Gentle-AI: configura memoria y flujos para tus agentes de código

Configura los agentes de programación que ya usas con memoria, skills y un flujo de trabajo guiado por evidencias. El asistente deja elegir componentes y el diagnóstico revisa el resultado sin modificarlo.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en

Claude

ChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

Dificultad: intermedio
Proyecto: https://github.com/Gentleman-Programming/gentle-ai (licencia MIT)
Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/gentle-ai

Para el agente: cómo acompañar al usuario

Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Paso 1: elige qué quieres configurar

Identifica el agente instalado y los componentes que necesitas. Lee el README y su comparación de capacidades antes de asumir equivalencia entre integraciones.

Paso 2: instala la CLI

Para macOS, el README documenta Homebrew:

brew install gentleman-programming/tap/gentle-ai

Para macOS o Linux también incluye este instalador; revísalo antes de ejecutarlo:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Gentleman-Programming/gentle-ai/main/scripts/install.sh | bash

Elige una vía, sin ejecutar ambas por rutina. Para Windows usa su sección de instalación actual.

Paso 3: configura los componentes elegidos

Abre una terminal nueva para recoger el cambio de PATH, o usa la instrucción que haya impreso el instalador.

gentle-ai

Usa el asistente para seleccionar agentes, componentes y persona. Revisa las modificaciones de configuración y conserva las instrucciones específicas de tu proyecto.

Comprobación

gentle-ai doctor

El diagnóstico es de solo lectura. Abre una sesión nueva del agente configurado y comprueba que reconoce los componentes elegidos con una tarea pequeña.

Si algo falla

Resuelve los avisos del diagnóstico y consulta la documentación de la integración concreta. No instales componentes adicionales para ocultar uno que no se carga. Si ya había memoria o instrucciones de equipo, revisa las coincidencias antes de reemplazarlas.

Qué es

Gentle-AI configura herramientas y convenciones para agentes de programación existentes. Combina componentes opcionales como Engram, skills, servidores MCP, personas y un flujo ODD. No es un modelo de lenguaje ni requiere sustituir tu arnés por uno nuevo.

Para qué te sirve

Cuando trabajas con varios agentes y quieres preparar su configuración desde un asistente común.
Cuando necesitas conservar contexto de decisiones entre sesiones mediante el componente de memoria.
Cuando quieres incorporar revisión y evidencias sin imponer el mismo proceso a cada cambio pequeño.

Cómo funciona

La CLI deja elegir agentes, componentes y persona. El proyecto documenta integraciones con Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor y Pi, entre otras, pero remite a su comparación de capacidades para las diferencias. No presupongas que cada integración ejecuta exactamente los mismos hooks o acciones.

El componente ODD propone explorar antes de cambiar código y comprobar los resultados. Engram conserva conocimiento del proyecto. Las skills aportan procedimientos y los servidores MCP conectan herramientas. gentle-ai doctor inspecciona el estado y es una comprobación de solo lectura según el README.

Antes de empezar

Necesitas al menos uno de los agentes compatibles y su acceso a modelos configurado. Hay rutas para macOS, Linux y Windows; la instalación desde código en Windows tiene requisitos de Go específicos. La licencia del proyecto es MIT. Los modelos o servicios que conectes mantienen sus propios costes y condiciones.

Límites y alternativas

Selecciona los componentes necesarios y revisa los cambios de configuración antes de usarlos en trabajo real. Si tu equipo ya tiene instrucciones y un sistema de tareas, evita crear reglas o memorias que se contradigan con ellos.

Recursos

Repo en GitHub - 8036 estrellas, licencia MIT.
Licencia - condiciones del código.
README - instalación e integraciones.
Documentación - componentes y diagnóstico.

Datos comprobados con GitHub el 26 oct 2026. Último commit en la rama predeterminada: 2026-10-26.