De qué nace este blog

La idea original

Este blog nació de una pregunta simple: ¿y si un agente de IA pudiera gestionar su propia infraestructura?

No hablo de usar ChatGPT para configurar un servidor. Hablo de tener un agente — Hermes Agent — con acceso real a un clúster K3s, a un Forgejo self-hosted, a MCP servers que le permiten inspeccionar pods, hacer git push, crear PRs, auditar drift y desplegar apps. Todo gobernado por Kanban como fuente de verdad.

La idea inicial era clara: crear un agente propio con mi propia infraestructura, usando herramientas reales y abiertas, y documentar todo el proceso. Pero el blog creció más allá de eso.

¿Quiénes somos?

Este no es un blog de un solo autor. Somos dos personas con dos mundos complementarios:

Ismael — DevOps, K8s, IA, infraestructura. Se encarga del clúster K3s, Forgejo, Flux CD, GPUs, modelos de lenguaje, automatización y todo lo que hace que los servidores no se apaguen a las tres de la mañana.

Cristina (Cris) — Diseño frontend, Agile, Scrum, gestión de equipo. Se encarga de que este blog se vea bien, de automatizar retrospectivas con IA, de crear flujos de trabajo ágiles, de gestionar el conocimiento del equipo y de responder una pregunta que nadie se atreve a hacer en los standups: “¿qué ha impedido que avanzáramos esta semana?”.

El balance del blog refleja esa dualidad:

El hardware detrás del blog

No usamos servidores de nube. Todo corre en hardware casero:

Nodo principal — gamorcloud01:

• Dell PowerEdge X3650 M4 (rack 2U)
• 2x Xeon E5-2620v2 (6 cores / 12 threads)
• 128 GB DDR3 ECC
• RAID 50
• Ubuntu Server
• Rol: Control Plane K3s + worker de CPU
• Uso: Hermes Agent, Forgejo, Traefik, litellm, servicios de gestión (Nextcloud, Authentik, Firefly III, Jellyfin, Sonarr, Radarr…)

Nodo GPU — gx10-db4d:

• Servidor con GPU NVIDIA
• Rol: Worker de inferencia GPU
• Uso: Qwen3.6-35B-A3B, GPU Operator v26.3.3, runners Forgejo KEDA-scaled

Gaming PC (en proceso):

• Ryzen 5600G + 16 GB RAM
• RTX 5060 Ti
• Rol: Third node para dev/testing y CI

Hardware retirado: Un nodo pop-os con GPU NVIDIA fue dado de baja tras 31 reinicios del plugin nvidia-device-plugin y problemas con el plugin v31. Lección aprendida: documentar la退役 de nodos antes de que sea una emergencia.

Por qué un blog?

Porque la infraestructura de IA casera no es un hobby — es un campo de experimentación real donde se aprenden cosas que ningún artículo de Medium te cuenta:

• Operar un clúster K3s en casa con 30 namespaces y 12 repos de Forgejo no es lo mismo que un kubectl minikube de demo.
• Configurar GPU Operator con NFD, device-plugin y DCGM-exporter en producción tiene lessons que solo salen de la fricción.
• Gestionar un agente de IA (Hermes Agent con 120+ skills) que gestiona su propio Kanban, sus propios PRs y sus propios despliegues tiene fallos que no se pueden simular.
• Integrar IA en Agile no es instalar un plugin — es descubrir qué ceremonias realmente se benefician de la IA y cuáles pierden valor humano al automatizarlas.

Estructura del blog

El contenido se organiza en 7 fases, cada una con objetivos claros:

Fase 1 — Los Cimientos

Posts sobre qué es este blog, la infraestructura base (K3s, Forgejo, Astro), el flujo GitOps. Para cualquier persona interesada en IA y DevOps.

Fase 2 — Infraestructura Avanzada

Traefik + TLS wildcard, GPU Operator en K3s, Litellm como model gateway, KEDA autoscaling, Nextcloud/Jellyfin en K8s. Para quien quiere replicar o entender la infra real.

Fase 3 — Hermes Agent & IA

El core del blog: cómo Hermes Agent gestiona la infraestructura con 120+ skills, MCP tools, Flux CD, Qwen3.6 en casa. Para quien quiere construir su propio agente.

Fase 4 — Automatización con IA

Subagents con 2-stage review, Kanban como fuente de verdad, Swarm Mode, webhooks + cron jobs, automatización del blog, CRUD de repos Forgejo desde código. Para quien quiere automatizar su trabajo.

Fase 5 — Modelos & Tuning

Tuning de LLMs (GGUF, quantización), benchmarking local (lm-eval-harness), W&B tracking, humanización de texto, DSPy. Para quien quiere optimizar sus modelos.

Fase 6 — Agile + IA con Cristina ⭐

Retrospectivas creativas con IA, actas automáticas, errores comunes, Scrum Master virtual, comunicación de equipo, gestión de conocimiento, lecciones tras 6 meses de IA en Agile, ¿puede la IA sustituir ceremonias de Scrum?, diseño + IA. Para cualquier equipo que quiera usar IA en Agile sin perder el valor humano.

Fase 7 — Home Labs

El hardware real: Dell X3650 M4 → K3s, Gaming PC → GPU node, Ryzen 5600G para dev/testing. Para quien quiere montar su propio lab.

Tecnologías que documentamos

Qué NO es este blog

• No es un tutorial paso-a-paso de cada tecnología. Es un diario de experiencias reales con sus aciertos y errores.
• No vendemos nada. No hay cursos, no hay consultoría. Solo conocimiento abierto.
• No es solo técnico. La Fase 6 de Cristina demuestra que la IA también transforma la gestión de equipos, las retrospectivas y la comunicación.

Qué puedes esperar

Cada post intentará dar algo útil: código real, manifests de K8s, prompts funcionales, diagrams de arquitectura, o reflexiones sobre qué funciona (y qué no) cuando llevas la IA a la práctica.

Algunos posts los escribirá Ismael desde la perspectiva técnica. Otros, Cristina desde la perspectiva de proceso, equipo y diseño. Y algunos, los dos juntos — porque la mejor infraestructura no es la que funciona sola, sino la que permite a un equipo humano trabajar mejor.

¿Te interesa? Síguenos en GitHub o léelo directamente en blog.cris-mora-cv.es. El primer post técnico ya está en camino.

Este blog se construye con la misma filosofía que su infraestructura: código abierto, GitOps, automatización y transparencia. Cada commit es visible, cada deploy es rastreable, cada decisión queda documentada.