácticas para diseñar y operar sistemas confiables, seguros, eficientes y rentables en la nube.