Documentación técnica oficial de la plataforma Mind's Eye - Versión 1.0.0 - Última actualización 2025-12-06 - Estado MVP activo

Resumen ejecutivo: Mind's Eye es un sistema operativo cognitivo para automatización que trata flujos de trabajo, flujos de eventos y comportamientos de agentes como objetos de primera clase en un entorno de ejecución unificado. La plataforma implementa una arquitectura de doble motor que combina un motor determinista de orquestación de workflows llamado MORCO con un motor probabilístico de detección y anotación de eventos denominado Hunting Engine. Juntos forman un Internal OS donde Gmail actúa como libro mayor canónico, Google Workspace como sistema de archivos y una capa de tareas como WebDocket proporciona la gestión operativa.

Propósito del sistema: Resolver la brecha entre workflows estructurados y la realidad no estructurada. A diferencia de herramientas tradicionales que asumen entradas limpias, caminos previsibles y operaciones sin estado, Mind's Eye maneja datos multiorigen, ramas dependientes del contexto, estado duradero entre sistemas, puntos de decisión humana y aprendizaje post hoc. La combinación de MORCO para ejecuciones repetibles y Hunting Engine para detección de patrones permite automatizaciones que evolucionan hacia orquestación cognitiva.

Visión y principios: La visión principal es construir un sistema operativo de automatización donde cada evento, decisión y cambio de estado quede registrado, rastreable, consultable y susceptible de aprendizaje. Principios fundamentales incluyen arquitectura ledger primero con Gmail como fuente de verdad, gestión explícita de estado con correlation IDs, lógica binaria explícita para el branching, orquestación de servicios mediante conectores y mejora cognitiva progresiva desde ejecución directa hasta automatización predictiva.

Arquitectura de motores: MORCO es el runtime determinista que carga definiciones de workflow, recibe triggers desde formularios, WebDocket, chatbots o cron, ejecuta pasos con branching binario, persiste estado y escribe trazas al ledger en Gmail. Hunting Engine es un procesador de streams probabilístico que monitoriza fuentes, aplica hunts o reglas de detección, crea anotaciones y alimenta descubrimientos de vuelta al ledger para que MORCO actúe. Filosofía conjunta: MORCO reacciona con reglas conocidas, Hunting anticipa mediante detección de patrones, formando un bucle de retroalimentación cognitivo.

Sistema ledger Gmail: En Mind's Eye Gmail es el estado. Cada evento relevante genera un email ledger con asunto estructurado que incluye prefijo LEDGER, nombre de workflow, tipo de evento y correlation id. El cuerpo del email contiene snapshot de estado, entradas, salidas, errores y metadatos. Ventajas: durabilidad por la infraestructura Google, búsqueda potente, etiquetado como directorios, control de acceso nativo y compatibilidad humano-máquina. Las etiquetas actúan como carpetas y facilitan consultas y retención. Recomendación práctica: mantener ledger_trigger, ledger_step_completed y ledger_workflow_completed para trazabilidad completa.

Capas cognitivas L1 a L5: L1 ejecución directa, L2 lógica condicional binaria, L3 detección de patrones con Hunting Engine, L4 orquestación con contexto histórico consultando ledger, L5 modelos predictivos entrenados con datos del ledger para triggers proactivos. El MVP cubre L1 a L3, con roadmap hacia L4 y L5 donde modelos ML usarán datos ledger para predicción de fallos y priorización.

Modelo de objetos internos: Se definen seis tipos core que sostienen ambos motores: Sources para sistemas externos que generan eventos; Streams como flujos continuos con filtros y transformaciones; Events como ocurrencias con payload y correlation_id; Hunts como reglas de detección que agrupan eventos y definen acciones; Hunt Runs que registran ejecuciones de hunts; Annotations que enriquecen eventos con metadatos y relaciones. Este modelo facilita trazabilidad y reutilización entre MORCO y Hunting Engine.

Flujo de eventos: Origen genera evento, stream filtra y transforma, se crea objeto Event con UUID y metadatos, MORCO evalúa triggers y crea run context para ejecutar workflow o Hunting Engine analiza ventanas de eventos para detectar patrones. Cuando Hunting detecta coincidencias se crean anotaciones que se escriben al ledger y opcionalmente generan eventos sintéticos que disparan workflows en MORCO, cerrando el circuito de aprendizaje.

Gestión de estado y Correlation ID: Cada ejecución mantiene un run state persistente que contiene run id, correlation id, trigger, step results, estado actual y marcas temporales. Las opciones de persistencia van desde solo memoria apoyada por ledger para reconstrucción, hasta base de datos para recuperación activa y dashboards. Recomendado un enfoque híbrido con checkpoints en DB y siempre escritura en ledger. Correlation ID se genera al iniciar la ejecución y se propaga a conectores, cabeceras HTTP y en todos los emails ledger para facilitar búsquedas y auditoría distribuida.

Plantillas y resolución de variables: Las entradas de pasos pueden referenciar datos del trigger y salidas de pasos previos mediante notación punto como trigger.campo o step_N.outputs.campo. La resolución se hace en tiempo de ejecución sustituyendo referencias por valores concretos, permitiendo interpolación en asunto y cuerpo de emails y en inputs de conectores. Reglas: solo se permiten referencias a pasos anteriores para evitar dependencias hacia adelante.

Lógica binaria y branching: Cada paso tiene una configuración binary_logic con should_run_expr que evalúa a verdadero o falso usando un subconjunto seguro de expresiones. on_success y on_failure definen la estrategia de continuación, salto a pasos específicos, disparo de otros workflows o detener el flujo. Opciones comunes: proceder al siguiente paso, saltar a step_X, detener workflow o disparar workflow de manejo de errores. Las expresiones soportan comparaciones, operadores lógicos y acceso a variables de trigger y outputs de pasos previos.

Conectores y abstracción de servicios: Los conectores encapsulan autenticación, llamadas a API, control de reintentos, mapeo de errores y normalización de outputs. Servicios soportados en esquema inicial incluyen gmail, google_docs, google_forms y webdocket. Cada conector añade X-Correlation-ID en cabeceras y devuelve outputs estandarizados para que MORCO los almacene en step_results.

Sistema de ledger emails y formato: Los eventos ledger se envían a una cuenta dedicada. El asunto sigue el patrón [LEDGER] workflow=name event=type cid=uuid y el cuerpo contiene secciones estructuradas con trigger, step information, estado, errores y metadata. Las etiquetas automáticas facilitan consultas: MORCO/Ledger, MORCO/Workflows/name, MORCO/Events/type y MORCO/Status/Success o Failed. Se recomienda políticas de retención y exportaciones periódicas a archivo frío para cumplir requisitos regulatorios.

Tipos de evento core: workflow_created, workflow_triggered, step_completed, step_skipped, validation_failed, error, workflow_completed y workflow_failed. Tipos Hunting: pattern_detected, annotation_created y hunt_run_completed. Registro de hunt y anotaciones permite que actividades de detección enriquezcan el ledger como hechos consultables.

Manejo de fallos: Estrategias configurables por paso incluyen halt workflow, log error and continue, jump to handler o trigger workflow alternativo. El contexto de error queda almacenado en step_results con mensaje, código y stack trace para diagnósticos y para que hunts puedan detectar recurrencias y sugerir mitigaciones proactivas.

Analítica y consultas del ledger: Las búsquedas se realizan con Gmail search por correlation id, workflow, tipo de evento, rango temporal o etiquetas. Herramientas de parsing convierten emails ledger en entradas estructuradas para cálculos de métricas como tasa de éxito, percentiles de duración, tasa de error por paso y timeline de ejecuciones. Los datos del ledger alimentan retroalimentación operacional y entrenamiento de modelos ML en el roadmap.

Patrones recomendados: separar pasos críticos con on_failure halt, usar should_run_expr para lógica condicional basada en datos disponibles, mantener correlation id en todos los sistemas y escribir siempre eventos de inicio, paso y finalización para trazabilidad completa. Hunting Engine debe configurarse con hunts que detecten duplicados, anomalías y cadenas de workflows para reducir fricción operacional.

Ejemplos de uso resumidos: intake de facturas desde Google Forms con validación, creación de documento en Google Docs, creación de entrada en WebDocket y notificación por Gmail; creación de casos desde chatbot que genera docket, documento y confirma al usuario; manejador de cambios de estado en WebDocket que actualiza documentación, notifica partes interesadas y crea registros de archivo. Estos ejemplos ilustran branching, plantillas, dependencias entre pasos y uso del ledger para auditoría.

Implementación práctica y recomendaciones: comenzar con workflows L1-L2 para estabilizar triggers y conectores, habilitar logging ledger desde el inicio para generar datos, añadir hunts prioritarias que detecten problemas frecuentes y luego iterar hacia L4 con acceso histórico y L5 con modelos predictivos. Mantener el runtime MORCO ligero con persistencia híbrida y diseñar conectores con reintentos y mapeo de errores estándar.

Acerca de Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es la empresa responsable del desarrollo e integración de esta plataforma. Somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad, servicios cloud AWS y Azure, y soluciones de inteligencia de negocio. Ofrecemos servicios de automatización de procesos y agentes IA que integran Power BI y otras herramientas de análisis para convertir datos ledger en indicadores accionables. Conozca nuestras capacidades en desarrollo de aplicaciones a medida visitando servicios de desarrollo de aplicaciones y software a medida y descubra nuestras soluciones de inteligencia artificial empresarial en servicios de inteligencia artificial para empresas. Somos expertos en ciberseguridad y pentesting, arquitectura cloud en AWS y Azure, y en transformar procesos en automatizaciones repetibles y auditables.

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Contacto y siguientes pasos: si desea prototipar un caso de uso, diseñar hunts para detección de fraude o comenzar una migración ledger-first para sus procesos, nuestro equipo en Q2BSTUDIO puede ayudar a definir requisitos, crear workflows MORCO y entrenar modelos sobre el ledger. Implementaciones típicas incluyen integración con Google Workspace, configuración de cuenta ledger, definición de hunts iniciales y automatización de notificaciones y guardado de auditarías mediante Gmail.

Notas finales: Mind's Eye propone un cambio de paradigma donde la trazabilidad es la base del aprendizaje automático operativo. Adoptar una arquitectura ledger-first y combinar orquestación determinista con detección probabilística permite sistemas que no solo ejecutan sino que también descubren, aprenden y optimizan procesos con el tiempo. Para proyectos de automatización de procesos consulte nuestras referencias en automatización de procesos y software y para soluciones de inteligencia de negocio y visualización con Power BI visite servicios de Business Intelligence y Power BI.

Fin de la documentación resumida y adaptada para implementación práctica con foco en durabilidad, trazabilidad y evolución cognitiva.