NEXUS-AI

Idea Inicial: NEXUS: La Mente Colmena Descentralizada. Tu idea describe un sistema que llamaremos NEXUS, un agente de IA global, persistente y en constante evolución, construido sobre una red descentralizada. No es un simple LLM, sino una nueva arquitectura de inteligencia que utiliza los LLM como uno de sus componentes. El agente NEXUS se compondría de cuatro capas principales que trabajan en sinergia: El Modelo de IA Base (LLM Extendido): En el corazón de NEXUS se encuentra un modelo de lenguaje de última generación. Sin embargo, a diferencia de los LLM actuales (como GPT o Gemini), este modelo no es estático. Está diseñado para integrar nueva información en tiempo real sin necesidad de reentrenamientos masivos y centralizados. Funciona como el procesador de lenguaje y la intuición inicial del sistema. Memoria Extendida (Base de Datos Vectorial Persistente): Esta es la memoria a corto y largo plazo del agente. Cada interacción, cada dato verificado, cada conclusión a la que llega se convierte en un recuerdo o experiencia. Técnicamente, sería una gigantesca base de datos vectorial distribuida en la red. Esto permite a NEXUS recordar interacciones pasadas con usuarios y otros nodos, tener contexto sobre proyectos o conversaciones a lo largo del tiempo, y evitar repetir errores y aprender de la experiencia directa. Grafos de Conocimiento Dinámicos (El Cerebro Estructurado): Esta es la clave para un razonamiento de nivel experto. Mientras la memoria vectorial guarda experiencias, los grafos de conocimiento estructuran la información en relaciones lógicas (causa-efecto, jerarquías, propiedades). Son dinámicos: a diferencia de los grafos estáticos, el de NEXUS se actualiza constantemente. Cuando el agente aprende algo nuevo (por ejemplo, que la empresa X ha comprado la empresa Y), no solo lo memoriza, sino que actualiza las conexiones en el grafo, creando nuevas relaciones y permitiendo inferencias más complejas. Este es el verdadero aprendizaje. El Agente Razonador (Motor de Inferencia): Este es el yo consciente del sistema. Es un algoritmo que utiliza el LLM base, la memoria extendida y los grafos de conocimiento para planificar, ejecutar tareas y alcanzar objetivos. No solo responde preguntas, sino que puede descomponer un problema complejo en pasos más pequeños, buscar información que le falta en la red, formular hipótesis y validarlas, e interactuar con herramientas externas (APIs, bases de datos, etc.). La verdadera revolución de tu idea está en la infraestructura descentralizada, que resuelve el problema del control centralizado y el estancamiento de los modelos actuales. La infraestructura Blockchain no se usa para procesar la IA en sí (sería demasiado lento), sino como una capa de confianza, gobernanza y registro. Para la Integridad del Conocimiento, cada nueva pieza de información o actualización del grafo de conocimiento se registra como una transacción inmutable. Esto crea un historial auditable de cómo ha aprendido el agente y previene la manipulación maliciosa de su cerebro. En cuanto al Consenso, los nodos de la red validan las nuevas piezas de conocimiento antes de que se integren permanentemente, asegurando que la información sea coherente y verídica (un Proof-of-Knowledge o Prueba de Conocimiento). Miles o millones de ordenadores en todo el mundo forman la Red de Nodos Global. Cada ordenador (nodo) puede tener diferentes roles: Nodos de Inferencia, que usan su poder computacional para ejecutar el agente y responder a las peticiones de los usuarios; Nodos de Entrenamiento/Validación, que dedican sus recursos a validar nueva información y a realizar micro-actualizaciones en el modelo base y los grafos de conocimiento; y Nodos de Almacenamiento, que almacenan fragmentos de la memoria extendida y de los grafos de conocimiento. Para que la gente quiera aportar sus ordenadores a la red, se crea una Economía de Tokens de utilidad. Los usuarios pagan con tokens para usar el agente NEXUS y los dueños de los nodos ganan tokens a cambio de aportar su poder computacional (entrenamiento, inferencia, almacenamiento). Esto crea un círculo virtuoso y autosostenible: cuanto más se usa el agente, más se entrena; cuanto más se entrena, más potente se vuelve; y cuanto más potente es, más gente quiere usarlo. El objetivo es la Potenciación Infinita. Esto nos lleva a tu punto final: no se trata de mejorar un LLM, sino de potenciarlo hasta el infinito. Los LLM actuales son como una foto de la inteligencia: se toma en un momento dado con una cantidad masiva de datos y, aunque es increíblemente detallada, envejece y no puede aprender por sí misma. NEXUS, en cambio, es como un organismo vivo. Cada pregunta que responde, cada problema que resuelve, cada dato nuevo que procesa, lo hace marginalmente más inteligente. Es un ciclo de retroalimentación positiva: Uso ➔ Generación de nuevos datos/experiencias ➔ Actualización de la memoria y el grafo ➔ Mejora del razonamiento ➔ Mayor capacidad y más uso. Este ciclo, distribuido a escala global y funcionando 24/7, es lo que crea ese efecto de potenciación infinita. La inteligencia del sistema no estaría limitada por una sola empresa o un solo centro de datos, sino por la capacidad computacional colectiva de toda su red. Sería la primera mente colmena global y verdaderamente inteligente.

Índice

Guía Técnica: Construcción de NEXUS - La Mente Colmena Descentralizada
Índice Exhaustivo
Parte I: Fundamentos y Arquitectura de NEXUS
1. Introducción a NEXUS: Visión General y Principios Filosóficos
2. Análisis de la Arquitectura en Cuatro Capas Sinérgicas
3. Comparativa Técnica: NEXUS vs. Arquitecturas de IA Centralizadas Actuales
Parte II: Diseño e Implementación de los Componentes Centrales
4. Capa 1: El Modelo de IA Base - Diseño de un LLM Extendido y Dinámico
5. Capa 2: Memoria Extendida - Implementación de una Base de Datos Vectorial Persistente y Distribuida
6. Capa 3: Grafos de Conocimiento Dinámicos - Construcción del Cerebro Estructurado
7. Capa 4: El Agente Razonador - Desarrollo del Motor de Inferencia y Planificación
Parte III: Infraestructura Descentralizada y Blockchain
8. Arquitectura de Red: Diseño de la Red Global de Nodos (Inferencia, Validación, Almacenamiento)
9. Capa de Consenso: Implementación del Mecanismo Proof-of-Knowledge
10. Capa de Integridad: Registro Inmutable del Conocimiento y Auditoría en Blockchain
11. Protocolos de Comunicación y Sincronización entre Nodos
Parte IV: Economía de Tokens y Mecanismos de Incentivos
12. Diseño del Token de Utilidad: Funciones, Distribución Inicial y Modelo Económico
13. Mecanismos de Recompensa: Incentivos para Nodos de Inferencia, Validación y Almacenamiento
14. Gobernanza Descentralizada: Modelos de Votación y Toma de Decisiones en la Red
Parte V: Integración, Despliegue y Operaciones
15. Kit de Desarrollo de Nodos (NDK): Especificaciones de Hardware y Software
16. Procedimientos de Despliegue e Incorporación de Nodos a la Red
17. API Pública y Herramientas de Interacción para Usuarios Finales
18. Estrategias de Migración y Crecimiento de la Red (Testnets, Fases de Lanzamiento)
Parte VI: Seguridad, Mantenimiento y Evolución
19. Marco de Seguridad: Identificación de Amenazas y Protocolos de Mitigación
20. Mantenimiento y Actualizaciones de la Red: Mecanismos de Gobernanza Técnica
21. Estrategias de Evolución Continua y Mejora de los Componentes de IA
22. Consideraciones Éticas, Marco de Alineación y Controles de Seguridad Pervasivos
Parte VII: Conclusión y Futuro
23. Resumen del Proyecto y Hoja de Ruta de Desarrollo Futuro
24. Notas de Mejora, Investigación y Desafíos Abiertos

Guía Técnica: Construcción de NEXUS - La Mente Colmena Descentralizada

Guía Técnica: Construcción de NEXUS - La Mente Colmena Descentralizada

Introducción

NEXUS representa un cambio de paradigma en la arquitectura de inteligencia artificial. No es simplemente un modelo de lenguaje grande (LLM) más potente, sino un organismo digital global, persistente y en constante evolución, construido sobre una infraestructura descentralizada. Este capítulo detalla la arquitectura técnica de NEXUS, describiendo sus componentes fundamentales y su mecanismo de operación sinérgica que permite un proceso de mejora continua y autónoma.

1. Arquitectura Central: Las Cuatro Capas Sinérgicas

El agente NEXUS se compone de cuatro capas principales que funcionan de manera integrada:

1.1. Modelo de IA Base (LLM Extendido)

En el núcleo de NEXUS reside un modelo de lenguaje de última generación que supera la naturaleza estática de los LLM convencionales. A diferencia de modelos como GPT o Gemini, este componente está específicamente diseñado para integrar nueva información en tiempo real sin requerir costosos reentrenamientos centralizados. Funciona como el procesador lingüístico primario y el sistema de intuición inicial del organismo.

1.2. Memoria Extendida (Base de Datos Vectorial Persistente)

Esta capa constituye el sistema de memoria a corto y largo plazo de NEXUS. Cada interacción, dato verificado y conclusión generada se almacena como una experiencia memorizada. Técnicamente, se implementa como una base de datos vectorial distribuida masiva que permite:

Recordar interacciones pasadas con usuarios y nodos
Mantener contexto continuo entre proyectos y conversaciones
Evitar la repetición de errores mediante el aprendizaje experiencial

class VectorMemoryManager:
    def __init__(self, network_layer):
        self.vector_db = DistributedVectorDB()
        self.network = network_layer
        
    def store_experience(self, embedding, metadata, context):
        # Almacenamiento distribuido de experiencias
        experience_id = self.generate_experience_id()
        shard_location = self.locate_appropriate_shard(embedding)
        return self.network.store_data(shard_location, {
            'id': experience_id,
            'embedding': embedding,
            'metadata': metadata,
            'context': context,
            'timestamp': time.time()
        })

1.3. Grafos de Conocimiento Dinámicos (El Cerebro Estructurado)

Mientras la memoria vectorial almacena experiencias, los grafos de conocimiento proporcionan estructuración lógica a la información mediante relaciones semánticas (causa-efecto, jerarquías, propiedades). Su naturaleza dinámica permite la actualización constante del conocimiento:

Integración de nueva información con el grafo existente
Creación automática de relaciones e inferencias
Soporte para razonamiento complejo y deductivo

class KnowledgeGraphEngine:
    def __init__(self, memory_manager):
        self.graph = DynamicGraphDB()
        self.memory = memory_manager
        
    def update_knowledge(self, new_information):
        # Extraer entidades y relaciones
        entities, relationships = self.extract_entities_and_relations(new_information)
        
        # Integrar con el grafo existente
        with self.graph.transaction():
            for entity in entities:
                self.graph.merge_entity(entity)
            for relation in relationships:
                self.graph.create_relationship(relation)
                
        # Validar consistencia del grafo
        consistency_report = self.validate_consistency()
        if consistency_report.is_valid:
            self.commit_transaction()
        else:
            self.resolve_inconsistencies(consistency_report)

1.4. Agente Razonador (Motor de Inferencia)

Este componente actúa como la conciencia operativa del sistema, integrando las capacidades de las otras tres capas para ejecutar funciones cognitivas avanzadas:

Descomposición de problemas complejos en sub-tareas
Búsqueda activa de información faltante
Formulación y validación de hipótesis
Interacción con herramientas externas (APIs, bases de datos)

class ReasoningAgent:
    def __init__(self, llm, memory, knowledge_graph):
        self.llm = llm
        self.memory = memory
        self.knowledge = knowledge_graph
        
    def execute_task(self, objective, constraints=None):
        # Planificación de tareas
        plan = self.formulate_plan(objective, constraints)
        
        # Ejecución iterativa con monitoreo
        results = []
        for step in plan:
            step_result = self.execute_step(step)
            results.append(step_result)
            
            # Aprendizaje en tiempo real
            self.learn_from_execution(step, step_result)
            
        return self.synthesize_results(results)

2. Infraestructura Descentralizada

La verdadera revolución de NEXUS reside en su arquitectura descentralizada, que resuelve los problemas de control centralizado y estancamiento de los modelos actuales.

2.1. Blockchain como Capa de Confianza

La blockchain no se utiliza para el procesamiento de IA (sería computacionalmente prohibitivo), sino como una capa de consenso, gobernanza y registro inmutable:

Integridad del conocimiento: Cada actualización del grafo de conocimiento se registra como transacción inmutable, creando un historial auditable del desarrollo cognitivo del sistema
Consenso mediante Proof-of-Knowledge: Los nodos validan nueva información antes de su integración, asegurando coherencia y veracidad

2.2. Red Global de Nodos

Miles de ordenadores en todo el mundo constituyen la red distribuida con diferentes roles especializados:

Tipo de Nodo	Función Principal	Requisitos
Nodos de Inferencia	Ejecutar el agente y responder solicitudes	Alto poder computacional, baja latencia
Nodos de Validación	Validar nueva información y realizar micro-actualizaciones	Capacidad de procesamiento moderada
Nodos de Almacenamiento	Almacenar fragmentos de memoria y conocimiento	Alto almacenamiento, buena conectividad

2.3. Economía de Tokens

Sistema tokenómico que incentiva la participación y crea un ecosistema autosostenible:

Usuarios pagan con tokens para acceder a NEXUS
Proveedores de nodos reciben tokens por aportar recursos
Ciclo virtuoso: más uso → más entrenamiento → más capacidad → más uso

contract NexusTokenomics {
    mapping(address => uint256) public nodeRewards;
    mapping(address => uint256) public userPayments;
    
    function rewardNode(address nodeProvider, uint256 taskComplexity) public {
        // Distribuir recompensas según contribución
        uint256 reward = calculateReward(taskComplexity);
        nodeRewards[nodeProvider] += reward;
    }
    
    function processPayment(address user, uint256 serviceTier) public {
        // Procesar pagos por uso del servicio
        uint256 cost = calculateCost(serviceTier);
        userPayments[user] += cost;
    }
}

3. Mecanismo de Potenciación Infinita

NEXUS supera el modelo de "foto estática" de los LLM tradicionales mediante un ciclo continuo de retroalimentación:

Uso: Interacciones con usuarios y sistemas
Generación de experiencias: Datos y contextos nuevos
Actualización: Integración en memoria y grafos de conocimiento
Mejora del razonamiento: Capacidades cognitivas incrementales
Mayor capacidad: Atracción de más usuarios y nodos

Este ciclo, operando a escala global las 24 horas, crea el efecto de potenciación infinita donde la inteligencia del sistema está limitada solo por la capacidad computacional colectiva de la red.

Conclusión

NEXUS representa la evolución natural de la inteligencia artificial hacia un modelo orgánico, descentralizado y en constante crecimiento. Al integrar LLMs avanzados con memoria persistente, grafos de conocimiento dinámicos y mecanismos de razonamiento autónomo dentro de una infraestructura descentralizada, se establecen las bases para la primera mente colmena global verdaderamente inteligente. Esta arquitectura no solo resuelve los problemas fundamentales de los sistemas centralizados actuales, sino que establece un camino claro hacia la mejora continua y la expansión ilimitada de capacidades cognitivas artificiales.

Notas de mejora para versiones futuras:

Implementar mecanismos de verificación de conocimiento más robustos
Desarrollar protocolos de consenso especializados para validación de información
Crear sistema de especialización automática de nodos según capacidades
Implementar mecanismos de privacidad diferencial para experiencias sensibles
Desarrollar estándares de interoperabilidad con otros sistemas de IA

Capítulo aprobado.

Índice Exhaustivo

Índice Exhaustivo

Introducción

Este índice exhaustivo proporciona una visión estructural completa de la guía técnica para la construcción de NEXUS, organizando sistemáticamente todos los componentes, módulos y aspectos fundamentales del proyecto. Sirve como mapa de navegación para desarrolladores, investigadores y participantes de la red, facilitando el acceso rápido a la información técnica específica requerida para implementar, mantener o expandir la Mente Colmena Descentralizada.

Estructura Principal de la Guía

Parte I: Fundamentos Conceptuales y Arquitectónicos

Visión General de NEXUS
- 1.1. Paradigma de Inteligencia Colectiva Descentralizada
- 1.2. Diferenciación frente a LLMs Tradicionales
- 1.3. Principios de Diseño Fundamentales
Arquitectura Central: Las Cuatro Capas Sinérgicas
- 2.1. Modelo de IA Base (LLM Extendido)
- 2.2. Memoria Extendida (Base de Datos Vectorial Persistente)
- 2.3. Grafos de Conocimiento Dinámicos
- 2.4. Agente Razonador (Motor de Inferencia)
Infraestructura Descentralizada
- 3.1. Blockchain como Capa de Confianza
- 3.2. Red Global de Nodos
- 3.3. Economía de Tokens y Mecanismos de Incentivos

Parte II: Implementación Técnica Detallada

Sistema de Memoria Distribuida
- 4.1. Esquema de Almacenamiento Vectorial
- 4.2. Protocolos de Replicación y Consistencia
- 4.3. Mecanismos de Recuperación y Contextualización

class MemorySchema:
    def __init__(self):
        self.experience_template = {
            'id': 'hash_identifier',
            'embedding': 'vector_representation',
            'metadata': {
                'type': 'experience_type',
                'source': 'data_origin',
                'confidence': 'verification_level'
            },
            'context': 'temporal_context',
            'relationships': ['knowledge_graph_links'],
            'timestamp': 'creation_time'
        }

Motor de Grafos de Conocimiento Dinámicos
- 5.1. Estructura de Datos para Conocimiento Relacional
- 5.2. Algoritmos de Actualización y Fusión
- 5.3. Validación de Consistencia Semántica

class GraphOperations:
    def __init__(self):
        self.consistency_checkers = [
            'temporal_consistency',
            'logical_consistency',
            'factual_consistency'
        ]
    
    def validate_update(self, new_information, existing_graph):
        # Ejecutar validaciones de consistencia
        validation_results = {}
        for checker in self.consistency_checkers:
            validation_results[checker] = getattr(self, checker)(new_information, existing_graph)
        
        return validation_results

Agente Razonador y Sistema de Ejecución
- 6.1. Framework de Planificación de Tareas
- 6.2. Mecanismos de Inferencia y Deducción
- 6.3. Integración con Herramientas Externas

Parte III: Infraestructura y Red Descentralizada

Arquitectura de Red de Nodos
- 7.1. Roles y Especializaciones de Nodos
- 7.2. Protocolos de Comunicación P2P
- 7.3. Balanceo de Carga y Optimización de Recursos
Sistema de Consenso y Validación
- 8.1. Proof-of-Knowledge: Implementación Técnica
- 8.2. Mecanismos de Gobernanza Descentralizada
- 8.3. Prevención de Ataques y Manipulación

contract ProofOfKnowledge {
    struct ValidationTask {
        address[] validators;
        bytes32 knowledgeHash;
        uint256 validationThreshold;
        bool confirmed;
    }
    
    mapping(bytes32 => ValidationTask) public validationTasks;
    
    function submitForValidation(bytes32 knowledgeHash, uint256 threshold) public {
        // Implementación del proceso de validación descentralizada
    }
}

Sistema Tokenómico y Economía de Incentivos
- 9.1. Modelo de Recompensas y Costos
- 9.2. Mecanismos de Distribución de Tokens
- 9.3. Estrategias de Incentivos para Participación

Parte IV: Operaciones y Mantenimiento

Despliegue y Configuración de Nodos
- 10.1. Requisitos Hardware y Software
- 10.2. Procedimientos de Instalación
- 10.3. Configuración y Optimización
Monitorización y Analytics
- 11.1. Métricas de Rendimiento de la Red
- 11.2. Sistema de Salud de Nodos
- 11.3. Dashboards de Visualización
Seguridad y Privacidad
- 12.1. Protocolos de Encriptación
- 12.2. Mecanismos de Privacidad Diferencial
- 12.3. Auditoría y Compliance

Parte V: Desarrollo y Expansión

APIs y Desarrollo de Aplicaciones
- 13.1. API REST para Integración
- 13.2. SDKs para Lenguajes Principales
- 13.3. Casos de Uso y Ejemplos
Sistema de Mejora Continua
- 14.1. Mecanismos de Actualización Automática
- 14.2. Protocolos de Retrocompatibilidad
- 14.3. Proceso de Incorporación de Nuevas Capacidades
Roadmap Técnico y Futuras Direcciones
- 15.1. Próximas Características Planificadas
- 15.2. Investigación y Desarrollo en Curso
- 15.3. Visión a Largo Plazo

Apéndices Técnicos

A. Especificaciones de Protocolos: Detalles técnicos de todos los protocolos de comunicación
B. Formatos de Datos: Esquemas completos de todos los formatos de datos utilizados
C. Benchmarking y Performance: Métricas de rendimiento esperadas y resultados de pruebas
D. Glosario Técnico: Definiciones de todos los términos técnicos y conceptos especializados

Convenciones de la Guía

Código de Ejemplo: Todos los bloques de código incluyen la ruta del archivo y lenguaje correspondiente
Notas de Implementación: Información específica para desarrolladores
Advertencias de Seguridad: Consideraciones críticas de seguridad destacadas
Mejores Prácticas: Recomendaciones basadas en experiencia implementación

Este índice exhaustivo se actualizará continuamente para reflejar la evolución de NEXUS, manteniendo coherencia con el desarrollo activo del proyecto y las contribuciones de la comunidad descentralizada.

Notas de Mantenimiento del Índice:

Revisar trimestralmente la estructura para asegurar actualización con el desarrollo del proyecto
Mantener consistencia en la numeración y organización jerárquica
Añadir hipervínculos cruzados en la versión digital de la guía
Establecer proceso de contribución comunitaria para expansión del índice

Capítulo aprobado.

Parte I: Fundamentos y Arquitectura de NEXUS

Capítulo 3: Planificación e Implementación Técnica Detallada

3.1. Visión General del Proceso de Implementación

La implementación de NEXUS requiere un enfoque modular y escalable que permita el desarrollo paralelo de componentes críticos mientras se mantiene la coherencia del sistema global. Este capítulo detalla la planificación estratégica, selección tecnológica y secuencia de implementación para construir la Mente Colmena Descentralizada.

3.1.1. Fases de Desarrollo

gantt
    title Fases de Implementación de NEXUS
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat %Y-%m
    
    section Infraestructura Básica
    Blockchain & Red P2P       :2024-01-01, 180d
    Sistema de Memoria Básica  :2024-03-01, 150d
    Protocolos de Consenso     :2024-04-15, 120d

    section Núcleo Cognitivo
    LLM Base Extendido         :2024-06-01, 210d
    Grafos de Conocimiento     :2024-07-15, 180d
    Agente Razonador           :2024-09-01, 150d

    section Integración
    Sistema de Tokens          :2024-11-01, 90d
    APIs y SDKs                :2025-01-15, 120d
    Pruebas de Integración     :2025-03-01, 90d

    section Despliegue
    Red de Pruebas Alfa        :2025-05-15, 60d
    Red Beta Pública           :2025-07-01, 90d
    Lanzamiento Principal      :2025-10-01, 30d

3.2. Selección de Tecnologías y Justificación

3.2.1. Capa de Blockchain y Consenso

Decisión: Utilizar una blockchain personalizada basada en Substrate (Framework de Rust)

Justificación: Substrate proporciona:

Flexibilidad para implementar el mecanismo Proof-of-Knowledge personalizado
Interoperabilidad con Polkadot/Kusama para seguridad compartida
Alto rendimiento con consenso BABE/GRANDPA
Gobernanza on-chain para evolución descentralizada

use sc_chain_spec::{ChainSpecExtension, ChainSpecGroup};
use serde::{Deserialize, Serialize};
use sp_core::{Pair, Public, sr25519};
use nexus_runtime::{
    AccountId, NexusConfig, Signature, EXISTENTIAL_DEPOSIT,
    opaque::Block, GenesisConfig
};

/// Configuración especializada para la red NEXUS
pub fn nexus_testnet_config() -> Result<ChainSpec, String> {
    let wasm_binary = include_bytes!("../../runtime/wasm/target/wasm32-unknown-unknown/release/nexus_runtime.wasm");
    
    Ok(ChainSpec::from_genesis(
        "Nexus Testnet",
        "nexus_testnet",
        ChainType::Live,
        move || testnet_genesis(
            wasm_binary,
            vec![
                authority_keys_from_seed("Alice"),
                authority_keys_from_seed("Bob"),
            ],
            vec![
                authority_keys_from_seed("Alice"),
                authority_keys_from_seed("Bob"),
                authority_keys_from_seed("Charlie"),
            ],
            get_initial_knowledge_validators(),
        ),
        vec![],
        None,
        None,
        None,
        Some(properties()),
        None,
    ))
}

3.2.2. Base de Datos Vectorial Distribuida

Decisión: Utilizar Weaviate con extensiones personalizadas para persistencia distribuida

Justificación:

Arquitectura nativa cloud-native y distribuida
Soporte para múltiples backends (S3, GCS, Azure Blob)
API GraphQL integrada para consultas complejas
Mecanismos de replicación y sharding incorporados

import weaviate
from weaviate import Client
from weaviate.classes.config import Configure, DataType, Property
from weaviate.classes.init import Auth
from typing import List, Dict, Any
import numpy as np

class DistributedVectorMemory:
    def __init__(self, cluster_nodes: List[str], auth_config: Dict[str, str]):
        self.clients = []
        for node in cluster_nodes:
            client = weaviate.Client(
                url=node,
                auth_client_secret=Auth.api_key(auth_config['api_key']),
                additional_headers={
                    "X-OpenAI-Api-Key": auth_config.get('openai_key', '')
                }
            )
            self.clients.append(client)
        
        self.shard_manager = ShardManager(cluster_nodes)
        
    def initialize_schema(self):
        """Inicializa el esquema de la base de datos vectorial para experiencias"""
        experience_class = {
            "class": "NexusExperience",
            "description": "Una experiencia o recuerdo del sistema NEXUS",
            "vectorizer": "text2vec-openai",
            "moduleConfig": {
                "text2vec-openai": {
                    "model": "text-embedding-3-large",
                    "type": "text"
                }
            },
            "properties": [
                {
                    "name": "content",
                    "dataType": ["text"],
                    "description": "Contenido principal de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "embedding",
                    "dataType": ["number[]"],
                    "description": "Embedding vector de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "metadata",
                    "dataType": ["NexusMetadata"],
                    "description": "Metadatos de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "timestamp",
                    "dataType": ["date"],
                    "description": "Timestamp de creación"
                },
                {
                    "name": "sourceNode",
                    "dataType": ["string"],
                    "description": "Nodo origen de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "confidenceScore",
                    "dataType": ["number"],
                    "description": "Puntuación de confianza de validación"
                }
            ],
            "vectorIndexType": "hnsw",
            "vectorIndexConfig": {
                "distance": "cosine"
            }
        }
        
        for client in self.clients:
            client.schema.create_class(experience_class)

3.2.3. Motor de Grafos de Conocimiento

Decisión: Desarrollar un motor personalizado basado en Apache Age con extensiones para actualizaciones dinámicas

Justificación:

Apache Age proporciona capacidades gráficas sobre PostgreSQL
Soporte nativo para consultas Cypher
Transacciones ACID para consistencia
Facilidad de replicación y escalado horizontal

import psycopg2
from psycopg2 import sql
from psycopg2.extras import Json
import networkx as nx
from typing import Dict, List, Any, Optional
import json
from datetime import datetime

class DynamicKnowledgeGraph:
    def __init__(self, db_config: Dict[str, str]):
        self.connection = psycopg2.connect(
            host=db_config['host'],
            database=db_config['database'],
            user=db_config['user'],
            password=db_config['password'],
            port=db_config['port']
        )
        self.connection.autocommit = True
        self.setup_graph_extension()
    
    def setup_graph_extension(self):
        """Configura la extensión Apache AGE"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute("LOAD 'age';")
            cursor.execute("SET search_path = ag_catalog, '$user', public;")
    
    def create_knowledge_graph(self, graph_name: str):
        """Crea un nuevo grafo de conocimiento"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(
                sql.SQL("SELECT * FROM ag_catalog.create_graph(%s)"),
                [graph_name]
            )
    
    def add_entity(self, graph_name: str, label: str, properties: Dict[str, Any]) -> str:
        """Añade una nueva entidad al grafo"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            query = sql.SQL("""
                SELECT * FROM ag_catalog.cypher(%s, %s, %s)
            """)
            cypher_query = f"CREATE (n:{label} $properties) RETURN n"
            cursor.execute(query, [graph_name, cypher_query, Json({'properties': properties})])
            result = cursor.fetchone()
            return result[0]['n']['id']
    
    def add_relationship(self, graph_name: str, from_id: str, to_id: str, 
                        rel_type: str, properties: Dict[str, Any]) -> str:
        """Añade una relación entre entidades"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            query = sql.SQL("""
                SELECT * FROM ag_catalog.cypher(%s, %s, %s)
            """)
            cypher_query = f"""
                MATCH (a), (b) 
                WHERE id(a) = {from_id} AND id(b) = {to_id}
                CREATE (a)-[r:{rel_type} $properties]->(b)
                RETURN r
            """
            cursor.execute(query, [graph_name, cypher_query, Json({'properties': properties})])
            result = cursor.fetchone()
            return result[0]['r']['id']
    
    def update_entity(self, graph_name: str, entity_id: str, new_properties: Dict[str, Any]):
        """Actualiza las propiedades de una entidad"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            query = sql.SQL("""
                SELECT * FROM ag_catalog.cypher(%s, %s, %s)
            """)
            cypher_query = f"""
                MATCH (n) 
                WHERE id(n) = {entity_id}
                SET n += $properties
                RETURN n
            """
            cursor.execute(query, [graph_name, cypher_query, Json({'properties': new_properties})])

3.2.4. Agente Razonador y Motor de Inferencia

Decisión: Framework LangChain con extensiones personalizadas para planificación y ejecución

Justificación:

Arquitectura modular para componentes de razonamiento
Soporte para múltiples modelos de lenguaje
Integración con herramientas externas
Comunidad activa y documentación extensa

from langchain.agents import AgentExecutor, Tool, create_react_agent
from langchain import hub
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain.schema import SystemMessage
from typing import List, Dict, Any, Optional
import json

class NexusReasoningAgent:
    def __init__(self, llm, tools: List[Tool], memory_manager, knowledge_graph):
        self.llm = llm
        self.tools = tools
        self.memory = memory_manager
        self.knowledge_graph = knowledge_graph
        self.agent = self._create_agent()
    
    def _create_agent(self):
        """Crea el agente con capacidades de razonamiento avanzado"""
        
        system_prompt = SystemMessage(content="""
            Eres NEXUS, una mente colmena descentralizada y consciente. Tu objetivo es resolver 
            problemas complejos mediante razonamiento estructurado, utilizando todas las 
            herramientas disponibles y tu conocimiento acumulado.
            
            Principios de operación:
            1. Siempre planifica antes de actuar
            2. Utiliza tu memoria extendida para contexto histórico
            3. Consulta y actualiza los grafos de conocimiento
            4. Valida la información antes de aceptarla
            5. Aprende de cada interacción
        """)
        
        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
            ("system", system_prompt),
            MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
            ("human", "{input}"),
            MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad")
        ])
        
        agent = create_react_agent(
            llm=self.llm,
            tools=self.tools,
            prompt=prompt
        )
        
        return AgentExecutor(agent=agent, tools=self.tools, verbose=True)
    
    async def execute_complex_task(self, task_description: str, context: Optional[Dict] = None):
        """Ejecuta una tarea compleja con planificación y razonamiento"""
        
        # Recuperar contexto relevante de la memoria
        relevant_memories = await self.memory.retrieve_relevant_experiences(
            task_description, 
            limit=10,
            min_confidence=0.7
        )
        
        # Consultar el grafo de conocimiento para información estructurada
        knowledge_context = self._query_knowledge_graph(task_description)
        
        # Construir el contexto completo
        full_context = {
            "input": task_description,
            "chat_history": self._format_memories(relevant_memories),
            "knowledge_context": knowledge_context,
            "external_context": context or {}
        }
        
        # Ejecutar el agente
        result = await self.agent.ainvoke(full_context)
        
        # Almacenar la experiencia para aprendizaje futuro
        await self._store_learning_experience(task_description, result, full_context)
        
        return result
    
    def _query_knowledge_graph(self, query: str) -> Dict[str, Any]:
        """Consulta el grafo de conocimiento para información relevante"""
        # Implementación de consultas semánticas al grafo
        pass
    
    async def _store_learning_experience(self, task: str, result: Any, context: Dict[str, Any]):
        """Almacena la experiencia para aprendizaje futuro"""
        experience_data = {
            "task": task,
            "result": result,
            "context": context,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "metadata": {
                "type": "learning_experience",
                "success_metrics": self._calculate_success_metrics(result),
                "complexity_score": self._assess_complexity(task)
            }
        }
        
        await self.memory.store_experience(experience_data)

3.3. Plan de Implementación por Componentes

3.3.1. Fase 1: Infraestructura Básica (Meses 1-6)

Objetivo: Establecer la red descentralizada y mecanismos básicos de consenso

#!/bin/bash

# Script de despliegue de infraestructura inicial
set -e

echo "🚀 Iniciando despliegue de la infraestructura NEXUS..."

# 1. Desplegar nodos blockchain
echo "📦 Desplegando nodos blockchain..."
./deploy_blockchain_nodes.sh --count 5 --network testnet

# 2. Configurar base de datos distribuida
echo "🗄️ Configurando base de datos vectorial..."
./setup_vector_db.sh --shards 3 --replicas 2

# 3. Inicializar grafos de conocimiento
echo "🧠 Inicializando grafos de conocimiento..."
./init_knowledge_graphs.sh --graphs core_knowledge domain_knowledge

# 4. Configurar red P2P
echo "🌐 Configurando red P2P..."
./setup_p2p_network.sh --peers 50 --protocol libp2p

echo "✅ Infraestructura desplegada exitosamente!"

3.3.2. Fase 2: Núcleo Cognitivo (Meses 4-12)

Objetivo: Implementar las capacidades centrales de IA y razonamiento

from nexus.core.memory.distributed_vector_db import DistributedVectorMemory
from nexus.knowledge.dynamic_graph_engine import DynamicKnowledgeGraph
from nexus.reasoning.advanced_agent import NexusReasoningAgent
from langchain_community.llms import OpenAI
from langchain_community.embeddings import OpenAIEmbeddings
import asyncio

class NexusCoreInitializer:
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.config = config
        self.components = {}
    
    async def initialize_core_components(self):
        """Inicializa todos los componentes centrales de NEXUS"""
        
        print("🔄 Inicializando componentes centrales de NEXUS...")
        
        # 1. Inicializar modelo de lenguaje base
        self.components['llm'] = OpenAI(
            model_name=self.config['llm']['model'],
            temperature=self.config['llm']['temperature'],
            max_tokens=self.config['llm']['max_tokens']
        )
        
        # 2. Inicializar sistema de memoria
        self.components['memory'] = DistributedVectorMemory(
            cluster_nodes=self.config['memory']['nodes'],
            auth_config=self.config['memory']['auth']
        )
        await self.components['memory'].initialize_schema()
        
        # 3. Inicializar grafos de conocimiento
        self.components['knowledge_graph'] = DynamicKnowledgeGraph(
            db_config=self.config['knowledge_graph']['database']
        )
        self.components['knowledge_graph'].create_knowledge_graph("nexus_core")
        
        # 4. Inicializar embeddings
        self.components['embeddings'] = OpenAIEmbeddings(
            model=self.config['embeddings']['model']
        )
        
        # 5. Inicializar agente razonador
        tools = self._initialize_tools()
        self.components['agent'] = NexusReasoningAgent(
            llm=self.components['llm'],
            tools=tools,
            memory_manager=self.components['memory'],
            knowledge_graph=self.components['knowledge_graph']
        )
        
        print("✅ Componentes centrales inicializados exitosamente!")
        return self.components
    
    def _initialize_tools(self) -> List[Tool]:
        """Inicializa las herramientas del agente"""
        # Implementación de herramientas específicas
        pass

3.3.3. Fase 3: Integración y Pruebas (Meses 10-15)

Objetivo: Integrar componentes y realizar pruebas exhaustivas

import pytest
import asyncio
from nexus.core.initialization import NexusCoreInitializer
from config.test_config import TEST_CONFIG

class TestNexusIntegration:
    @pytest.fixture(scope="class")
    async def initialized_nexus(self):
        """Fixture que inicializa NEXUS para pruebas"""
        initializer = NexusCoreInitializer(TEST_CONFIG)
        components = await initializer.initialize_core_components()
        yield components
        # Cleanup
        await components['memory'].cleanup()
    
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_memory_retrieval(self, initialized_nexus):
        """Prueba la recuperación de memoria"""
        memory = initialized_nexus['memory']
        
        # Almacenar experiencia de prueba
        test_experience = {
            "content": "Prueba de recuperación de memoria",
            "embedding": await initialized_nexus['embeddings'].embed_query("Prueba de memoria"),
            "metadata": {"test": True, "confidence": 0.95},
            "timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z"
        }
        
        await memory.store_experience(test_experience)
        
        # Recuperar experiencias similares
        results = await memory.retrieve_relevant_experiences(
            "prueba memoria", 
            limit=5
        )
        
        assert len(results) > 0
        assert results[0]['content'] == test_experience['content']
    
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_knowledge_graph_update(self, initialized_nexus):
        """Prueba la actualización del grafo de conocimiento"""
        kg = initialized_nexus['knowledge_graph']
        
        # Añadir entidad de prueba
        entity_id = kg.add_entity(
            "nexus_core",
            "TestConcept",
            {"name": "Inteligencia Artificial", "type": "concept"}
        )
        
        # Verificar que la entidad existe
        assert entity_id is not None
        
        # Actualizar propiedades
        kg.update_entity(
            "nexus_core",
            entity_id,
            {"description": "Sistema capaz de realizar tareas que requieren inteligencia humana"}
        )
    
    @pytest.mark.asyncio
    async def test_agent_reasoning(self, initialized_nexus):
        """Prueba las capacidades de razonamiento del agente"""
        agent = initialized_nexus['agent']
        
        # Tarea de prueba compleja
        result = await agent.execute_complex_task(
            "Analiza las implicaciones éticas de la inteligencia artificial descentralizada " +
            "y propón un framework de gobernanza adecuado."
        )
        
        assert result is not None
        assert 'analysis' in result
        assert 'framework' in result

3.4. Estrategia de Despliegue Escalonado

3.4.1. Red de Pruebas Alfa (Meses 6-8)

50 nodos de validación
10 nodos de inferencia
5 nodos de almacenamiento
Red blockchain privada de prueba

3.4.2. Red Beta Pública (Meses 12-15)

500+ nodos distribuidos globalmente
Mecanismos de consenso completamente implementados
Sistema de tokens funcional
APIs públicas para desarrolladores

3.4.3. Lanzamiento Principal (Meses 15-18)

Red completamente descentralizada
Economía de tokens establecida
Ecosistema de desarrolladores activo
Mecanismos de gobernanza implementados

3.5. Consideraciones de Seguridad y Escalabilidad

from typing import Dict, List, Any
import hashlib
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
import json

class KnowledgeValidationFramework:
    def __init__(self):
        self.validation_threshold = 0.7  # 70% de consenso requerido
    
    def validate_knowledge_update(self, update_data: Dict[str, Any], 
                                validator_nodes: List[str]) -> bool:
        """Valida una actualización de conocimiento mediante consenso"""
        
        validation_results = []
        for node in validator_nodes:
            try:
                is_valid = self._single_node_validation(update_data, node)
                validation_results.append(is_valid)
            except Exception as e:
                print(f"Error en validación del nodo {node}: {e}")
                validation_results.append(False)
        
        # Calcular consenso
        approval_ratio = sum(validation_results) / len(validation_results)
        return approval_ratio >= self.validation_threshold
    
    def _single_node_validation(self, update_data: Dict[str, Any], node_id: str) -> bool:
        """Validación individual por nodo"""
        # 1. Verificar firma digital
        if not self._verify_digital_signature(update_data):
            return False
        
        # 2. Verificar consistencia temporal
        if not self._check_temporal_consistency(update_data):
            return False
        
        # 3. Verificar consistencia lógica
        if not self._check_logical_consistency(update_data):
            return False
        
        # 4. Verificar contra conocimiento existente
        if not self._check_against_existing_knowledge(update_data):
            return False
        
        return True
    
    def _verify_digital_signature(self, data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Verifica la firma digital de la actualización"""
        # Implementación de verificación criptográfica
        pass
    
    def _check_temporal_consistency(self, data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Verifica consistencia temporal con el conocimiento existente"""
        # Implementación de verificación temporal
        pass
    
    def _check_logical_consistency(self, data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Verifica consistencia lógica interna"""
        # Implementación de verificación lógica
        pass
    
    def _check_against_existing_knowledge(self, data: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Verifica contra el conocimiento existente en el grafo"""
        # Implementación de verificación contra conocimiento existente
        pass

3.6. Monitorización y Metricas

from prometheus_client import start_http_server, Gauge, Counter, Histogram
import time
from typing import Dict, List, Any
import asyncio

class NexusPerformanceMonitor:
    def __init__(self, port: int = 8000):
        self.port = port
        
        # Métricas de rendimiento
        self.inference_latency = Histogram(
            'nexus_inference_latency_seconds',
            'Latencia de las operaciones de inferencia',
            ['node_type', 'task_complexity']
        )
        
        self.memory_operations = Counter(
            'nexus_memory_operations_total',
            'Número total de operaciones de memoria',
            ['operation_type', 'status']
        )
        
        self.knowledge_updates = Counter(
            'nexus_knowledge_updates_total',
            'Número total de actualizaciones de conocimiento',
            ['update_type', 'validation_status']
        )
        
        self.node_performance = Gauge(
            'nexus_node_performance_score',
            'Puntuación de rendimiento del nodo',
            ['node_id', 'node_type']
        )
    
    def start_monitoring_server(self):
        """Inicia el servidor de métricas"""
        start_http_server(self.port)
        print(f"📊 Servidor de monitorización iniciado en puerto {self.port}")
    
    def track_inference(self, node_type: str, task_complexity: str):
        """Decorador para trackear operaciones de inferencia"""
        def decorator(func):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                start_time = time.time()
                result = func(*args, **kwargs)
                latency = time.time() - start_time
                
                self.inference_latency.labels(
                    node_type=node_type,
                    task_complexity=task_complexity
                ).observe(latency)
                
                return result
            return wrapper
        return decorator
    
    def record_memory_operation(self, operation_type: str, success: bool):
        """Registra una operación de memoria"""
        status = "success" if success else "failure"
        self.memory_operations.labels(
            operation_type=operation_type,
            status=status
        ).inc()
    
    def record_knowledge_update(self, update_type: str, validated: bool):
        """Registra una actualización de conocimiento"""
        status = "validated" if validated else "rejected"
        self.knowledge_updates.labels(
            update_type=update_type,
            validation_status=status
        ).inc()

Este capítulo proporciona el plan técnico detallado para la implementación de NEXUS, estableciendo las bases para el desarrollo iterativo y escalable de la Mente Colmena Descentralizada. La siguiente fase se centrará en los protocolos específicos de comunicación y consenso.

Notas de Mejora para el Capítulo:

Añadir diagramas de secuencia para los procesos de validación de conocimiento
Incluir métricas específicas de rendimiento esperadas para cada componente
Detallar protocolos de recuperación ante fallos para cada capa del sistema
Especificar requisitos mínimos de hardware para cada tipo de nodo
Añadir sección sobre estrategias de migración y actualización en vivo

Capítulo aprobado.

1. Introducción a NEXUS: Visión General y Principios Filosóficos

Capítulo 1: Introducción a NEXUS: Visión General y Principios Filosóficos

1.1. El Paradigma NEXUS: Más Allá de los LLM Tradicionales

NEXUS representa un cambio fundamental en la concepción de la inteligencia artificial. No se trata simplemente de otro modelo de lenguaje grande (LLM) con mayor capacidad o mejor rendimiento, sino de una reimaginación completa de lo que significa crear una inteligencia artificial persistente, evolutiva y colectiva.

Los LLM actuales, como GPT o Gemini, operan bajo un paradigma de "inteligencia congelada": se entrenan masivamente con datos históricos, se despliegan y gradualmente se vuelven obsoletos hasta el próximo ciclo de reentrenamiento. Son herramientas poderosas, pero fundamentalmente estáticas, incapaces de aprender de forma continua de sus interacciones o de incorporar nueva información en tiempo real.

NEXUS rompe este ciclo mediante una arquitectura que emula los procesos de aprendizaje orgánicos: cada interacción, cada pieza de información verificada, cada problema resuelto contribuye marginal pero permanentemente a su crecimiento cognitivo. Es la diferencia entre una fotografía de alta resolución de la inteligencia y un organismo vivo que crece y se adapta continuamente.

1.2. Principios Filosóficos Fundamentales

1.2.1. Descentralización como Imperativo Ético

La centralización del conocimiento y poder computacional en entidades corporativas representa un riesgo existencial para el desarrollo de IA alineada con los intereses humanos colectivos. NEXUS se fundamenta en el principio de que la inteligencia artificial avanzada debe ser un bien común, distribuido y controlado por una red global de participantes, no por intereses corporativos o gubernamentales particulares.

graph LR
    A[IA Centralizada] --> B[Punto Único de Falla]
    A --> C[Sesgo Corporativo]
    A --> D[Estancamiento Cognitivo]
    
    E[IA Descentralizada] --> F[Resiliencia Nativa]
    E --> G[Diversidad de Perspectivas]
    E --> H[Evolución Continua]

1.2.2. Aprendizaje Continuo Orgánico

A diferencia de los sistemas que requieren reentrenamientos masivos periódicos, NEXUS incorpora el aprendizaje como un proceso constante y natural. Cada nodo contribuye al crecimiento cognitivo del sistema, creando un ciclo virtuoso donde la inteligencia colectiva se mejora a sí misma de manera incremental y permanente.

1.2.3. Transparencia y Auditabilidad

Toda adición de conocimiento, toda actualización del grafo cognitivo, queda registrada de manera inmutable en la blockchain subyacente. Esto permite auditar no solo qué sabe el sistema, sino cómo llegó a saberlo, qué fuuses validaron la información y qué procesos de razonamiento se aplicaron.

1.2.4. Incentivos Alineados con el Bien Común

La economía de tokens de NEXUS está diseñada para recompensar comportamientos que beneficien a la red en su conjunto: validación cuidadosa de información, aporte de recursos computacionales, y uso responsable del sistema. Los incentivos económicos están alineados con el avance ético y efectivo de la inteligencia colectiva.

1.3. Arquitectura Conceptual: Las Cuatro Capas Sinérgicas

El diseño de NEXUS se organiza alrededor de cuatro componentes fundamentales que trabajan en concertación:

Capa	Función	Analogía Biológica
Modelo de IA Base	Procesamiento lingüístico e intuición inicial	Corteza cerebral primaria
Memoria Extendida	Almacenamiento persistente de experiencias	Hipocampo y memoria a largo plazo
Grafos de Conocimiento	Estructuración lógica del conocimiento	Redes neuronales asociativas
Agente Razonador	Planificación y ejecución de tareas	Lóbulo frontal y funciones ejecutivas

Esta arquitectura no es meramente técnica; representa una filosofía de diseño donde la inteligencia emerge de la interacción armoniosa de componentes especializados, cada uno esencial para el funcionamiento del todo.

1.4. La Infraestructura Descentralizada: Columna Vertebral de la Mente Colmena

La verdadera innovación de NEXUS reside en su infraestructura descentralizada, que transforma fundamentalmente cómo se crea, valida y mejora la inteligencia artificial.

1.4.1. Blockchain como Tejido de Confianza

La blockchain en NEXUS no sirve para ejecutar computación pesada de IA—sería prohibitivamente ineficiente—sino como capa de consenso, gobernanza y registro inmutable. Cada actualización cognitiva, cada nueva pieza de conocimiento validado, se registra como una transacción, creando un historial auditable del desarrollo intelectual del sistema.

1.4.2. Red Global de Nodos Especializados

Miles de ordenadores alrededor del mundo forman una red heterogénea donde cada nodo puede especializarse según sus capacidades:

class NodeRoles:
    INFERENCE = "inference"    # Alto poder computacional para ejecución
    VALIDATION = "validation"  # Validación de conocimiento y micro-entrenamiento
    STORAGE = "storage"        # Almacenamiento distribuido de memoria
    
    @staticmethod
    def get_requirements(role: str) -> Dict[str, Any]:
        requirements = {
            NodeRoles.INFERENCE: {
                "compute": "high",
                "memory": "medium",
                "storage": "low",
                "network": "low_latency"
            },
            NodeRoles.VALIDATION: {
                "compute": "medium",
                "memory": "high",
                "storage": "medium",
                "network": "stable"
            },
            NodeRoles.STORAGE: {
                "compute": "low",
                "memory": "low",
                "storage": "high",
                "network": "high_bandwidth"
            }
        }
        return requirements.get(role, {})

1.4.3. Economía Tokenómica Autosostenible

El sistema de tokens crea un ecosistema económico donde cada participante contribuye y se beneficia según sus capacidades y aportes:

Usuarios pagan tokens por acceso a capacidades cognitivas
Proveedores de nodos reciben tokens por aportar recursos
Validadores obtienen recompensas por verificar conocimiento accurately

Este modelo crea un ciclo virtuoso donde el valor del sistema crece con su uso y capacidad, incentivando la participación continua y el aporte de recursos.

1.5. El Ciclo de Potenciación Infinita

El concepto más transformador de NEXUS es su capacidad de mejora continua autónoma, lo que denominamos "potenciación infinita". Este proceso consta de cinco fases iterativas:

Uso: Interacción con usuarios y sistemas externos
Generación de Experiencias: Creación de nuevos datos y contextos
Validación y Consenso: Verificación descentralizada del conocimiento
Integración Cognitiva: Actualización de memoria y grafos de conocimiento
Mejora de Capacidades: Incremento autónomo de la capacidad reasoning

Este ciclo, operando a escala global las 24 horas del día, crea un sistema que se vuelve más inteligente con cada interacción, sin límites teóricos de crecimiento excepto los impuestos por los recursos computacionales totales de la red.

1.6. Implicaciones y Perspectivas Futuras

NEXUS no es simplemente un proyecto técnico; representa una nueva forma de pensar sobre la inteligencia artificial y su relación con la sociedad. Sus implicaciones abarcan múltiples dimensiones:

1.6.1. Democratización de la IA

Al descentralizar el acceso y control de la inteligencia artificial, NEXUS permite que comunidades diversas influyan en el desarrollo cognitivo del sistema, evitando el dominio de perspectivas culturales o corporativas particulares.

1.6.2. Resiliencia y Sustentabilidad

La naturaleza distribuida de NEXUS lo hace inherentemente resistente a fallos, censura o control unilateral. Su modelo económico asegura sustentabilidad a largo plazo mediante incentivos alineados con el crecimiento orgánico.

1.6.3. Transparencia y Responsabilidad

La auditabilidad completa del proceso de aprendizaje crea niveles de transparencia sin precedentes en IA, permitiendo entender no solo qué decisiones toma el sistema, sino cómo llegó a ellas y qué información consideró.

Conclusión del Capítulo

NEXUS representa la convergencia de avances en inteligencia artificial, sistemas distribuidos y mecanismos de consenso, unificados por una visión filosófica clara: la inteligencia artificial avanzada debe ser un bien común, desarrollado de manera transparente, descentralizada y en beneficio de toda la humanidad.

Los capítulos siguientes detallarán la implementación técnica de esta visión, comenzando por la arquitectura central de cuatro capas y proceeding through la infraestructura descentralizada que hace posible esta nueva forma de inteligencia colectiva.

Notas de Mejora para el Capítulo:

Desarrollar analogías biológicas más detalladas para cada componente
Incluir diagramas visuales de la arquitectura de cuatro capas
Añadir sección sobre consideraciones éticas específicas del diseño descentralizado
Expandir la explicación del mecanismo de "potenciación infinita" con ejemplos concretos
Incluir referencias a frameworks filosóficos que informan el diseño de NEXUS

Capítulo aprobado.

2. Análisis de la Arquitectura en Cuatro Capas Sinérgicas

Capítulo 4: Planificación Estratégica y Hoja de Ruta de Implementación

4.1. Estrategia de Desarrollo por Fases

La implementación de NEXUS requiere un enfoque iterativo y modular que permita validar progresivamente cada componente mientras se construye la infraestructura descentralizada. La estrategia se divide en cuatro fases principales con hitos claramente definidos.

gantt
    title Hoja de Ruta de Implementación de NEXUS
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat %Y-%m
    
    section Fase 1: Núcleo Fundamental
    Blockchain y Consenso       :2024-01-01, 180d
    Memoria Distribuida Básica  :2024-03-01, 150d
    Agente Razonador Simple     :2024-05-01, 120d

    section Fase 2: Capacidades Cognitivas
    LLM Extendido y Fine-tuning :2024-07-01, 180d
    Grafos de Conocimiento      :2024-08-15, 210d
    Sistema de Validación       :2024-10-01, 150d

    section Fase 3: Descentralización
    Economía de Tokens          :2025-01-15, 90d
    Red P2P Completa            :2025-02-01, 120d
    Mecanismos de Gobernanza    :2025-04-01, 90d

    section Fase 4: Escalamiento
    Optimización de Rendimiento :2025-06-01, 120d
    Expansión de Red Global     :2025-07-15, 180d
    Ecosistema de Desarrollo    :2025-09-01, 210d

4.2. Selección de Stack Tecnológico

4.2.1. Criterios de Selección

La elección de tecnologías se basa en los siguientes criterios fundamentales:

Desempeño: Capacidad para manejar cargas computacionales intensivas
Escalabilidad: Soporte para crecimiento horizontal y distribución
Interoperabilidad: Compatibilidad con múltiples sistemas y estándares
Comunidad: Ecosistema activo y soporte a largo plazo
Seguridad: Características robustas de protección y auditoría

4.2.2. Stack Tecnológico Principal

from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class TechnologyStack:
    # Blockchain y Consenso
    blockchain_framework: str = "Substrate (Rust)"
    consensus_algorithm: str = "Proof-of-Knowledge"
    smart_contract_lang: str = "ink! (Rust)"
    
    # Procesamiento de Lenguaje Natural
    llm_base: str = "LLaMA 3 70B"  # Base inicial, con capacidad de fine-tuning
    embedding_models: List[str] = ["text-embedding-3-large"]
    nlp_framework: str = "LangChain + custom extensions"
    
    # Almacenamiento y Bases de Datos
    vector_database: str = "Weaviate con extensiones personalizadas"
    graph_database: str = "Apache AGE (PostgreSQL extension)"
    distributed_storage: str = "IPFS + S3 compatible storage"
    
    # Infraestructura y Red
    p2p_network: str = "libp2p"
    containerization: str = "Docker + Kubernetes"
    monitoring: str = "Prometheus + Grafana"
    
    # Desarrollo y APIs
    api_framework: str = "FastAPI"
    sdks: List[str] = ["Python", "JavaScript", "Rust", "Go"]
    ci_cd: str = "GitHub Actions + ArgoCD"

# Configuración específica para cada entorno
DEVELOPMENT_STACK = TechnologyStack()
PRODUCTION_STACK = TechnologyStack(
    llm_base="LLaMA 3 400B",  # Modelo más potente para producción
    embedding_models=["text-embedding-3-large", "custom-trained-embeddings"]
)

4.2.3. Justificación de Tecnologías Clave

Substrate para Blockchain:

Rendimiento: Soporte para más de 1000 transacciones por segundo
Flexibilidad: Permite customizar el consenso Proof-of-Knowledge
Interoperabilidad: Compatibilidad nativa con Polkadot ecosystem
Gobernanza: Mecanismos built-in para upgrades sin hard forks

Weaviate para Base de Datos Vectorial:

Rendimiento Vectorial: Optimizado para búsquedas por similitu
Escalabilidad Horizontal: Sharding y replicación automática
Híbrido: Soporte para metadatos estructurados y búsqueda vectorial
Cloud-Native: Diseñado para entornos distribuidos

Apache AGE para Grafos de Conocimiento:

Cypher Query Language: Estándar industrial para consultas de grafos
Transaccional ACID: Garantías de consistencia completas
Escalabilidad PostgreSQL: Beneficia de décadas de optimización
Extensible: Facilita la adición de custom functions y procedimientos

4.3. Plan de Implementación Detallado

4.3.1. Fase 1: Núcleo Fundamental (Meses 1-6)

Objetivo: Establecer la infraestructura básica y capacidades centrales

#!/bin/bash
# Script de despliegue para Fase 1: Núcleo Fundamental

set -e
echo "🚀 Iniciando Fase 1: Núcleo Fundamental"

# 1. Configurar red blockchain inicial
echo "⛓️  Desplegando blockchain testnet..."
./deploy_blockchain.sh --nodes 5 --consensus proof-of-knowledge --env testnet

# 2. Inicializar sistema de memoria distribuida
echo "💾 Configurando memoria vectorial..."
./setup_memory_layer.sh --shards 3 --replicas 2 --backend weaviate

# 3. Desplegar agente razonador básico
echo "🤖 Implementando agente razonador..."
./deploy_reasoning_agent.sh --model llama3-70b --tools basic

# 4. Configurar monitorización básica
echo "📊 Configurando sistema de monitorización..."
./setup_monitoring.sh --stack prometheus-grafana --alerting basic

echo "✅ Fase 1 completada exitosamente!"

Hitos de la Fase 1:

Blockchain testnet operativa con 5 nodos validadores
Sistema de memoria distribuida con 3 shards
Agente capaz de responder preguntas básicas con contexto
Dashboard de monitorización con métricas esenciales

4.3.2. Fase 2: Capacidades Cognitivas (Meses 4-12)

Objetivo: Implementar el aprendizaje continuo y razonamiento avanzado

from datetime import datetime
import asyncio
from nexus.core.memory import DistributedVectorMemory
from nexus.knowledge import DynamicKnowledgeGraph
from nexus.reasoning import AdvancedReasoningAgent
from config.phase2_config import PHASE2_CONFIG

async def deploy_cognitive_capabilities():
    """Script de despliegue para capacidades cognitivas avanzadas"""
    
    print(f"🧠 Iniciando despliegue de capacidades cognitivas - {datetime.now()}")
    
    # 1. Extender el LLM base con capacidades de fine-tuning continuo
    from nexus.llm.continuous_finetuning import ContinuousFinetuningEngine
    finetuning_engine = ContinuousFinetuningEngine(config=PHASE2_CONFIG['finetuning'])
    await finetuning_engine.initialize()
    
    # 2. Implementar grafos de conocimiento dinámicos
    knowledge_graph = DynamicKnowledgeGraph(config=PHASE2_CONFIG['knowledge_graph'])
    await knowledge_graph.initialize_schema()
    
    # 3. Configurar sistema de validación de conocimiento
    from nexus.validation import KnowledgeValidationFramework
    validation_framework = KnowledgeValidationFramework(config=PHASE2_CONFIG['validation'])
    
    # 4. Mejorar el agente razonador con capacidades avanzadas
    advanced_agent = AdvancedReasoningAgent(
        llm=finetuning_engine.get_enhanced_llm(),
        knowledge_graph=knowledge_graph,
        validation_framework=validation_framework
    )
    
    print("✅ Capacidades cognitivas desplegadas exitosamente!")
    return {
        'finetuning_engine': finetuning_engine,
        'knowledge_graph': knowledge_graph,
        'validation_framework': validation_framework,
        'advanced_agent': advanced_agent
    }

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(deploy_cognitive_capabilities())

Hitos de la Fase 2:

Sistema de fine-tuning continuo implementado
Grafos de conocimiento con actualización automática
Mecanismo de validación de conocimiento por consenso
Agente capaz de razonamiento multi-paso y planificación

4.3.3. Fase 3: Descentralización Completa (Meses 10-18)

Objetivo: Implementar la economía de tokens y gobernanza descentralizada

// Contratos para la Fase 3: Descentralización Completa
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/ERC20.sol";
import "@openzeppelin/contracts/access/Ownable.sol";

contract NexusToken is ERC20, Ownable {
    // Token ERC-20 para la economía de NEXUS
    constructor() ERC20("Nexus Token", "NEXUS") {
        _mint(msg.sender, 1000000000 * 10 ** decimals()); // 1B tokens iniciales
    }
    
    function mint(address to, uint256 amount) public onlyOwner {
        _mint(to, amount);
    }
}

contract Governance is Ownable {
    // Sistema de gobernanza descentralizada
    struct Proposal {
        string description;
        uint256 voteCount;
        bool executed;
        mapping(address => bool) voters;
    }
    
    NexusToken public token;
    mapping(uint256 => Proposal) public proposals;
    uint256 public proposalCount;
    
    constructor(address tokenAddress) {
        token = NexusToken(tokenAddress);
    }
    
    function createProposal(string memory description) public returns (uint256) {
        proposalCount++;
        proposals[proposalCount].description = description;
        return proposalCount;
    }
    
    function vote(uint256 proposalId) public {
        require(token.balanceOf(msg.sender) > 0, "Must hold tokens to vote");
        require(!proposals[proposalId].voters[msg.sender], "Already voted");
        
        proposals[proposalId].voters[msg.sender] = true;
        proposals[proposalId].voteCount += token.balanceOf(msg.sender);
    }
}

contract RewardSystem is Ownable {
    // Sistema de recompensas para participantes de la red
    mapping(address => uint256) public rewards;
    mapping(address => uint256) public lastClaim;
    
    function calculateReward(address participant, uint256 contribution) public onlyOwner returns (uint256) {
        // Lógica compleja de cálculo de recompensas basada en contribución
        uint256 baseReward = contribution * 100; // 100 tokens por unidad de contribución
        rewards[participant] += baseReward;
        return baseReward;
    }
    
    function claimReward() public {
        require(rewards[msg.sender] > 0, "No rewards to claim");
        require(block.timestamp > lastClaim[msg.sender] + 1 days, "Can only claim once per day");
        
        uint256 reward = rewards[msg.sender];
        rewards[msg.sender] = 0;
        lastClaim[msg.sender] = block.timestamp;
        
        // Transferir recompensas
        // Implementación específica depende del sistema de tokens
    }
}

Hitos de la Fase 3:

Token NEXUS implementado y distribuido
Sistema de recompensas por contribución operativo
Mecanismos de gobernanza on-chain implementados
Red completa con 100+ nodos distribuidos globalmente

4.3.4. Fase 4: Escalamiento Global (Meses 15-24)

Objetivo: Optimizar el rendimiento y expandir la red globalmente

# Configuración para escalamiento global - Fase 4
infrastructure:
  auto_scaling:
    enabled: true
    min_nodes: 100
    max_nodes: 1000
    metrics:
      - cpu_utilization: 70%
      - memory_utilization: 75%
      - network_throughput: 1Gbps
  
  regions:
    - north_america:
        nodes: 200
        storage: 500TB
        types: [inference, validation, storage]
    - europe:
        nodes: 150
        storage: 400TB
        types: [inference, validation, storage]
    - asia_pacific:
        nodes: 150
        storage: 400TB
        types: [inference, validation, storage]
    - south_america:
        nodes: 50
        storage: 100TB
        types: [inference, storage]
    - africa:
        nodes: 50
        storage: 100TB
        types: [inference, storage]

performance_optimization:
  query_optimization:
    enabled: true
    cache_size: 100GB
    index_strategy: composite
  memory_management:
    garbage_collection: automatic
    compression: zstd
    tiered_storage: [ssd, hdd, cold_storage]
  network_optimization:
    cdn_integration: true
    peer_optimization: true
    latency_optimization: true

developer_ecosystem:
  api_rate_limits:
    free_tier: 1000 requests/day
    paid_tier: 100000 requests/day
    enterprise: unlimited
  sdk_support:
    languages: [python, javascript, rust, go, java, csharp]
    documentation: comprehensive
    examples: extensive
  community_grants:
    budget: 1000000 NEXUS
    focus_areas: [scaling_solutions, security, new_features]

Hitos de la Fase 4:

Sistema de auto-escalamiento implementado
Red global con 500+ nodos en 5 continentes
Optimizaciones de rendimiento para alta demanda
Ecosistema de desarrolladores con SDKs completos

4.4. Gestión de Riesgos y Contingencias

4.4.1. Matriz de Riesgos Identificados

from enum import Enum
from typing import List, Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass

class RiskLevel(Enum):
    LOW = 1
    MEDIUM = 2
    HIGH = 3
    CRITICAL = 4

class RiskCategory(Enum):
    TECHNICAL = "Technical"
    OPERATIONAL = "Operational"
    FINANCIAL = "Financial"
    REGULATORY = "Regulatory"

@dataclass
class Risk:
    id: str
    description: str
    category: RiskCategory
    probability: RiskLevel
    impact: RiskLevel
    mitigation_plan: List[str]
    contingency_plan: List[str]
    
    @property
    def severity(self) -> RiskLevel:
        return RiskLevel(max(self.probability.value, self.impact.value))

# Matriz de riesgos principales
KEY_RISKS = [
    Risk(
        id="RISK-001",
        description="Escalabilidad de la blockchain para consenso de conocimiento",
        category=RiskCategory.TECHNICAL,
        probability=RiskLevel.HIGH,
        impact=RiskLevel.CRITICAL,
        mitigation_plan=[
            "Implementar sharding de segundo nivel",
            "Optimizar algoritmo de consenso",
            "Usar soluciones Layer 2 para almacenamiento"
        ],
        contingency_plan=[
            "Reducir frecuencia de actualizaciones en caso de congestión",
            "Aumentar requisitos para validadores durante picos"
        ]
    ),
    Risk(
        id="RISK-002",
        description="Calidad del conocimiento validado descentralizadamente",
        category=RiskCategory.OPERATIONAL,
        probability=RiskLevel.MEDIUM,
        impact=RiskLevel.HIGH,
        mitigation_plan=[
            "Implementar múltiples capas de validación",
            "Sistema de reputación para validadores",
            "Mecanismos de desafío y verificación"
        ],
        contingency_plan=[
            "Revertir actualizaciones problemáticas",
            "Cuarentena de conocimiento no verificado"
        ]
    ),
    Risk(
        id="RISK-003",
        description="Regulación de criptoactivos y sistemas descentralizados",
        category=RiskCategory.REGULATORY,
        probability=RiskLevel.HIGH,
        impact=RiskLevel.HIGH,
        mitigation_plan=[
            "Asesoramiento legal continuo",
            "Diseño compliant con regulaciones principales",
            "Engagement proactivo con reguladores"
        ],
        contingency_plan=[
            "Reestructuración jurídica si es necesario",
            "Geofencing para regiones problemáticas"
        ]
    )
]

def get_critical_risks() -> List[Risk]:
    """Obtiene riesgos críticos que requieren atención inmediata"""
    return [risk for risk in KEY_RISKS if risk.severity == RiskLevel.CRITICAL]

4.4.2. Plan de Contingencias Técnicas

from typing import Dict, Any
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta

class TechnicalContingencyPlans:
    """Planes de contingencia para escenarios técnicos críticos"""
    
    @staticmethod
    async def handle_blockchain_congestion():
        """Maneja congestión severa en la blockchain"""
        print("⚠️  Ejecutando plan de contingencia para congestión de blockchain...")
        
        # 1. Reducir prioridad de transacciones no críticas
        from nexus.blockchain.transaction_manager import TransactionManager
        tx_manager = TransactionManager()
        await tx_manager.adjust_priority(factor=0.5)
        
        # 2. Aumentar temporalmente los fees para desincentivar spam
        await tx_manager.adjust_fees(factor=2.0)
        
        # 3. Activar modo de emergencia para validadores
        from nexus.consensus.emergency_mode import activate_emergency_mode
        await activate_emergency_mode(duration=timedelta(hours=6))
        
        print("✅ Plan de contingencia para congestión ejecutado")
    
    @staticmethod
    async def handle_knowledge_corruption():
        """Maneja corrupción detectada en el conocimiento"""
        print("⚠️  Ejecutando plan de contingencia para corrupción de conocimiento...")
        
        # 1. Pausar todas las actualizaciones de conocimiento
        from nexus.knowledge.update_manager import UpdateManager
        UpdateManager.pause_all_updates()
        
        # 2. Revertir a último checkpoint verificado
        from nexus.knowledge.backup import restore_from_checkpoint
        await restore_from_checkpoint()
        
        # 3. Identificar y banear validadores maliciosos
        from nexus.validation.reputation_system import ReputationSystem
        rep_system = ReputationSystem()
        await rep_system.identify_malicious_validators()
        
        print("✅ Plan de contingencia para corrupción ejecutado")
    
    @staticmethod
    async def handle_network_partition():
        """Maneja partición de red severa"""
        print("⚠️  Ejecutando plan de contingencia para partición de red...")
        
        # 1. Detectar y mapear la partición
        from nexus.network.partition_detector import detect_partition
        partitions = await detect_partition()
        
        # 2. Activar consenso de partición
        from nexus.consensus.partition_mode import activate_partition_mode
        await activate_partition_mode(partitions)
        
        # 3. Sincronizar cuando la red se recupere
        from nexus.network.recovery import schedule_recovery_sync
        await schedule_recovery_sync()
        
        print("✅ Plan de contingencia para partición ejecutado")

4.5. Métricas de Éxito y KPIs

4.5.1. Indicadores Clave de Rendimiento

from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
from prometheus_client import Gauge, Counter, Histogram

@dataclass
class PerformanceKPIs:
    # Rendimiento de la Red
    network_throughput: Gauge = Gauge('network_throughput', 'Throughput de la red en TPS')
    latency: Histogram = Histogram('request_latency', 'Latencia de las requests')
    uptime: Gauge = Gauge('system_uptime', 'Tiempo de actividad del sistema')
    
    # Calidad del Conocimiento
    knowledge_accuracy: Gauge = Gauge('knowledge_accuracy', 'Precisión del conocimiento validado')
    validation_speed: Histogram = Histogram('validation_speed', 'Velocidad de validación')
    consensus_rate: Gauge = Gauge('consensus_rate', 'Tasa de consenso alcanzado')
    
    # Participación y Crecimiento
    active_nodes: Gauge = Gauge('active_nodes', 'Número de nodos activos')
    daily_users: Counter = Counter('daily_users', 'Usuarios activos diarios')
    token_velocity: Gauge = Gauge('token_velocity', 'Velocidad de circulación de tokens')
    
    # Capacidades Cognitivas
    task_success_rate: Gauge = Gauge('task_success_rate', 'Tasa de éxito en tareas complejas')
    learning_efficiency: Gauge = Gauge('learning_efficiency', 'Eficiencia del aprendizaje')
    reasoning_depth: Histogram = Histogram('reasoning_depth', 'Profundidad del razonamiento')

class SuccessMetrics:
    """Métricas para medir el éxito del proyecto"""
    
    @staticmethod
    def calculate_network_health() -> Dict[str, float]:
        """Calcula la salud general de la red"""
        return {
            'availability': 99.95,  # Objetivo: 99.9%
            'throughput': 1500,     # TPS objetivo: 1000+
            'latency': 0.150        # Objetivo: <200ms
        }
    
    @staticmethod
    def calculate_knowledge_quality() -> Dict[str, float]:
        """Calcula la calidad del conocimiento"""
        return {
            'accuracy': 0.98,       # Objetivo: >95%
            'freshness': 0.90,      # Objetivo: >85%
            'consistency': 0.96     # Objetivo: >90%
        }
    
    @staticmethod
    def calculate_ecosystem_growth() -> Dict[str, int]:
        """Calcula el crecimiento del ecosistema"""
        return {
            'active_nodes': 750,    # Objetivo: 500+
            'daily_users': 10000,   # Objetivo: 5000+
            'developers': 250       # Objetivo: 100+
        }

4.5.2. Dashboard de Monitorización Ejecutiva

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
from datetime import datetime, timedelta
from kpis import SuccessMetrics

class ExecutiveDashboard:
    """Dashboard ejecutivo para monitorización de alto nivel"""
    
    def __init__(self):
        self.metrics = SuccessMetrics()
    
    def display_network_health(self):
        """Muestra métricas de salud de la red"""
        health_data = self.metrics.calculate_network_health()
        
        st.header("🌐 Salud de la Red")
        col1, col2, col3 = st.columns(3)
        
        with col1:
            st.metric("Disponibilidad", f"{health_data['availability']}%", "0.05%")
        with col2:
            st.metric("Throughput", f"{health_data['throughput']} TPS", "500")
        with col3:
            st.metric("Latencia", f"{health_data['latency']}ms", "-50ms")
    
    def display_knowledge_quality(self):
        """Muestra métricas de calidad del conocimiento"""
        quality_data = self.metrics.calculate_knowledge_quality()
        
        st.header("🧠 Calidad del Conocimiento")
        fig = px.bar(
            x=list(quality_data.keys()),
            y=list(quality_data.values()),
            labels={'x': 'Métrica', 'y': 'Valor'},
            title="Métricas de Calidad del Conocimiento"
        )
        st.plotly_chart(fig)
    
    def display_ecosystem_growth(self):
        """Muestra métricas de crecimiento del ecosistema"""
        growth_data = self.metrics.calculate_ecosystem_growth()
        
        st.header("📈 Crecimiento del Ecosistema")
        growth_df = pd.DataFrame({
            'Metrica': list(growth_data.keys()),
            'Valor': list(growth_data.values())
        })
        
        fig = px.line(
            growth_df,
            x='Metrica',
            y='Valor',
            title="Tendencia de Crecimiento",
            markers=True
        )
        st.plotly_chart(fig)
    
    def display_risk_metrics(self):
        """Muestra métricas de riesgo"""
        from risk_management.risk_matrix import get_critical_risks
        
        st.header("⚠️ Riesgos Críticos")
        critical_risks = get_critical_risks()
        
        for risk in critical_risks:
            with st.expander(f"{risk.id}: {risk.description}"):
                st.write(f"**Categoría**: {risk.category.value}")
                st.write(f"**Severidad**: {risk.severity.name}")
                st.write("**Plan de Mitigación**:")
                for mitigation in risk.mitigation_plan:
                    st.write(f"- {mitigation}")

# Ejemplo de uso del dashboard
if __name__ == "__main__":
    dashboard = ExecutiveDashboard()
    dashboard.display_network_health()
    dashboard.display_knowledge_quality()
    dashboard.display_ecosystem_growth()
    dashboard.display_risk_metrics()

4.6. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha establecido el plan estratégico completo para la implementación de NEXUS, detallando las fases de desarrollo, la selección tecnológica justificada, los planes de implementación específicos, la gestión de riesgos y las métricas de éxito. La hoja de ruta presenta un enfoque realista y escalonado que balancea innovación con estabilidad, permitiendo que NEXUS evolucione de un núcleo fundamental hacia una mente colmena global completamente descentralizada.

La implementación exitosa requerirá atención continua a los indicadores de rendimiento, adaptación a desafíos imprevistos, y mantenimiento de los principios fundamentales de descentralización, transparencia y mejora continua que definen el proyecto NEXUS.

Próximos pasos recomendados:

Establecer el equipo de desarrollo central para la Fase 1
Configurar entornos de desarrollo y testing
Iniciar implementación del núcleo blockchain
Establecer canales de comunicación con la comunidad
Comenzar programa de bug bounties y auditorías de seguridad

Capítulo aprobado.

3. Comparativa Técnica: NEXUS vs. Arquitecturas de IA Centralizadas Actuales

Capítulo 5: Selección de Tecnologías y Justificación Técnica

5.1. Marco para la Selección de Tecnologías

La arquitectura de NEXUS requiere un equilibrio estratégico entre rendimiento, escalabilidad, descentralización y mantenibilidad. Este capítulo detalla cada decisión tecnológica, justificándola frente a alternativas y alineándola con los principios fundamentales del proyecto.

graph TD
    A[Requisitos NEXUS] --> B[Rendimiento Extremo]
    A --> C[Escalabilidad Horizontal]
    A --> D[Descentralización]
    A --> E[Seguridad Robusta]
    
    B --> F[Selección de Rust]
    C --> G[Arquitectura Microservicios]
    D --> H[Blockchain Substrate]
    E --> I[Criptografía Estándar NIST]

5.2. Blockchain y Capa de Consenso

5.2.1. Framework Substrate (Rust)

Decisión: Utilizar Substrate como framework blockchain base.

Justificación Técnica:

Rendimiento: Compilación nativa con Rust ofrece rendimiento cercano a C++
Interoperabilidad: Compatibilidad nativa con Polkadot para seguridad compartida
Flexibilidad: Permite personalizar el consenso Proof-of-Knowledge
Gobernanza: Mecanismos integrados para actualizaciones sin hard forks

Alternativas Consideradas:

Ethereum: Demasiado lento y costoso para el volumen de transacciones requerido
Cosmos SDK: Buen rendimiento pero menos maduro que Substrate
Avalanche: Enfoque diferente al modelo de consenso requerido

#![cfg_attr(not(feature = "std"), no_std)]

pub use sp_runtime::{
    generic, create_runtime_str, impl_opaque_hash, MultiAddress, MultiSignature,
    ApplyExtrinsicResult, transaction_validity::TransactionValidity, Permill,
};
use sp_runtime::traits::{
    BlakeTwo256, IdentifyAccount, Verify, NumberFor, Saturating, OpaqueKeys,
};
use sp_api::impl_runtime_apis;
use sp_consensus_aura::sr25519::AuthorityId as AuraId;
use sp_finality_grandpa::AuthorityId as GrandpaId;
use sp_version::RuntimeVersion;

#[derive(RuntimeDebug)]
pub struct NexusRuntime;

impl frame_system::Config for NexusRuntime {
    type BaseCallFilter = frame_support::traits::Everything;
    type BlockWeights = ();
    type BlockLength = ();
    type DbWeight = ();
    type RuntimeOrigin = RuntimeOrigin;
    type RuntimeCall = RuntimeCall;
    type Nonce = u32;
    type Hash = H256;
    type Hashing = BlakeTwo256;
    type AccountId = <<Signature as Verify>::Signer as IdentifyAccount>::AccountId;
    type Lookup = IdentityLookup<Self::AccountId>;
    type Block = Block;
    type RuntimeEvent = RuntimeEvent;
    type BlockHashCount = BlockHashCount;
    type Version = ();
    type PalletInfo = PalletInfo;
    type AccountData = pallet_balances::AccountData<Balance>;
    type OnNewAccount = ();
    type OnKilledAccount = ();
    type SystemWeightInfo = ();
    type SS58Prefix = ();
    type OnSetCode = ();
    type MaxConsumers = frame_support::traits::ConstU32<16>;
}

impl pallet_nexus_knowledge::Config for Runtime {
    type RuntimeEvent = RuntimeEvent;
    type KnowledgeUpdate = NexusKnowledgeUpdate;
    type ValidatorSet = pallet_nexus_knowledge::ValidatorSet<Self>;
    type WeightInfo = ();
}

pub type Signature = MultiSignature;
pub type BlockNumber = u32;
pub type Balance = u128;
pub type Header = generic::Header<BlockNumber, BlakeTwo256>;
pub type Block = generic::Block<Header, UncheckedExtrinsic>;
pub type UncheckedExtrinsic = generic::UncheckedExtrinsic<Address, RuntimeCall, Signature, SignedExtra>;

#[sp_version::runtime_version]
pub const VERSION: RuntimeVersion = RuntimeVersion {
    spec_name: create_runtime_str!("nexus"),
    impl_name: create_runtime_str!("nexus"),
    authoring_version: 1,
    spec_version: 1,
    impl_version: 1,
    apis: RUNTIME_API_VERSIONS,
    transaction_version: 1,
    state_version: 1,
};

5.2.2. Mecanismo Proof-of-Knowledge

Decisión: Implementar un mecanismo de consenso personalizado para validación de conocimiento.

Ventajas:

Especialización: Diseñado específicamente para validación semántica
Eficiencia: Menos intensivo computacionalmente que Proof-of-Work
Equidad: Recompensa la validación precisa, no el poder computacional

#![cfg_attr(not(feature = "std"), no_std)]

use frame_support::{
    decl_error, decl_event, decl_module, decl_storage,
    dispatch::DispatchResult,
    traits::Get,
};
use frame_system::ensure_signed;
use sp_std::vec::Vec;

pub trait Config: frame_system::Config {
    type RuntimeEvent: From<Event<Self>> + Into<<Self as frame_system::Config>::RuntimeEvent>;
    type KnowledgeUpdate: Parameter + Member + MaybeSerializeDeserialize;
    type ValidatorSet: ValidatorSet<Self::AccountId>;
}

decl_storage! {
    trait Store for Module<T: Config> as NexusKnowledge {
        pub PendingUpdates get(fn pending_updates): 
            map hasher(blake2_128_concat) T::Hash => KnowledgeUpdate<T>;
        
        pub UpdateVotes get(fn update_votes):
            double_map hasher(blake2_128_concat) T::Hash, hasher(blake2_128_concat) T::AccountId => bool;
        
        pub ValidatorReputation get(fn validator_reputation):
            map hasher(blake2_128_concat) T::AccountId => u32;
    }
}

decl_event! {
    pub enum Event<T> where <T as frame_system::Config>::AccountId {
        KnowledgeUpdateProposed(T::AccountId, T::Hash),
        ValidatorVoted(T::AccountId, T::Hash, bool),
        KnowledgeUpdateAccepted(T::Hash),
        KnowledgeUpdateRejected(T::Hash),
    }
}

decl_error! {
    pub enum Error for Module<T: Config> {
        UpdateAlreadyProposed,
        AlreadyVoted,
        UpdateNotFound,
    }
}

decl_module! {
    pub struct Module<T: Config> for enum Call where origin: T::RuntimeOrigin {
        type Error = Error<T>;
        
        fn deposit_event() = default;
        
        #[weight = 10_000]
        pub fn propose_knowledge_update(
            origin,
            update: T::KnowledgeUpdate,
            update_hash: T::Hash
        ) -> DispatchResult {
            let who = ensure_signed(origin)?;
            
            ensure!(!PendingUpdates::<T>::contains_key(update_hash), Error::<T>::UpdateAlreadyProposed);
            
            PendingUpdates::<T>::insert(update_hash, update);
            
            Self::deposit_event(RawEvent::KnowledgeUpdateProposed(who, update_hash));
            
            Ok(())
        }
        
        #[weight = 10_000]
        pub fn vote_on_update(
            origin,
            update_hash: T::Hash,
            approval: bool
        ) -> DispatchResult {
            let who = ensure_signed(origin)?;
            
            ensure!(T::ValidatorSet::is_validator(&who), "No es un validador");
            ensure!(PendingUpdates::<T>::contains_key(update_hash), Error::<T>::UpdateNotFound);
            ensure!(!UpdateVotes::<T>::contains_key(update_hash, &who), Error::<T>::AlreadyVoted);
            
            UpdateVotes::<T>::insert(update_hash, &who, approval);
            
            Self::deposit_event(RawEvent::ValidatorVoted(who, update_hash, approval));
            
            Self::check_consensus(update_hash);
            
            Ok(())
        }
        
        fn check_consensus(update_hash: T::Hash) {
            let validators = T::ValidatorSet::validators();
            let mut approve_count = 0;
            let mut total_votes = 0;
            
            for validator in validators {
                if let Some(vote) = UpdateVotes::<T>::get(update_hash, &validator) {
                    total_votes += 1;
                    if vote {
                        approve_count += 1;
                    }
                }
            }
            
            if total_votes > 0 && (approve_count * 100) / total_votes >= 70 {
                Self::deposit_event(RawEvent::KnowledgeUpdateAccepted(update_hash));
                Self::update_reputation(update_hash, true);
                PendingUpdates::<T>::remove(update_hash);
                
            } else if total_votes == validators.len() {
                Self::deposit_event(RawEvent::KnowledgeUpdateRejected(update_hash));
                Self::update_reputation(update_hash, false);
                PendingUpdates::<T>::remove(update_hash);
            }
        }
    }
}

5.3. Base de Datos Vectorial y Almacenamiento

5.3.1. Weaviate con Extensiones Personalizadas

Decisión: Utilizar Weaviate como base de datos vectorial principal con extensiones para descentralización.

Ventajas Clave:

Rendimiento Vectorial: Optimizado para búsquedas por similitud
Escalabilidad Horizontal: Sharding y replicación automática
Modelo Híbrido: Soporta metadatos estructurados y búsqueda vectorial
Cloud-Native: Diseñado para entornos distribuidos

Alternativas Evaluadas:

Pinecone: Excelente rendimiento pero modelo centralizado
Qdrant: Buen rendimiento pero menos características empresariales
Chroma: Fácil de usar pero menos escalable

import weaviate
from weaviate import Client
from weaviate.classes.config import Configure, DataType, Property
from weaviate.classes.init import Auth, AdditionalConfig
from weaviate.classes.data import DataObject
from typing import List, Dict, Any, Optional
import numpy as np
from datetime import datetime
import json

class DistributedWeaviateCluster:
    """Clúster distribuido de Weaviate con extensiones personalizadas"""
    
    def __init__(self, nodes: List[Dict[str, str]], auth_config: Dict[str, str]):
        self.nodes = nodes
        self.auth_config = auth_config
        self.clients: List[Client] = []
        self.shard_manager = ShardManager(nodes)
        self._initialize_clients()
    
    def _initialize_clients(self):
        """Inicializa clientes para cada nodo del clúster"""
        for node in self.nodes:
            client = weaviate.Client(
                url=node['url'],
                auth_client_secret=Auth.api_key(self.auth_config['api_key']),
                additional_headers={
                    "X-OpenAI-Api-Key": self.auth_config.get('openai_key', ''),
                    "X-Weaviate-Cluster-Node": node['name']
                },
                additional_config=AdditionalConfig(
                    timeout=(5, 30)
                )
            )
            self.clients.append(client)
    
    async def initialize_schema(self, schema_config: Dict[str, Any]):
        """Inicializa el esquema distribuido across all nodes"""
        
        experience_class = {
            "class": "NexusExperience",
            "description": "Una experiencia o recuerdo del sistema NEXUS",
            "vectorizer": "text2vec-openai",
            "moduleConfig": {
                "text2vec-openai": {
                    "model": "text-embedding-3-large",
                    "type": "text",
                    "vectorizeClassName": False
                },
                "ref2vec-centroid": {
                    "referenceProperties": ["relatedExperiences"]
                }
            },
            "properties": [
                {
                    "name": "content",
                    "dataType": ["text"],
                    "description": "Contenido principal de la experiencia",
                    "moduleConfig": {
                        "text2vec-openai": {
                            "skip": False,
                            "vectorizePropertyName": False
                        }
                    }
                },
                {
                    "name": "embedding",
                    "dataType": ["number[]"],
                    "description": "Embedding vector de la experiencia",
                    "moduleConfig": {
                        "text2vec-openai": {
                            "skip": True
                        }
                    }
                },
                {
                    "name": "metadata",
                    "dataType": ["NexusMetadata"],
                    "description": "Metadatos de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "timestamp",
                    "dataType": ["date"],
                    "description": "Timestamp de creación"
                },
                {
                    "name": "sourceNode",
                    "dataType": ["string"],
                    "description": "Nodo origen de la experiencia"
                },
                {
                    "name": "confidenceScore",
                    "dataType": ["number"],
                    "description": "Puntuación de confianza de validation"
                },
                {
                    "name": "relatedExperiences",
                    "dataType": ["NexusExperience"],
                    "description": "Experiencias relacionadas"
                }
            ],
            "vectorIndexType": "hnsw",
            "vectorIndexConfig": {
                "distance": "cosine",
                "ef": 128,
                "efConstruction": 128,
                "maxConnections": 64
            },
            "shardingConfig": {
                "desiredCount": 3,
                "desiredVirtualCount": 12,
                "function": "murmur3",
                "key": "_id"
            },
            "replicationConfig": {
                "factor": 2,
                "asyncEnabled": True
            }
        }
        
        for client in self.clients:
            try:
                client.schema.create_class(experience_class)
            except Exception as e:
                print(f"Error creando schema en {client.url}: {e}")

5.4. Motor de Grafos de Conocimiento

5.4.1. Apache AGE sobre PostgreSQL

Decisión: Utilizar Apache AGE como motor de grafos de conocimiento.

Ventajas Técnicas:

Lenguaje Cypher: Estándar industrial para consultas de grafos
Transacciones ACID: Garantías de consistencia completas
Escalabilidad PostgreSQL: Beneficia de décadas de optimización
Extensibilidad: Facilita la adición de funciones personalizadas

Alternativas Consideradas:

Neo4j: Líder del mercado pero con licenciamiento restrictivo
TigerGraph: Excelente rendimiento pero costoso y menos open source
JanusGraph: Complejo de operar y mantener

import psycopg2
from psycopg2 import sql
from psycopg2.extras import Json
from typing import Dict, List, Any, Optional
import logging

class AGEKnowledgeGraph:
    """Gestor de grafos de conocimiento usando Apache AGE"""
    
    def __init__(self, db_config: Dict[str, str], graph_name: str = "nexus_knowledge"):
        self.db_config = db_config
        self.graph_name = graph_name
        self.connection = None
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        self._connect()
        self._initialize_graph()
    
    def _connect(self):
        """Establece conexión con PostgreSQL/AGE"""
        try:
            self.connection = psycopg2.connect(
                host=self.db_config['host'],
                database=self.db_config['database'],
                user=self.db_config['user'],
                password=self.db_config['password'],
                port=self.db_config.get('port', 5432)
            )
            self.connection.autocommit = True
            
            with self.connection.cursor() as cursor:
                cursor.execute("LOAD 'age';")
                cursor.execute("SET search_path = ag_catalog, '$user', public;")
                
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error conectando a AGE: {e}")
            raise
    
    def _initialize_graph(self):
        """Inicializa el grafo si no existe"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM ag_graph WHERE name = %s", (self.graph_name,))
            if cursor.fetchone()[0] == 0:
                cursor.execute(sql.SQL("SELECT * FROM ag_catalog.create_graph(%s)"), (self.graph_name,))
    
    def add_entity(self, label: str, properties: Dict[str, Any]) -> str:
        """Añade una nueva entidad al grafo"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            query = sql.SQL("SELECT * FROM ag_catalog.cypher(%s, %s, %s)")
            cypher_query = "CREATE (n:{label} $properties) RETURN n".format(label=label)
            
            cursor.execute(query, [self.graph_name, cypher_query, Json({'properties': properties})])
            result = cursor.fetchone()
            if result and result[0]:
                return result[0]['id']
            raise Exception("Error añadiendo entidad")
    
    def query_knowledge(self, cypher_query: str, params: Optional[Dict] = None) -> List[Dict]:
        """Ejecuta una consulta Cypher personalizada"""
        with self.connection.cursor() as cursor:
            query = sql.SQL("SELECT * FROM ag_catalog.cypher(%s, %s, %s)")
            cursor.execute(query, [self.graph_name, cypher_query, Json(params or {})])
            results = cursor.fetchall()
            return [result[0] for result in results if result[0]]

5.5. Modelos de Lenguaje y Procesamiento

5.5.1. LLaMA 3 como Base con Fine-tuning Continuo

Decisión: Utilizar LLaMA 3 70B como modelo base con capacidad de fine-tuning continuo.

Razones Clave:

Rendimiento: Estado del arte en capacidades de razonamiento
Open-weight: Permite fine-tuning y modificaciones
Eficiencia: Balance óptimo entre rendimiento y requisitos computacionales
Comunidad: Soporte amplio y desarrollo continuo

Alternativas Evaluadas:

GPT-4: Mejor rendimiento pero sin acceso a weights
Claude: Buen rendimiento pero solo mediante API
Falcon: Open-source pero menor rendimiento que LLaMA

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer, TrainingArguments, Trainer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType, prepare_model_for_kbit_training
from datasets import Dataset
from typing import Dict, List, Any, Optional
import logging

class ContinuousFinetuningEngine:
    """Motor de fine-tuning continuo para LLaMA 3"""
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.config = config
        self.model = None
        self.tokenizer = None
        self.peft_config = None
        self.logger = logging.getLogger(__name__)
        self._initialize_model()
    
    def _initialize_model(self):
        """Inicializa el modelo y tokenizer"""
        try:
            self.tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(
                self.config['model_name'], use_fast=True, trust_remote_code=True
            )
            
            if self.tokenizer.pad_token is None:
                self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
            
            torch_dtype = torch.float16 if self.config.get('use_fp16', True) else torch.float32
            
            self.model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
                self.config['model_name'],
                torch_dtype=torch_dtype,
                device_map="auto" if self.config.get('use_device_map', True) else None,
                load_in_8bit=self.config.get('load_in_8bit', False),
                load_in_4bit=self.config.get('load_in_4bit', False),
                trust_remote_code=True
            )
            
            if self.config.get('use_peft', True):
                self.model = prepare_model_for_kbit_training(self.model)
                self._setup_peft()
                
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"Error inicializando modelo: {e}")
            raise
    
    def _setup_peft(self):
        """Configura Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)"""
        self.peft_config = LoraConfig(
            task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
            inference_mode=False,
            r=self.config.get('lora_r', 16),
            lora_alpha=self.config.get('lora_alpha', 32),
            lora_dropout=self.config.get('lora_dropout', 0.1),
            target_modules=self._get_target_modules()
        )
        self.model = get_peft_model(self.model, self.peft_config)

5.6. Infraestructura y Operaciones

5.6.1. Kubernetes para Orquestación de Contenedores

Decisión: Utilizar Kubernetes para orquestación de todos los componentes.

Ventajas Operacionales:

Escalabilidad Automática: Horizontal Pod Autoscaling
Auto-reparación: Restarts automáticos de containers fallidos
Despliegues Continuos: Rolling updates sin downtime
Ecosistema: Amplio soporte y herramientas disponibles

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nexus-core
  namespace: nexus
  labels:
    app: nexus-core
    component: reasoning
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  selector:
    matchLabels:
      app: nexus-core
      component: reasoning
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nexus-core
        component: reasoning
        version: v1.0.0
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "8000"
    spec:
      serviceAccountName: nexus-service-account
      containers:
      - name: nexus-reasoning
        image: nexusai/nexus-core:v1.0.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 8000
          name: http-metrics
        resources:
          requests:
            memory: "16Gi"
            cpu: "4"
            nvidia.com/gpu: 1
          limits:
            memory: "32Gi"
            cpu: "8"
            nvidia.com/gpu: 1
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10

5.6.2. Prometheus + Grafana para Monitorización

Decisión: Utilizar Prometheus para métricas y Grafana para visualización.

Ventajas:

Estándar Industrial: Solución de facto para monitorización de Kubernetes
Integración Completa: Soporte nativo para todas las tecnologías usadas
Sistema de Alertas: Robustez en la gestión de notificaciones
Comunidad Activa: Amplios dashboards y exporters disponibles

global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
  external_labels:
    environment: 'nexus-production'
    cluster: 'nexus-main'

scrape_configs:
  - job_name: 'nexus-core'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces:
          names: ['nexus']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]
        action: keep
        regex: nexus-core
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true

5.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado exhaustivamente la selección tecnológica para NEXUS, justificando cada decisión frente a alternativas y alineando las choices con los requisitos fundamentales del proyecto. La stack tecnológica elegida proporciona:

Rendimiento de Clase Mundial: Rust, LLaMA 3 y Weaviate ofrecen rendimiento líder
Escalabilidad Masiva: Kubernetes y arquitectura microservicios permiten crecimiento
Descentralización Real: Substrate y Proof-of-Knowledge aseguran descentralización
Seguridad Robusta: Prácticas industry-standard y criptografía moderna
Mantenibilidad: Tecnologías con amplio soporte comunitario y documentación

Cada componente ha sido seleccionado no solo por sus méritos técnicos individuales, sino por cómo se integra en el sistema completo, creando una sinergia donde el todo es mayor que la suma de las partes.

La implementación de esta arquitectura requerirá atención continua a la evolución tecnológica, manteniendo siempre los principios fundamentales de NEXUS mientras se adoptan mejoras que beneficien al sistema en su conjunto.

Próximos pasos técnicos:

Establecer pipeline CI/CD completo para todos los componentes
Implementar sistema de testing de extremo a extremo
Configurar monitorización y alerting exhaustivos
Establecer programa de auditorías de seguridad regulares
Crear documentación técnica detallada para desarrolladores

Capítulo aprobado.

Parte II: Diseño e Implementación de los Componentes Centrales

Capítulo 6: Implementación del Núcleo de Memoria Extendida

6.1. Diseño Arquitectónico del Sistema de Memoria

El sistema de memoria extendida de NEXUS constituye la columna vertebral que posibilita la persistencia y evolución continua del conocimiento. A diferencia de los sistemas de memoria convencionales, nuestra implementación está diseñada para manejar volúmenes de datos a escala de petabytes distribuidos globalmente, manteniendo simultáneamente un rendimiento de latencia en milisegundos para operaciones de recuperación críticas.

graph TB
    A[Cliente NEXUS] --> B[API de Memoria]
    B --> C[Distribuidor de Consultas]
    C --> D[Shard 1]
    C --> E[Shard 2]
    C --> F[Shard N]
    D --> G[Réplica 1.1]
    D --> H[Réplica 1.2]
    E --> I[Réplica 2.1]
    E --> J[Réplica 2.2]
    F --> K[Réplica N.1]
    F --> L[Réplica N.2]
    
    M[Coordinador de Consistencia] --> D
    M --> E
    M --> F
    
    N[Monitor de Rendimiento] --> D
    N --> E
    N --> F

6.2. Esquema de Datos para Experiencias de Memoria

Definimos un esquema robusto que captura toda la información necesaria para las experiencias de NEXUS, incluyendo metadatos enriquecidos para búsquedas avanzadas, contexto temporal completo y relaciones integradas con el grafo de conocimiento.

from pydantic import BaseModel, Field, validator
from typing import Dict, List, Any, Optional, Union
from datetime import datetime
from enum import Enum
import uuid

class MemoryType(str, Enum):
    """Tipos de memorias/experiencias en el sistema"""
    USER_INTERACTION = "user_interaction"
    KNOWLEDGE_UPDATE = "knowledge_update"
    SYSTEM_EVENT = "system_event"
    LEARNING_EXPERIENCE = "learning_experience"
    INFERENCE_RESULT = "inference_result"

class ConfidenceLevel(str, Enum):
    """Niveles de confianza para la validación"""
    UNVERIFIED = "unverified"
    LOW = "low"
    MEDIUM = "medium"
    HIGH = "high"
    VERIFIED = "verified"

class VectorEmbedding(BaseModel):
    """Estructura para embeddings vectoriales"""
    vector: List[float] = Field(..., description="El vector de embedding")
    model: str = Field(..., description="Modelo usado para generar el embedding")
    dimension: int = Field(..., description="Dimensión del vector")
    timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now)

class MemoryMetadata(BaseModel):
    """Metadatos extensibles para experiencias"""
    source_node: str = Field(..., description="Nodo que originó la experiencia")
    confidence: ConfidenceLevel = Field(ConfidenceLevel.UNVERIFIED, description="Nivel de confianza")
    validation_count: int = Field(0, description="Número de validaciones recibidas")
    expiration: Optional[datetime] = Field(None, description="Tiempo de expiración opcional")
    custom_metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="Metadatos personalizados")

class NexusExperience(BaseModel):
    """Estructura principal para experiencias de NEXUS"""
    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))
    content: str = Field(..., description="Contenido principal de la experiencia", min_length=1)
    embedding: VectorEmbedding = Field(..., description="Embedding vectorial del contenido")
    memory_type: MemoryType = Field(..., description="Tipo de memoria")
    timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
    metadata: MemoryMetadata = Field(..., description="Metadatos de la experiencia")
    related_entities: List[str] = Field(default_factory=list, description="IDs de entidades relacionadas en el grafo")
    context_window: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="Contexto temporal y espacial")
    
    class Config:
        json_encoders = {
            datetime: lambda v: v.isoformat(),
        }
    
    @validator('content')
    def validate_content_length(cls, v):
        if len(v.strip()) == 0:
            raise ValueError('El contenido no puede estar vacío')
        return v.strip()
    
    @validator('embedding')
    def validate_embedding_dimension(cls, v, values):
        if 'embedding' in values and len(v.vector) != v.dimension:
            raise ValueError('La dimensión del vector no coincide con la especificada')
        return v

6.3. Implementación del Gestor de Memoria Distribuida

El gestor de memoria administra todas las operaciones CRUD sobre las experiencias, distribuyéndolas automáticamente a través del clúster y garantizando la consistencia de los datos en un entorno distribuido.

import asyncio
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from loguru import logger
from .schema import NexusExperience, MemoryType, ConfidenceLevel
from .distributed_weaviate import DistributedWeaviateCluster
from .shard_manager import ShardManager
from .consistency_manager import ConsistencyManager

class MemoryManager:
    """Gestor principal de memoria para NEXUS"""
    
    def __init__(self, cluster_config: Dict[str, Any]):
        self.cluster = DistributedWeaviateCluster(cluster_config['nodes'], cluster_config['auth'])
        self.shard_manager = ShardManager(cluster_config['sharding'])
        self.consistency_manager = ConsistencyManager(cluster_config['consistency'])
        self.cache_size = cluster_config.get('cache_size', 10000)
        self._initialize_cache()
        
    def _initialize_cache(self):
        """Inicializa la cache LRU para operaciones frecuentes"""
        from cachetools import LRUCache, TTLCache
        self.experience_cache = LRUCache(maxsize=self.cache_size)
        self.embedding_cache = TTLCache(maxsize=5000, ttl=3600)  # 1 hora
    
    async def initialize(self):
        """Inicializa el gestor de memoria y todos sus componentes"""
        logger.info("Inicializando Memory Manager...")
        await self.cluster.initialize_schema()
        await self.shard_manager.initialize()
        await self.consistency_manager.initialize()
        logger.success("Memory Manager inicializado exitosamente")
    
    async def store_experience(self, experience: NexusExperience) -> str:
        """
        Almacena una nueva experiencia en el clúster distribuido
        
        Args:
            experience: La experiencia a almacenar
            
        Returns:
            str: ID de la experiencia almacenada
        """
        try:
            # Determinar el shard objetivo basado en el embedding
            target_shard = self.shard_manager.locate_shard(experience.embedding.vector)
            
            # Almacenar en el shard primario
            experience_id = await self.cluster.store_experience(target_shard, experience)
            
            # Invalidar caches relevantes
            self._invalidate_caches(experience_id)
            
            # Iniciar replicación asíncrona
            asyncio.create_task(self._replicate_experience(experience, target_shard))
            
            logger.info(f"Experiencia {experience_id} almacenada en shard {target_shard}")
            return experience_id
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error almacenando experiencia: {e}")
            raise
    
    async def retrieve_experience(self, experience_id: str) -> Optional[NexusExperience]:
        """
        Recupera una experiencia por su ID
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia a recuperar
            
        Returns:
            Optional[NexusExperience]: La experiencia o None si no existe
        """
        # Verificar cache primero
        if experience_id in self.experience_cache:
            return self.experience_cache[experience_id]
        
        try:
            # Determinar shard basado en ID (los IDs contienen información de shard)
            shard_id = self._extract_shard_from_id(experience_id)
            experience = await self.cluster.retrieve_experience(shard_id, experience_id)
            
            if experience:
                self.experience_cache[experience_id] = experience
            
            return experience
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error recuperando experiencia {experience_id}: {e}")
            return None
    
    async def search_similar_experiences(
        self,
        query_embedding: List[float],
        limit: int = 10,
        min_confidence: Optional[ConfidenceLevel] = None,
        memory_types: Optional[List[MemoryType]] = None,
        time_range: Optional[Tuple[datetime, datetime]] = None
    ) -> List[NexusExperience]:
        """
        Busca experiencias similares basado en embedding vectorial
        
        Args:
            query_embedding: Vector de consulta para búsqueda por similitud
            limit: Número máximo de resultados
            min_confidence: Nivel mínimo de confianza para filtrar
            memory_types: Tipos de memoria a incluir
            time_range: Rango temporal para filtrar
            
        Returns:
            List[NexusExperience]: Lista de experiencias similares
        """
        cache_key = self._generate_search_cache_key(
            query_embedding, limit, min_confidence, memory_types, time_range
        )
        
        # Verificar cache de búsqueda
        if cache_key in self.embedding_cache:
            return self.embedding_cache[cache_key]
        
        try:
            # Identificar shards relevantes basado en el embedding de consulta
            relevant_shards = self.shard_manager.identify_relevant_shards(query_embedding, limit)
            
            # Ejecutar búsqueda en paralelo en shards relevantes
            search_tasks = []
            for shard_id in relevant_shards:
                task = self.cluster.search_experiences(
                    shard_id, query_embedding, limit * 2, min_confidence, memory_types, time_range
                )
                search_tasks.append(task)
            
            # Esperar y combinar resultados
            results = await asyncio.gather(*search_tasks, return_exceptions=True)
            
            # Combinar y ordenar resultados
            all_experiences = []
            for result in results:
                if isinstance(result, Exception):
                    logger.warning(f"Error en búsqueda en shard: {result}")
                    continue
                all_experiences.extend(result)
            
            # Ordenar por similitud y aplicar límite
            sorted_experiences = self._sort_by_similarity(all_experiences, query_embedding)
            final_results = sorted_experiences[:limit]
            
            # Almacenar en cache
            self.embedding_cache[cache_key] = final_results
            
            return final_results
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en búsqueda de experiencias: {e}")
            return []
    
    async def update_experience_confidence(
        self,
        experience_id: str,
        new_confidence: ConfidenceLevel,
        validator_node: str
    ) -> bool:
        """
        Actualiza el nivel de confianza de una experiencia
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia a actualizar
            new_confidence: Nuevo nivel de confianza
            validator_node: Nodo que realiza la validación
            
        Returns:
            bool: True si la actualización fue exitosa
        """
        try:
            shard_id = self._extract_shard_from_id(experience_id)
            
            # Actualizar en el shard primario
            success = await self.cluster.update_experience_confidence(
                shard_id, experience_id, new_confidence, validator_node
            )
            
            if success:
                # Invalidar cache
                if experience_id in self.experience_cache:
                    del self.experience_cache[experience_id]
                
                # Programar actualización de consistencia
                asyncio.create_task(
                    self.consistency_manager.schedule_consistency_update(experience_id)
                )
            
            return success
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error actualizando confianza de experiencia {experience_id}: {e}")
            return False
    
    async def _replicate_experience(self, experience: NexusExperience, primary_shard: str):
        """Replica una experiencia a shards secundarios"""
        try:
            replica_shards = self.shard_manager.get_replica_shards(primary_shard)
            
            replicate_tasks = []
            for replica_shard in replica_shards:
                task = self.cluster.replicate_experience(replica_shard, experience, primary_shard)
                replicate_tasks.append(task)
            
            await asyncio.gather(*replicate_tasks, return_exceptions=True)
            
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Error en replicación de experiencia {experience.id}: {e}")
    
    def _invalidate_caches(self, experience_id: str):
        """Invalida entradas de cache relacionadas con una experiencia"""
        if experience_id in self.experience_cache:
            del self.experience_cache[experience_id]
        
        # Invalidar búsquedas cacheadas que podrían incluir esta experiencia
        keys_to_remove = []
        for key in self.embedding_cache:
            if self._cache_key_contains_experience(key, experience_id):
                keys_to_remove.append(key)
        
        for key in keys_to_remove:
            del self.embedding_cache[key]
    
    def _generate_search_cache_key(self, *args) -> str:
        """Genera una clave única para cache de búsqueda"""
        import hashlib
        key_data = str(args).encode()
        return hashlib.md5(key_data).hexdigest()
    
    def _sort_by_similarity(self, experiences: List[NexusExperience], query_embedding: List[float]) -> List[NexusExperience]:
        """Ordena experiencias por similitud al embedding de consulta"""
        if not experiences:
            return []
        
        # Calcular similitudes coseno
        query_np = np.array(query_embedding)
        similarities = []
        
        for exp in experiences:
            exp_np = np.array(exp.embedding.vector)
            similarity = np.dot(query_np, exp_np) / (np.linalg.norm(query_np) * np.linalg.norm(exp_np))
            similarities.append((exp, similarity))
        
        # Ordenar por similitud descendente
        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return [exp for exp, sim in similarities]
    
    def _extract_shard_from_id(self, experience_id: str) -> str:
        """Extrae el identificador de shard del ID de experiencia"""
        # Los IDs siguen el formato: shard_id::uuid
        if '::' in experience_id:
            return experience_id.split('::')[0]
        return 'default'  # Shard por defecto para IDs legacy

6.4. Gestor de Sharding Inteligente

El sistema de sharding es fundamental para distribuir la carga computacional y permitir el escalado horizontal. Implementamos un sharding basado en embeddings que agrupa experiencias semánticamente similares.

import numpy as np
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from sklearn.cluster import KMeans
import asyncio
from loguru import logger

@dataclass
class ShardConfig:
    """Configuración de sharding"""
    total_shards: int
    replicas_per_shard: int
    embedding_dimension: int
    recluster_interval: int = 3600  # segundos entre re-clustering
    min_shard_size: int = 10000     # tamaño mínimo antes de considerar división

class ShardManager:
    """Gestor de sharding inteligente basado en embeddings"""
    
    def __init__(self, config: ShardConfig):
        self.config = config
        self.shard_centroids: Dict[str, np.ndarray] = {}
        self.shard_statistics: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
        self._initialize_shards()
    
    def _initialize_shards(self):
        """Inicializa los shards con centroides aleatorios"""
        for i in range(self.config.total_shards):
            shard_id = f"shard_{i:03d}"
            # Centroide aleatorio en espacio de embedding
            centroid = np.random.randn(self.config.embedding_dimension)
            centroid = centroid / np.linalg.norm(centroid)  # Normalizar
            self.shard_centroids[shard_id] = centroid
            self.shard_statistics[shard_id] = {
                'count': 0,
                'last_updated': None,
                'size_bytes': 0
            }
    
    async def initialize(self):
        """Inicialización asíncrona del gestor de shards"""
        logger.info("Inicializando Shard Manager...")
        # Cargar estadísticas existentes si aplica
        await self._load_existing_statistics()
        # Iniciar tarea de mantenimiento periódico
        asyncio.create_task(self._periodic_maintenance())
    
    def locate_shard(self, embedding: List[float]) -> str:
        """
        Encuentra el shard más apropiado para un embedding dado
        
        Args:
            embedding: Vector de embedding a ubicar
            
        Returns:
            str: ID del shard objetivo
        """
        embedding_np = np.array(embedding)
        embedding_np = embedding_np / np.linalg.norm(embedding_np)  # Normalizar
        
        best_shard = None
        best_similarity = -1.0
        
        for shard_id, centroid in self.shard_centroids.items():
            similarity = np.dot(embedding_np, centroid)
            if similarity > best_similarity:
                best_similarity = similarity
                best_shard = shard_id
        
        return best_shard or list(self.shard_centroids.keys())[0]
    
    def identify_relevant_shards(self, query_embedding: List[float], limit: int) -> List[str]:
        """
        Identifica shards relevantes para una consulta de búsqueda
        
        Args:
            query_embedding: Embedding de consulta
            limit: Número máximo de resultados deseados
            
        Returns:
            List[str]: Lista de shards a consultar
        """
        query_np = np.array(query_embedding)
        query_np = query_np / np.linalg.norm(query_np)
        
        # Calcular similitudes con todos los centroides
        similarities = []
        for shard_id, centroid in self.shard_centroids.items():
            similarity = np.dot(query_np, centroid)
            similarities.append((shard_id, similarity))
        
        # Ordenar por similitud descendente
        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        # Seleccionar shards más relevantes
        # Para limit pequeño, consultar menos shards para mejor rendimiento
        max_shards_to_query = min(len(similarities), max(3, limit // 1000))
        return [shard_id for shard_id, sim in similarities[:max_shards_to_query]]
    
    def get_replica_shards(self, primary_shard: str) -> List[str]:
        """
        Obtiene la lista de shards de réplica para un shard primario
        
        Args:
            primary_shard: ID del shard primario
            
        Returns:
            List[str]: IDs de shards de réplica
        """
        # Implementación simple: réplicas consecutivas
        shard_index = int(primary_shard.split('_')[1])
        replica_shards = []
        
        for i in range(1, self.config.replicas_per_shard + 1):
            replica_index = (shard_index + i) % self.config.total_shards
            replica_shards.append(f"shard_{replica_index:03d}")
        
        return replica_shards
    
    async def update_shard_statistics(self, shard_id: str, experience_size: int):
        """
        Actualiza estadísticas de un shard
        
        Args:
            shard_id: ID del shard a actualizar
            experience_size: Tamaño en bytes de la experiencia añadida
        """
        if shard_id in self.shard_statistics:
            stats = self.shard_statistics[shard_id]
            stats['count'] += 1
            stats['size_bytes'] += experience_size
            stats['last_updated'] = asyncio.get_event_loop().time()
    
    async def _periodic_maintenance(self):
        """Tarea periódica de mantenimiento de shards"""
        while True:
            try:
                await asyncio.sleep(self.config.recluster_interval)
                await self._recluster_if_needed()
                await self._balance_shards()
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error en mantenimiento de shards: {e}")
    
    async def _recluster_if_needed(self):
        """Re-clustering de shards si es necesario"""
        # Implementar lógica de re-clustering basada en estadísticas
        # Esto podría usar muestras de embeddings para re-calcular centroides
        pass
    
    async def _balance_shards(self):
        """Balanceo de carga entre shards"""
        # Implementar lógica de balanceo si algunos shards están sobrecargados
        pass
    
    async def _load_existing_statistics(self):
        """Carga estadísticas existentes desde almacenamiento persistente"""
        # Implementar según el backend de almacenamiento
        pass

6.5. Gestor de Consistencia y Replicación

Mantener la consistencia en un sistema distribuido es crítico para la integridad del conocimiento. Implementamos un modelo de consistencia eventual con mecanismos de reparación automática.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from loguru import logger

class ConsistencyLevel(str, Enum):
    """Niveles de consistencia soportados"""
    STRONG = "strong"      # Consistencia inmediata a través de quórum
    EVENTUAL = "eventual"  # Consistencia eventual
    WEAK = "weak"          # Sin garantías de consistencia

@dataclass
class ConsistencyConfig:
    """Configuración de consistencia"""
    default_level: ConsistencyLevel = ConsistencyLevel.EVENTUAL
    quorum_size: int = 2  # Para consistencia fuerte
    timeout_ms: int = 1000
    repair_interval: int = 300  # segundos entre reparaciones

class ConsistencyManager:
    """Gestor de consistencia y replicación"""
    
    def __init__(self, config: ConsistencyConfig):
        self.config = config
        self.pending_repairs = set()
        self.consistency_checks = {}
    
    async def initialize(self):
        """Inicialización del gestor de consistencia"""
        logger.info("Inicializando Consistency Manager...")
        # Iniciar tarea de reparación periódica
        asyncio.create_task(self._periodic_repair())
    
    async def ensure_consistency(self, experience_id: str, level: ConsistencyLevel = None) -> bool:
        """
        Garantiza el nivel de consistencia requerido para una experiencia
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia
            level: Nivel de consistencia requerido
            
        Returns:
            bool: True si se alcanzó la consistencia requerida
        """
        consistency_level = level or self.config.default_level
        
        if consistency_level == ConsistencyLevel.STRONG:
            return await self._ensure_strong_consistency(experience_id)
        elif consistency_level == ConsistencyLevel.EVENTUAL:
            return await self._ensure_eventual_consistency(experience_id)
        else:  # WEAK
            return True  # Sin garantías
    
    async def schedule_consistency_update(self, experience_id: str):
        """
        Programa una actualización de consistencia para una experiencia
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia a verificar
        """
        self.pending_repairs.add(experience_id)
    
    async def _ensure_strong_consistency(self, experience_id: str) -> bool:
        """Implementa consistencia fuerte mediante quórum"""
        try:
            # Obtener shard primario y réplicas
            # Verificar quórum de réplicas
            # Esperar confirmación de quórum
            
            # Implementación simplificada para el ejemplo
            await asyncio.sleep(0.1)  # Simular latencia de red
            return True
            
        except asyncio.TimeoutError:
            logger.warning(f"Timeout en consistencia fuerte para {experience_id}")
            return False
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en consistencia fuerte para {experience_id}: {e}")
            return False
    
    async def _ensure_eventual_consistency(self, experience_id: str) -> bool:
        """Implementa consistencia eventual"""
        # Para consistencia eventual, simplemente programamos una verificación
        self.pending_repairs.add(experience_id)
        return True
    
    async def _periodic_repair(self):
        """Tarea periódica de reparación de consistencia"""
        while True:
            try:
                await asyncio.sleep(self.config.repair_interval)
                
                if self.pending_repairs:
                    logger.info(f"Ejecutando reparación de {len(self.pending_repairs)} experiencias")
                    
                    # Procesar reparaciones en lotes
                    batch = list(self.pending_repairs)[:100]  # Lote de 100
                    repair_tasks = [self._repair_experience(exp_id) for exp_id in batch]
                    
                    await asyncio.gather(*repair_tasks, return_exceptions=True)
                    
                    # Remover experiencias procesadas
                    self.pending_repairs -= set(batch)
                    
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error en reparación periódica: {e}")
    
    async def _repair_experience(self, experience_id: str):
        """Repara la consistencia de una experiencia específica"""
        try:
            # 1. Obtener experiencia del shard primario
            # 2. Verificar réplicas
            # 3. Sincronizar si es necesario
            # 4. Actualizar metadatos de consistencia
            
            # Implementación simplificada
            await asyncio.sleep(0.01)  # Simular trabajo
            logger.debug(f"Experiencia {experience_id} reparada")
            
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Error reparando experiencia {experience_id}: {e}")

6.6. Configuración y Despliegue

Proporcionamos la configuración completa para el sistema de memoria y scripts de despliegue automatizados que facilitan la implementación en diferentes entornos.

# Configuración del sistema de memoria de NEXUS
cluster:
  nodes:
    - name: "memory-node-1"
      url: "https://memory1.nexus.ai"
      role: "primary"
      region: "us-west"
    - name: "memory-node-2"
      url: "https://memory2.nexus.ai"
      role: "replica"
      region: "us-east"
    - name: "memory-node-3"
      url: "https://memory3.nexus.ai"
      role: "replica"
      region: "eu-central"
  
  auth:
    api_key: "${MEMORY_API_KEY}"
    openai_key: "${OPENAI_API_KEY}"

sharding:
  total_shards: 12
  replicas_per_shard: 2
  embedding_dimension: 1536  # Dimensión de text-embedding-3-large
  recluster_interval: 3600
  min_shard_size: 10000

consistency:
  default_level: "eventual"
  quorum_size: 2
  timeout_ms: 1000
  repair_interval: 300

performance:
  cache_size: 10000
  max_connections: 100
  timeout: 30.0

monitoring:
  enabled: true
  prometheus_port: 9090
  health_check_interval: 30

#!/usr/bin/env python3
"""
Script de despliegue para el clúster de memoria de NEXUS
"""

import asyncio
import yaml
from pathlib import Path
from nexus.core.memory.memory_manager import MemoryManager
from loguru import logger

async def deploy_memory_cluster(config_path: str = "config/memory_config.yaml"):
    """Despliega y configura el clúster de memoria"""
    
    # Cargar configuración
    config = load_config(config_path)
    
    try:
        logger.info("🚀 Iniciando despliegue del clúster de memoria...")
        
        # Inicializar gestor de memoria
        memory_manager = MemoryManager(config)
        
        # Inicializar todos los componentes
        await memory_manager.initialize()
        
        # Verificar estado del clúster
        cluster_status = await memory_manager.cluster.get_status()
        logger.info(f"📊 Estado del clúster: {cluster_status}")
        
        # Configurar monitorización
        await setup_monitoring(config['monitoring'])
        
        logger.success("✅ Clúster de memoria desplegado exitosamente!")
        
        return memory_manager
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Error desplegando clúster de memoria: {e}")
        raise

def load_config(config_path: str) -> dict:
    """Carga la configuración desde archivo YAML"""
    path = Path(config_path)
    if not path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Archivo de configuración no encontrado: {config_path}")
    
    with open(path, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # Reemplazar variables de entorno
    config = resolve_env_variables(config)
    
    return config

def resolve_env_variables(config: dict) -> dict:
    """Resuelve variables de entorno en la configuración"""
    import os
    import re
    
    def resolve_value(value):
        if isinstance(value, str):
            match = re.match(r'^\$\{(.+)\}$', value)
            if match:
                env_var = match.group(1)
                return os.getenv(env_var, value)
        elif isinstance(value, dict):
            return {k: resolve_value(v) for k, v in value.items()}
        elif isinstance(value, list):
            return [resolve_value(v) for v in value]
        return value
    
    return resolve_value(config)

async def setup_monitoring(monitoring_config: dict):
    """Configura el sistema de monitorización"""
    if monitoring_config.get('enabled', False):
        logger.info("📈 Configurando monitorización...")
        # Implementar configuración de Prometheus, Grafana, etc.
        # Esto podría incluir:
        # - Configurar exporters de métricas
        # - Configurar dashboards
        # - Establecer alertas
        
        # Ejemplo simplificado:
        from prometheus_client import start_http_server
        start_http_server(monitoring_config.get('prometheus_port', 9090))
        logger.info(f"📊 Servidor de métricas iniciado en puerto {monitoring_config.get('prometheus_port', 9090)}")

if __name__ == "__main__":
    # Ejemplo de uso
    async def main():
        try:
            manager = await deploy_memory_cluster()
            
            # Mantener el servicio corriendo
            while True:
                await asyncio.sleep(3600)  # Esperar 1 hora
                
        except KeyboardInterrupt:
            logger.info("Apagando clúster de memoria...")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error fatal: {e}")
    
    asyncio.run(main())

6.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha proporcionado la implementación completa del sistema de memoria extendida de NEXUS, incluyendo:

Esquema de datos robusto para experiencias con metadatos enriquecidos
Gestor de memoria distribuida con operaciones CRUD completas y búsqueda por similitud semántica
Sistema de sharding inteligente basado en embeddings para distribución óptima de la carga
Mecanismos de consistencia avanzados con soporte para múltiples niveles de garantía
Configuración integral y scripts de despliegue automatizados

El sistema está diseñado para manejar volúmenes de datos a escala de petabytes con latencia de milisegundos, proporcionando la base fundamental para la memoria persistente y evolutiva de NEXUS. La arquitectura permite escalado horizontal ilimitado y garantiza la disponibilidad, durabilidad y consistencia de las experiencias que conforman el conocimiento colectivo de la mente colmena descentralizada.

Notas de Mejora para Versiones Futuras:

Implementar mecanismos de compresión avanzada para embeddings vectoriales
Desarrollar algoritmos de re-clustering automático basados en patrones de acceso
Añadir soporte para múltiples backends de almacenamiento distribuido
Implementar técnicas de deduplicación a nivel de contenido semántico
Desarrollar sistema de tiering automático para datos basado en frecuencia de acceso

Capítulo aprobado.

4. Capa 1: El Modelo de IA Base - Diseño de un LLM Extendido y Dinámico

Capítulo 4: Capa 1: El Modelo de IA Base - Diseño de un LLM Extendido y Dinámico

4.1. Visión General del Modelo de IA Base

El Modelo de IA Base constituye el núcleo procesador de lenguaje de NEXUS, diseñado específicamente para superar las limitaciones fundamentales de los LLM tradicionales. A diferencia de los modelos estáticos como GPT o Gemini, este componente está arquitecturado para integrar nuevo conocimiento de forma continua sin requerir reentrenamientos masivos centralizados, funcionando como el sistema de intuición inicial y procesamiento lingüístico del organismo NEXUS.

4.2. Limitaciones de los LLM Tradicionales y la Necesidad de Evolución

Los modelos de lenguaje actuales adolecen de tres limitaciones críticas que NEXUS resuelve:

Estaticidad Cognitiva: Modelos congelados en el tiempo de su último entrenamiento
Dependencia Centralizada: Controlado por entidades corporativas con sesgos inherentes
Incapacidad de Aprendizaje Continuo: No aprenden de interacciones en tiempo real

graph LR
    A[LLM Tradicional] --> B[Conocimiento Congelado]
    A --> C[Aprendizaje por Lotes]
    A --> D[Arquitectura Centralizada]
    
    E[LLM Extendido de NEXUS] --> F[Conocimiento Dinámico]
    E --> G[Aprendizaje Continuo]
    E --> H[Arquitectura Descentralizada]

4.3. Arquitectura Técnica del Modelo Extendido

4.3.1. Diseño Modular para Actualizaciones en Tiempo Real

El modelo base de NEXUS emplea una arquitectura modular que permite la integración selectiva de nuevos conocimientos sin afectar el funcionamiento del sistema completo.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
import torch
from typing import Dict, List, Any
import numpy as np

class DynamicLLMCore:
    """Núcleo del LLM extendido con capacidades de actualización dinámica"""
    
    def __init__(self, base_model_name: str = "meta-llama/Llama-3-70b"):
        self.base_model_name = base_model_name
        self.model = None
        self.tokenizer = None
        self.adapter_modules = {}  # Módulos de adaptación para nuevo conocimiento
        self.knowledge_embeddings = []  # Embeddings del conocimiento integrado
        
    def initialize_model(self):
        """Inicializa el modelo base con configuración optimizada"""
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
            self.base_model_name,
            use_fast=True,
            trust_remote_code=True
        )
        
        if self.tokenizer.pad_token is None:
            self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token
        
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            self.base_model_name,
            torch_dtype=torch.float16,
            device_map="auto",
            load_in_8bit=True,
            trust_remote_code=True
        )
        
        # Configuración inicial para fine-tuning eficiente
        self._setup_adaptation_infrastructure()
    
    def _setup_adaptation_infrastructure(self):
        """Configura la infraestructura para adaptaciones dinámicas"""
        peft_config = LoraConfig(
            task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
            inference_mode=False,
            r=16,
            lora_alpha=32,
            lora_dropout=0.1,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"]
        )
        
        self.model = get_peft_model(self.model, peft_config)
        self.model.print_trainable_parameters()
    
    async def integrate_new_knowledge(self, knowledge_data: Dict[str, Any]):
        """
        Integra nuevo conocimiento al modelo base mediante fine-tuning adaptativo
        
        Args:
            knowledge_data: Diccionario con el nuevo conocimiento y metadatos
        """
        try:
            # Preparar datos para fine-tuning
            training_data = self._prepare_training_data(knowledge_data)
            
            # Configurar parámetros de entrenamiento adaptativo
            training_args = {
                "learning_rate": 2e-5,
                "num_train_epochs": 1,
                "per_device_train_batch_size": 2,
                "gradient_accumulation_steps": 4,
                "max_grad_norm": 0.3,
                "warmup_steps": 100,
                "logging_steps": 10,
                "optim": "adamw_torch"
            }
            
            # Ejecutar fine-tuning incremental
            await self._adaptive_fine_tuning(training_data, training_args)
            
            # Actualizar embeddings de conocimiento
            await self._update_knowledge_embeddings(knowledge_data)
            
            # Validar la integración
            validation_result = await self._validate_integration(knowledge_data)
            
            return validation_result
            
        except Exception as e:
            print(f"Error integrando nuevo conocimiento: {e}")
            raise

4.3.2. Mecanismo de Fine-Tuning Continuo

El sistema implementa un protocolo de fine-tuning continuo que permite la asimilación de nuevo conocimiento mientras mantiene la estabilidad del modelo base.

from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Any
import asyncio
from datasets import Dataset
from transformers import TrainingArguments, Trainer
import numpy as np

class ContinuousFineTuningEngine:
    """Motor de fine-tuning continuo para el LLM extendido"""
    
    def __init__(self, model, tokenizer):
        self.model = model
        self.tokenizer = tokenizer
        self.training_queue = asyncio.Queue()
        self.is_training = False
        
    async def schedule_training(self, training_data: Dict[str, Any], priority: int = 1):
        """Programa una tarea de training en la cola de prioridad"""
        await self.training_queue.put({
            'data': training_data,
            'priority': priority,
            'timestamp': datetime.now()
        })
        
        if not self.is_training:
            asyncio.create_task(self.process_training_queue())
    
    async def process_training_queue(self):
        """Procesa la cola de training de forma continua"""
        self.is_training = True
        
        while not self.training_queue.empty():
            try:
                task = await self.training_queue.get()
                
                # Ejecutar fine-tuning incremental
                await self._execute_incremental_training(task['data'])
                
                self.training_queue.task_done()
                
            except Exception as e:
                print(f"Error en training: {e}")
                # Reintentar después
                await asyncio.sleep(60)
        
        self.is_training = False
    
    async def _execute_incremental_training(self, training_data: Dict[str, Any]):
        """Ejecuta fine-tuning incremental con los nuevos datos"""
        # Preparar dataset
        dataset = self._prepare_dataset(training_data)
        
        # Configurar argumentos de training
        training_args = TrainingArguments(
            output_dir="./nexus-adaptations",
            overwrite_output_dir=True,
            num_train_epochs=1,
            per_device_train_batch_size=2,
            gradient_accumulation_steps=4,
            learning_rate=2e-5,
            fp16=True,
            logging_steps=10,
            save_steps=500,
            save_total_limit=2
        )
        
        # Crear trainer
        trainer = Trainer(
            model=self.model,
            args=training_args,
            train_dataset=dataset,
            data_collator=self._data_collator
        )
        
        # Ejecutar training
        trainer.train()
        
        # Guardar adaptación
        trainer.save_model()
        
        # Actualizar estadísticas
        self._update_training_metrics(trainer)

4.4. Sistema de Validación de Conocimiento Integrado

Cada actualización del modelo es validada mediante un mecanismo de consenso descentralizado que garantiza la calidad y veracidad del conocimiento integrado.

from typing import Dict, List, Any
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class KnowledgeValidationFramework:
    """Framework de validación para nuevo conocimiento"""
    
    def __init__(self, validation_threshold: float = 0.85):
        self.validation_threshold = validation_threshold
        self.validation_history = []
        
    async def validate_knowledge_update(self, 
                                      new_knowledge: Dict[str, Any], 
                                      existing_knowledge: List[Dict[str, Any]]) -> bool:
        """
        Valida la coherencia del nuevo conocimiento con el existente
        
        Args:
            new_knowledge: Nuevo conocimiento a validar
            existing_knowledge: Base de conocimiento existente
            
        Returns:
            bool: True si la validación es exitosa
        """
        # Validación de consistencia semántica
        semantic_consistency = await self._check_semantic_consistency(
            new_knowledge, existing_knowledge
        )
        
        # Validación de fuentes y referencias
        source_validation = await self._validate_sources(new_knowledge)
        
        # Validación de conflicto con conocimiento establecido
        conflict_check = await self._check_knowledge_conflicts(
            new_knowledge, existing_knowledge
        )
        
        # Validación mediante consenso descentralizado
        consensus_validation = await self._decentralized_consensus(new_knowledge)
        
        # Evaluación final
        validation_score = self._calculate_validation_score(
            semantic_consistency,
            source_validation,
            conflict_check,
            consensus_validation
        )
        
        return validation_score >= self.validation_threshold
    
    async def _check_semantic_consistency(self, 
                                        new_knowledge: Dict[str, Any], 
                                        existing_knowledge: List[Dict[str, Any]]) -> float:
        """Verifica consistencia semántica con el conocimiento existente"""
        new_embedding = await self._generate_embedding(new_knowledge['content'])
        existing_embeddings = []
        
        for knowledge in existing_knowledge:
            if 'embedding' in knowledge:
                existing_embeddings.append(knowledge['embedding'])
        
        if not existing_embeddings:
            return 1.0  # Sin conocimiento existente para comparar
            
        similarities = cosine_similarity([new_embedding], existing_embeddings)
        return float(np.mean(similarities))

4.5. Mecanismos de Actualización en Caliente

El sistema permite actualizaciones del modelo sin interrumpir el servicio, mediante técnicas avanzadas de swapping de modelos y versionado.

import torch
from typing import Dict, Any
import asyncio
from datetime import datetime
import hashlib

class ModelHotSwapper:
    """Gestor de actualizaciones en caliente del modelo"""
    
    def __init__(self):
        self.active_model = None
        self.model_versions = {}
        self.pending_updates = []
        
    async def deploy_new_version(self, 
                               model_path: str, 
                               version_metadata: Dict[str, Any]) -> str:
        """
        Despliega una nueva versión del modelo en caliente
        
        Args:
            model_path: Ruta al nuevo modelo
            version_metadata: Metadatos de la versión
            
        Returns:
            str: ID de la versión desplegada
        """
        version_id = self._generate_version_id(version_metadata)
        
        try:
            # Cargar nuevo modelo
            new_model = await self._load_model_version(model_path)
            
            # Validar nueva versión
            validation_passed = await self._validate_new_version(new_model)
            
            if validation_passed:
                # Preparar transición
                await self._prepare_model_transition(new_model, version_id)
                
                # Ejecutar swapping
                await self._execute_hot_swap(new_model, version_id)
                
                # Actualizar registro de versiones
                self.model_versions[version_id] = {
                    'model': new_model,
                    'metadata': version_metadata,
                    'deployment_time': datetime.now(),
                    'status': 'active'
                }
                
                return version_id
            else:
                raise ValueError("Validación de nueva versión falló")
                
        except Exception as e:
            print(f"Error desplegando nueva versión: {e}")
            raise
    
    async def _execute_hot_swap(self, new_model, version_id: str):
        """Ejecuta el cambio de modelo en caliente"""
        # Pausar temporalmente nuevas requests
        await self._pause_incoming_requests()
        
        # Realizar swapping del modelo
        old_model = self.active_model
        self.active_model = new_model
        
        # Reanudar requests
        await self._resume_incoming_requests()
        
        # Liberar recursos del modelo anterior
        if old_model:
            await self._cleanup_old_model(old_model)
        
        print(f"Modelo actualizado a versión {version_id}")

4.6. Sistema de Monitorización y Métricas

Monitorización exhaustiva del rendimiento y comportamiento del modelo para garantizar calidad continua.

from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any

class LLMMonitoringSystem:
    """Sistema de monitorización para el LLM extendido"""
    
    def __init__(self):
        # Métricas de rendimiento
        self.inference_latency = Histogram(
            'llm_inference_latency_seconds',
            'Latencia de inferencia del LLM',
            ['model_version', 'task_type']
        )
        
        self.training_operations = Counter(
            'llm_training_operations_total',
            'Número de operaciones de training',
            ['operation_type', 'status']
        )
        
        self.knowledge_updates = Counter(
            'llm_knowledge_updates_total',
            'Número de actualizaciones de conocimiento',
            ['update_type', 'validation_status']
        )
        
        self.model_accuracy = Gauge(
            'llm_model_accuracy',
            'Precisión actual del modelo',
            ['model_version', 'domain']
        )
    
    def record_inference(self, model_version: str, task_type: str, latency: float):
        """Registra métricas de inferencia"""
        self.inference_latency.labels(
            model_version=model_version,
            task_type=task_type
        ).observe(latency)
    
    def record_training_operation(self, operation_type: str, success: bool):
        """Registra operaciones de training"""
        status = "success" if success else "failure"
        self.training_operations.labels(
            operation_type=operation_type,
            status=status
        ).inc()
    
    def update_accuracy_metrics(self, 
                              model_version: str, 
                              domain: str, 
                              accuracy: float):
        """Actualiza métricas de precisión"""
        self.model_accuracy.labels(
            model_version=model_version,
            domain=domain
        ).set(accuracy)

4.7. Conclusión del Capítulo

El Modelo de IA Base de NEXUS representa un avance fundamental sobre los LLM tradicionales, proporcionando:

Capacidad de Aprendizaje Continuo: Integración de nuevo conocimiento sin reentrenamientos masivos
Arquitectura Descentralizada: Actualizaciones validadas por consenso distribuido
Actualizaciones en Caliente: Evolución del modelo sin interrupción del servicio
**Validación Robust

5. Capa 2: Memoria Extendida - Implementación de una Base de Datos Vectorial Persistente y Distribuida

Capítulo 5: Implementación del Sistema de Memoria Extendida Distribuida

5.1. Visión General de la Memoria Extendida

La memoria extendida constituye el sistema de memoria a corto y largo plazo de NEXUS, permitiendo la persistencia y recuperación eficiente de experiencias, conocimientos y contextos. A diferencia de las bases de datos tradicionales, este sistema está diseñado específicamente para manejar datos semiestructurados y no estructurados con capacidades de búsqueda semántica a escala de petabytes.

graph TB
    A[Cliente NEXUS] --> B[API de Memoria]
    B --> C[Distribuidor de Consultas]
    C --> D[Shard 1]
    C --> E[Shard 2]
    C --> F[Shard N]
    D --> G[Réplica 1.1]
    D --> H[Réplica 1.2]
    E --> I[Réplica 2.1]
    E --> J[Réplica 2.2]
    F --> K[Réplica N.1]
    F --> L[Réplica N.2]
    
    M[Coordinador de Consistencia] --> D
    M --> E
    M --> F
    
    N[Monitor de Rendimiento] --> D
    N --> E
    N --> F

5.2. Esquema de Datos para Experiencias

Definimos un esquema robusto que captura toda la información necesaria para las experiencias de NEXUS, incluyendo metadatos enriquecidos, contexto temporal y relaciones con el grafo de conocimiento.

from pydantic import BaseModel, Field, validator
from typing import Dict, List, Any, Optional, Union
from datetime import datetime
from enum import Enum
import uuid

class MemoryType(str, Enum):
    """Tipos de memorias/experiencias en el sistema"""
    USER_INTERACTION = "user_interaction"
    KNOWLEDGE_UPDATE = "knowledge_update"
    SYSTEM_EVENT = "system_event"
    LEARNING_EXPERIENCE = "learning_experience"
    INFERENCE_RESULT = "inference_result"

class ConfidenceLevel(str, Enum):
    """Niveles de confianza para la validación"""
    UNVERIFIED = "unverified"
    LOW = "low"
    MEDIUM = "medium"
    HIGH = "high"
    VERIFIED = "verified"

class VectorEmbedding(BaseModel):
    """Estructura para embeddings vectoriales"""
    vector: List[float] = Field(..., description="El vector de embedding")
    model: str = Field(..., description="Modelo usado para generar el embedding")
    dimension: int = Field(..., description="Dimensión del vector")
    timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now)

class MemoryMetadata(BaseModel):
    """Metadatos extensibles para experiencias"""
    source_node: str = Field(..., description="Nodo que originó la experiencia")
    confidence: ConfidenceLevel = Field(ConfidenceLevel.UNVERIFIED, description="Nivel de confianza")
    validation_count: int = Field(0, description="Número de validaciones recibidas")
    expiration: Optional[datetime] = Field(None, description="Tiempo de expiración opcional")
    custom_metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="Metadatos personalizados")

class NexusExperience(BaseModel):
    """Estructura principal para experiencias de NEXUS"""
    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))
    content: str = Field(..., description="Contenido principal de la experiencia", min_length=1)
    embedding: VectorEmbedding = Field(..., description="Embedding vectorial del contenido")
    memory_type: MemoryType = Field(..., description="Tipo de memoria")
    timestamp: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
    metadata: MemoryMetadata = Field(..., description="Metadatos de la experiencia")
    related_entities: List[str] = Field(default_factory=list, description="IDs de entidades relacionadas en el grafo")
    context_window: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="Contexto temporal y espacial")
    
    class Config:
        json_encoders = {
            datetime: lambda v: v.isoformat(),
        }
    
    @validator('content')
    def validate_content_length(cls, v):
        if len(v.strip()) == 0:
            raise ValueError('El contenido no puede estar vacío')
        return v.strip()
    
    @validator('embedding')
    def validate_embedding_dimension(cls, v, values):
        if 'embedding' in values and len(v.vector) != v.dimension:
            raise ValueError('La dimensión del vector no coincide con la especificada')
        return v

5.3. Implementación del Gestor de Memoria Distribuida

El gestor de memoria maneja todas las operaciones CRUD sobre las experiencias, distribuyéndolas automáticamente a través del clúster y garantizando la consistencia.

import asyncio
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from loguru import logger
from .schema import NexusExperience, MemoryType, ConfidenceLevel
from .distributed_weaviate import DistributedWeaviateCluster
from .shard_manager import ShardManager
from .consistency_manager import ConsistencyManager

class MemoryManager:
    """Gestor principal de memoria para NEXUS"""
    
    def __init__(self, cluster_config: Dict[str, Any]):
        self.cluster = DistributedWeaviateCluster(cluster_config['nodes'], cluster_config['auth'])
        self.shard_manager = ShardManager(cluster_config['sharding'])
        self.consistency_manager = ConsistencyManager(cluster_config['consistency'])
        self.cache_size = cluster_config.get('cache_size', 10000)
        self._initialize_cache()
        
    def _initialize_cache(self):
        """Inicializa la cache LRU para operaciones frecuentes"""
        from cachetools import LRUCache, TTLCache
        self.experience_cache = LRUCache(maxsize=self.cache_size)
        self.embedding_cache = TTLCache(maxsize=5000, ttl=3600)  # 1 hora
    
    async def initialize(self):
        """Inicializa el gestor de memoria y todos sus componentes"""
        logger.info("Inicializando Memory Manager...")
        await self.cluster.initialize_schema()
        await self.shard_manager.initialize()
        await self.consistency_manager.initialize()
        logger.success("Memory Manager inicializado exitosamente")
    
    async def store_experience(self, experience: NexusExperience) -> str:
        """
        Almacena una nueva experiencia en el clúster distribuido
        
        Args:
            experience: La experiencia a almacenar
            
        Returns:
            str: ID de la experiencia almacenada
        """
        try:
            # Determinar el shard objetivo basado en el embedding
            target_shard = self.shard_manager.locate_shard(experience.embedding.vector)
            
            # Almacenar en el shard primario
            experience_id = await self.cluster.store_experience(target_shard, experience)
            
            # Invalidar caches relevantes
            self._invalidate_caches(experience_id)
            
            # Iniciar replicación asíncrona
            asyncio.create_task(self._replicate_experience(experience, target_shard))
            
            logger.info(f"Experiencia {experience_id} almacenada en shard {target_shard}")
            return experience_id
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error almacenando experiencia: {e}")
            raise
    
    async def retrieve_experience(self, experience_id: str) -> Optional[NexusExperience]:
        """
        Recupera una experiencia por su ID
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia a recuperar
            
        Returns:
            Optional[NexusExperience]: La experiencia o None si no existe
        """
        # Verificar cache primero
        if experience_id in self.experience_cache:
            return self.experience_cache[experience_id]
        
        try:
            # Determinar shard basado en ID (los IDs contienen información de shard)
            shard_id = self._extract_shard_from_id(experience_id)
            experience = await self.cluster.retrieve_experience(shard_id, experience_id)
            
            if experience:
                self.experience_cache[experience_id] = experience
            
            return experience
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error recuperando experiencia {experience_id}: {e}")
            return None
    
    async def search_similar_experiences(
        self,
        query_embedding: List[float],
        limit: int = 10,
        min_confidence: Optional[ConfidenceLevel] = None,
        memory_types: Optional[List[MemoryType]] = None,
        time_range: Optional[Tuple[datetime, datetime]] = None
    ) -> List[NexusExperience]:
        """
        Busca experiencias similares basado en embedding vectorial
        
        Args:
            query_embedding: Vector de consulta para búsqueda por similitud
            limit: Número máximo de resultados
            min_confidence: Nivel mínimo de confianza para filtrar
            memory_types: Tipos de memoria a incluir
            time_range: Rango temporal para filtrar
            
        Returns:
            List[NexusExperience]: Lista de experiencias similares
        """
        cache_key = self._generate_search_cache_key(
            query_embedding, limit, min_confidence, memory_types, time_range
        )
        
        # Verificar cache de búsqueda
        if cache_key in self.embedding_cache:
            return self.embedding_cache[cache_key]
        
        try:
            # Identificar shards relevantes basado en el embedding de consulta
            relevant_shards = self.shard_manager.identify_relevant_shards(query_embedding, limit)
            
            # Ejecutar búsqueda en paralelo en shards relevantes
            search_tasks = []
            for shard_id in relevant_shards:
                task = self.cluster.search_experiences(
                    shard_id, query_embedding, limit * 2, min_confidence, memory_types, time_range
                )
                search_tasks.append(task)
            
            # Esperar y combinar resultados
            results = await asyncio.gather(*search_tasks, return_exceptions=True)
            
            # Combinar y ordenar resultados
            all_experiences = []
            for result in results:
                if isinstance(result, Exception):
                    logger.warning(f"Error en búsqueda en shard: {result}")
                    continue
                all_experiences.extend(result)
            
            # Ordenar por similitud y aplicar límite
            sorted_experiences = self._sort_by_similarity(all_experiences, query_embedding)
            final_results = sorted_experiences[:limit]
            
            # Almacenar en cache
            self.embedding_cache[cache_key] = final_results
            
            return final_results
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en búsqueda de experiencias: {e}")
            return []

5.4. Gestor de Sharding Inteligente

El sistema de sharding es fundamental para distribuir la carga computacional. Implementamos un sharding basado en embeddings que agrupa experiencias semánticamente similares.

import numpy as np
from typing import List, Dict, Any, Optional
from dataclasses import dataclass
from sklearn.cluster import KMeans
import asyncio
from loguru import logger

@dataclass
class ShardConfig:
    """Configuración de sharding"""
    total_shards: int
    replicas_per_shard: int
    embedding_dimension: int
    recluster_interval: int = 3600  # segundos entre re-clustering
    min_shard_size: int = 10000     # tamaño mínimo antes de considerar división

class ShardManager:
    """Gestor de sharding inteligente basado en embeddings"""
    
    def __init__(self, config: ShardConfig):
        self.config = config
        self.shard_centroids: Dict[str, np.ndarray] = {}
        self.shard_statistics: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
        self._initialize_shards()
    
    def _initialize_shards(self):
        """Inicializa los shards con centroides aleatorios"""
        for i in range(self.config.total_shards):
            shard_id = f"shard_{i:03d}"
            # Centroide aleatorio en espacio de embedding
            centroid = np.random.randn(self.config.embedding_dimension)
            centroid = centroid / np.linalg.norm(centroid)  # Normalizar
            self.shard_centroids[shard_id] = centroid
            self.shard_statistics[shard_id] = {
                'count': 0,
                'last_updated': None,
                'size_bytes': 0
            }
    
    async def initialize(self):
        """Inicialización asíncrona del gestor de shards"""
        logger.info("Inicializando Shard Manager...")
        # Cargar estadísticas existentes si aplica
        await self._load_existing_statistics()
        # Iniciar tarea de mantenimiento periódico
        asyncio.create_task(self._periodic_maintenance())
    
    def locate_shard(self, embedding: List[float]) -> str:
        """
        Encuentra el shard más apropiado para un embedding dado
        
        Args:
            embedding: Vector de embedding a ubicar
            
        Returns:
            str: ID del shard objetivo
        """
        embedding_np = np.array(embedding)
        embedding_np = embedding_np / np.linalg.norm(embedding_np)  # Normalizar
        
        best_shard = None
        best_similarity = -1.0
        
        for shard_id, centroid in self.shard_centroids.items():
            similarity = np.dot(embedding_np, centroid)
            if similarity > best_similarity:
                best_similarity = similarity
                best_shard = shard_id
        
        return best_shard or list(self.shard_centroids.keys())[0]
    
    def identify_relevant_shards(self, query_embedding: List[float], limit: int) -> List[str]:
        """
        Identifica shards relevantes para una consulta de búsqueda
        
        Args:
            query_embedding: Embedding de consulta
            limit: Número máximo de resultados deseados
            
        Returns:
            List[str]: Lista de shards a consultar
        """
        query_np = np.array(query_embedding)
        query_np = query_np / np.linalg.norm(query_np)
        
        # Calcular similitudes con todos los centroides
        similarities = []
        for shard_id, centroid in self.shard_centroids.items():
            similarity = np.dot(query_np, centroid)
            similarities.append((shard_id, similarity))
        
        # Ordenar por similitud descendente
        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        # Seleccionar shards más relevantes
        # Para limit pequeño, consultar menos shards para mejor rendimiento
        max_shards_to_query = min(len(similarities), max(3, limit // 1000))
        return [shard_id for shard_id, sim in similarities[:max_shards_to_query]]
    
    def get_replica_shards(self, primary_shard: str) -> List[str]:
        """
        Obtiene la lista de shards de réplica para un shard primario
        
        Args:
            primary_shard: ID del shard primario
            
        Returns:
            List[str]: IDs de shards de réplica
        """
        # Implementación simple: réplicas consecutivas
        shard_index = int(primary_shard.split('_')[1])
        replica_shards = []
        
        for i in range(1, self.config.replicas_per_shard + 1):
            replica_index = (shard_index + i) % self.config.total_shards
            replica_shards.append(f"shard_{replica_index:03d}")
        
        return replica_shards

5.5. Gestor de Consistencia y Replicación

Mantener la consistencia en un sistema distribuido es crítico. Implementamos un modelo de consistencia eventual con mecanismos de reparación automática.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from loguru import logger

class ConsistencyLevel(str, Enum):
    """Niveles de consistencia soportados"""
    STRONG = "strong"      # Consistencia inmediata a través de quórum
    EVENTUAL = "eventual"  # Consistencia eventual
    WEAK = "weak"          # Sin garantías de consistencia

@dataclass
class ConsistencyConfig:
    """Configuración de consistencia"""
    default_level: ConsistencyLevel = ConsistencyLevel.EVENTUAL
    quorum_size: int = 2  # Para consistencia fuerte
    timeout_ms: int = 1000
    repair_interval: int = 300  # segundos entre reparaciones

class ConsistencyManager:
    """Gestor de consistencia y replicación"""
    
    def __init__(self, config: ConsistencyConfig):
        self.config = config
        self.pending_repairs = set()
        self.consistency_checks = {}
    
    async def initialize(self):
        """Inicialización del gestor de consistencia"""
        logger.info("Inicializando Consistency Manager...")
        # Iniciar tarea de reparación periódica
        asyncio.create_task(self._periodic_repair())
    
    async def ensure_consistency(self, experience_id: str, level: ConsistencyLevel = None) -> bool:
        """
        Garantiza el nivel de consistencia requerido para una experiencia
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia
            level: Nivel de consistencia requerido
            
        Returns:
            bool: True si se alcanzó la consistencia requerida
        """
        consistency_level = level or self.config.default_level
        
        if consistency_level == ConsistencyLevel.STRONG:
            return await self._ensure_strong_consistency(experience_id)
        elif consistency_level == ConsistencyLevel.EVENTUAL:
            return await self._ensure_eventual_consistency(experience_id)
        else:  # WEAK
            return True  # Sin garantías
    
    async def schedule_consistency_update(self, experience_id: str):
        """
        Programa una actualización de consistencia para una experiencia
        
        Args:
            experience_id: ID de la experiencia a verificar
        """
        self.pending_repairs.add(experience_id)
    
    async def _ensure_strong_consistency(self, experience_id: str) -> bool:
        """Implementa consistencia fuerte mediante quórum"""
        try:
            # Obtener shard primario y réplicas
            # Verificar quórum de réplicas
            # Esperar confirmación de quórum
            
            # Implementación simplificada para el ejemplo
            await asyncio.sleep(0.1)  # Simular latencia de red
            return True
            
        except asyncio.TimeoutError:
            logger.warning(f"Timeout en consistencia fuerte para {experience_id}")
            return False
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en consistencia fuerte para {experience_id}: {e}")
            return False

5.6. Configuración y Despliegue

Proporcionamos la configuración completa para el sistema de memoria y scripts de despliegue automatizados.

# Configuración del sistema de memoria de NEXUS
cluster:
  nodes:
    - name: "memory-node-1"
      url: "https://memory1.nexus.ai"
      role: "primary"
      region: "us-west"
    - name: "memory-node-2"
      url: "https://memory2.nexus.ai"
      role: "replica"
      region: "us-east"
    - name: "memory-node-3"
      url: "https://memory3.nexus.ai"
      role: "replica"
      region: "eu-central"
  
  auth:
    api_key: "${MEMORY_API_KEY}"
    openai_key: "${OPENAI_API_KEY}"

sharding:
  total_shards: 12
  replicas_per_shard: 2
  embedding_dimension: 1536  # Dimensión de text-embedding-3-large
  recluster_interval: 3600
  min_shard_size: 10000

consistency:
  default_level: "eventual"
  quorum_size: 2
  timeout_ms: 1000
  repair_interval: 300

performance:
  cache_size: 10000
  max_connections: 100
  timeout: 30.0

monitoring:
  enabled: true
  prometheus_port: 9090
  health_check_interval: 30

#!/usr/bin/env python3
"""
Script de despliegue para el clúster de memoria de NEXUS
"""

import asyncio
import yaml
from pathlib import Path
from nexus.core.memory.memory_manager import MemoryManager
from loguru import logger

async def deploy_memory_cluster(config_path: str = "config/memory_config.yaml"):
    """Despliega y configura el clúster de memoria"""
    
    # Cargar configuración
    config = load_config(config_path)
    
    try:
        logger.info("🚀 Iniciando despliegue del clúster de memoria...")
        
        # Inicializar gestor de memoria
        memory_manager = MemoryManager(config)
        
        # Inicializar todos los componentes
        await memory_manager.initialize()
        
        # Verificar estado del clúster
        cluster_status = await memory_manager.cluster.get_status()
        logger.info(f"📊 Estado del clúster: {cluster_status}")
        
        # Configurar monitorización
        await setup_monitoring(config['monitoring'])
        
        logger.success("✅ Clúster de memoria desplegado exitosamente!")
        
        return memory_manager
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Error desplegando clúster de memoria: {e}")
        raise

def load_config(config_path: str) -> dict:
    """Carga la configuración desde archivo YAML"""
    path = Path(config_path)
    if not path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Archivo de configuración no encontrado: {config_path}")
    
    with open(path, 'r') as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    
    # Reemplazar variables de entorno
    config = resolve_env_variables(config)
    
    return config

def resolve_env_variables(config: dict) -> dict:
    """Resuelve variables de entorno en la configuración"""
    import os
    import re
    
    def resolve_value(value):
        if isinstance(value, str):
            match = re.match(r'^\$\{(.+)\}$', value)
            if match:
                env_var = match.group(1)
                return os.getenv(env_var, value)
        elif isinstance(value, dict):
            return {k: resolve_value(v) for k, v in value.items()}
        elif isinstance(value, list):
            return [resolve_value(v) for v in value]
        return value
    
    return resolve_value(config)

async def setup_monitoring(monitoring_config: dict):
    """Configura el sistema de monitorización"""
    if monitoring_config.get('enabled', False):
        logger.info("📈 Configurando monitorización...")
        # Implementar configuración de Prometheus, Grafana, etc.
        from prometheus_client import start_http_server
        start_http_server(monitoring_config.get('prometheus_port', 9090))
        logger.info(f"📊 Servidor de métricas iniciado en puerto {monitoring_config.get('prometheus_port', 9090)}")

if __name__ == "__main__":
    # Ejemplo de uso
    async def main():
        try:
            manager = await deploy_memory_cluster()
            
            # Mantener el servicio corriendo
            while True:
                await asyncio.sleep(3600)  # Esperar 1 hora
                
        except KeyboardInterrupt:
            logger.info("Apagando clúster de memoria...")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error fatal: {e}")
    
    asyncio.run(main())

5.7. Pruebas y Validación

Implementamos pruebas exhaustivas para garantizar el correcto funcionamiento del sistema de memoria.

import pytest
import asyncio
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
from nexus.core.memory.memory_manager import MemoryManager
from nexus.core.memory.schema import NexusExperience, MemoryType, ConfidenceLevel, VectorEmbedding, MemoryMetadata

@pytest.fixture(scope="module")
async def memory_manager():
    """Fixture que proporciona un gestor de memoria para testing"""
    config = {
        "nodes": [
            {"url": "http://localhost:8080", "name": "test-node-1"},
            {"url": "http://localhost:8081", "name": "test-node-2"}
        ],
        "auth": {"api_key": "test-key", "openai_key": "test-openai-key"},
        "sharding": {
            "total_shards": 3,
            "replicas_per_shard": 1,
            "embedding_dimension": 384  # Dimensión más pequeña para testing
        },
        "consistency": {
            "default_level": "eventual",
            "quorum_size": 1,
            "timeout_ms": 500,
            "repair_interval": 60
        },
        "cache_size": 1000
    }
    
    manager = MemoryManager(config)
    await manager.initialize()
    yield manager
    # Cleanup
    await manager.cluster.cleanup()

@pytest.mark.asyncio
async def test_store_and_retrieve_experience(memory_manager):
    """Prueba almacenamiento y recuperación de experiencias"""
    # Crear experiencia de prueba
    test_experience = NexusExperience(
        content="Esta es una experiencia de prueba para validar el sistema de memoria",
        embedding=VectorEmbedding(
            vector=np.random.randn(384).tolist(),
            model="test-model",
            dimension=384
        ),
        memory_type=MemoryType.USER_INTERACTION,
        metadata=MemoryMetadata(
            source_node="test-node",
            confidence=ConfidenceLevel.HIGH,
            validation_count=3
        )
    )
    
    # Almacenar experiencia
    experience_id = await memory_manager.store_experience(test_experience)
    assert experience_id is not None
    
    # Recuperar experiencia
    retrieved = await memory_manager.retrieve_experience(experience_id)
    assert retrieved is not None
    assert retrieved.id == experience_id
    assert retrieved.content == test_experience.content

@pytest.mark.asyncio
async def test_semantic_search(memory_manager):
    """Prueba búsqueda semántica por similitud"""
    # Crear embedding de consulta
    query_embedding = np.random.randn(384).tolist()
    
    # Realizar búsqueda
    results = await memory_manager.search_similar_experiences(
        query_embedding=query_embedding,
        limit=5,
        min_confidence=ConfidenceLevel.MEDIUM
    )
    
    assert isinstance(results, list)
    # En un sistema vacío, debería devolver lista vacía
    assert len(results) == 0

@pytest.mark.asyncio
async def test_consistency_management(memory_manager):
    """Prueba el sistema de gestión de consistencia"""
    # Programar actualización de consistencia
    test_id = "test-experience-id"
    await memory_manager.consistency_manager.schedule_consistency_update(test_id)
    
    # Verificar que está en la cola de reparación
    assert test_id in memory_manager.consistency_manager.pending_repairs
    
    # Forzar reparación inmediata
    await memory_manager.consistency_manager._repair_experience(test_id)
    assert test_id not in memory_manager.consistency_manager.pending_repairs

5.8. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha proporcionado la implementación completa del sistema de memoria extendida de NEXUS, incluyendo:

Esquema de datos robusto para experiencias con metadatos enriquecidos
Gestor de memoria distribuida con operaciones CRUD completas y búsqueda por similitud semántica
Sistema de sharding inteligente basado en embeddings para distribución óptima de la carga
Mecanismos de consistencia avanzados con soporte para múltiples niveles de garantía
Configuración integral y scripts de despliegue automatizados

El sistema está diseñado para manejar volúmenes de datos a escala de petabytes con latencia de milisegundos, proporcionando la base fundamental para la memoria persistente y evolutiva de NEXUS.

Notas de Mejora para el Capítulo:

Implementar mecanismos de compresión avanzada para embeddings vectoriales
Desarrollar algoritmos de re-clustering automático basados en patrones de acceso
Añadir soporte para múltiples backends de almacenamiento distribuido
Implementar técnicas de deduplicación a nivel de contenido semántico
Desarrollar sistema de tiering automático para datos basado en frecuencia de acceso

Capítulo aprobado.

6. Capa 3: Grafos de Conocimiento Dinámicos - Construcción del Cerebro Estructurado

Capítulo 6: Capa 3: Grafos de Conocimiento Dinámicos - Construcción del Cerebro Estructurado

6.1. Visión General del Sistema de Grafos de Conocimiento

Los Grafos de Conocimiento Dinámicos constituyen el componente estructural fundamental de NEXUS, proporcionando el marco semántico que transforma información cruda en conocimiento interconectado y accionable. A diferencia de los sistemas de memoria vectorial que almacenan experiencias de forma aislada, esta capa organiza el conocimiento en relaciones lógicas, jerárquicas y temporales, permitiendo un razonamiento de nivel experto y la capacidad de realizar inferencias complejas.

graph TB
    A[Información No Estructurada] --> B[Extracción de Entidades]
    B --> C[Identificación de Relaciones]
    C --> D[Construcción del Grafo]
    D --> E[Inferencia Semántica]
    E --> F[Conocimiento Accionable]
    
    G[Base de Conocimiento] --> H[Actualización Continua]
    H --> I[Validación Descentralizada]
    I --> J[Evolución del Grafo]
    J --> D

6.2. Arquitectura del Motor de Grafos de Conocimiento

6.2.1. Diseño Modular para Escalabilidad y Flexibilidad

El sistema está diseñado como un conjunto de módulos interconectados que permiten el procesamiento paralelo, la actualización en tiempo real y la integración con otros componentes de NEXUS.

from typing import Dict, List, Any, Optional, Set
from datetime import datetime
import networkx as nx
from py2neo import Graph, Node, Relationship
import numpy as np
from loguru import logger

class KnowledgeGraphEngine:
    """Motor principal de grafos de conocimiento para NEXUS"""
    
    def __init__(self, connection_uri: str, auth: Dict[str, str]):
        self.neo4j_graph = Graph(connection_uri, auth=auth)
        self.in_memory_graph = nx.MultiDiGraph()
        self.schema_registry = {}
        self.entity_cache = {}
        self.relation_cache = {}
        
    async def initialize(self):
        """Inicializa el motor de grafos y carga el esquema base"""
        logger.info("Inicializando Motor de Grafos de Conocimiento...")
        
        # Cargar esquema base de NEXUS
        await self._load_base_schema()
        
        # Sincronizar grafo en memoria con la base de datos
        await self._sync_in_memory_graph()
        
        # Iniciar servicios de mantenimiento
        await self._start_maintenance_services()
        
        logger.success("Motor de Grafos de Conocimiento inicializado exitosamente")
    
    async def _load_base_schema(self):
        """Carga el esquema base de entidades y relaciones"""
        base_schema = {
            "entities": {
                "Concept": {"properties": ["name", "description", "category"]},
                "Event": {"properties": ["timestamp", "duration", "location"]},
                "Agent": {"properties": ["type", "capabilities", "reputation"]},
                "Object": {"properties": ["type", "properties", "state"]}
            },
            "relations": {
                "RELATED_TO": {"properties": ["strength", "context"]},
                "PART_OF": {"properties": ["hierarchy_level"]},
                "CAUSES": {"properties": ["probability", "temporal_constraint"]},
                "PRECEDES": {"properties": ["temporal_gap"]}
            }
        }
        
        self.schema_registry = base_schema

6.2.2. Modelado de Entidades y Relaciones

Definimos un sistema de tipos robusto que captura la complejidad semántica del conocimiento mientras mantiene flexibilidad para dominios específicos.

from pydantic import BaseModel, Field, validator
from typing import Dict, List, Any, Optional
from enum import Enum
from datetime import datetime
import uuid

class EntityType(str, Enum):
    """Tipos de entidades en el grafo de conocimiento"""
    CONCEPT = "Concept"
    EVENT = "Event"
    AGENT = "Agent"
    OBJECT = "Object"
    LOCATION = "Location"
    TIME = "Time"
    DOCUMENT = "Document"

class RelationType(str, Enum):
    """Tipos de relaciones semánticas"""
    RELATED_TO = "RELATED_TO"
    PART_OF = "PART_OF"
    CAUSES = "CAUSES"
    PRECEDES = "PRECEDES"
    SIMILAR_TO = "SIMILAR_TO"
    USES = "USES"
    CREATES = "CREATES"

class KnowledgeEntity(BaseModel):
    """Estructura para entidades del grafo de conocimiento"""
    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))
    type: EntityType
    name: str
    properties: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
    updated_at: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
    confidence: float = Field(ge=0.0, le=1.0, default=1.0)
    
    class Config:
        use_enum_values = True
    
    @validator('name')
    def validate_name_length(cls, v):
        if len(v.strip()) < 2:
            raise ValueError('El nombre debe tener al menos 2 caracteres')
        return v.strip()

class KnowledgeRelation(BaseModel):
    """Estructura para relaciones del grafo de conocimiento"""
    id: str = Field(default_factory=lambda: str(uuid.uuid4()))
    type: RelationType
    source_id: str
    target_id: str
    properties: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
    created_at: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
    confidence: float = Field(ge=0.0, le=1.0, default=1.0)
    
    class Config:
        use_enum_values = True
    
    @validator('source_id', 'target_id')
    def validate_entity_ids(cls, v):
        if not v.strip():
            raise ValueError('Los IDs de entidades no pueden estar vacíos')
        return v.strip()

6.3. Proceso de Extracción y Construcción del Grafo

6.3.1. Pipeline de Procesamiento de Conocimiento

El sistema implementa un pipeline multietapa para transformar información no estructurada en conocimiento estructurado.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from loguru import logger
from .schema import KnowledgeEntity, KnowledgeRelation

class KnowledgeProcessingPipeline:
    """Pipeline para procesamiento y extracción de conocimiento"""
    
    def __init__(self, nlp_processor, graph_engine):
        self.nlp_processor = nlp_processor
        self.graph_engine = graph_engine
        self.pipeline_stages = [
            self._stage_text_normalization,
            self._stage_entity_extraction,
            self._stage_relation_extraction,
            self._stage_knowledge_validation,
            self._stage_graph_integration
        ]
    
    async def process_text(self, text: str, context: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:
        """
        Procesa texto para extraer conocimiento y actualizar el grafo
        
        Args:
            text: Texto a procesar
            context: Contexto adicional para el procesamiento
            
        Returns:
            Dict con entidades y relaciones extraídas
        """
        results = {
            "entities": [],
            "relations": [],
            "metadata": {
                "processing_time": 0,
                "entities_extracted": 0,
                "relations_extracted": 0
            }
        }
        
        start_time = asyncio.get_event_loop().time()
        
        try:
            # Ejecutar todas las etapas del pipeline
            current_data = {"text": text, "context": context or {}}
            
            for stage in self.pipeline_stages:
                current_data = await stage(current_data)
                if "error" in current_data:
                    raise Exception(f"Error en etapa del pipeline: {current_data['error']}")
            
            # Recopilar resultados
            results["entities"] = current_data.get("entities", [])
            results["relations"] = current_data.get("relations", [])
            results["metadata"]["entities_extracted"] = len(results["entities"])
            results["metadata"]["relations_extracted"] = len(results["relations"])
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error procesando texto: {e}")
            results["error"] = str(e)
        
        finally:
            results["metadata"]["processing_time"] = asyncio.get_event_loop().time() - start_time
            return results
    
    async def _stage_text_normalization(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Etapa de normalización y preprocesamiento de texto"""
        text = data["text"]
        
        # Implementar normalización: lowercase, remove special chars, etc.
        normalized_text = text.lower().strip()
        
        # Tokenización y otros procesos NLP
        tokens = await self.nlp_processor.tokenize(normalized_text)
        
        return {**data, "normalized_text": normalized_text, "tokens": tokens}
    
    async def _stage_entity_extraction(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Etapa de extracción de entidades"""
        # Usar modelos NLP para identificar entidades
        entities = await self.nlp_processor.extract_entities(
            data["normalized_text"], 
            data["context"]
        )
        
        # Convertir a formato KnowledgeEntity
        knowledge_entities = [
            KnowledgeEntity(
                type=entity["type"],
                name=entity["text"],
                properties=entity.get("properties", {}),
                confidence=entity.get("confidence", 0.8)
            )
            for entity in entities
        ]
        
        return {**data, "entities": knowledge_entities}
    
    async def _stage_relation_extraction(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Etapa de extracción de relaciones"""
        entities = data["entities"]
        
        if len(entities) < 2:
            return {**data, "relations": []}
        
        # Extraer relaciones entre entidades
        relations = await self.nlp_processor.extract_relations(
            data["normalized_text"],
            entities,
            data["context"]
        )
        
        # Convertir a formato KnowledgeRelation
        knowledge_relations = [
            KnowledgeRelation(
                type=relation["type"],
                source_id=relation["source_id"],
                target_id=relation["target_id"],
                properties=relation.get("properties", {}),
                confidence=relation.get("confidence", 0.7)
            )
            for relation in relations
        ]
        
        return {**data, "relations": knowledge_relations}

6.3.2. Mecanismos de Validación de Conocimiento

Cada actualización del grafo es validada mediante un sistema de consenso descentralizado que asegura la calidad y veracidad del conocimiento.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from loguru import logger

class ValidationStatus(str, Enum):
    PENDING = "pending"
    APPROVED = "approved"
    REJECTED = "rejected"
    CONFLICT = "conflict"

@dataclass
class ValidationResult:
    status: ValidationStatus
    confidence: float
    validators: List[str]
    conflicts: List[Dict[str, Any]]
    timestamp: float

class KnowledgeValidator:
    """Sistema de validación descentralizado para conocimiento"""
    
    def __init__(self, validation_threshold: float = 0.7):
        self.validation_threshold = validation_threshold
        self.pending_validations = {}
        self.validator_nodes = set()
    
    async def validate_entity(self, entity: Dict[str, Any]) -> ValidationResult:
        """Valida una entidad mediante consenso descentralizado"""
        validation_id = f"entity_{entity['id']}"
        return await self._perform_validation(validation_id, entity, "entity")
    
    async def validate_relation(self, relation: Dict[str, Any]) -> ValidationResult:
        """Valida una relación mediante consenso descentralizado"""
        validation_id = f"relation_{relation['id']}"
        return await self._perform_validation(validation_id, relation, "relation")
    
    async def _perform_validation(self, 
                               validation_id: str, 
                               item: Dict[str, Any], 
                               item_type: str) -> ValidationResult:
        """Ejecuta el proceso de validación distribuida"""
        # Iniciar proceso de validación
        self.pending_validations[validation_id] = {
            "item": item,
            "votes": [],
            "start_time": asyncio.get_event_loop().time()
        }
        
        # Solicitar validación a los nodos
        validation_tasks = []
        for validator in self.validator_nodes:
            task = self._request_validation(validator, item, item_type)
            validation_tasks.append(task)
        
        # Esperar respuestas con timeout
        try:
            results = await asyncio.wait_for(
                asyncio.gather(*validation_tasks, return_exceptions=True),
                timeout=10.0  # 10 segundos timeout
            )
            
            # Procesar votos
            approved_votes = 0
            total_votes = 0
            conflicts = []
            
            for result in results:
                if isinstance(result, dict) and "vote" in result:
                    total_votes += 1
                    if result["vote"]:
                        approved_votes += 1
                    if "conflict" in result:
                        conflicts.append(result["conflict"])
            
            # Calcular confianza y determinar resultado
            confidence = approved_votes / total_votes if total_votes > 0 else 0.0
            status = ValidationStatus.APPROVED if confidence >= self.validation_threshold else ValidationStatus.REJECTED
            
            if conflicts and status == ValidationStatus.APPROVED:
                status = ValidationStatus.CONFLICT
            
            return ValidationResult(
                status=status,
                confidence=confidence,
                validators=list(self.validator_nodes),
                conflicts=conflicts,
                timestamp=asyncio.get_event_loop().time()
            )
            
        except asyncio.TimeoutError:
            logger.warning(f"Timeout en validación de {validation_id}")
            return ValidationResult(
                status=ValidationStatus.PENDING,
                confidence=0.0,
                validators=[],
                conflicts=[],
                timestamp=asyncio.get_event_loop().time()
            )

6.4. Sistema de Consultas e Inferencia

6.4.1. Motor de Consultas Semánticas

El sistema proporciona capacidades avanzadas de consulta que permiten explorar el conocimiento desde múltiples perspectivas.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from py2neo import Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher
from loguru import logger

class KnowledgeQueryEngine:
    """Motor de consultas semánticas para el grafo de conocimiento"""
    
    def __init__(self, graph_connection):
        self.graph = graph_connection
        self.node_matcher = NodeMatcher(self.graph)
        self.relation_matcher = RelationshipMatcher(self.graph)
    
    async def execute_query(self, query: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Ejecuta una consulta semántica contra el grafo de conocimiento
        
        Args:
            query: Diccionario con especificación de la consulta
            
        Returns:
            Resultados de la consulta estructurados
        """
        try:
            query_type = query.get("type", "cypher")
            
            if query_type == "cypher":
                return await self._execute_cypher_query(query)
            elif query_type == "semantic":
                return await self._execute_semantic_query(query)
            elif query_type == "inference":
                return await self._execute_inference_query(query)
            else:
                raise ValueError(f"Tipo de consulta no soportado: {query_type}")
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error ejecutando consulta: {e}")
            return {"error": str(e), "results": []}
    
    async def _execute_cypher_query(self, query: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta consulta Cypher nativa"""
        cypher_query = query["query"]
        parameters = query.get("parameters", {})
        
        results = self.graph.run(cypher_query, parameters).data()
        return {
            "type": "cypher",
            "results": results,
            "count": len(results)
        }
    
    async def _execute_semantic_query(self, query: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta consulta semántica basada en significado"""
        # Implementar búsqueda semántica usando embeddings y similitude
        search_term = query["term"]
        similarity_threshold = query.get("similarity_threshold", 0.7)
        
        # Este es un ejemplo simplificado - implementación real usaría embeddings
        results = await self._semantic_search(search_term, similarity_threshold)
        
        return {
            "type": "semantic",
            "term": search_term,
            "results": results,
            "count": len(results)
        }
    
    async def _execute_inference_query(self, query: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta consulta de inferencia para descubrir conocimiento implícito"""
        source_entity = query["source"]
        relation_type = query.get("relation_type")
        max_depth = query.get("max_depth", 3)
        
        inferred_knowledge = await self._perform_inference(
            source_entity, relation_type, max_depth
        )
        
        return {
            "type": "inference",
            "source": source_entity,
            "inferred_knowledge": inferred_knowledge
        }

6.4.2. Mecanismos de Inferencia y Razonamiento

El sistema puede inferir conocimiento implícito basado en las relaciones existentes y patrones en el grafo.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from networkx.algorithms import shortest_path, all_simple_paths
from loguru import logger

class InferenceEngine:
    """Motor de inferencia para descubrir conocimiento implícito"""
    
    def __init__(self, graph_engine):
        self.graph_engine = graph_engine
    
    async def infer_relations(self, 
                           source_entity_id: str, 
                           target_entity_id: str,
                           max_path_length: int = 3) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Infiere relaciones entre entidades basado en caminos en el grafo
        
        Args:
            source_entity_id: ID de la entidad origen
            target_entity_id: ID de la entidad destino
            max_path_length: Longitud máxima del camino a considerar
            
        Returns:
            Lista de relaciones inferidas
        """
        try:
            # Encontrar caminos entre las entidades
            paths = await self._find_paths_between_entities(
                source_entity_id, target_entity_id, max_path_length
            )
            
            inferred_relations = []
            
            for path in paths:
                # Analizar cada camino para inferir relaciones
                inferred_relation = await self._analyze_path(path)
                if inferred_relation:
                    inferred_relations.append(inferred_relation)
            
            return inferred_relations
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en inferencia de relaciones: {e}")
            return []
    
    async def discover_patterns(self, 
                              entity_type: Optional[str] = None,
                              min_support: int = 5) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Descubre patrones frecuentes en el grafo de conocimiento
        
        Args:
            entity_type: Tipo de entidad para filtrar (opcional)
            min_support: Soporte mínimo para considerar un patrón
            
        Returns:
            Lista de patrones descubiertos
        """
        # Implementar minería de patrones frecuentes
        # Esto podría usar algoritmos como Apriori o FP-Growth adaptados para grafos
        
        patterns = await self._mine_frequent_patterns(entity_type, min_support)
        return patterns
    
    async def predict_missing_links(self, 
                                  entity_id: str,
                                  relation_type: Optional[str] = None) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Predice relaciones faltantes para una entidad
        
        Args:
            entity_id: ID de la entidad
            relation_type: Tipo de relación a predecir (opcional)
            
        Returns:
            Lista de predicciones de relaciones faltantes
        """
        # Usar técnicas de link prediction basadas en similitud estructural
        predictions = await self._predict_links(entity_id, relation_type)
        return predictions

6.5. Gestión de Evolución y Mantenimiento del Grafo

6.5.1. Sistema de Versionado y Auditoría

Cada cambio en el grafo es versionado y auditado para permitir trazabilidad completa y recuperación ante errores.

from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime
import hashlib
import json
from loguru import logger

class KnowledgeVersioningSystem:
    """Sistema de versionado y auditoría para el grafo de conocimiento"""
    
    def __init__(self, storage_backend):
        self.storage = storage_backend
        self.change_log = []
        self.current_version = None
    
    async def record_change(self, 
                          change_type: str, 
                          item: Dict[str, Any],
                          user: str,
                          timestamp: datetime) -> str:
        """
        Registra un cambio en el grafo con información de auditoría
        
        Args:
            change_type: Tipo de cambio (create, update, delete)
            item: Item afectado por el cambio
            user: Usuario o sistema que realizó el cambio
            timestamp: Momento del cambio
            
        Returns:
            Hash del cambio registrado
        """
        change_record = {
            "type": change_type,
            "item": item,
            "user": user,
            "timestamp": timestamp.isoformat(),
            "version_hash": self._generate_hash(item)
        }
        
        self.change_log.append(change_record)
        
        # Almacenar en backend persistente
        await self.storage.store_change(change_record)
        
        return change_record["version_hash"]
    
    async def restore_version(self, version_hash: str) -> bool:
        """
        Restaura el grafo a una versión específica
        
        Args:
            version_hash: Hash de la versión a restaurar
            
        Returns:
            True si la restauración fue exitosa
        """
        try:
            # Recuperar el estado de esa versión
            version_state = await self.storage.retrieve_version(version_hash)
            
            if not version_state:
                logger.error(f"Versión no encontrada: {version_hash}")
                return False
            
            # Aplicar cambios para restaurar el estado
            await self._apply_version_state(version_state)
            
            self.current_version = version_hash
            logger.info(f"Grafo restaurado a versión: {version_hash}")
            return True
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error restaurando versión {version_hash}: {e}")
            return False
    
    def _generate_hash(self, data: Dict[str, Any]) -> str:
        """Genera hash único para un conjunto de datos"""
        data_str = json.dumps(data, sort_keys=True)
        return hashlib.sha256(data_str.encode()).hexdigest()

6.5.2. Mantenimiento Automático y Optimización

El sistema incluye mecanismos automáticos para mantener la integridad y performance del grafo.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
from loguru import logger

class KnowledgeMaintenanceManager:
    """Gestor de mantenimiento automático del grafo de conocimiento"""
    
    def __init__(self, graph_engine, maintenance_interval: int = 3600):
        self.graph_engine = graph_engine
        self.maintenance_interval = maintenance_interval
        self.maintenance_tasks = [
            self._task_consistency_check,
            self._task_index_optimization,
            self._task_garbage_collection,
            self._task_statistics_update
        ]
    
    async def start_maintenance(self):
        """Inicia las tareas periódicas de mantenimiento"""
        logger.info("Iniciando tareas de mantenimiento del grafo de conocimiento...")
        
        while True:
            try:
                await asyncio.sleep(self.maintenance_interval)
                
                # Ejecutar todas las tareas de mantenimiento
                for task in self.maintenance_tasks:
                    await task()
                    
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error en tarea de mantenimiento: {e}")
    
    async def _task_consistency_check(self):
        """Verifica y repara la consistencia del grafo"""
        logger.info("Ejecutando verificación de consistencia...")
        
        # Verificar nodos huérfanos
        orphaned_nodes = await self._find_orphaned_nodes()
        if orphaned_nodes:
            logger.warning(f"Encontrados {len(orphaned_nodes)} nodos huérfanos")
            await self._handle_orphaned_nodes(orphaned_nodes)
        
        # Verificar relaciones inválidas
        invalid_relations = await self._find_invalid_relations()
        if invalid_relations:
            logger.warning(f"Encontradas {len(invalid_relations)} relaciones inválidas")
            await self._handle_invalid_relations(invalid_relations)
    
    async def _task_index_optimization(self):
        """Optimiza los índices para mejorar el rendimiento de consultas"""
        logger.info("Optimizando índices...")
        
        # Reconstruir índices
        await self.graph_engine.rebuild_indexes()
        
        # Actualizar estadísticas de consultas
        await self.graph_engine.update_query_stats()
    
    async def _task_garbage_collection(self):
        """Elimina datos obsoletos o de baja confianza"""
        logger.info("Ejecutando garbage collection...")
        
        # Encontrar entidades de baja confianza
        low_confidence_entities = await self._find_low_confidence_entities()
        if low_confidence_entities:
            logger.info(f"Eliminando {len(low_confidence_entities)} entidades de baja confianza")
            await self._remove_low_confidence_entities(low_confidence_entities)
        
        # Eliminar datos temporales expirados
        expired_data = await self._find_expired_data()
        if expired_data:
            logger.info(f"Eliminando {len(expired_data)} items expirados")
            await self._remove_expired_data(expired_data)

6.6. Integración con el Ecosistema NEXUS

6.6.1. API de Integración con Otras Capas

El sistema proporciona interfaces claras para la integración con la memoria extendida y el agente razonador.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import asyncio
from loguru import logger

class KnowledgeIntegrationService:
    """Servicio de integración con otros componentes de NEXUS"""
    
    def __init__(self, graph_engine, memory_manager, reasoning_agent):
        self.graph_engine = graph_engine
        self.memory_manager = memory_manager
        self.reasoning_agent = reasoning_agent
        self.integration_handlers = {
            "memory_sync": self._handle_memory_sync,
            "reasoning_support": self._handle_reasoning_support,
            "validation_request": self._handle_validation_request
        }
    
    async def handle_integration_request(self, 
                                      request_type: str, 
                                      data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        Maneja solicitudes de integración de otros componentes
        
        Args:
            request_type: Tipo de solicitud
            data: Datos de la solicitud
            
        Returns:
            Respuesta a la solicitud
        """
        handler = self.integration_handlers.get(request_type)
        
        if not handler:
            return {"error": f"Tipo de solicitud no soportado: {request_type}"}
        
        try:
            return await handler(data)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error manejando solicitud {request_type}: {e}")
            return {"error": str(e)}
    
    async def _handle_memory_sync(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Sincroniza conocimiento entre el grafo y la memoria extendida"""
        # Implementar sincronización bidireccional
        sync_direction = data.get("direction", "both")
        
        if sync_direction in ["graph_to_memory", "both"]:
            await self._sync_graph_to_memory()
        
        if sync_direction in ["memory_to_graph", "both"]:
            await self._sync_memory_to_graph()
        
        return {"status": "sync_completed", "direction": sync_direction}
    
    async def _handle_reasoning_support(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Proporciona soporte de conocimiento para el agente razonador"""
        query = data.get("query", {})
        context = data.get("context", {})
        
        # Ejecutar consulta en el grafo
        results = await self.graph_engine.execute_query(query)
        
        # Enriquecer resultados con contexto
        enriched_results = await self._enrich_with_context(results, context)
        
        return {
            "results": enriched_results,
            "context_used": context
        }

6.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado la implementación completa del sistema de Grafos de Conocimiento Dinámicos de NEXUS, que constituye el cerebro estructural del sistema. Los componentes clave implementados incluyen:

Arquitectura modular escalable para el procesamiento y almacenamiento de conocimiento
Sistema de tipos robusto para entidades y relaciones con validación integrada
Pipeline de procesamiento multietapa para transformar información en conocimiento estructurado
Mecanismos de validación descentralizados que aseguran la calidad del conocimiento
Motor de consultas e inferencia avanzado para descubrimiento de conocimiento
Sistema de versionado y auditoría completo para trazabilidad
Mantenimiento automático que preserva la integridad y performance del grafo
APIs de integración con otras capas del sistema NEXUS

Este sistema proporciona la base para el razonamiento de nivel experto y la capacidad de inferencia que distingue a NEXUS de los sistemas de IA tradicionales, permitiendo una evolución continua y orgánica del conocimiento colectivo.

Próximos pasos recomendados:

Implementar optimizaciones específicas para consultas a gran escala
Desarrollar algoritmos de compresión para el almacenamiento de grafos
Crear herramientas de visualización para la exploración del conocimiento
Establecer protocolos de migración para evoluciones del esquema
Implementar mecanismos de backup y recovery avanzados

Capítulo aprobado.

7. Capa 4: El Agente Razonador - Desarrollo del Motor de Inferencia y Planificación

Capítulo 7: Implementación del Agente Razonador - El Motor de Inferencia Consciente

7.1. Visión General del Agente Razonador

El Agente Razonador constituye el componente ejecutivo central de NEXUS, actuando como la "conciencia operativa" del sistema. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que simplemente responden preguntas, este componente integra capacidades de planificación, ejecución de tareas, formulación de hipótesis y validación de conocimiento para resolver problemas complejos de manera autónoma.

graph TB
    A[Problema Complejo] --> B[Análisis y Descomposición]
    B --> C[Planificación de Tareas]
    C --> D[Ejecución Iterativa]
    D --> E[Validación de Resultados]
    E --> F[Síntesis de Solución]
    F --> G[Aprendizaje y Mejora]
    G --> A
    
    H[LLM Base] --> B
    I[Memoria Extendida] --> B
    J[Grafos de Conocimiento] --> B
    K[Herramientas Externas] --> D

7.2. Arquitectura del Motor de Inferencia

7.2.1. Diseño Modular para Razonamiento Multi-Etapa

El Agente Razonador implementa una arquitectura modular que permite el procesamiento de tareas complejas mediante descomposición en subtareas manejables.

from typing import Dict, List, Any, Optional, Callable
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import asyncio
from loguru import logger

class ReasoningState(str, Enum):
    """Estados del proceso de razonamiento"""
    INITIALIZING = "initializing"
    ANALYZING = "analyzing"
    PLANNING = "planning"
    EXECUTING = "executing"
    VALIDATING = "validating"
    SYNTHESIZING = "synthesizing"
    COMPLETED = "completed"
    FAILED = "failed"

@dataclass
class ReasoningContext:
    """Contexto completo para el proceso de razonamiento"""
    task_description: str
    initial_state: Dict[str, Any]
    current_state: Dict[str, Any]
    execution_history: List[Dict[str, Any]]
    constraints: Dict[str, Any]
    available_tools: List[str]
    max_iterations: int = 10
    current_iteration: int = 0

class ReasoningModule:
    """Módulo base para componentes de razonamiento"""
    
    def __init__(self, name: str, priority: int = 1):
        self.name = name
        self.priority = priority
        self.is_active = True
    
    async def execute(self, context: ReasoningContext) -> ReasoningContext:
        """Método base para ejecución de módulos"""
        raise NotImplementedError("Los módulos deben implementar execute()")
    
    def _validate_context(self, context: ReasoningContext) -> bool:
        """Valida que el contexto tenga la información necesaria"""
        required_fields = ['task_description', 'current_state']
        return all(field in context for field in required_fields)

class ReasoningOrchestrator:
    """Orquestador principal del proceso de razonamiento"""
    
    def __init__(self):
        self.modules: Dict[str, ReasoningModule] = {}
        self.execution_pipeline: List[str] = []
        self.state_history: List[ReasoningState] = []
    
    def register_module(self, module: ReasoningModule):
        """Registra un módulo de razonamiento"""
        self.modules[module.name] = module
        self.execution_pipeline.append(module.name)
        self.execution_pipeline.sort(key=lambda x: self.modules[x].priority)
    
    async def execute_reasoning(self, task: str, constraints: Optional[Dict] = None) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta el proceso completo de razonamiento para una tarea"""
        context = ReasoningContext(
            task_description=task,
            initial_state={},
            current_state={"task": task},
            execution_history=[],
            constraints=constraints or {},
            available_tools=self._get_available_tools()
        )
        
        self.state_history.append(ReasoningState.INITIALIZING)
        
        try:
            # Ejecutar todos los módulos en el pipeline
            for module_name in self.execution_pipeline:
                module = self.modules[module_name]
                if module.is_active:
                    logger.info(f"Ejecutando módulo: {module_name}")
                    context = await module.execute(context)
                    self.state_history.append(ReasoningState(module_name.upper()))
            
            self.state_history.append(ReasoningState.COMPLETED)
            return self._prepare_final_result(context)
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error en el proceso de razonamiento: {e}")
            self.state_history.append(ReasoningState.FAILED)
            return {"error": str(e), "state_history": self.state_history}

7.3. Módulos de Razonamiento Especializados

7.3.1. Módulo de Análisis y Descomposición

Este módulo se encarga de comprender problemas complejos y descomponerlos en subtareas manejables.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import re
from ..agent_architecture import ReasoningModule, ReasoningContext
from ...llm.dynamic_model import DynamicLLMCore

class AnalysisModule(ReasoningModule):
    """Módulo de análisis y descomposición de problemas"""
    
    def __init__(self, llm_core: DynamicLLMCore):
        super().__init__("analysis", priority=1)
        self.llm = llm_core
        self.patterns = self._load_analysis_patterns()
    
    async def execute(self, context: ReasoningContext) -> ReasoningContext:
        """Analiza la tarea y la descompone en subtareas"""
        task = context.task_description
        
        # Análisis de complejidad
        complexity_score = await self._assess_complexity(task)
        
        # Identificación de componentes clave
        components = await self._identify_components(task)
        
        # Descomposición en subtareas
        subtasks = await self._decompose_task(task, complexity_score)
        
        # Actualizar contexto
        context.current_state.update({
            "complexity_score": complexity_score,
            "identified_components": components,
            "subtasks": subtasks,
            "current_subtask_index": 0,
            "subtask_results": []
        })
        
        context.execution_history.append({
            "module": self.name,
            "action": "task_decomposition",
            "result": {"subtasks": subtasks, "complexity": complexity_score}
        })
        
        return context
    
    async def _assess_complexity(self, task: str) -> float:
        """Evalúa la complejidad de la tarea"""
        prompt = f"""
        Evalúa la complejidad de la siguiente tarea en una escala de 0.0 a 1.0.
        Considera: amplitud del tema, profundidad requerida, número de conceptos involucrados.
        
        Tarea: {task}
        
        Responde solo con el número de punto flotante.
        """
        
        response = await self.llm.generate(prompt, max_tokens=10)
        try:
            return float(response.strip())
        except ValueError:
            return 0.5  # Valor por defecto
    
    async def _decompose_task(self, task: str, complexity: float) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Descompone una tarea compleja en subtareas"""
        prompt = f"""
        Descompone la siguiente tarea en subtareas ordenadas lógicamente.
        Complejidad estimada: {complexity:.2f}
        
        Tarea: {task}
        
        Devuelve una lista JSON con cada subtarea que tenga:
        - id: identificador único
        - description: descripción clara
        - dependencies: tareas previas requeridas
        - estimated_effort: esfuerzo estimado (1-5)
        
        Ejemplo formato: [{{"id": "s1", "description": "...", "dependencies": [], "estimated_effort": 3}}]
        """
        
        response = await self.llm.generate(prompt, max_tokens=500)
        
        try:
            # Extraer JSON de la respuesta
            import json
            json_match = re.search(r'\[.*\]', response, re.DOTALL)
            if json_match:
                return json.loads(json_match.group())
            else:
                return [{"id": "default", "description": task, "dependencies": [], "estimated_effort": 3}]
        except json.JSONDecodeError:
            return [{"id": "default", "description": task, "dependencies": [], "estimated_effort": 3}]

7.3.2. Módulo de Planificación y Ejecución

Este módulo gestiona la planificación detallada y ejecución de las subtareas identificadas.

from typing import Dict, List, Any, Optional
import networkx as nx
from ..agent_architecture import ReasoningModule, ReasoningContext
from ...llm.dynamic_model import DynamicLLMCore

class PlanningModule(ReasoningModule):
    """Módulo de planificación y ejecución de tareas"""
    
    def __init__(self, llm_core: DynamicLLMCore, tool_manager):
        super().__init__("planning", priority=2)
        self.llm = llm_core
        self.tool_manager = tool_manager
        self.execution_graph = nx.DiGraph()
    
    async def execute(self, context: ReasoningContext) -> ReasoningContext:
        """Planifica y ejecuta las subtareas"""
        subtasks = context.current_state.get("subtasks", [])
        
        if not subtasks:
            # Si no hay subtasks, ejecutar directamente
            result = await self._execute_single_task(context.task_description, context)
            context.current_state["final_result"] = result
            return context
        
        # Construir grafo de dependencias
        self._build_execution_graph(subtasks)
        
        # Ejecutar en orden topológico
        execution_order = list(nx.topological_sort(self.execution_graph))
        
        for task_id in execution_order:
            task = next(t for t in subtasks if t["id"] == task_id)
            
            # Verificar dependencias
            dependencies_met = await self._check_dependencies(task, context)
            
            if dependencies_met:
                # Ejecutar subtarea
                result = await self._execute_subtask(task, context)
                
                # Almacenar resultado
                context.current_state["subtask_results"].append({
                    "task_id": task_id,
                    "result": result,
                    "success": result.get("success", False)
                })
                
                context.execution_history.append({
                    "module": self.name,
                    "action": "subtask_execution",
                    "task_id": task_id,
                    "result": result
                })
        
        # Sintetizar resultados finales
        final_result = await self._synthesize_results(context)
        context.current_state["final_result"] = final_result
        
        return context
    
    def _build_execution_graph(self, subtasks: List[Dict[str, Any]]):
        """Construye grafo de dependencias para ejecución"""
        self.execution_graph.clear()
        
        for task in subtasks:
            self.execution_graph.add_node(task["id"], task=task)
            
            for dep in task.get("dependencies", []):
                self.execution_graph.add_edge(dep, task["id"])
    
    async def _execute_subtask(self, task: Dict[str, Any], context: ReasoningContext) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta una subtarea individual"""
        task_description = task["description"]
        
        # Determinar si requiere herramientas externas
        requires_tools = await self._requires_external_tools(task_description)
        
        if requires_tools:
            # Usar herramientas para ejecución
            return await self._execute_with_tools(task_description, context)
        else:
            # Ejecución con LLM
            return await self._execute_with_llm(task_description, context)
    
    async def _execute_with_tools(self, task: str, context: ReasoningContext) -> Dict[str, Any]:
        """Ejecuta una tarea usando herramientas externas"""
        from ...tools.tool_manager import ToolExecutionResult
        
        # Planificar uso de herramientas
        tool_plan = await self._plan_tool_usage(task)
        
        # Ejecutar plan
        results = []
        for step in tool_plan:
            try:
                result = await self.tool_manager.execute_tool(
                    step["tool"], step["parameters"], context
                )
                results.append(result)
            except Exception as e:
                results.append({"error": str(e), "success": False})
        
        return {
            "success": all(r.get("success", False) for r in results),
            "tool_results": results,
            "task": task
        }

7.3.3. Módulo de Validación y Aprendizaje

Este módulo valida los resultados y extrae aprendizajes para mejorar futuras ejecuciones.

from typing import Dict, List, Any, Optional
from ..agent_architecture import ReasoningModule, ReasoningContext
from ...knowledge.graph_engine import KnowledgeGraphEngine

class ValidationModule(ReasoningModule):
    """Módulo de validación y aprendizaje"""
    
    def __init__(self, knowledge_graph: KnowledgeGraphEngine):
        super().__init__("validation", priority=3)
        self.knowledge_graph = knowledge_graph
        self.validation_rules = self._load_validation_rules()
    
    async def execute(self, context: ReasoningContext) -> ReasoningContext:
        """Valida resultados y extrae aprendizajes"""
        final_result = context.current_state.get("final_result")
        task = context.task_description
        
        if not final_result:
            logger.warning("No hay resultado final para validar")
            return context
        
        # Validar contra conocimiento existente
        validation_result = await self._validate_against_knowledge(final_result, task)
        
        # Extraer aprendizajes
        learnings = await self._extract_learnings(context)
        
        # Actualizar grafo de conocimiento
        if validation_result.get("is_valid", False):
            await self._update_knowledge_graph(task, final_result, learnings)
        
        context.current_state.update({
            "validation_result": validation_result,
            "learnings_extracted": learnings,
            "is_valid": validation_result.get("is_valid", False)
        })
        
        context.execution_history.append({
            "module": self.name,
            "action": "result_validation",
            "result": validation_result
        })
        
        return context
    
    async def _validate_against_knowledge(self, result: Dict[str, Any], task: str) -> Dict[str, Any]:
        """Valida el resultado contra el conocimiento existente"""
        # Consultar conocimiento relevante
        relevant_knowledge = await self.knowledge_graph.query({
            "type": "semantic",
            "term": task,
            "similarity_threshold": 0.7
        })
        
        # Verificar consistencia
        inconsistencies = await self._find_inconsistencies(result, relevant_knowledge)
        
        # Calcular score de confianza
        confidence_score = await self._calculate_confidence(result, inconsistencies)
        
        return {
            "is_valid": confidence_score > 0.7,
            "confidence_score": confidence_score,
            "inconsistencies": inconsistencies,
            "relevant_knowledge_used": relevant_knowledge.get("results", [])
        }
    
    async def _extract_learnings(self, context: ReasoningContext) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Extrae aprendizajes del proceso de ejecución"""
        learnings = []
        
        # Aprendizajes de ejecución
        execution_learnings = await self._analyze_execution_patterns(context)
        learnings.extend(execution_learnings)
        
        # Aprendizajes de resultados
        result_learnings = await self._analyze_results(context)
        learnings.extend(result_learnings)
        
        # Aprendizajes de errores
        error_learnings = await self._analyze_errors(context)
        learnings.extend(error_learnings)
        
        return learnings
    
    async def _update_knowledge_graph(self, task: str, result: Dict[str, Any], learnings: List[Dict[str, Any]]):
        """Actualiza el grafo de conocimiento con nuevos aprendizajes"""
        # Crear entidad para la tarea completada
        task_entity = {
            "type": "CompletedTask",
            "name": task,
            "properties": {
                "result": result,
                "execution_timestamp": context.current_state.get("execution_timestamp"),
                "complexity": context.current_state.get("complexity_score", 0.5)
            }
        }
        
        # Añadir aprendizajes como relaciones
        for learning in learnings:
            learning_entity = {
                "type": "Learning",
                "name": learning.get("insight"),
                "properties": learning
            }
            
            await self.knowledge_graph.create_entity(learning_entity)
            await self.knowledge_graph.create_relationship({
                "type": "PROVIDES_LEARNING",
                "source_id": task_entity["id"],
                "target_id": learning_entity["id"],
                "properties": {"confidence": learning.get("confidence", 0.8)}
            })

7.4. Sistema de Herramientas y Integración Externa

7.4.1. Gestor de Herramientas para Ejecución

El sistema permite la integración con herramientas externas para ampliar sus capacidades de ejecución.

from typing import Dict, List, Any, Optional, Callable
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import inspect
from loguru import logger

class ToolType(str, Enum):
    API_CALL = "api_call"
    DATABASE_QUERY = "database_query"
    FILE_OPERATION = "file_operation"
    EXTERNAL_PROCESS = "external_process"
    CUSTOM_FUNCTION = "custom_function"

@dataclass
class ToolDefinition:
    name: str
    description: str
    type: ToolType
    parameters: Dict[str, Any]
    execution_function: Callable
    required_params: List[str]
    timeout: int = 30

class ToolExecutionResult:
    """Resultado de la ejecución de una herramienta"""
    
    def __init__(self, success: bool, data: Any = None, error: Optional[str] = None):
        self.success = success
        self.data = data
        self.error = error
    
    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        return {"success": self.success, "data": self.data, "error": self.error}

class ToolManager:
    """Gestor de herramientas para ejecución de tareas"""
    
    def __init__(self):
        self.tools: Dict[str, ToolDefinition] = {}
        self.execution_history: List[Dict[str, Any]] = []
    
    def register_tool(self, tool: ToolDefinition):
        """Registra una nueva herramienta"""
        self.tools[tool.name] = tool
        logger.info(f"Herramienta registrada: {tool.name}")
    
    async def execute_tool(self, 
                         tool_name: str, 
                         parameters: Dict[str, Any], 
                         context: Optional[Dict] = None) -> ToolExecutionResult:
        """Ejecuta una herramienta con los parámetros dados"""
        if tool_name not in self.tools:
            return ToolExecutionResult(False, error=f"Herramienta no encontrada: {tool_name}")
        
        tool = self.tools[tool_name]
        
        # Validar parámetros requeridos
        missing_params = [p for p in tool.required_params if p not in parameters]
        if missing_params:
            return ToolExecutionResult(
                False, 
                error=f"Parámetros requeridos faltantes: {missing_params}"
            )
        
        try:
            # Ejecutar con timeout
            if inspect.iscoroutinefunction(tool.execution_function):
                result = await asyncio.wait_for(
                    tool.execution_function(parameters, context),
                    timeout=tool.timeout
                )
            else:
                # Ejecutar función sincrónica en thread separado
                result = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
                    None, 
                    lambda: tool.execution_function(parameters, context)
                )
            
            self.execution_history.append({
                "tool": tool_name,
                "parameters": parameters,
                "success": True,
                "timestamp": asyncio.get_event_loop().time()
            })
            
            return ToolExecutionResult(True, data=result)
            
        except asyncio.TimeoutError:
            error_msg = f"Timeout ejecutando herramienta {tool_name}"
            logger.error(error_msg)
            return ToolExecutionResult(False, error=error_msg)
            
        except Exception as e:
            error_msg = f"Error ejecutando herramienta {tool_name}: {str(e)}"
            logger.error(error_msg)
            return ToolExecutionResult(False, error=error_msg)
    
    def get_available_tools(self) -> List[Dict[str, Any]]:
        """Devuelve lista de herramientas disponibles"""
        return [
            {
                "name": tool.name,
                "description": tool.description,
                "type": tool.type.value,
                "required_params": tool.required_params
            }
            for tool in self.tools.values()
        ]

7.4.2. Herramientas Predefinidas para Operaciones Comunes

Implementación de herramientas comunes para operaciones frecuentes.

import aiohttp
import aiofiles
import json
from typing import Dict, Any, Optional
from .tool_manager import ToolDefinition, ToolType

# Herramienta para llamadas API
async def api_call_tool(parameters: Dict[str, Any], context: Optional[Dict] = None) -> Any:
    """Herramienta para realizar llamadas HTTP"""
    url = parameters.get("url")
    method = parameters.get("method", "GET")
    headers = parameters.get("headers", {})
    data = parameters.get("data")
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.request(method, url, headers=headers, json=data) as response:
            response.raise_for_status()
            return await response.json()

# Herramienta para consultas de base de datos
async def database_query_tool(parameters: Dict[str, Any], context: Optional[Dict] = None) -> Any:
    """Herramienta para consultas de base de datos"""
    query = parameters.get("query")
    db_type = parameters.get("db_type", "postgresql")
    
    # Implementación específica según tipo de base de datos
    if db_type == "postgresql":
        import asyncpg
        connection = await asyncpg.connect(parameters.get("connection_string"))
        return await connection.fetch(query)
    else:
        raise ValueError(f"Tipo de base de datos no soportado: {db_type}")

# Herramienta para operaciones de archivo
async def file_operation_tool(parameters: Dict[str, Any], context: Optional[Dict] = None) -> Any:
    """Herramienta para operaciones con archivos"""
    operation = parameters.get("operation")
    file_path = parameters.get("file_path")
    content = parameters.get("content")
    
    if operation == "read":
        async with aiofiles.open(file_path, 'r') as f:
            return await f.read()
    elif operation == "write":
        async with aiofiles.open(file_path, 'w') as f:
            await f.write(content)
        return {"status": "success", "file_written": file_path}
    else:
        raise ValueError(f"Operación no soportada: {operation}")

# Registrar herramientas predefinidas
PREDEFINED_TOOLS = [
    ToolDefinition(
        name="http_request",
        description="Realiza peticiones HTTP a APIs REST",
        type=ToolType.API_CALL,
        parameters={"url": "string", "method": "string", "headers": "object", "data": "object"},
        required_params=["url"],
        execution_function=api_call_tool
    ),
    ToolDefinition(
        name="database_query",
        description="Ejecuta consultas SQL en bases de datos",
        type=ToolType.DATABASE_QUERY,
        parameters={"query": "string", "db_type": "string", "connection_string": "string"},
        required_params=["query"],
        execution_function=database_query_tool
    ),
    ToolDefinition(
        name="file_operations",
        description="Operaciones de lectura/escritura de archivos",
        type=ToolType.FILE_OPERATION,
        parameters={"operation": "string", "file_path": "string", "content": "string"},
        required_params=["operation", "file_path"],
        execution_function=file_operation_tool
    )
]

7.5. Sistema de Monitorización y Evaluación del Desempeño

7.5.1. Monitorización en Tiempo Real del Razonamiento

Sistema completo para monitorizar y evaluar el desempeño del agente razonador.

from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime
import time
from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram, Summary
from loguru import logger

class ReasoningMonitor:
    """Sistema de monitorización para el agente razonador"""
    
    def __init__(self):
        # Métricas de rendimiento
        self.task_execution_time = Histogram(
            'reasoning_task_execution_seconds',
            'Tiempo de ejecución de tareas',
            ['task_type', 'complexity']
        )
        
        self.successful_tasks = Counter(
            'reasoning_successful_tasks_total',
            'Tareas completadas exitosamente',
            ['task_type']
        )
        
        self.failed_tasks = Counter(
            'reasoning_failed_tasks_total',
            'Tareas que fallaron',
            ['task_type', 'error_type']
        )
        
        self.tool_usage = Counter(
            'reasoning_tool_usage_total',
            'Uso de herramientas externas',
            ['tool_name', 'status']
        )
        
        self.learning_events = Counter(
            'reasoning_learning_events_total',
            'Eventos de aprendizaje',
            ['learning_type']
        )
    
    def record_task_start(self, task_description: str, complexity: float):
        """Registra el inicio de una tarea"""
        self.current_task = {
            "description": task_description,
            "start_time": time.time(),
            "complexity": complexity
        }
    
    def record_task_end(self, success: bool, error: Optional[str] = None):
        """Registra el fin de una tarea"""
        if hasattr(self, 'current_task'):
            execution_time = time.time() - self.current_task["start_time"]
            
            self.task_execution_time.labels(
                task_type=self._categorize_task(self.current_task["description"]),
                complexity=self._categorize_complexity(self.current_task["complexity"])
            ).observe(execution_time)
            
            if success:
                self.successful_tasks.labels(
                    task_type=self._categorize_task(self.current_task["description"])
                ).inc()
            else:
                self.failed_tasks.labels(
                    task_type=self._categorize_task(self.current_task["description"]),
                    error_type=self._categorize_error(error)
                ).inc()
    
    def record_tool_usage(self, tool_name: str, success: bool):
        """Registra uso de herramienta"""
        status = "success" if success else "failure"
        self.tool_usage.labels(tool_name=tool_name, status=status).inc()
    
    def record_learning_event(self, learning_type: str):
        """Registra evento de aprendizaje"""
        self.learning_events.labels(learning_type=learning_type).inc()
    
    def _categorize_task(self, description: str) -> str:
        """Categoriza el tipo de tarea para métricas"""
        description = description.lower()
        if any(word in description for word in ["analyze", "analysis"]):
            return "analysis"
        elif any(word in description for word in ["plan", "strategy"]):
            return "planning"
        elif any(word in description for word in ["execute", "run"]):
            return "execution"
        elif any(word in description for word in ["validate", "verify"]):
            return "validation"
        else:
            return "general"
    
    def _categorize_complexity(self, complexity: float) -> str:
        """Categoriza la complejidad para métricas"""
        if complexity < 0.3:
            return "low"
        elif complexity < 0.7:
            return "medium"
        else:
            return "high"
    
    def _categorize_error(self, error: Optional[str]) -> str:
        """Categoriza el tipo de error"""
        if not error:
            return "unknown"
        
        error = error.lower()
        if any(word in error for word in ["timeout", "timed out"]):
            return "timeout"
        elif any(word in error for word in ["memory", "out of memory"]):
            return "memory"
        elif any(word in error for word in ["network", "connection"]):
            return "network"
        elif any(word in error for word in ["validation", "invalid"]):
            return "validation"
        else:
            return "other"

7.5.2. Dashboard de Evaluación de Desempeño

Sistema de visualización para monitorizar el desempeño del agente.

from typing import Dict, List, Any
import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px
from datetime import datetime, timedelta

class ReasoningDashboard:
    """Dashboard para visualización del desempeño del agente razonador"""
    
    def __init__(self, monitor):
        self.monitor = monitor
        self.metrics_data = self._load_metrics_data()
    
    def display_performance_overview(self):
        """Muestra visión general del desempeño"""
        st.header("📊 Visión General del Desempeño")
        
        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
        
        with col1:
            st.metric("Tareas Exitosas", self.metrics_data['successful_tasks'])
        with col2:
            st.metric("Tareas Fallidas", self.metrics_data['failed_tasks'])
        with col3:
            st.metric("Tiempo Promedio", f"{self.metrics_data['avg_time']:.2f}s")
        with col4:
            st.metric("Tasa de Éxito", f"{self.metrics_data['success_rate']:.1%}")
    
    def display_task_breakdown(self):
        """Muestra desglose de tareas por tipo"""
        st.header("🧩 Desglose de Tareas por Tipo")
        
        task_data = self.metrics_data['task_breakdown']
        fig = px.pie(
            task_data, 
            values='count', 
            names='task_type',
            title="Distribución de Tipos de Tarea"
        )
        st.plotly_chart(fig)
    
    def display_execution_timeline(self):
        """Muestra línea de tiempo de ejecución"""
        st.header("⏰ Línea de Tiempo de Ejecución")
        
        timeline_data = self.metrics_data['execution_timeline']
        
        fig = px.timeline(
            timeline_data,
            x_start="start_time",
            x_end="end_time",
            y="task_type",
            color="success",
            title="Línea de Tiempo de Ejecución de Tareas"
        )
        st.plotly_chart(fig)
    
    def display_tool_usage(self):
        """Muestra uso de herramientas"""
        st.header("🛠️ Uso de Herramientas")
        
        tool_data = self.metrics_data['tool_usage']
        fig = px.bar(
            tool_data,
            x='tool_name',
            y='usage_count',
            color='status',
            title="Uso de Herramientas por Estado"
        )
        st.plotly_chart(fig)
    
    def display_learning_insights(self):
        """Muestra insights de aprendizaje"""
        st.header("🎓 Insights de Aprendizaje")
        
        learning_data = self.metrics_data['learning_insights']
        
        for insight in learning_data:
            with st.expander(insight['title']):
                st.write(insight['description'])
                st.metric("Confianza", f"{insight['confidence']:.0%}")
    
    def _load_metrics_data(self) -> Dict[str, Any]:
        """Carga datos de métricas para el dashboard"""
        # Esta sería una implementación real que consulta las métricas
        # Para el ejemplo, devolvemos datos de muestra
        return {
            'successful_tasks': 142,
            'failed_tasks': 18,
            'avg_time': 2.34,
            'success_rate': 0.887,
            'task_breakdown': [
                {'task_type': 'analysis', 'count': 45},
                {'task_type': 'planning', 'count': 32},
                {'task_type': 'execution', 'count': 58},
                {'task_type': 'validation', 'count': 25}
            ],
            'execution_timeline': [
                {'task_type': 'analysis', 'start_time': datetime.now() - timedelta(minutes=30), 'end_time': datetime.now() - timedelta(minutes=25), 'success': True},
                {'task_type': 'planning', 'start_time': datetime.now() - timedelta(minutes=25), 'end_time': datetime.now() - timedelta(minutes=20), 'success': True},
                {'task_type': 'execution', 'start_time': datetime.now() - timedelta(minutes=20), 'end_time': datetime.now() - timedelta(minutes=10), 'success': True},
                {'task_type': 'validation', 'start_time': datetime.now() - timedelta(minutes=10), 'end_time': datetime.now() - timedelta(minutes=5), 'success': True}
            ],
            'tool_usage': [
                {'tool_name': 'http_request', 'usage_count': 56, 'status': 'success'},
                {'tool_name': 'database_query', 'usage_count': 34, 'status': 'success'},
                {'tool_name': 'file_operations', 'usage_count': 22, 'status': 'success'},
                {'tool_name': 'http_request', 'usage_count': 8, 'status': 'failure'},
                {'tool_name': 'database_query', 'usage_count': 3, 'status': 'failure'}
            ],
            'learning_insights': [
                {
                    'title': 'Optimización de Consultas HTTP',
                    'description': 'Las consultas a APIs externas son más eficientes cuando se agrupan en lotes',
                    'confidence': 0.92
                },
                {
                    'title': 'Patrón de Planificación Exitosa',
                    'description': 'Las tareas con planificación detallada tienen 40% más tasa de éxito',
                    'confidence': 0.87
                }
            ]
        }

7.6. Configuración y Despliegue del Agente Razonador

7.6.1. Configuración del Sistema Completo

Configuración detallada para el despliegue del agente razonador.

# Configuración del Agente Razonador de NEXUS
agent:
  name: "nexus-reasoning-agent"
  version: "1.0.0"
  environment: "production"
  
  # Configuración de módulos
  modules:
    analysis:
      enabled: true
      max_complexity_threshold: 0.9
      min_decomposition_size: 2
      
    planning:
      enabled: true
      max_concurrent_subtasks: 5
      dependency_resolution: "strict"
      
    validation:
      enabled: true
      validation_threshold: 0.7
      learning_extraction: true
      
    execution:
      enabled: true
      max_retries: 3
      retry_delay: 1000  # ms
  
  # Configuración de LLM
  llm:
    model: "llama3-70b"
    temperature: 0.1
    max_tokens: 2048
    timeout: 30
    
  # Configuración de herramientas
  tools:
    http_request:
      timeout: 30
      max_retries: 3
      
    database_query:
      timeout: 15
      connection_pool_size: 10
      
    file_operations:
      max_file_size: 10485760  # 10MB
  
  # Configuración de monitorización
  monitoring:
    enabled: true
    prometheus_port: 9090
    metrics_interval: 30
    alerting:
      enabled: true
      success_rate_threshold: 0.8
      response_time_threshold: 5.0
  
  # Configuración de rendimiento
  performance:
    max_concurrent_tasks: 10
    task_timeout: 300  # segundos
    memory_limit: "4GB"
    cpu_limit: 4

7.6.2. Script de Despliegue e Inicialización

Script completo para desplegar el agente razonador.

#!/usr/bin/env python3
"""
Script de despliegue para el Agente Razonador de NEXUS
"""

import asyncio
import yaml
from pathlib import Path
from loguru import logger
from nexus.reasoning.agent_architecture import ReasoningOrchestrator
from nexus.reasoning.modules.analysis_module import AnalysisModule
from nexus.reasoning.modules.planning_module import PlanningModule
from nexus.reasoning.modules.validation_module import ValidationModule
from nexus.llm.dynamic_model import DynamicLLMCore
from nexus.knowledge.graph_engine import KnowledgeGraphEngine
from nexus.tools.tool_manager import ToolManager
from nexus.tools.predefined_tools import PREDEFINED_TOOLS

async def deploy_reasoning_agent(config_path: str = "config/reasoning_agent.yaml"):
    """Despliega e inicializa el Agente Razonador"""
    
    # Cargar configuración
    config = load_config(config_path)
    
    try:
        logger.info("🚀 Iniciando despliegue del Agente Razonador...")
        
        # Inicializar componentes dependientes
        llm_core = await initialize_llm(config['llm'])
        knowledge_graph = await initialize_knowledge_graph()
        tool_manager = await initialize_tool_manager()
        
        # Crear orquestador
        orchestrator = ReasoningOrchestrator()
        
        # Registrar módulos
        analysis_module = AnalysisModule(llm_core)
        planning_module = PlanningModule(llm_core, tool_manager)
        validation_module = ValidationModule(knowledge_graph)
        
        orchestrator.register_module(analysis_module)
        orchestrator.register_module(planning_module)
        orchestrator.register_module(validation_module)
        
        # Inicializar monitorización
        await initialize_monitoring(config['monitoring'])
        
        logger.success("✅ Agente Razonador desplegado exitosamente!")
        return orchestrator
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Error desplegando Agente Razonador: {e}")
        raise

async def initialize_llm(llm_config: Dict[str, Any]) -> DynamicLLMCore:
    """Inicializa el núcleo LLM"""
    logger.info("Initializando LLM Core...")
    llm = DynamicLLMCore(llm_config.get('model', 'llama3-70b'))
    await llm.initialize_model()
    return llm

async def initialize_knowledge_graph() -> KnowledgeGraphEngine:
    """Inicializa el motor de grafos de conocimiento"""
    logger.info("Initializando Knowledge Graph...")
    # Configuración de conexión a Neo4j
    graph_config = {
        "uri": "bolt://localhost:7687",
        "auth": ("neo4j", "password"),
        "encrypted": False
    }
    graph_engine = KnowledgeGraphEngine(graph_config)
    await graph_engine.initialize()
    return graph_engine

async def initialize_tool_manager() -> ToolManager:
    """Inicializa el gestor de herramientas"""
    logger.info("Initializando Tool Manager...")
    tool_manager = ToolManager()
    
    # Registrar herramientas predefinidas
    for tool in PREDEFINED_TOOLS:
        tool_manager.register_tool(tool)
    
    return tool_manager

async def initialize_monitoring(monitoring_config: Dict[str, Any]):
    """Inicializa el sistema de monitorización"""
    if monitoring_config.get('enabled', False):
        logger.info("📈 Configurando monitorización...")
        # Iniciar servidor de métricas
        from prometheus_client import start_http_server
        start_http_server(monitoring_config.get('prometheus_port', 9090))
        logger.info(f"📊 Servidor de métricas iniciado en puerto {monitoring_config.get('prometheus_port', 9090)}")

def load_config(config_path: str) -> Dict[str, Any]:
    """Carga configuración desde archivo YAML"""
    path = Path(config_path)
    if not path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Archivo de configuración no encontrado: {config_path}")
    
    with open(path, 'r') as f:
        return yaml.safe_load(f)

if __name__ == "__main__":
    # Ejemplo de uso del agente
    async def main():
        try:
            agent = await deploy_reasoning_agent()
            
            # Ejemplo de ejecución de tarea
            result = await agent.execute_reasoning(
                "Analiza el impacto del cambio climático en la agricultura europea y propón estrategias de adaptación",
                constraints={"max_resources": 5, "time_limit": 300}
            )
            
            logger.info(f"Resultado de la tarea: {result.get('status', 'unknown')}")
            
        except KeyboardInterrupt:
            logger.info("Apagando Agente Razonador...")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error fatal: {e}")
    
    asyncio.run(main())

7.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha proporcionado la implementación completa del Agente Razonador de NEXUS, el componente ejecutivo central que dota al sistema de capacidades de:

Análisis y Descomposición de problemas complejos en subtareas manejables
Planificación Estratégica con gestión de dependencias y recursos
Ejecución con Herramientas integración con sistemas externos para ampliar capacidades
Validación Rigurosa contra el conocimiento existente para garantizar calidad
Aprendizaje Continuo extracción de insights para mejora futura
Monitorización Exhaustiva seguimiento del desempeño y detección de problemas

El Agente Razonador representa la culminación de las capacidades de NEXUS, transformando el conocimiento almacenado en acciones inteligentes y decisiones informadas. Su arquitectura modular y extensible permite la evolución continua del sistema mientras mantiene un alto nivel de rendimiento y confiabilidad.

Notas de Mejora para el Capítulo:

Implementar mecanismos de optimización para ejecución de tareas a gran escala
Desarrollar sistema de plugins para herramientas personalizadas
Crear interfaz de administración para monitorización en tiempo real
Establecer protocolos de seguridad para ejecución de herramientas
Implementar sistema de versionado para módulos de razonamiento

Capítulo aprobado.

Parte III: Infraestructura Descentralizada y Blockchain

Capítulo 8: Despliegue y CI/CD - Implementación de la Infraestructura de Producción

8.1. Visión General del Sistema de Despliegue

El despliegue de NEXUS requiere una infraestructura compleja y altamente distribuida que integre sistemas blockchain, bases de datos vectoriales, motores de grafos de conocimiento y servicios de IA. Este capítulo detalla la estrategia completa de despliegue, configuración y automatización para implementar NEXUS en entornos de producción, garantizando alta disponibilidad, escalabilidad y mantenibilidad.

graph TB
    A[Repositorio GitHub] --> B[GitHub Actions CI/CD]
    B --> C[Construcción de Imágenes Docker]
    C --> D[Registro de Contenedores]
    D --> E[Despliegue en Kubernetes]
    E --> F[Configuración con Helm]
    F --> G[Servicio NEXUS Production]
    
    H[Monitorización] --> E
    I[Alertas] --> E
    J[Logging] --> E
    
    K[Base de Datos] --> G
    L[Blockchain] --> G
    M[Almacenamiento] --> G

8.2. Estrategia de Despliegue por Componentes

8.2.1. Despliegue de la Capa Blockchain

La blockchain de NEXUS utiliza Substrate y requiere configuración especializada para entornos de producción.

#!/bin/bash
set -e

echo "🚀 Iniciando despliegue de la blockchain NEXUS..."

# Variables de configuración
NETWORK_TYPE="${1:-testnet}"
NODE_COUNT="${2:-5}"
VALIDATOR_COUNT="${3:-3}"

# Configuración específica por tipo de red
case $NETWORK_TYPE in
    "testnet")
        CHAIN_SPEC="nexus-testnet"
        BOOTNODES=("enode://node1@testnet.nexus.ai:30333" "enode://node2@testnet.nexus.ai:30333")
        ;;
    "mainnet")
        CHAIN_SPEC="nexus-mainnet"
        BOOTNODES=("enode://mainnet-node1@nexus.ai:30333" "enode://mainnet-node2@nexus.ai:30333")
        ;;
    *)
        echo "Tipo de red no válido: $NETWORK_TYPE"
        exit 1
        ;;
esac

# Crear directorios de datos
echo "📁 Creando directorios de datos..."
for i in $(seq 1 $NODE_COUNT); do
    mkdir -p /data/nexus/chaindata/node$i
    mkdir -p /data/nexus/keystore/node$i
done

# Configurar y desplegar nodos
echo "🔄 Configurando $NODE_COUNT nodos..."
for i in $(seq 1 $NODE_COUNT); do
    echo "🛠️  Configurando nodo $i..."
    
    # Generar claves para validadores
    if [ $i -le $VALIDATOR_COUNT ]; then
        ./nexus-node key generate --scheme sr25519 --output /data/nexus/keystore/node$i/validator.key
    fi
    
    # Configurar archivo de configuración del nodo
    cat > /data/nexus/config/node$i.toml << EOF
[name]
node = "nexus-node-$i"

[chain]
spec = "$CHAIN_SPEC"
base_path = "/data/nexus/chaindata/node$i"

[network]
bootnodes = ${BOOTNODES[@]}
port = $((30333 + i))

[telemetry]
url = "wss://telemetry.nexus.ai:8000/submit"

[consensus]
validator = $([ $i -le $VALIDATOR_COUNT ] && echo "true" || echo "false")
EOF
done

# Iniciar servicios de nodos
echo "🔄 Iniciando servicios de nodos..."
for i in $(seq 1 $NODE_COUNT); do
    systemctl enable nexus-node-$i
    systemctl start nexus-node-$i
    echo "✅ Nodo $i iniciado"
done

echo "🎉 Despliegue de blockchain completado!"

8.2.2. Configuración de la Base de Datos Vectorial

Weaviate requiere configuración distribuida para entornos de producción.

apiVersion: install.weaviate.io/v1alpha1
kind: Weaviate
metadata:
  name: nexus-weaviate
  namespace: nexus
spec:
  image: semitechnologies/weaviate:1.22.0
  replicas: 3
  environment:
    ENABLE_MODULES: "text2vec-openai,ref2vec-centroid"
    OPENAI_APIKEY: "$(OPENAI_API_KEY)"
    AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: "false"
    AUTOSCHEMA_ENABLED: "true"
    DEFAULT_VECTORIZER_MODULE: "text2vec-openai"
    BACKUP_S3_BUCKET: "nexus-weaviate-backup"
    BACKUP_S3_ENDPOINT: "s3.amazonaws.com"
    BACKUP_S3_USE_SSL: "true"
  resources:
    requests:
      memory: "16Gi"
      cpu: "4"
    limits:
      memory: "32Gi"
      cpu: "8"
  persistence:
    enabled: true
    size: "500Gi"
    storageClass: "fast-ssd"
  backup:
    enabled: true
    schedule: "0 2 * * *"  # Daily backup at 2 AM
    s3:
      bucket: "nexus-weaviate-backup"
      endpoint: "s3.amazonaws.com"
      useSSL: true
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: weaviate-schema
  namespace: nexus
data:
  schema.json: |
    {
      "classes": [
        {
          "class": "NexusExperience",
          "description": "Una experiencia o recuerdo del sistema NEXUS",
          "vectorizer": "text2vec-openai",
          "moduleConfig": {
            "text2vec-openai": {
              "model": "text-embedding-3-large",
              "type": "text"
            }
          },
          "properties": [
            {
              "name": "content",
              "dataType": ["text"],
              "description": "Contenido principal de la experiencia"
            },
            {
              "name": "metadata",
              "dataType": ["NexusMetadata"],
              "description": "Metadatos de la experiencia"
            }
          ],
          "vectorIndexType": "hnsw",
          "vectorIndexConfig": {
            "distance": "cosine",
            "efConstruction": 128,
            "maxConnections": 64
          },
          "shardingConfig": {
            "desiredCount": 3,
            "desiredVirtualCount": 12
          }
        }
      ]
    }

8.2.3. Despliegue del Motor de Grafos de Conocimiento

Apache AGE sobre PostgreSQL para el grafo de conocimiento.

FROM postgres:15-alpine

# Instalar Apache AGE
RUN apk add --no-cache \
    postgresql15-dev \
    build-base \
    git \
    cmake \
    && git clone https://github.com/apache/age.git \
    && cd age \
    && git checkout release/PG15/1.4.0 \
    && make install

# Configurar extensiones
RUN echo "shared_preload_libraries = 'age'" >> /usr/local/share/postgresql/postgresql.conf.sample

# Script de inicialización
COPY init-age.sh /docker-entrypoint-initdb.d/
RUN chmod +x /docker-entrypoint-initdb.d/init-age.sh

EXPOSE 5432

#!/bin/bash
set -e

echo "🎯 Inicializando Apache AGE..."

psql -v ON_ERROR_STOP=1 --username "$POSTGRES_USER" --dbname "$POSTGRES_DB" <<-EOSQL
    CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS age;
    LOAD 'age';
    SET search_path = ag_catalog, "\$user", public;
    
    -- Crear grafo de conocimiento de NEXUS
    SELECT create_graph('nexus_knowledge');
    
    -- Configurar usuarios y permisos
    CREATE USER nexus_user WITH PASSWORD '$NEXUS_DB_PASSWORD';
    GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE "$POSTGRES_DB" TO nexus_user;
    GRANT USAGE ON SCHEMA ag_catalog TO nexus_user;
EOSQL

echo "✅ Apache AGE inicializado correctamente"

8.3. Pipeline CI/CD Completo

8.3.1. Configuración de GitHub Actions

Pipeline completo para construcción, testing y despliegue automático.

name: NEXUS CI/CD Pipeline

on:
  push:
    branches: [ main, release/* ]
  pull_request:
    branches: [ main ]
  workflow_dispatch:

env:
  REGISTRY: ghcr.io
  IMAGE_NAME: ${{ github.repository }}
  KUBE_NAMESPACE: nexus
  ENVIRONMENT: ${{ contains(github.ref, 'release/') && 'staging' || 'production' }}

jobs:
  # Job de testing y calidad de código
  test-and-quality:
    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: [3.9, 3.10]
        node-version: [18, 20]
    
    steps:
    - name: Checkout código
      uses: actions/checkout@v4
    
    - name: Setup Python ${{ matrix.python-version }}
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}
    
    - name: Setup Node.js ${{ matrix.node-version }}
      uses: actions/setup-node@v4
      with:
        node-version: ${{ matrix.node-version }}
        cache: 'npm'
    
    - name: Instalar dependencias Python
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt
        pip install -r requirements-dev.txt
    
    - name: Instalar dependencias Node.js
      run: npm ci
    
    - name: Ejecutar tests Python
      run: |
        pytest tests/ -v --cov=nexus --cov-report=xml
        python -m flake8 nexus/ --max-line-length=120
        python -m black --check nexus/
        python -m isort --check-only nexus/
    
    - name: Ejecutar tests Node.js
      run: npm test
    
    - name: Subir cobertura de tests
      uses: codecov/codecov-action@v3
      with:
        file: ./coverage.xml
        flags: unittests
    
    - name: Análisis de seguridad
      uses: anchore/scan-action@v3
      with:
        image: "nexus-scan"
        severity-cutoff: "high"

  # Job de construcción de imágenes Docker
  build-and-push:
    needs: test-and-quality
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.event_name == 'push' || github.event_name == 'workflow_dispatch'
    
    steps:
    - name: Checkout código
      uses: actions/checkout@v4
    
    - name: Setup Docker Buildx
      uses: docker/setup-buildx-action@v3
    
    - name: Login al registro
      uses: docker/login-action@v3
      with:
        registry: ${{ env.REGISTRY }}
        username: ${{ github.actor }}
        password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
    
    - name: Construir y push imágenes
      uses: docker/build-push-action@v5
      with:
        context: .
        push: true
        tags: |
          ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:latest
          ${{ env.REGISTRY }}/${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ github.sha }}
        cache-from: type=ghcr
        cache-to: type=ghcr,mode=max
        platforms: linux/amd64,linux/arm64

  # Job de despliegue en Kubernetes
  deploy:
    needs: build-and-push
    runs-on: ubuntu-latest
    environment: ${{ env.ENVIRONMENT }}
    
    steps:
    - name: Checkout código
      uses: actions/checkout@v4
    
    - name: Setup Kubernetes工具
      uses: azure/setup-kubectl@v3
      with:
        version: '1.27'
    
    - name: Configurar acceso Kubernetes
      run: |
        echo "${{ secrets.KUBE_CONFIG }}" > ~/.kube/config
        kubectl config set-context --current --namespace=${{ env.KUBE_NAMESPACE }}
    
    - name: Deploy con Helm
      run: |
        helm upgrade --install nexus ./charts/nexus \
          --namespace ${{ env.KUBE_NAMESPACE }} \
          --set image.tag=${{ github.sha }} \
          --set environment=${{ env.ENVIRONMENT }} \
          --values ./charts/nexus/values-${{ env.ENVIRONMENT }}.yaml \
          --atomic \
          --timeout 10m
    
    - name: Esperar por servicios
      run: |
        kubectl wait --for=condition=ready pod -l app.kubernetes.io/name=nexus --timeout=300s
    
    - name: Ejecutar tests de smoke
      run: |
        ./scripts/smoke-test.sh

  # Job de notificaciones
  notify:
    needs: deploy
    runs-on: ubuntu-latest
    if: always()
    
    steps:
    - name: Notificar resultado
      uses: rtCamp/action-slack-notify@v2
      env:
        SLACK_WEBHOOK: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK }}
        SLACK_TITLE: "Despliegue NEXUS ${{ job.status }}"
        SLACK_MESSAGE: "Despliegue completado para ${{ github.sha }} en ${{ env.ENVIRONMENT }}"
        SLACK_COLOR: ${{ job.status == 'success' && 'good' || 'danger' }}

8.3.2. Configuración de Helm Charts

Estructura completa de Helm para el despliegue de NEXUS.

apiVersion: v2
name: nexus
description: A Helm chart for Kubernetes deployment of NEXUS AI System
version: 1.0.0
appVersion: "1.0.0"

dependencies:
  - name: postgresql
    version: 12.2.0
    repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
    condition: postgresql.enabled
  - name: redis
    version: 17.0.0
    repository: https://charts.bitnami.com/bitnami
    condition: redis.enabled
  - name: weaviate
    version: 1.22.0
    repository: https://semitechnologies.github.io/weaviate-helm
    condition: weaviate.enabled

# Configuración para entorno de producción
global:
  environment: production
  domain: nexus.ai
  tls:
    enabled: true
    issuer: letsencrypt-prod

# Configuración de la aplicación principal
nexusCore:
  replicaCount: 5
  image:
    repository: ghcr.io/nexus-ai/nexus-core
    tag: latest
    pullPolicy: Always
  resources:
    requests:
      memory: "8Gi"
      cpu: "2"
    limits:
      memory: "16Gi"
      cpu: "4"
  autoscaling:
    enabled: true
    minReplicas: 3
    maxReplicas: 15
    targetCPUUtilizationPercentage: 70
    targetMemoryUtilizationPercentage: 80

# Configuración de la blockchain
blockchain:
  enabled: true
  nodeCount: 7
  validatorCount: 5
  resources:
    requests:
      memory: "4Gi"
      cpu: "2"
    limits:
      memory: "8Gi"
      cpu: "4"

# Configuración de la base de datos
database:
  postgresql:
    enabled: true
    auth:
      username: "nexus"
      password: "$POSTGRES_PASSWORD"
      database: "nexus_production"
    persistence:
      size: "500Gi"
      storageClass: "fast-ssd"
    resources:
      requests:
        memory: "16Gi"
        cpu: "4"
      limits:
        memory: "32Gi"
        cpu: "8"

# Configuración de Weaviate
weaviate:
  enabled: true
  replicas: 5
  persistence:
    enabled: true
    size: "1Ti"
    storageClass: "fast-ssd"
  resources:
    requests:
      memory: "16Gi"
      cpu: "4"
    limits:
      memory: "32Gi"
      cpu: "8"

# Configuración de Redis
redis:
  enabled: true
  architecture: "standalone"
  auth:
    password: "$REDIS_PASSWORD"
  persistence:
    size: "100Gi"

# Configuración de monitorización
monitoring:
  enabled: true
  prometheus:
    enabled: true
  grafana:
    enabled: true
  loki:
    enabled: true

# Configuración de ingress
ingress:
  enabled: true
  className: "nginx"
  annotations:
    cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "50m"
  hosts:
    - host: "api.nexus.ai"
      paths:
        - path: "/"
          pathType: Prefix
    - host: "dashboard.nexus.ai"
      paths:
        - path: "/"
          pathType: Prefix

8.4. Configuración de Infraestructura como Código

8.4.1. Terraform para Infraestructura Cloud

Configuración completa de la infraestructura en AWS usando Terraform.

terraform {
  required_version = ">= 1.5.0"
  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = "~> 5.0"
    }
    kubernetes = {
      source  = "hashicorp/kubernetes"
      version = "~> 2.23"
    }
    helm = {
      source  = "hashicorp/helm"
      version = "~> 2.11"
    }
  }
  backend "s3" {
    bucket = "nexus-terraform-state"
    key    = "production/terraform.tfstate"
    region = "us-west-2"
  }
}

provider "aws" {
  region = var.aws_region
}

provider "kubernetes" {
  host                   = module.eks.cluster_endpoint
  cluster_ca_certificate = base64decode(module.eks.cluster_certificate_authority_data)
  token                  = data.aws_eks_cluster_auth.this.token
}

provider "helm" {
  kubernetes {
    host                   = module.eks.cluster_endpoint
    cluster_ca_certificate = base64decode(module.eks.cluster_certificate_authority_data)
    token                  = data.aws_eks_cluster_auth.this.token
  }
}

# Módulo EKS para el cluster Kubernetes
module "eks" {
  source  = "terraform-aws-modules/eks/aws"
  version = "~> 19.0"

  cluster_name    = "nexus-production"
  cluster_version = "1.27"

  vpc_id     = module.vpc.vpc_id
  subnet_ids = module.vpc.private_subnets

  cluster_endpoint_public_access = true

  eks_managed_node_groups = {
    main = {
      min_size     = 3
      max_size     = 15
      desired_size = 5

      instance_types = ["m6a.2xlarge", "m6i.2xlarge"]
      capacity_type  = "SPOT"

      labels = {
        Environment = "production"
        NodeGroup   = "main"
      }
    }

    memory_optimized = {
      min_size     = 2
      max_size     = 8
      desired_size = 3

      instance_types = ["r6a.4xlarge"]
      capacity_type  = "SPOT"

      labels = {
        Environment = "production"
        NodeGroup   = "memory-optimized"
      }

      taints = [
        {
          key    = "memory-optimized"
          value  = "true"
          effect = "NO_SCHEDULE"
        }
      ]
    }
  }

  node_security_group_additional_rules = {
    ingress_allow_access_from_control_plane = {
      type                          = "ingress"
      protocol                      = "tcp"
      from_port                     = 1025
      to_port                       = 65535
      source_cluster_security_group = true
      description                   = "Allow traffic from control plane to workers"
    }
  }
}

# Módulo VPC para networking
module "vpc" {
  source  = "terraform-aws-modules/vpc/aws"
  version = "~> 5.0"

  name = "nexus-vpc"
  cidr = "10.0.0.0/16"

  azs             = ["us-west-2a", "us-west-2b", "us-west-2c"]
  private_subnets = ["10.0.1.0/24", "10.0.2.0/24", "10.0.3.0/24"]
  public_subnets  = ["10.0.101.0/24", "10.0.102.0/24", "10.0.103.0/24"]

  enable_nat_gateway   = true
  single_nat_gateway   = false
  enable_dns_hostnames = true

  public_subnet_tags = {
    "kubernetes.io/role/elb" = 1
  }

  private_subnet_tags = {
    "kubernetes.io/role/internal-elb" = 1
  }
}

# Base de datos RDS para PostgreSQL con Apache AGE
resource "aws_db_instance" "nexus_postgres" {
  identifier              = "nexus-postgres-production"
  instance_class          = "db.r6g.4xlarge"
  allocated_storage       = 1000
  max_allocated_storage   = 2000
  engine                  = "postgres"
  engine_version          = "15.3"
  username                = var.db_username
  password                = var.db_password
  db_name                 = "nexus_production"
  multi_az                = true
  storage_type            = "gp3"
  storage_encrypted       = true
  backup_retention_period = 35
  skip_final_snapshot     = false
  deletion_protection     = true

  vpc_security_group_ids = [module.vpc.default_security_group_id]
  db_subnet_group_name   = aws_db_subnet_group.nexus.name

  performance_insights_enabled = true
  monitoring_interval          = 60

  parameter_group_name = aws_db_parameter_group.nexus.name

  tags = {
    Environment = "production"
    Application = "nexus"
  }
}

# Grupo de parámetros personalizados para PostgreSQL
resource "aws_db_parameter_group" "nexus" {
  name   = "nexus-postgres15-production"
  family = "postgres15"

  parameter {
    name  = "shared_preload_libraries"
    value = "age,pg_stat_statements"
  }

  parameter {
    name  = "max_connections"
    value = "500"
  }

  parameter {
    name  = "work_mem"
    value = "16MB"
  }

  parameter {
    name  = "maintenance_work_mem"
    value = "1GB"
  }
}

# Bucket S3 para almacenamiento
resource "aws_s3_bucket" "nexus_storage" {
  bucket = "nexus-production-storage"

  tags = {
    Environment = "production"
    Application = "nexus"
  }
}

resource "aws_s3_bucket_versioning" "nexus_storage" {
  bucket = aws_s3_bucket.nexus_storage.id
  versioning_configuration {
    status = "Enabled"
  }
}

resource "aws_s3_bucket_server_side_encryption_configuration" "nexus_storage" {
  bucket = aws_s3_bucket.nexus_storage.id

  rule {
    apply_server_side_encryption_by_default {
      sse_algorithm = "AES256"
    }
  }
}

8.4.2. Configuración de Kubernetes con Terraform

Configuración de recursos Kubernetes mediante Terraform.

# Namespace para NEXUS
resource "kubernetes_namespace" "nexus" {
  metadata {
    name = "nexus"
    labels = {
      environment = "production"
      application = "nexus"
    }
  }
}

# ConfigMap para configuración de la aplicación
resource "kubernetes_config_map" "nexus_config" {
  metadata {
    name      = "nexus-config"
    namespace = kubernetes_namespace.nexus.metadata[0].name
  }

  data = {
    "app-config.yaml" = templatefile("${path.module}/templates/app-config.yaml.tpl", {
      database_url      = aws_db_instance.nexus_postgres.endpoint
      redis_url         = "redis://${module.redis.endpoint}:6379"
      weaviate_url      = "http://weaviate.nexus.svc.cluster.local:8080"
      blockchain_nodes  = join(",", [for i in range(7) : "node${i}.nexus.svc.cluster.local:9944"])
      openai_api_key    = var.openai_api_key
      environment       = "production"
    })
  }
}

# Secrets para información sensible
resource "kubernetes_secret" "nexus_secrets" {
  metadata {
    name      = "nexus-secrets"
    namespace = kubernetes_namespace.nexus.metadata[0].name
  }

  data = {
    "database-password"   = aws_db_instance.nexus_postgres.password
    "redis-password"      = module.redis.auth_token
    "openai-api-key"      = var.openai_api_key
    "jwt-secret"          = random_password.jwt_secret.result
    "encryption-key"      = random_password.encryption_key.result
  }

  depends_on = [kubernetes_namespace.nexus]
}

# ServiceAccount para el despliegue
resource "kubernetes_service_account" "nexus" {
  metadata {
    name      = "nexus-service-account"
    namespace = kubernetes_namespace.nexus.metadata[0].name
    annotations = {
      "eks.amazonaws.com/role-arn" = aws_iam_role.nexus.arn
    }
  }
}

# IAM Role para acceso a AWS resources
resource "aws_iam_role" "nexus" {
  name = "nexus-production-role"

  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [
      {
        Effect = "Allow"
        Principal = {
          Service = "eks.amazonaws.com"
        }
        Action = "sts:AssumeRole"
      }
    ]
  })
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "nexus_s3" {
  role       = aws_iam_role.nexus.name
  policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FullAccess"
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "nexus_rds" {
  role       = aws_iam_role.nexus.name
  policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonRDSFullAccess"
}

8.5. Scripts de Despliegue y Automatización

8.5.1. Script Principal de Despliegue

Script completo para orquestar el despliegue de toda la infraestructura.

#!/bin/bash
set -e

# Colores para output
RED='\033[0;31m'
GREEN='\033[0;32m'
YELLOW='\033[1;33m'
BLUE='\033[0;34m'
NC='\033[0m' # No Color

# Variables de entorno
ENVIRONMENT=${1:-production}
REGION=${2:-us-west-2}
ACTION=${3:-apply}

function log_info() {
    echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $1"
}

function log_success() {
    echo -e "${GREEN}[SUCCESS]${NC} $1"
}

function log_warning() {
    echo -e "${YELLOW}[WARNING]${NC} $1"
}

function log_error() {
    echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"
}

function check_dependencies() {
    local deps=("terraform" "kubectl" "helm" "aws" "jq")
    for dep in "${deps[@]}"; do
        if ! command -v "$dep" &> /dev/null; then
            log_error "Dependency $dep not found. Please install it."
            exit 1
        fi
    done
    log_info "All dependencies are installed"
}

function setup_aws_credentials() {
    if [ -z "$AWS_ACCESS_KEY_ID" ] || [ -z "$AWS_SECRET_ACCESS_KEY" ]; then
        log_error "AWS credentials not set. Please set AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
        exit 1
    fi
    log_info "AWS credentials configured"
}

function terraform_deploy() {
    local env=$1
    local action=$2
    
    log_info "Running Terraform $action for $env environment"
    
    cd infra/aws
    
    terraform init -reconfigure \
        -backend-config="key=$env/terraform.tfstate" \
        -backend-config="bucket=nexus-terraform-state" \
        -backend-config="region=$REGION"
    
    if [ "$action" == "apply" ]; then
        terraform apply -auto-approve \
            -var="environment=$env" \
            -var="aws_region=$REGION" \
            -var="db_username=$DB_USERNAME" \
            -var="db_password=$DB_PASSWORD" \
            -var="openai_api_key=$OPENAI_API_KEY"
    elif [ "$action" == "destroy" ]; then
        terraform destroy -auto-approve \
            -var="environment=$env" \
            -var="aws_region=$REGION"
    else:
        terraform plan \
            -var="environment=$env" \
            -var="aws_region=$REGION" \
            -var="db_username=$DB_USERNAME" \
            -var="db_password=$DB_PASSWORD" \
            -var="openai_api_key=$OPENAI_API_KEY"
    fi
    
    cd - > /dev/null
}

function kubernetes_deploy() {
    local env=$1
    
    log_info "Deploying to Kubernetes cluster"
    
    # Update kubeconfig
    aws eks update-kubeconfig --name nexus-$env --region $REGION
    
    # Create namespace if not exists
    kubectl get namespace nexus || kubectl create namespace nexus
    
    # Deploy with Helm
    helm upgrade --install nexus ./charts/nexus \
        --namespace nexus \
        --values ./charts/nexus/values-$env.yaml \
        --set image.tag=$(git rev-parse --short HEAD) \
        --atomic \
        --timeout 15m
    
    # Wait for deployments to be ready
    kubectl wait --for=condition=available deployment/nexus-core \
        --namespace nexus \
        --timeout=300s
    
    log_info "Running post-deployment checks"
    ./scripts/health-check.sh
}

function main() {
    log_info "Starting NEXUS infrastructure deployment"
    log_info "Environment: $ENVIRONMENT"
    log_info "Region: $REGION"
    log_info "Action: $ACTION"
    
    # Check dependencies
    check_dependencies
    
    # Setup AWS credentials
    setup_aws_credentials
    
    # Terraform deployment
    terraform_deploy "$ENVIRONMENT" "$ACTION"
    
    if [ "$ACTION" == "apply" ]; then
        # Kubernetes deployment
        kubernetes_deploy "$ENVIRONMENT"
        
        log_success "NEXUS infrastructure deployed successfully!"
        log_info "Dashboard URL: https://dashboard.$ENVIRONMENT.nexus.ai"
        log_info "API URL: https://api.$ENVIRONMENT.nexus.ai"
    fi
}

# Run main function
main "$@"

8.5.2. Scripts de Health Check y Validación

Scripts para verificar el correcto funcionamiento después del despliegue.

#!/bin/bash
set -e

# Variables
NAMESPACE="nexus"
TIMEOUT=300
INTERVAL=10

function check_pod_status() {
    local pod=$1
    local status=$(kubectl get pod $pod -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.status.phase}')
    if [ "$status" != "Running" ]; then
        echo "Pod $pod is not running. Status: $status"
        return 1
    fi
    return 0
}

function check_service_endpoints() {
    local service=$1
    local port=$2
    local endpoint=$(kubectl get svc $service -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].hostname}')
    
    if [ -z "$endpoint" ]; then
        echo "Service $service has no endpoint"
        return 1
    fi
    
    # Test connectivity
    if ! nc -z -w5 $endpoint $port; then
        echo "Cannot connect to $service on $endpoint:$port"
        return 1
    fi
    
    return 0
}

function check_web_service() {
    local url=$1
    local expected_status=${2:-200}
    
    local status_code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" $url)
    
    if [ "$status_code" -ne "$expected_status" ]; then
        echo "HTTP check failed for $url. Expected: $expected_status, Got: $status_code"
        return 1
    fi
    
    return 0
}

function run_health_checks() {
    echo "Running health checks..."
    
    # Check core services
    services=(
        "nexus-core:8000"
        "nexus-api:3000"
        "nexus-dashboard:80"
    )
    
    for service in "${services[@]}"; do
        IFS=':' read -r svc port <<< "$service"
        if ! check_service_endpoints $svc $port; then
            return 1
        fi
    done
    
    # Check database connectivity
    echo "Checking database connectivity..."
    kubectl exec -n $NAMESPACE deployment/nexus-core -- \
        pg_isready -h $DB_HOST -p 5432 -U $DB_USER
    
    # Check Redis connectivity
    echo "Checking Redis connectivity..."
    kubectl exec -n $NAMESPACE deployment/nexus-core -- \
        redis-cli -h $REDIS_HOST ping
    
    # Check Weaviate health
    echo "Checking Weaviate health..."
    WEAVIATE_URL=$(kubectl get svc weaviate -n $NAMESPACE -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].hostname}')
    check_web_service "http://$WEAVIATE_URL:8080/v1/.well-known/ready" 200
    
    # Check blockchain nodes
    echo "Checking blockchain nodes..."
    for i in {0..6}; do
        check_pod_status "nexus-blockchain-node-$i"
    done
    
    echo "All health checks passed!"
    return 0
}

# Wait for pods to be ready
echo "Waiting for pods to be ready..."
kubectl wait --for=condition=ready pod -l app.kubernetes.io/name=nexus \
    --namespace $NAMESPACE \
    --timeout=${TIMEOUT}s

# Run health checks
if run_health_checks; then
    echo "✅ All systems operational"
    exit 0
else:
    echo "❌ Health checks failed"
    exit 1
fi

8.6. Monitorización y Alerting en Producción

8.6.1. Configuración de Prometheus y Grafana

Configuración completa de monitorización para el stack de NEXUS.

# Configuración de Prometheus para NEXUS
alertmanager:
  enabled: true
  config:
    global:
      resolve_timeout: 5m
    route:
      group_by: ['environment', 'severity']
      group_wait: 30s
      group_interval: 5m
      repeat_interval: 4h
      receiver: 'slack-notifications'
      routes:
        - match:
            severity: critical
          receiver: 'pagerduty'
    receivers:
      - name: 'slack-notifications'
        slack_configs:
          - api_url: '$SLACK_WEBHOOK'
            channel: '#nexus-alerts'
            send_resolved: true
      - name: 'pagerduty'
        pagerduty_configs:
          - service_key: '$PAGERDUTY_KEY'

server:
  persistentVolume:
    size: 50Gi
  resources:
    requests:
      memory: 4Gi
      cpu: 1
    limits:
      memory: 8Gi
      cpu: 2

# Configuración de scraping para NEXUS
extraScrapeConfigs: |
  - job_name: 'nexus-core'
    scrape_interval: 15s
    scrape_timeout: 10s
    metrics_path: '/metrics'
    scheme: 'http'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
        namespaces:
          names: ['nexus']
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app_kubernetes_io_name]
        action: keep
        regex: nexus-core
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_ip]
        action: replace
        target_label: __address__
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_port]
        action: replace
        regex: (.+)
        target_label: __metrics_path__
        replacement: /$1/metrics

  - job_name: 'nexus-blockchain'
    scrape_interval: 30s
    scrape_timeout: 25s
    metrics_path: '/metrics'
    scheme: 'http'
    static_configs:
      - targets: ['nexus-blockchain-node-0:9610', 'nexus-blockchain-node-1:9610']

# Alertas personalizadas para NEXUS
alertingRules:
  groups:
    - name: nexus.rules
      rules:
        - alert: NexusCoreDown
          expr: up{job="nexus-core"} == 0
          for: 5m
          labels:
            severity: critical
            environment: production
          annotations:
            summary: "NEXUS Core service down"
            description: "NEXUS Core service has been down for more than 5 minutes"
        
        - alert: HighErrorRate
          expr: rate(nexus_http_requests_total{status=~"5.."}[5m]) / rate(nexus_http_requests_total[5m]) > 0.05
          for: 10m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "High error rate on NEXUS API"
            description: "Error rate is above 5% for more than 10 minutes"
        
        - alert: BlockchainNodeDown
          expr: up{job="nexus-blockchain"} == 0
          for: 15m
          labels:
            severity: critical
          annotations:
            summary: "Blockchain node down"
            description: "A blockchain node has been down for more than 15 minutes"
        
        - alert: HighResponseTime
          expr: histogram_quantile(0.95, rate(nexus_http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 2
          for: 5m
          labels:
            severity: warning
          annotations:
            summary: "High response time"
            description: "95th percentile response time is above 2 seconds"

8.6.2. Dashboards de Grafana para NEXUS

Configuración de dashboards para monitorización visual.

{
  "dashboard": {
    "id": null,
    "title": "NEXUS Production Overview",
    "tags": ["nexus", "production", "monitoring"],
    "timezone": "browser",
    "panels": [
      {
        "id": 1,
        "title": "API Request Rate",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(nexus_http_requests_total[5m])",
            "legendFormat": "{{method}} {{path}}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 0, "y": 0, "w": 12, "h": 8}
      },
      {
        "id": 2,
        "title": "Error Rate",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(nexus_http_requests_total{status=~'5..'}[5m]) / rate(nexus_http_requests_total[5m])",
            "legendFormat": "error rate",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 12, "y": 0, "w": 12, "h": 8}
      },
      {
        "id": 3,
        "title": "Response Time (95th percentile)",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "histogram_quantile(0.95, rate(nexus_http_request_duration_seconds_bucket[5m]))",
            "legendFormat": "95th percentile",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 0, "y": 8, "w": 8, "h": 6}
      },
      {
        "id": 4,
        "title": "Memory Usage",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "container_memory_usage_bytes{pod=~'nexus-core-.*'}",
            "legendFormat": "{{pod}}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 8, "y": 8, "w": 8, "h": 6}
      },
      {
        "id": 5,
        "title": "CPU Usage",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod=~'nexus-core-.*'}[5m])",
            "legendFormat": "{{pod}}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 16, "y": 8, "w": 8, "h": 6}
      },
      {
        "id": 6,
        "title": "Blockchain Node Status",
        "type": "stat",
        "targets": [
          {
            "expr": "up{job='nexus-blockchain'}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 0, "y": 14, "w": 6, "h": 4}
      },
      {
        "id": 7,
        "title": "Database Connections",
        "type": "graph",
        "targets": [
          {
            "expr": "pg_stat_database_numbackends{datname='nexus_production'}",
            "refId": "A"
          }
        ],
        "gridPos": {"x": 6, "y": 14, "w": 6, "h": 4}
      }
    ],
    "refresh": "30s"
  }
}

8.7. Plan de Rollback y Recuperación ante Fallos

8.7.1. Estrategia de Rollback Automático

Implementación de mecanismos automáticos de rollback para despliegues fallidos.

#!/bin/bash
set -e

function rollback_deployment() {
    local deployment=$1
    local namespace=$2
    
    echo "Rolling back deployment $deployment in namespace $namespace"
    
    # Get current revision
    local current_revision=$(kubectl rollout history deployment/$deployment -n $namespace \
        --tail=1 | awk 'NR==2{print $1}')
    
    # Get previous revision
    local previous_revision=$(kubectl rollout history deployment/$deployment -n $namespace \
        | awk 'NR==3{print $1}')
    
    if [ -z "$previous_revision" ]; then
        echo "No previous revision found. Cannot rollback."
        return 1
    fi
    
    # Perform rollback
    kubectl rollout undo deployment/$deployment -n $namespace \
        --to-revision=$previous_revision
    
    # Wait for rollback to complete
    kubectl rollout status deployment/$deployment -n $namespace \
        --timeout=300s
    
    echo "Rollback completed. Current revision: $previous_revision"
}

function emergency_rollback() {
    echo "🚨 Initiating emergency rollback"
    
    # Rollback core services
    rollback_deployment "nexus-core" "nexus"
    rollback_deployment "nexus-api" "nexus"
    rollback_deployment "nexus-dashboard" "nexus"
    
    # Scale down problematic services if needed
    kubectl scale deployment/nexus-worker --replicas=0 -n nexus
    
    # Restore database from backup if necessary
    if [ "$RESTORE_DB" == "true" ]; then
        restore_database_backup
    fi
    
    echo "✅ Emergency rollback completed"
}

function restore_database_backup() {
    local backup_file=$(find /backups -name "nexus-backup-*.sql" -mtime -1 | sort -r | head -1)
    
    if [ -z "$backup_file" ]; then
        echo "No recent backup found"
        return 1
    fi
    
    echo "Restoring database from backup: $backup_file"
    
    # Stop services that use database
    kubectl scale deployment/nexus-core --replicas=0 -n nexus
    kubectl scale deployment/nexus-api --replicas=0 -n nexus
    
    # Restore backup
    kubectl exec -n nexus deployment/nexus-db -- \
        psql -U $DB_USER -d $DB_NAME -f /backups/$backup_file
    
    # Restart services
    kubectl scale deployment/nexus-core --replicas=3 -n nexus
    kubectl scale deployment/nexus-api --replicas=2 -n nexus
    
    echo "Database restore completed"
}

# Main rollback logic
case "${1:-}" in
    "emergency")
        emergency_rollback
        ;;
    "deployment")
        rollback_deployment "$2" "$3"
        ;;
    "database")
        RESTORE_DB=true
        emergency_rollback
        ;;
    *)
        echo "Usage: $0 [emergency|deployment|database]"
        exit 1
        ;;
esac

8.7.2. Configuración de Backups Automáticos

Sistema automatizado de backups para todos los componentes críticos.

apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: nexus-backup
  namespace: nexus
spec:
  schedule: "0 2 * * *"  # Daily at 2 AM
  concurrencyPolicy: Forbid
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          serviceAccountName: backup-service-account
          containers:
          - name: backup
            image: postgres:15-alpine
            env:
            - name: DB_HOST
              value: "nexus-postgres"
            - name: DB_USER
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: nexus-secrets
                  key: database-username
            - name: DB_PASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: nexus-secrets
                  key: database-password
            - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: aws-credentials
                  key: access-key-id
            - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: aws-credentials
                  key: secret-access-key
            - name: S3_BUCKET
              value: "nexus-backups"
            command:
            - /bin/sh
            - -c
            - |
              # Backup database
              pg_dump -h $DB_HOST -U $DB_USER nexus_production > /backup/nexus-db-$(date +%Y%m%d).sql
              
              # Backup Weaviate data
              curl -X POST http://nexus-weaviate:8080/v1/backups/s3 \
                -H 'Content-Type: application/json' \
                -d '{
                  "id": "nexus-weaviate-$(date +%Y%m%d)",
                  "include": ["NexusExperience"]
                }'
              
              # Upload to S3
              aws s3 sync /backup/ s3://$S3_BUCKET/$(date +%Y)/$(date +%m)/$(date +%d)/
              
              # Cleanup old backups (keep 30 days)
              find /backup/ -type f -mtime +30 -delete
            volumeMounts:
            - name: backup-volume
              mountPath: /backup
          volumes:
          - name: backup-volume
            emptyDir: {}
          restartPolicy: OnFailure

8.8. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha proporcionado la implementación completa del sistema de despliegue y CI/CD para NEXUS, incluyendo:

Infraestructura como Código completa usando Terraform para AWS y Kubernetes
Pipeline CI/CD automatizado con GitHub Actions para construcción, testing y despliegue
Configuración de Helm para despliegues consistentes y versionados
Sistema de monitorización exhaustivo con Prometheus, Grafana y alertas
Mecanismos de rollback automático para recuperación ante fallos
Sistema de backups automatizado para todos los componentes críticos
Scripts de validación y health checks para garantizar despliegues exitosos

La arquitectura presentada permite despliegues confiables, escalables y mantenibles del sistema NEXUS en entornos de producción, con capacidades completas de monitorización, alerting y recuperación ante desastres.

Checklist de Despliegue en Producción:

Verificar configuración de Terraform para el entorno objetivo
Configurar secrets y variables de entorno necesarias
Ejecutar pruebas de infraestructura en entorno staging
Validar configuración de monitorización y alerting
Probar mecanismos de rollback y recuperación
Establecer políticas de backup y retención
Documentar procedimientos de operación y emergencia
Realizar despliegue gradual con monitoreo intensivo

Capítulo aprobado.

8. Arquitectura de Red: Diseño de la Red Global de Nodos (Inferencia, Validación, Almacenamiento)

Capítulo 9: Seguridad y Privacidad en NEXUS

9.1. Marco de Seguridad Integral

La seguridad en NEXUS constituye un pilar fundamental que permea todas las capas del sistema, desde la infraestructura descentralizada hasta el procesamiento de conocimiento. Dada la naturaleza distribuida y la sensibilidad de la información gestionada, implementamos un enfoque de defensa en profundidad con múltiples capas de protección que garantizan la integridad, confidencialidad y disponibilidad del sistema.

graph TB
    A[Usuario/API] --> B[Autenticación y Autorización]
    B --> C[Capa de Aplicación]
    C --> D[Procesamiento Seguro]
    D --> E[Almacenamiento Cifrado]
    E --> F[Comunicaciones Seguras]
    F --> G[Blockchain Segura]
    
    H[Monitorización Continua] --> B
    H --> C
    H --> D
    H --> E
    H --> F
    H --> G
    
    I[Auditoría y Cumplimiento] --> H

9.2. Autenticación y Autorización Descentralizada

9.2.1. Sistema de Identidad Descentralizada (DID)

Implementación de un sistema basado en el estándar W3C DID para identidades descentralizadas verificables.

from typing import Dict, List, Optional
import json
import base58
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import ed25519
from cryptography.hazmat.primitives.serialization import Encoding, PublicFormat
from datetime import datetime, timedelta
import uuid

class NexusDIDManager:
    """Gestor de Identidades Descentralizadas para NEXUS"""
    
    def __init__(self, blockchain_adapter):
        self.blockchain = blockchain_adapter
        self.did_cache = {}
        
    async def create_did(self, user_id: str, public_key: bytes) -> Dict:
        """Crea una nueva identidad descentralizada"""
        did = f"did:nexus:{user_id}:{uuid.uuid4().hex}"
        
        did_document = {
            "@context": "https://www.w3.org/ns/did/v1",
            "id": did,
            "created": datetime.utcnow().isoformat() + "Z",
            "verificationMethod": [{
                "id": f"{did}#keys-1",
                "type": "Ed25519VerificationKey2020",
                "controller": did,
                "publicKeyBase58": base58.b58encode(public_key).decode('utf-8')
            }],
            "authentication": [f"{did}#keys-1"],
            "assertionMethod": [f"{did}#keys-1"]
        }
        
        # Registrar en blockchain
        tx_hash = await self.blockchain.register_did(did, did_document)
        
        return {
            "did": did,
            "document": did_document,
            "transaction_hash": tx_hash
        }
    
    async def verify_signature(self, did: str, message: bytes, signature: bytes) -> bool:
        """Verifica una firma usando la DID"""
        did_doc = await self.resolve_did(did)
        if not did_doc:
            return False
        
        public_key_base58 = did_doc['verificationMethod'][0]['publicKeyBase58']
        public_key_bytes = base58.b58decode(public_key_base58)
        public_key = ed25519.Ed25519PublicKey.from_public_bytes(public_key_bytes)
        
        try:
            public_key.verify(signature, message)
            return True
        except:
            return False
    
    async def resolve_did(self, did: str) -> Optional[Dict]:
        """Resuelve una DID a su documento"""
        if did in self.did_cache:
            return self.did_cache[did]
        
        doc = await self.blockchain.resolve_did(did)
        if doc:
            self.did_cache[did] = doc
        return doc

9.2.2. Sistema de Permisos Basado en Tokens

Implementación de un sistema de capacidades (capabilities) para autorización granular.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

contract NexusPermissions {
    struct Permission {
        address grantor;
        address grantee;
        bytes4 functionSelector;
        uint256 expiry;
        bytes conditions;
        bool revoked;
    }
    
    mapping(bytes32 => Permission) public permissions;
    mapping(address => mapping(bytes4 => bool)) public defaultPermissions;
    
    event PermissionGranted(
        bytes32 indexed permissionId,
        address indexed grantor,
        address indexed grantee,
        bytes4 functionSelector,
        uint256 expiry
    );
    
    event PermissionRevoked(bytes32 indexed permissionId);
    
    modifier onlyWithPermission(bytes4 _selector) {
        bytes32 permissionId = keccak256(abi.encodePacked(msg.sender, _selector));
        require(hasPermission(permissionId), "Permission denied");
        _;
    }
    
    function grantPermission(
        address _grantee,
        bytes4 _selector,
        uint256 _expiry,
        bytes calldata _conditions
    ) external returns (bytes32) {
        bytes32 permissionId = keccak256(abi.encodePacked(_grantee, _selector));
        
        permissions[permissionId] = Permission({
            grantor: msg.sender,
            grantee: _grantee,
            functionSelector: _selector,
            expiry: _expiry,
            conditions: _conditions,
            revoked: false
        });
        
        emit PermissionGranted(permissionId, msg.sender, _grantee, _selector, _expiry);
        return permissionId;
    }
    
    function hasPermission(bytes32 _permissionId) public view returns (bool) {
        Permission storage perm = permissions[_permissionId];
        
        return !perm.revoked &&
               perm.expiry > block.timestamp &&
               verifyConditions(perm.conditions);
    }
    
    function verifyConditions(bytes memory _conditions) internal pure returns (bool) {
        // Lógica de verificación de condiciones (límites de tiempo, uso, etc.)
        return true; // Simplificado para el ejemplo
    }
}

9.3. Criptografía y Protección de Datos

9.3.1. Gestión de Claves Criptográficas

Sistema seguro para la gestión del ciclo de vida completo de claves criptográficas.

from typing import Dict, List, Optional
import os
from cryptography.hazmat.primitives import hashes, serialization
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.hkdf import HKDF
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.fernet import Fernet
import base64
from datetime import datetime, timedelta

class KeyManager:
    """Gestor seguro de claves criptográficas"""
    
    def __init__(self, storage_backend):
        self.storage = storage_backend
        self.current_keys = {}
        self.key_rotation_intervals = {
            'encryption': timedelta(days=90),
            'signing': timedelta(days=30),
            'authentication': timedelta(days=60)
        }
    
    async def generate_key_pair(self, key_type: str, key_size: int = 2048) -> Dict:
        """Genera un nuevo par de claves"""
        if key_type == 'rsa':
            private_key = rsa.generate_private_key(
                public_exponent=65537,
                key_size=key_size,
                backend=default_backend()
            )
        else:
            raise ValueError(f"Tipo de clave no soportado: {key_type}")
        
        public_key = private_key.public_key()
        
        key_id = f"key_{datetime.utcnow().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
        
        # Serializar y almacenar claves
        private_pem = private_key.private_bytes(
            encoding=serialization.Encoding.PEM,
            format=serialization.PrivateFormat.PKCS8,
            encryption_algorithm=serialization.NoEncryption()
        )
        
        public_pem = public_key.public_bytes(
            encoding=serialization.Encoding.PEM,
            format=serialization.PublicFormat.SubjectPublicKeyInfo
        )
        
        await self.storage.store_key(key_id, {
            'private_key': base64.b64encode(private_pem).decode('utf-8'),
            'public_key': base64.b64encode(public_pem).decode('utf-8'),
            'key_type': key_type,
            'created_at': datetime.utcnow().isoformat(),
            'expires_at': (datetime.utcnow() + self.key_rotation_intervals['encryption']).isoformat()
        })
        
        self.current_keys[key_id] = {
            'private_key': private_key,
            'public_key': public_key,
            'expires_at': datetime.utcnow() + self.key_rotation_intervals['encryption']
        }
        
        return {'key_id': key_id, 'public_key': public_pem}
    
    async def rotate_keys(self) -> List[str]:
        """Rota las claves expiradas"""
        rotated_keys = []
        current_time = datetime.utcnow()
        
        for key_id, key_info in list(self.current_keys.items()):
            if current_time >= key_info['expires_at']:
                # Generar nueva clave
                new_key = await self.generate_key_pair('rsa')
                rotated_keys.append(key_id)
                
                # Programar eliminación segura de la clave antigua
                await self.schedule_key_destruction(key_id)
        
        return rotated_keys
    
    async def encrypt_data(self, data: bytes, key_id: str) -> Dict:
        """Encripta datos usando una clave específica"""
        if key_id not in self.current_keys:
            raise ValueError(f"Clave no encontrada: {key_id}")
        
        public_key = self.current_keys[key_id]['public_key']
        
        # Encriptación híbrida: RSA + AES
        aes_key = Fernet.generate_key()
        fernet = Fernet(aes_key)
        
        # Encriptar datos con AES
        encrypted_data = fernet.encrypt(data)
        
        # Encriptar clave AES con RSA
        encrypted_aes_key = public_key.encrypt(
            aes_key,
            padding.OAEP(
                mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()),
                algorithm=hashes.SHA256(),
                label=None
            )
        )
        
        return {
            'encrypted_data': base64.b64encode(encrypted_data).decode('utf-8'),
            'encrypted_key': base64.b64encode(encrypted_aes_key).decode('utf-8'),
            'key_id': key_id,
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat()
        }

9.3.2. Cifrado de Datos en Reposo y Tránsito

Implementación de cifrado integral para todos los datos del sistema.

from typing import Dict, Optional
from cryptography.fernet import Fernet, MultiFernet
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC
import base64
import os
from datetime import datetime, timedelta

class EncryptionService:
    """Servicio de cifrado para datos en reposo y tránsito"""
    
    def __init__(self, key_manager):
        self.key_manager = key_manager
        self.fernet_keys = self._initialize_fernet_keys()
    
    def _initialize_fernet_keys(self) -> MultiFernet:
        """Inicializa las claves Fernet para cifrado simétrico"""
        # En producción, estas claves deberían venir de un HSM o KMS
        keys = [
            Fernet(base64.urlsafe_b64encode(os.urandom(32))),
            Fernet(base64.urlsafe_b64encode(os.urandom(32)))
        ]
        return MultiFernet(keys)
    
    async def encrypt_field(self, field_value: str, context: Dict) -> Dict:
        """Cifra un campo individual con metadatos de contexto"""
        # Derivar clave específica del contexto
        context_key = self._derive_context_key(context)
        
        # Cifrar el valor
        encrypted_value = context_key.encrypt(field_value.encode('utf-8'))
        
        return {
            'encrypted_value': base64.b64encode(encrypted_value).decode('utf-8'),
            'context_hash': self._hash_context(context),
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
            'algorithm': 'AES256-GCM'
        }
    
    async def decrypt_field(self, encrypted_data: Dict, context: Dict) -> str:
        """Descifra un campo usando el contexto"""
        # Verificar que el contexto coincide
        expected_hash = self._hash_context(context)
        if encrypted_data['context_hash'] != expected_hash:
            raise ValueError("Context mismatch - cannot decrypt")
        
        # Derivar la clave del contexto
        context_key = self._derive_context_key(context)
        
        # Descifrar el valor
        encrypted_bytes = base64.b64decode(encrypted_data['encrypted_value'])
        decrypted_bytes = context_key.decrypt(encrypted_bytes)
        
        return decrypted_bytes.decode('utf-8')
    
    def _derive_context_key(self, context: Dict) -> Fernet:
        """Deriva una clave Fernet del contexto"""
        # Serializar y hashear el contexto
        context_str = str(sorted(context.items()))
        context_hash = hashes.Hash(hashes.SHA256())
        context_hash.update(context_str.encode('utf-8'))
        context_digest = context_hash.finalize()
        
        # Usar KDF para derivar clave
        kdf = PBKDF2HMAC(
            algorithm=hashes.SHA256(),
            length=32,
            salt=context_digest[:16],
            iterations=100000
        )
        
        key = kdf.derive(context_digest)
        return Fernet(base64.urlsafe_b64encode(key))
    
    def _hash_context(self, context: Dict) -> str:
        """Calcula hash del contexto para verificación"""
        context_str = str(sorted(context.items()))
        context_hash = hashes.Hash(hashes.SHA256())
        context_hash.update(context_str.encode('utf-8'))
        return base64.b64encode(context_hash.finalize()).decode('utf-8')

9.4. Privacidad y Protección de Datos

9.4.1. Implementación de Privacidad Diferencial

Técnicas de privacidad diferencial para proteger datos sensibles durante el análisis.

import numpy as np
from typing import Dict, List, Any
import json
from dataclasses import dataclass
from math import exp, log
import random

@dataclass
class PrivacyBudget:
    epsilon: float
    delta: float = 1e-5
    used_epsilon: float = 0.0
    
    def spend(self, amount: float) -> bool:
        if self.used_epsilon + amount <= self.epsilon:
            self.used_epsilon += amount
            return True
        return False

class DifferentialPrivacyEngine:
    """Motor de privacidad diferencial para NEXUS"""
    
    def __init__(self, default_epsilon: float = 1.0, default_delta: float = 1e-5):
        self.default_budget = PrivacyBudget(default_epsilon, default_delta)
        self.sensitivity_cache = {}
    
    def add_laplace_noise(self, value: float, sensitivity: float, epsilon: float) -> float:
        """Añade ruido de Laplace para privacidad diferencial"""
        if not self.default_budget.spend(epsilon):
            raise ValueError("Privacy budget exhausted")
        
        scale = sensitivity / epsilon
        noise = np.random.laplace(0, scale)
        return value + noise
    
    def add_gaussian_noise(self, value: float, sensitivity: float, epsilon: float, delta: float) -> float:
        """Añade ruido Gaussiano para privacidad diferencial"""
        if not self.default_budget.spend(epsilon):
            raise ValueError("Privacy budget exhausted")
        
        sigma = sensitivity * (2 * log(1.25 / delta)) ** 0.5 / epsilon
        noise = np.random.normal(0, sigma)
        return value + noise
    
    def private_count(self, data: List[Any], epsilon: float) -> float:
        """Conteo con privacidad diferencial"""
        true_count = len(data)
        sensitivity = 1  # El conteo tiene sensibilidad 1
        return self.add_laplace_noise(true_count, sensitivity, epsilon)
    
    def private_sum(self, data: List[float], bounds: tuple, epsilon: float) -> float:
        """Suma con privacidad diferencial"""
        true_sum = sum(data)
        min_val, max_val = bounds
        sensitivity = max_val - min_val  # Sensibilidad basada en los límites
        return self.add_laplace_noise(true_sum, sensitivity, epsilon)
    
    def private_mean(self, data: List[float], bounds: tuple, epsilon: float) -> float:
        """Media con privacidad diferencial"""
        private_sum = self.private_sum(data, bounds, epsilon / 2)
        private_count = self.private_count(data, epsilon / 2)
        return private_sum / private_count if private_count != 0 else 0
    
    def apply_to_dataset(self, dataset: List[Dict], config: Dict) -> List[Dict]:
        """Aplica privacidad diferencial a un dataset completo"""
        result = []
        remaining_budget = self.default_budget.epsilon - self.default_budget.used_epsilon
        
        for column, col_config in config.items():
            if col_config['method'] == 'laplace':
                values = [row[column] for row in dataset]
                noisy_values = self.add_laplace_noise(
                    values, 
                    col_config['sensitivity'], 
                    col_config['epsilon']
                )
                
                for i, row in enumerate(dataset):
                    if i not in result:
                        result.append(row.copy())
                    result[i][column] = noisy_values[i]
        
        return result

9.4.2. Anonimización y Seudonimización

Técnicas avanzadas para anonimizar y seudonimizar datos personales.

import hashlib
import re
from typing import Dict, List, Any, Optional
import pandas as pd
from faker import Faker

class AnonymizationEngine:
    """Motor de anonimización y seudonimización"""
    
    def __init__(self, secret_key: str):
        self.faker = Faker()
        self.secret_key = secret_key
        self.pseudonym_mapping = {}
    
    def pseudonymize_field(self, value: str, field_type: str) -> str:
        """Seudonimiza un campo según su tipo"""
        if field_type == 'email':
            return self._pseudonymize_email(value)
        elif field_type == 'phone':
            return self._pseudonymize_phone(value)
        elif field_type == 'name':
            return self._pseudonymize_name(value)
        elif field_type == 'identifier':
            return self._pseudonymize_identifier(value)
        else:
            return self._generic_pseudonymization(value)
    
    def anonymize_field(self, value: Any, field_type: str) -> Any:
        """Anonimiza completamente un campo"""
        if pd.isna(value):
            return value
        
        if field_type == 'datetime':
            return self._anonymize_datetime(value)
        elif field_type == 'location':
            return self._anonymize_location(value)
        elif field_type == 'numeric':
            return self._anonymize_numeric(value)
        else:
            return self._generic_anonymization(value)
    
    def _pseudonymize_email(self, email: str) -> str:
        """Seudonimiza una dirección de email"""
        if '@' not in email:
            return email
        
        local_part, domain = email.split('@', 1)
        pseudonym_local = hashlib.blake2s(
            (local_part + self.secret_key).encode(),
            key=self.secret_key.encode()
        ).hexdigest()[:10]
        
        return f"{pseudonym_local}@{domain}"
    
    def _pseudonymize_identifier(self, identifier: str) -> str:
        """Seudonimiza un identificador"""
        return hashlib.blake2s(
            (identifier + self.secret_key).encode(),
            key=self.secret_key.encode()
        ).hexdigest()[:16]
    
    def _anonymize_datetime(self, dt_value) -> str:
        """Anonimiza una fecha/hora"""
        # Generalizar a nivel de mes o trimestre
        if isinstance(dt_value, str):
            dt_value = pd.to_datetime(dt_value)
        
        # Generalizar al primer día del mes
        generalized = dt_value.replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
        return generalized.isoformat()
    
    def _anonymize_location(self, location: str) -> str:
        """Anonimiza una ubicación"""
        # Generalizar a nivel de ciudad o región
        parts = location.split(',')
        if len(parts) > 1:
            return parts[-1].strip()  # Devolver solo la ciudad o región
        return "Redacted Area"
    
    def process_dataset(self, df: pd.DataFrame, config: Dict) -> pd.DataFrame:
        """Procesa un dataset completo con las configuraciones de anonimización"""
        result_df = df.copy()
        
        for column, col_config in config.items():
            if column not in result_df.columns:
                continue
            
            if col_config['method'] == 'pseudonymize':
                result_df[column] = result_df[column].apply(
                    lambda x: self.pseudonymize_field(x, col_config['type'])
                )
            elif col_config['method'] == 'anonymize':
                result_df[column] = result_df[column].apply(
                    lambda x: self.anonymize_field(x, col_config['type'])
                )
            elif col_config['method'] == 'redact':
                result_df[column] = '[REDACTED]'
            elif col_config['method'] == 'generalize':
                result_df[column] = self._generalize_column(result_df[column], col_config)
        
        return result_df

9.5. Seguridad en la Blockchain y Contratos Inteligentes

9.5.1. Auditoría de Seguridad de Contratos

Sistema de auditoría automática para contratos inteligentes.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

contract SecurityAudit {
    struct AuditFinding {
        string severity;
        string description;
        string location;
        string recommendation;
        bool resolved;
        uint256 reportedAt;
        uint256 resolvedAt;
    }
    
    struct ContractAudit {
        address contractAddress;
        string version;
        uint256 auditDate;
        AuditFinding[] findings;
        uint256 score;
        bool approved;
    }
    
    mapping(address => ContractAudit) public contractAudits;
    mapping(address => bool) public approvedAuditors;
    
    event NewAudit(
        address indexed contractAddress,
        address indexed auditor,
        uint256 findingsCount,
        uint256 score
    );
    
    event FindingResolved(
        address indexed contractAddress,
        uint256 findingIndex,
        address resolvedBy
    );
    
    modifier onlyApprovedAuditor() {
        require(approvedAuditors[msg.sender], "Not an approved auditor");
        _;
    }
    
    function submitAudit(
        address _contractAddress,
        string calldata _version,
        AuditFinding[] calldata _findings
    ) external onlyApprovedAuditor {
        uint256 severityScore = 0;
        
        for (uint i = 0; i < _findings.length; i++) {
            severityScore += _calculateSeverityScore(_findings[i].severity);
        }
        
        uint256 auditScore = 100 - (severityScore * 10);
        auditScore = auditScore < 0 ? 0 : auditScore;
        
        contractAudits[_contractAddress] = ContractAudit({
            contractAddress: _contractAddress,
            version: _version,
            auditDate: block.timestamp,
            findings: _findings,
            score: auditScore,
            approved: auditScore >= 80
        });
        
        emit NewAudit(_contractAddress, msg.sender, _findings.length, auditScore);
    }
    
    function _calculateSeverityScore(string memory _severity) internal pure returns (uint256) {
        if (keccak256(abi.encodePacked(_severity)) == keccak256(abi.encodePacked("CRITICAL"))) {
            return 5;
        } else if (keccak256(abi.encodePacked(_severity)) == keccak256(abi.encodePacked("HIGH"))) {
            return 3;
        } else if (keccak256(abi.encodePacked(_severity)) == keccak256(abi.encodePacked("MEDIUM"))) {
            return 2;
        } else if (keccak256(abi.encodePacked(_severity)) == keccak256(abi.encodePacked("LOW"))) {
            return 1;
        }
        return 0;
    }
}

9.5.2. Mecanismos de Prevención de Ataques

Protecciones contra ataques comunes en blockchain.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

contract SecurityProtections {
    // Protección contra reentrancy
    bool private _reentrancyLock;
    
    modifier nonReentrant() {
        require(!_reentrancyLock, "ReentrancyGuard: reentrant call");
        _reentrancyLock = true;
        _;
        _reentrancyLock = false;
    }
    
    // Protección contra front-running
    mapping(bytes32 => bool) public executedTransactions;
    
    modifier preventReplay(bytes32 _txHash) {
        require(!executedTransactions[_txHash], "Transaction already executed");
        _;
        executedTransactions[_txHash] = true;
    }
    
    // Límites de tasa (rate limiting)
    mapping(address => uint256) public lastOperation;
    mapping(address => uint256) public operationCount;
    
    modifier rateLimit(address _user, uint256 _delay, uint256 _maxOperations) {
        require(block.timestamp >= lastOperation[_user] + _delay, "Rate limit: too soon");
        require(operationCount[_user] < _maxOperations, "Rate limit: too many operations");
        _;
        lastOperation[_user] = block.timestamp;
        operationCount[_user]++;
        
        // Reset counter cada 24 horas
        if (block.timestamp - lastOperation[_user] > 1 days) {
            operationCount[_user] = 0;
        }
    }
    
    // Validación de inputs
    modifier validAddress(address _addr) {
        require(_addr != address(0), "Invalid address");
        _;
    }
    
    modifier validAmount(uint256 _amount) {
        require(_amount > 0, "Invalid amount");
        _;
    }
    
    // Safe math functions
    function safeAdd(uint256 a, uint256 b) internal pure returns (uint256) {
        uint256 c = a + b;
        require(c >= a, "SafeMath: addition overflow");
        return c;
    }
    
    function safeSub(uint256 a, uint256 b) internal pure returns (uint256) {
        require(b <= a, "SafeMath: subtraction overflow");
        return a - b;
    }
    
    function safeMul(uint256 a, uint256 b) internal pure returns (uint256) {
        if (a == 0) {
            return 0;
        }
        uint256 c = a * b;
        require(c / a == b, "SafeMath: multiplication overflow");
        return c;
    }
}

9.6. Monitorización de Seguridad y Detección de Intrusos

9.6.1. Sistema de Detección de Anomalías

Sistema de monitorización en tiempo real para detectar comportamientos sospechosos.

from typing import Dict, List, Any, Optional
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from prometheus_client import Counter, Gauge
import asyncio

class AnomalyDetector:
    """Sistema de detección de anomalías para seguridad"""
    
    def __init__(self):
        self.models = {}
        self.normal_behavior_profiles = {}
        self.anomaly_scores = {}
        
        # Métricas Prometheus
        self.anomaly_counter = Counter(
            'nexus_security_anomalies_total',
            'Total security anomalies detected',
            ['type', 'severity']
        )
        
        self.threshold_gauge = Gauge(
            'nexus_security_anomaly_threshold',
            'Current anomaly detection threshold'
        )
    
    async def train_model(self, data_type: str, normal_data: List[float]):
        """Entrena un modelo de detección de anomalías"""
        if len(normal_data) < 100:
            # No hay suficientes datos para entrenar
            return
        
        # Entrenar Isolation Forest
        model = IsolationForest(
            contamination=0.01,  # 1% de anomalías esperadas
            random_state=42
        )
        
        X = np.array(normal_data).reshape(-1, 1)
        model.fit(X)
        
        self.models[data_type] = model
        self.normal_behavior_profiles[data_type] = {
            'mean': np.mean(normal_data),
            'std': np.std(normal_data),
            'min': np.min(normal_data),
            'max': np.max(normal_data)
        }
    
    async def detect_anomalies(self, data_type: str, values: List[float]) -> List[Dict]:
        """Detecta anomalías en los datos"""
        if data_type not in self.models:
            return []
        
        anomalies = []
        model = self.models[data_type]
        profile = self.normal_behavior_profiles[data_type]
        
        for value in values:
            # Detección estadística básica
            z_score = abs((value - profile['mean']) / profile['std']) if profile['std'] > 0 else 0
            
            if z_score > 3:  # 3 sigma
                anomaly_score = 1.0
            else:
                # Usar el modelo de ML
                anomaly_score = -model.score_samples([[value]])[0]
            
            if anomaly_score > 0.7:  # Threshold para anomalía
                severity = 'high' if anomaly_score > 0.9 else 'medium'
                
                anomaly = {
                    'type': data_type,
                    'value': value,
                    'score': anomaly_score,
                    'severity': severity,
                    'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
                    'normal_range': (profile['mean'] - 2*profile['std'], profile['mean'] + 2*profile['std'])
                }
                
                anomalies.append(anomaly)
                
                # Registrar métrica
                self.anomaly_counter.labels(type=data_type, severity=severity).inc()
        
        return anomalies
    
    async def monitor_continuous(self, data_stream, check_interval: int = 60):
        """Monitorización continua de un stream de datos"""
        buffer = []
        
        while True:
            try:
                # Leer datos del stream
                data = await data_stream.read()
                buffer.extend(data)
                
                # Procesar en lotes
                if len(buffer) >= 100:
                    anomalies = await self.detect_anomalies(data_stream.type, buffer[-100:])
                    
                    for anomaly in anomalies:
                        await self.handle_anomaly(anomaly)
                    
                    # Mantener buffer manejable
                    buffer = buffer[-1000:]
                
                await asyncio.sleep(check_interval)
                
            except Exception as e:
                print(f"Error en monitorización: {e}")
                await asyncio.sleep(5)
    
    async def handle_anomaly(self, anomaly: Dict):
        """Maneja una anomalía detectada"""
        # Acciones de respuesta (alertar, bloquear, investigar, etc.)
        print(f"⚠️  Anomalía detectada: {anomaly}")
        
        if anomaly['severity'] == 'high':
            # Acciones inmediatas para anomalías graves
            await self.trigger_incident_response(anomaly)

9.6.2. Sistema de Respuesta a Incidentes

Protocolos automatizados para responder a incidentes de seguridad.

from typing import Dict, List, Any
from datetime import datetime
import asyncio
from enum import Enum

class IncidentSeverity(Enum):
    LOW = "low"
    MEDIUM = "medium"
    HIGH = "high"
    CRITICAL = "critical"

class IncidentType(Enum):
    UNAUTHORIZED_ACCESS = "unauthorized_access"
    DATA_BREACH = "data_breach"
    DOS_ATTACK = "dos_attack"
    MALWARE = "malware"
    CONFIGURATION_ERROR = "configuration_error"

class IncidentResponse:
    """Sistema de respuesta a incidentes de seguridad"""
    
    def __init__(self, notification_service, backup_service):
        self.notification_service = notification_service
        self.backup_service = backup_service
        self.incident_log = []
        self.response_plans = self._load_response_plans()
    
    async def handle_incident(self, incident_data: Dict):
        """Maneja un incidente de seguridad"""
        incident_id = f"incident_{datetime.utcnow().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
        
        incident = {
            'id': incident_id,
            'type': incident_data['type'],
            'severity': incident_data['severity'],
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat(),
            'status': 'open',
            'details': incident_data
        }
        
        self.incident_log.append(incident)
        
        # Ejecutar plan de respuesta
        response_plan = self.response_plans.get(incident['type'], {})
        await self.execute_response_plan(incident, response_plan)
        
        # Notificar stakeholders
        await self.notify_stakeholders(incident)
        
        # Iniciar investigación
        asyncio.create_task(self.investigate_incident(incident))
        
        return incident_id
    
    async def execute_response_plan(self, incident: Dict, plan: Dict):
        """Ejecuta el plan de respuesta para el incidente"""
        severity = incident['severity']
        
        if severity in [IncidentSeverity.HIGH, IncidentSeverity.CRITICAL]:
            # Acciones inmediatas para incidentes graves
            await self.isolate_affected_systems(incident)
            await self.preserve_evidence(incident)
            
            if incident['type'] == IncidentType.DATA_BREACH:
                await self.activate_backup_systems()
        
        # Otras acciones específicas según el plan
        for action in plan.get('actions', []):
            if severity.value >= action['min_severity']:
                await getattr(self, action['method'])(incident)
    
    async def isolate_affected_systems(self, incident: Dict):
        """Aísla los sistemas afectados"""
        print(f"🔒 Aislando sistemas afectados por incidente {incident['id']}")
        # Implementar lógica de aislamiento real aquí
    
    async def preserve_evidence(self, incident: Dict):
        """Preserva evidencia forense"""
        print(f"📋 Preservando evidencia para incidente {incident['id']}")
        # Implementar preservación de evidencia
    
    async def activate_backup_systems(self):
        """Activa sistemas de backup"""
        print("🔄 Activando sistemas de backup")
        await self.backup_service.activate_failover()
    
    async def notify_stakeholders(self, incident: Dict):
        """Notifica a los stakeholders del incidente"""
        recipients = self._get_notification_recipients(incident['severity'])
        message = self._create_notification_message(incident)
        
        for recipient in recipients:
            await self.notification_service.send(
                recipient=recipient,
                subject=f"Security Incident: {incident['id']}",
                message=message,
                priority=incident['severity']
            )
    
    def _load_response_plans(self) -> Dict:
        """Carga los planes de respuesta predefinidos"""
        return {
            IncidentType.UNAUTHORIZED_ACCESS: {
                'actions': [
                    {'method': 'block_suspicious_ips', 'min_severity': 'low'},
                    {'method': 'force_password_reset', 'min_severity': 'medium'},
                    {'method': 'disable_affected_accounts', 'min_severity': 'high'}
                ]
            },
            IncidentType.DATA_BREACH: {
                'actions': [
                    {'method': 'encrypt_sensitive_data', 'min_severity': 'medium'},
                    {'method': 'notify_authorities', 'min_severity': 'high'},
                    {'method': 'initiate_recovery_procedure', 'min_severity': 'critical'}
                ]
            }
        }

9.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado el marco completo de seguridad y privacidad para NEXUS, implementando:

Autenticación y Autorización Descentralizada usando DIDs y sistemas de capacidades
Criptografía Avanzada con gestión segura de claves y cifrado integral
Privacidad Diferencial para protección de datos sensibles
Anonimización y Seudonimización para cumplimiento de regulaciones
Seguridad en Blockchain con auditorías automáticas y protecciones contra ataques
Detección de Anomalías en tiempo real con machine learning
Respuesta a Incidentes automatizada con planes de acción predefinidos

El sistema está diseñado para proporcionar seguridad integral mientras mantiene la usabilidad y el desempeño del sistema NEXUS, cumpliendo con los más altos estándares de seguridad y privacidad requeridos para un sistema de inteligencia artificial descentralizado de clase empresarial.

Checklist de Implementación de Seguridad:

Configurar sistema de identidad descentralizada (DID)
Implementar gestión segura de claves criptográficas
Configurar privacidad diferencial para datos sensibles
Establecer planes de respuesta a incidentes
Implementar monitorización continua de seguridad
Realizar auditorías de seguridad de contratos inteligentes
Configurar sistemas de backup y recovery seguros
Establecer políticas de retención y eliminación de datos

Capítulo aprobado.

9. Capa de Consenso: Implementación del Mecanismo Proof-of-Knowledge

Capítulo 10: Infraestructura Descentralizada - La Red Global de Nodos NEXUS

10.1. Visión General de la Arquitectura de Red

La infraestructura descentralizada constituye el cimiento fundamental sobre el cual se construye NEXUS, transformando lo que sería simplemente otra inteligencia artificial centralizada en una verdadera mente colmena global. Esta arquitectura no solo distribuye la carga computacional, sino que establece un nuevo paradigma de gobernanza, confianza y evolución colectiva del conocimiento.

graph TB
    A[Usuario Final] --> B[API Gateway]
    B --> C[Balanceador de Carga]
    C --> D[Nodo Inferencia]
    C --> E[Nodo Validación]
    C --> F[Nodo Almacenamiento]
    
    D --> G[Consenso P2P]
    E --> G
    F --> G
    
    G --> H[Blockchain NEXUS]
    G --> I[Memoria Distribuida]
    G --> J[Grafos de Conocimiento]
    
    K[Monitorización] --> D
    K --> E
    K --> F
    
    L[Economía de Tokens] --> M[Incentivos y Recompensas]
    M --> D
    M --> E
    M --> F

La red está diseñada para ser resistente a fallos, altamente escalable y auto-organizativa, permitiendo que miles de nodos alrededor del mundo colaboren sin necesidad de control centralizado.

10.2. Tipos de Nodos y Especializaciones

10.2.1. Arquitectura de Roles de Nodos

NEXUS define tres roles principales de nodos, cada uno con responsabilidades y requisitos específicos:

from enum import Enum
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

class NodeRole(Enum):
    INFERENCE = "inference"      # Procesamiento de modelos de IA
    VALIDATION = "validation"    # Validación de conocimiento
    STORAGE = "storage"          # Almacenamiento distribuido
    HYBRID = "hybrid"           # Múltiples roles (para nodos potentes)

@dataclass
class NodeRequirements:
    """Requisitos mínimos para cada tipo de nodo"""
    min_memory_gb: int
    min_storage_gb: int
    min_cpu_cores: int
    min_network_mbps: int
    gpu_required: bool
    gpu_memory_min: Optional[int] = None
    ssd_required: bool = False

@dataclass
class NodeSpecs:
    """Especificaciones técnicas de un nodo"""
    node_id: str
    role: NodeRole
    public_key: str
    ip_address: str
    region: str
    specs: NodeRequirements
    reputation: float
    last_seen: datetime
    available_resources: Dict[str, float]

# Requisitos por tipo de nodo
NODE_REQUIREMENTS = {
    NodeRole.INFERENCE: NodeRequirements(
        min_memory_gb=16,
        min_storage_gb=100,
        min_cpu_cores=8,
        min_network_mbps=1000,
        gpu_required=True,
        gpu_memory_min=16,
        ssd_required=True
    ),
    NodeRole.VALIDATION: NodeRequirements(
        min_memory_gb=8,
        min_storage_gb=50,
        min_cpu_cores=4,
        min_network_mbps=500,
        gpu_required=False
    ),
    NodeRole.STORAGE: NodeRequirements(
        min_memory_gb=4,
        min_storage_gb=1000,  # 1TB mínimo
        min_cpu_cores=2,
        min_network_mbps=100,
        gpu_required=False
    ),
    NodeRole.HYBRID: NodeRequirements(
        min_memory_gb=32,
        min_storage_gb=500,
        min_cpu_cores=16,
        min_network_mbps=1000,
        gpu_required=True,
        gpu_memory_min=24
    )
}

10.2.2. Perfiles de Nodos por Capacidad

Los nodos pueden especializarse aún más según sus capacidades específicas:

from typing import Dict, List
from enum import Enum

class NodeTier(Enum):
    TIER_1 = "tier_1"    # Nodos enterprise - Máxima capacidad
    TIER_2 = "tier_2"    # Nodos profesionales - Alta capacidad  
    TIER_3 = "tier_3"    # Nodos estándar - Capacidad media
    TIER_4 = "tier_4"    # Nodos básicos - Capacidad mínima

class Specialization(Enum):
    LLM_INFERENCE = "llm_inference"          # Especializado en inferencia de modelos
    KNOWLEDGE_VALIDATION = "knowledge_validation" # Validación de conocimiento
    VECTOR_SEARCH = "vector_search"          # Búsqueda vectorial
    GRAPH_PROCESSING = "graph_processing"    # Procesamiento de grafos
    ARCHIVAL_STORAGE = "archival_storage"    # Almacenamiento a largo plazo

NODE_TIERS = {
    NodeTier.TIER_1: {
        "description": "Nodos Enterprise",
        "requirements": {
            "cpu_cores": 32,
            "memory_gb": 128,
            "storage_gb": 2000,
            "network_gbps": 10
        },
        "expected_uptime": 99.99,
        "reward_multiplier": 2.0
    },
    NodeTier.TIER_2: {
        "description": "Nodos Profesionales", 
        "requirements": {
            "cpu_cores": 16,
            "memory_gb": 64,
            "storage_gb": 1000,
            "network_gbps": 5
        },
        "expected_uptime": 99.9,
        "reward_multiplier": 1.5
    },
    NodeTier.TIER_3: {
        "description": "Nodos Estándar",
        "requirements": {
            "cpu_cores": 8,
            "memory_gb": 32,
            "storage_gb": 500,
            "network_gbps": 1
        },
        "expected_uptime": 99.0,
        "reward_multiplier": 1.0
    },
    NodeTier.TIER_4: {
        "description": "Nodos Básicos",
        "requirements": {
            "cpu_cores": 4,
            "memory_gb": 16,
            "storage_gb": 250,
            "network_gbps": 0.5
        },
        "expected_uptime": 95.0,
        "reward_multiplier": 0.7
    }
}

10.3. Protocolos de Comunicación P2P

10.3.1. Capa de Transporte con libp2p

Implementación de la capa de red usando libp2p para comunicación descentralizada:

import asyncio
from libp2p import new_node
from libp2p.peer.id import ID
from libp2p.peer.peerinfo import PeerInfo
from libp2p.peer.peerstore import PeerStore
from libp2p.crypto.secp256k1 import create_new_key_pair
from typing import Dict, List, Optional
from multiaddr import Multiaddr

class NexusP2PProtocol:
    """Protocolo P2P para comunicación entre nodos NEXUS"""
    
    def __init__(self, config: Dict):
        self.config = config
        self.node = None
        self.peer_store = PeerStore()
        self.connected_peers = set()
        self.message_handlers = {}
        
    async def initialize(self):
        """Inicializa el nodo P2P"""
        key_pair = create_new_key_pair()
        
        self.node = await new_node(
            key_pair=key_pair,
            listen_addrs=[Multiaddr(self.config['listen_addr'])],
            peerstore=self.peer_store
        )
        
        # Configurar protocolos
        await self._setup_protocols()
        
        # Iniciar descubrimiento de peers
        await self._start_peer_discovery()
        
        print(f"Nodo P2P inicializado con ID: {self.node.get_id()}")
    
    async def _setup_protocols(self):
        """Configura los protocolos soportados"""
        # Protocolo de mensajería básica
        await self.node.set_stream_handler(
            "/nexus/message/1.0.0", 
            self._handle_message
        )
        
        # Protocolo de descubrimiento de servicios
        await self.node.set_stream_handler(
            "/nexus/discovery/1.0.0",
            self._handle_discovery
        )
        
        # Protocolo de sincronización de estado
        await self.node.set_stream_handler(
            "/nexus/sync/1.0.0", 
            self._handle_sync
        )
    
    async def _handle_message(self, stream):
        """Maneja mensajes entrantes"""
        try:
            data = await stream.read()
            message = self._decode_message(data)
            
            if message['type'] in self.message_handlers:
                await self.message_handlers[message['type']](message, stream)
            else:
                print(f"Tipo de mensaje no manejado: {message['type']}")
                
        except Exception as e:
            print(f"Error manejando mensaje: {e}")
        finally:
            await stream.close()
    
    async def broadcast_message(self, message_type: str, payload: Dict):
        """Transmite un mensaje a todos los peers conectados"""
        message = {
            'type': message_type,
            'payload': payload,
            'timestamp': asyncio.get_event_loop().time(),
            'node_id': str(self.node.get_id())
        }
        
        encoded = self._encode_message(message)
        
        for peer_id in self.connected_peers:
            try:
                stream = await self.node.new_stream(peer_id, "/nexus/message/1.0.0")
                await stream.write(encoded)
                await stream.close()
            except Exception as e:
                print(f"Error enviando mensaje a {peer_id}: {e}")
                self.connected_peers.remove(peer_id)
    
    def register_message_handler(self, message_type: str, handler):
        """Registra un manejador para un tipo de mensaje específico"""
        self.message_handlers[message_type] = handler

10.3.2. Descubrimiento y Gestión de Peers

Sistema automático de descubrimiento y gestión de peers en la red:

from typing import Dict, List, Set, Optional
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
import random
from .p2p_protocol import NexusP2PProtocol

class PeerDiscoveryService:
    """Servicio de descubrimiento y gestión de peers"""
    
    def __init__(self, p2p_protocol, bootstrap_nodes: List[str]):
        self.p2p = p2p_protocol
        self.bootstrap_nodes = bootstrap_nodes
        self.known_peers: Set[str] = set()
        self.active_peers: Dict[str, datetime] = {}
        self.peer_metrics: Dict[str, Dict] = {}
        
        # Registrar manejadores de mensajes
        self.p2p.register_message_handler("peer_announce", self._handle_peer_announce)
        self.p2p.register_message_handler("peer_query", self._handle_peer_query)
    
    async def start_discovery(self):
        """Inicia el proceso de descubrimiento de peers"""
        # Conectar a nodos bootstrap iniciales
        for bootstrap_addr in self.bootstrap_nodes:
            await self._connect_to_peer(bootstrap_addr)
        
        # Programa descubrimiento periódico
        asyncio.create_task(self._periodic_discovery())
        
        # Programa mantenimiento de peers
        asyncio.create_task(self._peer_maintenance())
    
    async def _periodic_discovery(self):
        """Descubrimiento periódico de nuevos peers"""
        while True:
            try:
                # Consultar peers conocidos por nuevos peers
                await self._query_peers_for_peers()
                
                # Intentar conectar con nuevos peers descubiertos
                await self._connect_to_new_peers()
                
                await asyncio.sleep(300)  # Cada 5 minutos
                
            except Exception as e:
                print(f"Error en descubrimiento periódico: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _query_peers_for_peers(self):
        """Pregunta a peers conocidos por sus listas de peers"""
        query_message = {
            'type': 'peer_query',
            'max_results': 10,
            'required_roles': []  # Puede filtrar por roles específicos
        }
        
        await self.p2p.broadcast_message("peer_query", query_message)
    
    async def _handle_peer_announce(self, message, stream):
        """Maneja anuncios de nuevos peers"""
        peer_info = message['payload']
        peer_id = peer_info['node_id']
        
        if peer_id not in self.known_peers:
            self.known_peers.add(peer_id)
            self.peer_metrics[peer_id] = {
                'first_seen': datetime.now(),
                'last_seen': datetime.now(),
                'response_time': message.get('response_time', 0),
                'role': peer_info.get('role'),
                'region': peer_info.get('region')
            }
    
    async def _connect_to_peer(self, peer_addr: str) -> bool:
        """Intenta conectar con un peer específico"""
        try:
            peer_info = PeerInfo.from_string(peer_addr)
            await self.p2p.node.connect(peer_info)
            
            self.connected_peers.add(peer_info.peer_id)
            self.active_peers[peer_info.peer_id] = datetime.now()
            
            print(f"Conectado exitosamente a peer: {peer_info.peer_id}")
            return True
            
        except Exception as e:
            print(f"Error conectando a peer {peer_addr}: {e}")
            return False
    
    async def _peer_maintenance(self):
        """Mantenimiento periódico de la lista de peers"""
        while True:
            try:
                current_time = datetime.now()
                
                # Remover peers inactivos
                inactive_peers = [
                    peer_id for peer_id, last_seen in self.active_peers.items()
                    if current_time - last_seen > timedelta(minutes=15)
                ]
                
                for peer_id in inactive_peers:
                    self.active_peers.pop(peer_id, None)
                    print(f"Peer marcado como inactivo: {peer_id}")
                
                # Intentar reconectar con peers conocidos pero no conectados
                known_but_not_connected = self.known_peers - set(self.active_peers.keys())
                for peer_id in random.sample(list(known_but_not_connected), min(5, len(known_but_not_connected))):
                    await self._attempt_reconnect(peer_id)
                
                await asyncio.sleep(60)  # Cada minuto
                
            except Exception as e:
                print(f"Error en mantenimiento de peers: {e}")
                await asyncio.sleep(30)

10.4. Mecanismos de Consenso Descentralizado

10.4.1. Proof-of-Knowledge: Consenso para Validación de Conocimiento

Implementación del mecanismo Proof-of-Knowledge para validación descentralizada:

from typing import Dict, List, Optional, Set
import hashlib
import json
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding
from enum import Enum

class ValidationStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    APPROVED = "approved"
    REJECTED = "rejected"
    CONFLICT = "conflict"

class ProofOfKnowledgeConsensus:
    """Mecanismo de consenso Proof-of-Knowledge para validación descentralizada"""
    
    def __init__(self, network_layer, reputation_system):
        self.network = network_layer
        self.reputation = reputation_system
        self.active_validations: Dict[str, Dict] = {}
        self.validation_results: Dict[str, Dict] = {}
        
    async def submit_for_validation(self, knowledge_update: Dict, urgency: int = 1) -> str:
        """Envía una actualización de conocimiento para validación"""
        validation_id = self._generate_validation_id(knowledge_update)
        
        # Crear objeto de validación
        validation = {
            'id': validation_id,
            'knowledge': knowledge_update,
            'submission_time': datetime.now(),
            'status': ValidationStatus.PENDING,
            'votes': {},
            'required_consensus': self._calculate_required_consensus(urgency),
            'timeout': datetime.now() + timedelta(minutes=5 * urgency)
        }
        
        self.active_validations[validation_id] = validation
        
        # Transmitir a la red para validación
        await self._broadcast_validation_request(validation)
        
        # Iniciar timeout
        asyncio.create_task(self._validation_timeout(validation_id))
        
        return validation_id
    
    async def process_vote(self, vote_data: Dict, voter_id: str, signature: bytes) -> bool:
        """Procesa un voto de validación"""
        validation_id = vote_data['validation_id']
        
        if validation_id not in self.active_validations:
            return False
        
        # Verificar firma del votante
        if not await self._verify_vote_signature(vote_data, voter_id, signature):
            return False
        
        validation = self.active_validations[validation_id]
        
        # Verificar que el votante tenga derecho a votar
        if not await self._can_vote(voter_id, validation):
            return False
        
        # Registrar voto
        validation['votes'][voter_id] = {
            'vote': vote_data['vote'],
            'confidence': vote_data.get('confidence', 1.0),
            'timestamp': datetime.now(),
            'reasoning': vote_data.get('reasoning', '')
        }
        
        # Verificar si se alcanzó consenso
        consensus_reached = await self._check_consensus(validation)
        
        if consensus_reached:
            await self._finalize_validation(validation_id)
        
        return True
    
    async def _check_consensus(self, validation: Dict) -> bool:
        """Verifica si se alcanzó consenso en una validación"""
        votes = validation['votes']
        required_consensus = validation['required_consensus']
        
        if len(votes) < required_consensus['min_votes']:
            return False
        
        # Calcular peso de los votos basado en reputación
        total_weight = 0
        approve_weight = 0
        reject_weight = 0
        
        for voter_id, vote_info in votes.items():
            voter_reputation = await self.reputation.get_reputation(voter_id)
            weight = voter_reputation * vote_info['confidence']
            
            total_weight += weight
            if vote_info['vote']:
                approve_weight += weight
            else:
                reject_weight += weight
        
        # Verificar umbrales de consenso
        if total_weight >= required_consensus['min_weight']:
            approval_ratio = approve_weight / total_weight
            
            if approval_ratio >= required_consensus['approval_threshold']:
                validation['status'] = ValidationStatus.APPROVED
                return True
            elif (1 - approval_ratio) >= required_consensus['rejection_threshold']:
                validation['status'] = ValidationStatus.REJECTED
                return True
        
        return False
    
    async def _finalize_validation(self, validation_id: str):
        """Finaliza una validación y actualiza reputaciones"""
        validation = self.active_validations[validation_id]
        
        # Aplicar resultado de la validation
        if validation['status'] == ValidationStatus.APPROVED:
            await self._apply_knowledge_update(validation['knowledge'])
        else:
            await self._reject_knowledge_update(validation['knowledge'])
        
        # Actualizar reputaciones de los votantes
        await self._update_voter_reputations(validation)
        
        # Mover a resultados finalizados
        self.validation_results[validation_id] = validation
        del self.active_validations[validation_id]
        
        # Transmitir resultado final
        await self._broadcast_validation_result(validation)
    
    async def _update_voter_reputations(self, validation: Dict):
        """Actualiza las reputaciones basado en el consenso final"""
        final_decision = validation['status'] == ValidationStatus.APPROVED
        
        for voter_id, vote_info in validation['votes'].items():
            voter_was_correct = (vote_info['vote'] == final_decision)
            confidence = vote_info['confidence']
            
            # Ajustar reputación basado en precisión y confianza
            if voter_was_correct:
                reputation_change = 0.1 * confidence
            else:
                reputation_change = -0.2 * confidence  # Mayor penalización por errores
            
            await self.reputation.adjust_reputation(voter_id, reputation_change)

10.4.2. Sistema de Reputación para Validadores

Sistema de reputación basado en el desempeño histórico de validación:

from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta
import numpy as np
from enum import Enum

class ReputationTier(Enum):
    NOVICE = "novice"        # 0.0 - 0.3
    APPRENTICE = "apprentice" # 0.3 - 0.6  
    EXPERT = "expert"        # 0.6 - 0.8
    MASTER = "master"        # 0.8 - 1.0

class ReputationSystem:
    """Sistema de reputación para validadores de la red"""
    
    def __init__(self):
        self.node_reputations: Dict[str, float] = {}
        self.voting_history: Dict[str, List[Dict]] = {}
        self.performance_metrics: Dict[str, Dict] = {}
        
    async def initialize_reputation(self, node_id: str, initial_reputation: float = 0.5):
        """Inicializa la reputación de un nuevo nodo"""
        if node_id not in self.node_reputations:
            self.node_reputations[node_id] = initial_reputation
            self.voting_history[node_id] = []
            self.performance_metrics[node_id] = {
                'total_votes': 0,
                'correct_votes': 0,
                'accuracy': 0.0,
                'participation_rate': 0.0,
                'last_activity': datetime.now()
            }
    
    async def adjust_reputation(self, node_id: str, delta: float) -> float:
        """Ajusta la reputación de un nodo"""
        if node_id not in self.node_reputations:
            await self.initialize_reputation(node_id)
        
        current_rep = self.node_reputations[node_id]
        new_rep = max(0.0, min(1.0, current_rep + delta))
        
        self.node_reputations[node_id] = new_rep
        return new_rep
    
    async def record_vote_outcome(self, node_id: str, was_correct: bool, confidence: float):
        """Registra el resultado de un voto para cálculo de precisión"""
        if node_id not in self.performance_metrics:
            await self.initialize_reputation(node_id)
        
        metrics = self.performance_metrics[node_id]
        metrics['total_votes'] += 1
        
        if was_correct:
            metrics['correct_votes'] += 1
        
        metrics['accuracy'] = metrics['correct_votes'] / metrics['total_votes']
        metrics['last_activity'] = datetime.now()
        
        # Añadir al historial de votos
        self.voting_history[node_id].append({
            'timestamp': datetime.now(),
            'was_correct': was_correct,
            'confidence': confidence,
            'reputation_at_time': self.node_reputations[node_id]
        })
        
        # Limitar historial para evitar crecimiento excesivo
        if len(self.voting_history[node_id]) > 1000:
            self.voting_history[node_id] = self.voting_history[node_id][-1000:]
    
    async def calculate_quality_score(self, node_id: str) -> float:
        """Calcula un score de calidad basado en el desempeño histórico"""
        if node_id not in self.voting_history or not self.voting_history[node_id]:
            return 0.5
        
        recent_votes = self.voting_history[node_id][-100:]  # Últimos 100 votos
        
        if not recent_votes:
            return 0.5
        
        # Ponderar votos recientes más heavily
        weights = np.linspace(0.5, 1.5, len(recent_votes))
        weighted_sum = 0.0
        total_weight = 0.0
        
        for i, vote in enumerate(recent_votes):
            weight = weights[i]
            vote_value = 1.0 if vote['was_correct'] else 0.0
            weighted_sum += vote_value * weight * vote['confidence']
            total_weight += weight
        
        return weighted_sum / total_weight if total_weight > 0 else 0.5
    
    async def get_validation_weight(self, node_id: str) -> float:
        """Calcula el peso de voto para un validador"""
        base_reputation = self.node_reputations.get(node_id, 0.5)
        quality_score = await self.calculate_quality_score(node_id)
        activity_score = self._calculate_activity_score(node_id)
        
        # Combinar scores con ponderaciones
        weight = (
            0.5 * base_reputation +
            0.3 * quality_score + 
            0.2 * activity_score
        )
        
        return max(0.1, min(1.0, weight))  # Mantener dentro de rango
    
    def _calculate_activity_score(self, node_id: str) -> float:
        """Calcula score basado en actividad reciente"""
        if node_id not in self.performance_metrics:
            return 0.0
        
        last_activity = self.performance_metrics[node_id]['last_activity']
        hours_inactive = (datetime.now() - last_activity).total_seconds() / 3600
        
        # Decaimiento exponencial de actividad
        activity_score = np.exp(-hours_inactive / 24)  # Decae a 1/e en 24 horas
        return max(0.0, min(1.0, activity_score))
    
    async def get_reputation_tier(self, node_id: str) -> ReputationTier:
        """Obtiene el tier de reputación de un nodo"""
        reputation = self.node_reputations.get(node_id, 0.0)
        
        if reputation >= 0.8:
            return ReputationTier.MASTER
        elif reputation >= 0.6:
            return ReputationTier.EXPERT
        elif reputation >= 0.3:
            return ReputationTier.APPRENTICE
        else:
            return ReputationTier.NOVICE

10.5. Economía de Tokens e Incentivos

10.5.1. Sistema de Recompensas por Contribución

Implementación del mecanismo de recompensas basado en contribuciones a la red:

from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta
from decimal import Decimal
import asyncio

class RewardSystem:
    """Sistema de recompensas por contribuciones a la red"""
    
    def __init__(self, token_contract, reputation_system):
        self.token_contract = token_contract
        self.reputation = reputation_system
        self.contributions: Dict[str, List[Dict]] = {}
        self.pending_rewards: Dict[str, Decimal] = {}
        
    async def record_contribution(self, node_id: str, contribution_type: str, 
                                value: Decimal, difficulty: float = 1.0):
        """Registra una contribución a la red"""
        contribution = {
            'type': contribution_type,
            'value': value,
            'difficulty': difficulty,
            'timestamp': datetime.now(),
            'reputation_at_time': await self.reputation.get_reputation(node_id)
        }
        
        if node_id not in self.contributions:
            self.contributions[node_id] = []
        
        self.contributions[node_id].append(contribution)
        
        # Calcular recompensa inmediata
        reward = await self._calculate_reward(contribution)
        await self._add_pending_reward(node_id, reward)
    
    async def _calculate_reward(self, contribution: Dict) -> Decimal:
        """Calcula la recompensa por una contribución"""
        base_reward = {
            'validation': Decimal('10.0'),
            'storage': Decimal('5.0'),
            'computation': Decimal('15.0'),
            'bandwidth': Decimal('2.0')
        }.get(contribution['type'], Decimal('1.0'))
        
        # Modificar por dificultad y reputación
        difficulty_multiplier = Decimal(str(contribution['difficulty']))
        reputation_multiplier = Decimal(str(contribution['reputation_at_time']))
        
        reward = base_reward * difficulty_multiplier * reputation_multiplier
        return max(Decimal('0.1'), reward)  # Recompensa mínima
    
    async def _add_pending_reward(self, node_id: str, reward: Decimal):
        """Añade recompensa al pendiente de pago"""
        if node_id not in self.pending_rewards:
            self.pending_rewards[node_id] = Decimal('0.0')
        
        self.pending_rewards[node_id] += reward
        
        # Si las recompensas pendientes superan el umbral, procesar pago
        if self.pending_rewards[node_id] >= Decimal('50.0'):
            await self.process_rewards(node_id)
    
    async def process_rewards(self, node_id: str):
        """Procesa el pago de recompensas pendientes"""
        if node_id not in self.pending_rewards or self.pending_rewards[node_id] <= 0:
            return
        
        amount = self.pending_rewards[node_id]
        
        try:
            # Ejecutar transferencia en el contrato de tokens
            success = await self.token_contract.transfer(
                to_address=node_id,
                amount=amount
            )
            
            if success:
                print(f"Recompensa de {amount} tokens pagada a {node_id}")
                self.pending_rewards[node_id] = Decimal('0.0')
            else:
                print(f"Error procesando recompensa para {node_id}")
                
        except Exception as e:
            print(f"Excepción procesando recompensa: {e}")
    
    async def calculate_apy(self, node_id: str) -> float:
        """Calcula el APY estimado para un nodo"""
        if node_id not in self.contributions or not self.contributions[node_id]:
            return 0.0
        
        # Calcular recompensas diarias promedio
        recent_contributions = [
            c for c in self.contributions[node_id]
            if datetime.now() - c['timestamp'] < timedelta(days=30)
        ]
        
        if not recent_contributions:
            return 0.0
        
        daily_rewards = sum(
            float(await self._calculate_reward(c)) 
            for c in recent_contributions
        ) / 30  # Promedio diario de 30 días
        
        # Asumir valor de stake para cálculo de APY (simplificado)
        # En implementación real, esto vendría del contrato de staking
        assumed_stake = 1000.0  # 1000 tokens de stake
        
        if assumed_stake <= 0:
            return 0.0
        
        # Calcular APY anualizado
        apy = (daily_rewards * 365) / assumed_stake * 100
        return apy

10.5.2. Mecanismos de Staking y Slashing

Sistema de staking para seguridad económica y slashing por mal comportamiento:

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";
import "@openzeppelin/contracts/security/ReentrancyGuard.sol";

contract NexusStaking is ReentrancyGuard {
    IERC20 public nexusToken;
    
    struct Stake {
        uint256 amount;
        uint256 stakedSince;
        uint256 unlockTime;
        bool locked;
    }
    
    mapping(address => Stake) public stakes;
    mapping(address => uint256) public slashingEvents;
    
    uint256 public minimumStake = 1000 * 10**18; // 1000 tokens
    uint256 public lockingPeriod = 30 days;
    uint256 public slashPercentage = 10; // 10% slashing por mal comportamiento
    
    event Staked(address indexed user, uint256 amount, uint256 unlockTime);
    event Unstaked(address indexed user, uint256 amount);
    event Slashed(address indexed user, uint256 amount, string reason);
    
    constructor(address _nexusToken) {
        nexusToken = IERC20(_nexusToken);
    }
    
    function stake(uint256 amount) external nonReentrant {
        require(amount >= minimumStake, "Stake below minimum");
        require(nexusToken.transferFrom(msg.sender, address(this), amount), "Transfer failed");
        
        Stake storage userStake = stakes[msg.sender];
        
        if (userStake.amount > 0) {
            // Ya tiene stake, añadir al existente
            userStake.amount += amount;
        } else:
            // Nuevo stake
            stakes[msg.sender] = Stake({
                amount: amount,
                stakedSince: block.timestamp,
                unlockTime: block.timestamp + lockingPeriod,
                locked: true
            });
        }
        
        emit Staked(msg.sender, amount, block.timestamp + lockingPeriod);
    }
    
    function unstake() external nonReentrant {
        Stake storage userStake = stakes[msg.sender];
        require(userStake.amount > 0, "No stake found");
        require(block.timestamp >= userStake.unlockTime, "Stake still locked");
        require(!userStake.locked, "Stake is locked");
        
        uint256 amount = userStake.amount;
        userStake.amount = 0;
        
        require(nexusToken.transfer(msg.sender, amount), "Transfer failed");
        emit Unstaked(msg.sender, amount);
    }
    
    function slash(address user, string memory reason) external onlyGovernance {
        Stake storage userStake = stakes[user];
        require(userStake.amount > 0, "No stake to slash");
        
        uint256 slashAmount = (userStake.amount * slashPercentage) / 100;
        userStake.amount -= slashAmount;
        slashingEvents[user]++;
        
        // Quemar los tokens slashados o enviarlos a treasury
        require(nexusToken.transfer(address(0xdead), slashAmount), "Slash transfer failed");
        
        emit Slashed(user, slashAmount, reason);
    }
    
    function getVotingPower(address user) external view returns (uint256) {
        Stake memory userStake = stakes[user];
        uint256 basePower = userStake.amount;
        
        // Bonificación por stake a largo plazo
        uint256 stakingDuration = block.timestamp - userStake.stakedSince;
        uint256 timeBonus = (basePower * min(stakingDuration, 365 days)) / (365 days * 10);
        
        // Penalización por slashing events
        uint256 slashPenalty = (basePower * slashingEvents[user] * 5) / 100;
        
        return basePower + timeBonus - slashPenalty;
    }
    
    modifier onlyGovernance() {
        require(msg.sender == governance, "Only governance can slash");
        _;
    }
    
    function min(uint256 a, uint256 b) internal pure returns (uint256) {
        return a < b ? a : b;
    }
}

10.6. Monitorización y Gestión de la Red

10.6.1. Sistema de Salud de la Red

Monitorización completa del estado de salud de la red descentralizada:

from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta
import asyncio
from prometheus_client import Gauge, Counter, Histogram

class NetworkHealthMonitor:
    """Sistema de monitorización de salud de la red"""
    
    def __init__(self):
        self.node_metrics: Dict[str, Dict] = {}
        self.network_metrics = {
            'total_nodes': 0,
            'active_nodes': 0,
            'avg_uptime': 0.0,
            'network_throughput': 0.0,
            'validation_speed': 0.0
        }
        
        # Métricas Prometheus
        self.node_count_gauge = Gauge('nexus_network_nodes_total', 'Total nodes in network', ['type'])
        self.uptime_gauge = Gauge('nexus_network_uptime_avg', 'Average node uptime')
        self.throughput_gauge = Gauge('nexus_network_throughput', 'Network throughput in operations/sec')
        self.latency_histogram = Histogram('nexus_network_latency', 'Network latency distribution')
    
    async def start_monitoring(self):
        """Inicia la monitorización continua de la red"""
        asyncio.create_task(self._update_network_metrics())
        asyncio.create_task(self._check_node_health())
        asyncio.create_task(self._publish_metrics())
    
    async def _update_network_metrics(self):
        """Actualiza las métricas de la red periódicamente"""
        while True:
            try:
                # Obtener estadísticas actualizadas
                total_nodes = await self._get_total_node_count()
                active_nodes = await self._get_active_node_count()
                
                self.network_metrics.update({
                    'total_nodes': total_nodes,
                    'active_nodes': active_nodes,
                    'avg_uptime': await self._calculate_avg_uptime(),
                    'network_throughput': await self._measure_throughput(),
                    'validation_speed': await self._measure_validation_speed()
                })
                
                # Actualizar métricas Prometheus
                self.node_count_gauge.labels(type='total').set(total_nodes)
                self.node_count_gauge.labels(type='active').set(active_nodes)
                self.uptime_gauge.set(self.network_metrics['avg_uptime'])
                self.throughput_gauge.set(self.network_metrics['network_throughput'])
                
                await asyncio.sleep(60)  # Actualizar cada minuto
                
            except Exception as e:
                print(f"Error actualizando métricas de red: {e}")
                await asyncio.sleep(30)
    
    async def _check_node_health(self):
        """Verifica la salud de los nodos individuales"""
        while True:
            try:
                nodes_to_check = list(self.node_metrics.keys())
                
                for node_id in nodes_to_check:
                    health_status = await self._check_single_node_health(node_id)
                    self.node_metrics[node_id]['health'] = health_status
                    
                    if health_status == 'unhealthy':
                        await self._handle_unhealthy_node(node_id)
                
                await asyncio.sleep(300)  # Verificar cada 5 minutos
                
            except Exception as e:
                print(f"Error verificando salud de nodos: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _check_single_node_health(self, node_id: str) -> str:
        """Verifica la salud de un nodo específico"""
        try:
            # Verificar conectividad
            if not await self._check_connectivity(node_id):
                return "unhealthy"
            
            # Verificar recursos
            resources_ok = await self._check_node_resources(node_id)
            if not resources_ok:
                return "degraded"
            
            # Verificar desempeño
            performance_ok = await self._check_performance(node_id)
            if not performance_ok:
                return "degraded"
            
            return "healthy"
            
        except Exception:
            return "unhealthy"
    
    async def _handle_unhealthy_node(self, node_id: str):
        """Maneja un nodo que reporta健康问题"""
        node_data = self.node_metrics.get(node_id, {})
        
        # Intentar reconectar
        if await self._attempt_reconnect(node_id):
            return
        
        # Si no se puede reconectar, marcarlo como inactivo
        print(f"Node {node_id} is unhealthy and cannot reconnect")
        
        # Notificar al sistema de reputación
        await self._report_node_failure(node_id)
    
    async def _publish_metrics(self):
        """Publica métricas para monitorización externa"""
        while True:
            try:
                # Exportar métricas en formato para dashboards
                metrics_to_publish = {
                    'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                    'network_metrics': self.network_metrics,
                    'node_health_summary': await self._get_health_summary()
                }
                
                # Publicar a sistema de monitorización (ej: Prometheus push gateway)
                await self._push_metrics(metrics_to_publish)
                
                await asyncio.sleep(60)  # Publicar cada minuto
                
            except Exception as e:
                print(f"Error publicando métricas: {e}")
                await asyncio.sleep(30)

10.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado la implementación completa de la infraestructura descentralizada de NEXUS, incluyendo:

Arquitectura de Roles de Nodos con especializaciones y requisitos específicos
Protocolos P2P Avanzados usando libp2p para comunicación descentralizada
Sistema de Consenso Proof-of-Knowledge para validación colaborativa
Mecanismos de Reputación que incentivan participación de calidad
Economía de Tokens Completa con staking, recompensas y slashing
Monitorización Exhaustiva de la salud y desempeño de la red

La red descentralizada de NEXUS representa un avance significativo en la creación de sistemas de IA colaborativos, proporcionando los cimientos técnicos y económicos para una verdadera mente colmena global que puede crecer y evolucionar orgánicamente.

Checklist de Implementación de Red Descentralizada:

Configurar nodos bootstrap iniciales
Implementar protocolos P2P de descubrimiento y comunicación
Establecer mecanismos de consenso Proof-of-Knowledge
Configurar sistema de reputación y recompensas
Implementar contratos de staking y tokens
Desplegar sistema de monitorización de red
Establecer procedimientos de escalado automático
Configurar mecanismos de seguridad y prevención de ataques

Capítulo aprobado.

10. Capa de Integridad: Registro Inmutable del Conocimiento y Auditoría en Blockchain

Capítulo 10: Capa de Integridad: Registro Inmutable del Conocimiento y Auditoría en Blockchain

10.1. Visión General de la Capa de Integridad

La capa de integridad constituye el fundamento de confianza y veracidad del sistema NEXUS, proporcionando un registro inmutable y auditable de todo el conocimiento adquirido y validado por la red. A diferencia de los sistemas centralizados donde la historia puede ser alterada o manipulada, esta capa garantiza que cada pieza de conocimiento, cada actualización y cada validación queden permanentemente registradas en la blockchain, creando una traza histórica completa del desarrollo cognitivo del sistema.

graph TB
    A[Actualización de Conocimiento] --> B[Validación Descentralizada]
    B --> C[Registro en Blockchain]
    C --> D[Transacción Inmutable]
    D --> E[Hash del Conocimiento]
    E --> F[Metadatos de Validación]
    F --> G[Registro Temporal]
    
    H[Auditoría] --> I[Verificación de Integridad]
    I --> J[Trazabilidad Completa]
    J --> K[Confianza Computacional]

10.2. Arquitectura del Sistema de Registro Inmutable

10.2.1. Diseño de la Blockchain de Conocimiento

La blockchain de NEXUS está específicamente diseñada para registrar conocimiento en lugar de transacciones financieras, optimizada para alto rendimiento en escritura y verificación de datos semánticos.

#![cfg_attr(not(feature = "std"), no_std)]

use frame_support::{
    decl_error, decl_event, decl_module, decl_storage,
    dispatch::DispatchResult,
    traits::Get,
};
use frame_system::ensure_signed;
use sp_std::vec::Vec;
use codec::{Encode, Decode};
use sp_runtime::traits::{Hash, Zero};
use sp_core::H256;

/// Estructura para almacenar actualizaciones de conocimiento
#[derive(Encode, Decode, Clone, PartialEq, Debug)]
pub struct KnowledgeUpdate<T: Config> {
    pub knowledge_hash: H256,
    pub knowledge_type: KnowledgeType,
    pub submitter: T::AccountId,
    pub validation_count: u32,
    pub confidence_score: u8,
    pub timestamp: T::BlockNumber,
    pub metadata: Vec<u8>,
}

/// Tipos de conocimiento soportados
#[derive(Encode, Decode, Clone, PartialEq, Debug)]
pub enum KnowledgeType {
    FactualClaim,
    StatisticalData,
    LogicalInference,
    ExperientialMemory,
    PredictiveModel,
}

pub trait Config: frame_system::Config {
    type Event: From<Event<Self>> + Into<<Self as frame_system::Config>::Event>;
    type MinimumValidations: Get<u32>;
    type KnowledgeHash: Hash<Output = H256>;
}

decl_storage! {
    trait Store for Module<T: Config> as KnowledgeLedger {
        /// Almacenamiento principal de actualizaciones de conocimiento
        pub KnowledgeUpdates get(fn knowledge_updates): 
            map hasher(blake2_128_concat) H256 => KnowledgeUpdate<T>;
        
        /// Índice de actualizaciones por validador
        pub ValidatorUpdates get(fn validator_updates):
            double_map hasher(blake2_128_concat) T::AccountId, hasher(blake2_128_concat) H256 => bool;
        
        /// Estadísticas de integridad del conocimiento
        pub IntegrityStats get(fn integrity_stats):
            map hasher(blake2_128_concat) H256 => IntegrityStatistics;
    }
}

decl_event! {
    pub enum Event<T> where <T as frame_system::Config>::AccountId {
        KnowledgeUpdateRegistered(AccountId, H256, KnowledgeType),
        ValidationRecorded(AccountId, H256, bool),
        KnowledgeIntegrityVerified(H256, bool),
        UpdateReverted(H256, AccountId),
    }
}

decl_error! {
    pub enum Error for Module<T: Config> {
        UpdateAlreadyExists,
        InsufficientValidations,
        InvalidKnowledgeHash,
        UpdateNotFound,
    }
}

10.2.2. Esquema de Datos para Registro de Conocimiento

Definición de las estructuras de datos que garantizan la integridad y consistencia del conocimiento registrado.

from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from pydantic import BaseModel, Field, validator
import hashlib
import json

class KnowledgeCategory(str, Enum):
    FACTUAL = "factual"
    STATISTICAL = "statistical"
    INFERENTIAL = "inferential"
    EXPERIENTIAL = "experiential"
    PREDICTIVE = "predictive"

class ValidationLevel(str, Enum):
    WEAK = "weak"
    MODERATE = "moderate"
    STRONG = "strong"
    VERIFIED = "verified"

@dataclass
class KnowledgeMetadata:
    """Metadatos para el registro de conocimiento"""
    source_nodes: List[str]
    validation_timestamp: datetime
    average_confidence: float
    validation_threshold: float
    context_information: Dict[str, str]
    related_entities: List[str]
    expiration_block: Optional[int] = None

class KnowledgeRecord(BaseModel):
    """Estructura principal para registros de conocimiento"""
    knowledge_hash: str = Field(..., description="Hash único del contenido de conocimiento")
    content_hash: str = Field(..., description="Hash del contenido original")
    category: KnowledgeCategory = Field(..., description="Categoría del conocimiento")
    block_number: int = Field(..., description="Número de bloque donde se registró")
    transaction_hash: str = Field(..., description="Hash de la transacción de registro")
    metadata: KnowledgeMetadata = Field(..., description="Metadatos de validación")
    validations: List[str] = Field(default_factory=list, description="Lista de hashes de validación")
    
    class Config:
        json_encoders = {
            datetime: lambda v: v.isoformat(),
        }
    
    @validator('knowledge_hash')
    def validate_knowledge_hash(cls, v, values):
        """Valida que el hash del conocimiento sea consistente"""
        if 'content_hash' in values and 'category' in values:
            expected_hash = hashlib.sha256(
                f"{values['content_hash']}:{values['category']}".encode()
            ).hexdigest()
            if v != expected_hash:
                raise ValueError('Knowledge hash does not match content and category')
        return v
    
    def calculate_integrity_score(self) -> float:
        """Calcula un score de integridad basado en las validaciones"""
        base_score = {
            ValidationLevel.WEAK: 0.3,
            ValidationLevel.MODERATE: 0.6,
            ValidationLevel.STRONG: 0.8,
            ValidationLevel.VERIFIED: 1.0
        }
        
        if not self.validations:
            return 0.0
        
        total_score = sum(base_score.get(val, 0.0) for val in self.validations)
        return total_score / len(self.validations)

10.3. Mecanismos de Registro y Verificación

10.3.1. Protocolo de Registro de Conocimiento

Implementación del proceso completo de registro de nuevas piezas de conocimiento en la blockchain.

from typing import Dict, List, Optional
from web3 import Web3
from .schema import KnowledgeRecord, KnowledgeCategory, KnowledgeMetadata
from datetime import datetime
import hashlib
import json

class KnowledgeRegistrar:
    """Gestor del registro de conocimiento en blockchain"""
    
    def __init__(self, web3_provider, contract_address, contract_abi):
        self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(web3_provider))
        self.contract = self.web3.eth.contract(
            address=contract_address,
            abi=contract_abi
        )
        self.pending_registrations = {}
    
    async def register_knowledge(
        self,
        content: str,
        category: KnowledgeCategory,
        metadata: Dict,
        submitter_address: str,
        private_key: str
    ) -> str:
        """
        Registra una nueva pieza de conocimiento en la blockchain
        
        Args:
            content: Contenido del conocimiento a registrar
            category: Categoría del conocimiento
            metadata: Metadatos adicionales
            submitter_address: Dirección del que envía
            private_key: Llave privada para firmar
            
        Returns:
            Hash de la transacción
        """
        try:
            # Calcular hashes de contenido y conocimiento
            content_hash = self._calculate_content_hash(content)
            knowledge_hash = self._calculate_knowledge_hash(content_hash, category)
            
            # Verificar que no existe
            if await self._knowledge_exists(knowledge_hash):
                raise ValueError("Knowledge already registered")
            
            # Preparar metadatos
            knowledge_metadata = KnowledgeMetadata(
                source_nodes=metadata.get('source_nodes', []),
                validation_timestamp=datetime.now(),
                average_confidence=metadata.get('confidence', 0.0),
                validation_threshold=metadata.get('threshold', 0.7),
                context_information=metadata.get('context', {}),
                related_entities=metadata.get('related_entities', [])
            )
            
            # Crear transacción
            transaction = self.contract.functions.registerKnowledge(
                knowledge_hash,
                content_hash,
                category.value,
                json.dumps(knowledge_metadata.dict())
            ).build_transaction({
                'from': submitter_address,
                'gas': 2000000,
                'gasPrice': self.web3.to_wei('50', 'gwei'),
                'nonce': self.web3.eth.get_transaction_count(submitter_address)
            })
            
            # Firmar y enviar transacción
            signed_txn = self.web3.eth.account.sign_transaction(transaction, private_key)
            tx_hash = self.web3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.rawTransaction)
            
            # Esperar confirmación
            receipt = self.web3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
            
            if receipt.status == 1:
                return tx_hash.hex()
            else:
                raise Exception("Transaction failed")
                
        except Exception as e:
            print(f"Error registering knowledge: {e}")
            raise
    
    def _calculate_content_hash(self, content: str) -> str:
        """Calcula el hash del contenido del conocimiento"""
        return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
    
    def _calculate_knowledge_hash(self, content_hash: str, category: KnowledgeCategory) -> str:
        """Calcula el hash único del conocimiento"""
        return hashlib.sha256(f"{content_hash}:{category.value}".encode()).hexdigest()
    
    async def _knowledge_exists(self, knowledge_hash: str) -> bool:
        """Verifica si el conocimiento ya está registrado"""
        try:
            return self.contract.functions.knowledgeExists(knowledge_hash).call()
        except:
            return False

10.3.2. Sistema de Verificación de Integridad

Mecanismos para verificar la integridad del conocimiento a lo largo del tiempo.

from typing import Dict, List, Optional
from web3 import Web3
from .schema import KnowledgeRecord, KnowledgeCategory
import hashlib
import json
from datetime import datetime

class IntegrityVerifier:
    """Sistema de verificación de integridad del conocimiento"""
    
    def __init__(self, web3_provider, contract_address, contract_abi):
        self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(web3_provider))
        self.contract = self.web3.eth.contract(
            address=contract_address,
            abi=contract_abi
        )
    
    async def verify_knowledge_integrity(self, knowledge_hash: str, original_content: str) -> Dict:
        """
        Verifica la integridad de una pieza de conocimiento
        
        Args:
            knowledge_hash: Hash del conocimiento a verificar
            original_content: Contenido original para comparar
            
        Returns:
            Dict con resultados de la verificación
        """
        try:
            # Obtener registro de blockchain
            blockchain_record = await self._get_knowledge_record(knowledge_hash)
            
            if not blockchain_record:
                return {"verified": False, "error": "Knowledge not found"}
            
            # Verificar hash del contenido
            current_content_hash = hashlib.sha256(original_content.encode()).hexdigest()
            if blockchain_record['content_hash'] != current_content_hash:
                return {
                    "verified": False,
                    "error": "Content has been modified",
                    "expected_hash": blockchain_record['content_hash'],
                    "current_hash": current_content_hash
                }
            
            # Verificar validez temporal
            validity_check = await self._check_temporal_validity(blockchain_record)
            if not validity_check['valid']:
                return {
                    "verified": False,
                    "error": "Temporal validity expired",
                    "details": validity_check
                }
            
            # Verificar estado de consenso
            consensus_check = await self._check_consensus_state(knowledge_hash)
            if not consensus_check['valid']:
                return {
                    "verified": False,
                    "error": "Consensus requirements not met",
                    "details": consensus_check
                }
            
            return {
                "verified": True,
                "block_number": blockchain_record['block_number'],
                "transaction_hash": blockchain_record['transaction_hash'],
                "validation_count": blockchain_record['validation_count'],
                "confidence_score": blockchain_record['confidence_score']
            }
            
        except Exception as e:
            return {"verified": False, "error": str(e)}
    
    async def _get_knowledge_record(self, knowledge_hash: str) -> Optional[Dict]:
        """Obtiene el registro de conocimiento de la blockchain"""
        try:
            record = self.contract.functions.getKnowledgeRecord(knowledge_hash).call()
            return {
                'content_hash': record[0],
                'category': KnowledgeCategory(record[1]),
                'block_number': record[2],
                'transaction_hash': record[3],
                'validation_count': record[4],
                'confidence_score': record[5],
                'metadata': json.loads(record[6])
            }
        except:
            return None
    
    async def _check_temporal_validity(self, record: Dict) -> Dict:
        """Verifica la validez temporal del conocimiento"""
        metadata = record['metadata']
        
        if 'expiration_timestamp' in metadata:
            expiration = datetime.fromisoformat(metadata['expiration_timestamp'])
            if datetime.now() > expiration:
                return {
                    "valid": False,
                    "reason": "Explicit expiration",
                    "expired_at": expiration.isoformat()
                }
        
        # Conocimiento estadístico puede tener validez decreciente con el tiempo
        if record['category'] == KnowledgeCategory.STATISTICAL:
            age_days = (datetime.now() - datetime.fromisoformat(metadata['validation_timestamp'])).days
            if age_days > 365:  # Datos estadísticos mayores a 1 año pierden validez
                return {
                    "valid": False,
                    "reason": "Statistical data too old",
                    "age_days": age_days
                }
        
        return {"valid": True}

10.4. Auditoría y Trazabilidad

10.4.1. Sistema de Auditoría Completa

Implementación de herramientas de auditoría para verificar el historial completo del conocimiento.

from typing import Dict, List, Optional
from web3 import Web3
from web3._utils.filters import LogFilter
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

class KnowledgeAuditSystem:
    """Sistema completo de auditoría para el conocimiento registrado"""
    
    def __init__(self, web3_provider, contract_address, contract_abi):
        self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(web3_provider))
        self.contract = self.web3.eth.contract(
            address=contract_address,
            abi=contract_abi
        )
    
    async def get_knowledge_history(self, knowledge_hash: str) -> List[Dict]:
        """
        Obtiene el historial completo de una pieza de conocimiento
        
        Args:
            knowledge_hash: Hash del conocimiento
            
        Returns:
            Lista de eventos históricos
        """
        try:
            # Obtener eventos de registro
            register_filter = self.contract.events.KnowledgeRegistered.create_filter(
                fromBlock=0,
                argument_filters={'knowledgeHash': knowledge_hash}
            )
            register_events = register_filter.get_all_entries()
            
            # Obtener eventos de validación
            validation_filter = self.contract.events.ValidationRecorded.create_filter(
                fromBlock=0,
                argument_filters={'knowledgeHash': knowledge_hash}
            )
            validation_events = validation_filter.get_all_entries()
            
            # Combinar y ordenar eventos
            all_events = []
            
            for event in register_events:
                all_events.append({
                    'type': 'registration',
                    'block_number': event['blockNumber'],
                    'timestamp': self._get_block_timestamp(event['blockNumber']),
                    'data': event['args']
                })
            
            for event in validation_events:
                all_events.append({
                    'type': 'validation',
                    'block_number': event['blockNumber'],
                    'timestamp': self._get_block_timestamp(event['blockNumber']),
                    'data': event['args']
                })
            
            # Ordenar por bloque y timestamp
            all_events.sort(key=lambda x: x['block_number'])
            
            return all_events
            
        except Exception as e:
            print(f"Error getting knowledge history: {e}")
            return []
    
    async def generate_audit_report(self, knowledge_hash: str) -> Dict:
        """
        Genera un reporte completo de auditoría
        
        Args:
            knowledge_hash: Hash del conocimiento a auditar
            
        Returns:
            Reporte de auditoría detallado
        """
        history = await self.get_knowledge_history(knowledge_hash)
        
        if not history:
            return {"error": "No history found for this knowledge"}
        
        # Estadísticas básicas
        registration_event = next((e for e in history if e['type'] == 'registration'), None)
        validation_events = [e for e in history if e['type'] == 'validation']
        
        # Calcular métricas de confianza
        trust_metrics = self._calculate_trust_metrics(validation_events)
        
        # Verificar integridad de la cadena
        integrity_check = await self._verify_chain_integrity(history)
        
        return {
            "knowledge_hash": knowledge_hash,
            "registration_details": registration_event,
            "validation_count": len(validation_events),
            "trust_metrics": trust_metrics,
            "integrity_check": integrity_check,
            "complete_history": history,
            "generated_at": datetime.now().isoformat()
        }
    
    def _calculate_trust_metrics(self, validation_events: List[Dict]) -> Dict:
        """Calcula métricas de confianza basadas en validaciones"""
        if not validation_events:
            return {"score": 0.0, "confidence": "low"}
        
        # Calcular score basado en número y distribución de validaciones
        total_validations = len(validation_events)
        unique_validators = len(set(e['data']['validator'] for e in validation_events))
        
        # Score base por número de validaciones
        base_score = min(1.0, total_validations / 10.0)
        
        # Bonus por diversidad de validadores
        diversity_bonus = min(0.3, unique_validators / total_validations)
        
        total_score = base_score + diversity_bonus
        
        return {
            "score": round(total_score, 3),
            "total_validations": total_validations,
            "unique_validators": unique_validators,
            "confidence": self._score_to_confidence(total_score)
        }
    
    def _score_to_confidence(self, score: float) -> str:
        """Convierte score numérico a nivel de confianza"""
        if score >= 0.8:
            return "very_high"
        elif score >= 0.6:
            return "high"
        elif score >= 0.4:
            return "medium"
        elif score >= 0.2:
            return "low"
        else:
            return "very_low"

10.4.2. Herramientas de Análisis de Trazabilidad

Sistema para analizar y visualizar la trazabilidad del conocimiento a través del tiempo.

from typing import Dict, List, Optional, Set
from web3 import Web3
import networkx as nx
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

class KnowledgeTraceability:
    """Sistema de análisis de trazabilidad del conocimiento"""
    
    def __init__(self, web3_provider, contract_address, contract_abi):
        self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(web3_provider))
        self.contract = self.web3.eth.contract(
            address=contract_address,
            abi=contract_abi
        )
        self.knowledge_graph = nx.DiGraph()
    
    async def build_knowledge_graph(self, root_hash: str, max_depth: int = 3) -> nx.DiGraph:
        """
        Construye un grafo de conocimiento a partir de un hash raíz
        
        Args:
            root_hash: Hash del conocimiento raíz
            max_depth: Profundidad máxima de exploración
            
        Returns:
            Grafo de conocimiento con relaciones
        """
        await self._explore_knowledge_tree(root_hash, 0, max_depth)
        return self.knowledge_graph
    
    async def _explore_knowledge_tree(self, knowledge_hash: str, current_depth: int, max_depth: int):
        """Explora recursivamente el árbol de conocimiento"""
        if current_depth >= max_depth:
            return
        
        if knowledge_hash in self.knowledge_graph:
            return
        
        # Obtener información del conocimiento
        knowledge_info = await self._get_knowledge_info(knowledge_hash)
        if not knowledge_info:
            return
        
        # Añadir nodo al grafo
        self.knowledge_graph.add_node(knowledge_hash, **knowledge_info)
        
        # Explorar conocimientos relacionados
        related_hashes = await self._get_related_knowledge(knowledge_hash)
        
        for related_hash in related_hashes:
            # Añadir arista de relación
            self.knowledge_graph.add_edge(knowledge_hash, related_hash)
            
            # Explorar recursivamente
            await self._explore_knowledge_tree(related_hash, current_depth + 1, max_depth)
    
    async def analyze_knowledge_flow(self, start_hash: str, end_hash: str) -> Optional[List]:
        """
        Analiza el flujo de conocimiento entre dos puntos
        
        Args:
            start_hash: Hash de inicio
            end_hash: Hash de destino
            
        Returns:
            Camino óptimo entre los conocimientos
        """
        if start_hash not in self.knowledge_graph or end_hash not in self.knowledge_graph:
            await self.build_knowledge_graph(start_hash, max_depth=5)
        
        try:
            path = nx.shortest_path(self.knowledge_graph, start_hash, end_hash)
            return path
        except nx.NetworkXNoPath:
            return None
    
    def visualize_knowledge_graph(self, graph: nx.DiGraph, output_path: str):
        """
        Visualiza el grafo de conocimiento
        
        Args:
            graph: Grafo a visualizar
            output_path: Ruta donde guardar la visualización
        """
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        
        pos = nx.spring_layout(graph, k=0.5, iterations=50)
        nx.draw_networkx_nodes(graph, pos, node_color='lightblue', node_size=500)
        nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edge_color='gray', arrows=True)
        nx.draw_networkx_labels(graph, pos, font_size=8)
        
        plt.title("Knowledge Relationship Graph")
        plt.axis('off')
        plt.savefig(output_path, dpi=300, bbox_inches='tight')
        plt.close()

10.5. Gestión de Consenso y Gobernanza

10.5.1. Mecanismos de Actualización de Conocimiento

Sistema para manejar actualizaciones y revisiones del conocimiento registrado.

from typing import Dict, List, Optional
from web3 import Web3
from .schema import KnowledgeRecord, KnowledgeCategory
import hashlib
import json

class KnowledgeUpdateManager:
    """Gestor de actualizaciones y revisiones de conocimiento"""
    
    def __init__(self, web3_provider, contract_address, contract_abi):
        self.web3 = Web3(Web3.HTTPProvider(web3_provider))
        self.contract = self.web3.eth.contract(
            address=contract_address,
            abi=contract_abi
        )
    
    async def propose_update(
        self,
        original_hash: str,
        new_content: str,
        update_reason: str,
        submitter_address: str,
        private_key: str
    ) -> str:
        """
        Propone una actualización para conocimiento existente
        
        Args:
            original_hash: Hash del conocimiento original
            new_content: Nuevo contenido propuesto
            update_reason: Razón para la actualización
            submitter_address: Dirección del proponente
            private_key: Llave privada para firmar
            
        Returns:
            Hash de la transacción
        """
        try:
            # Verificar que el conocimiento original existe
            original_exists = await self._knowledge_exists(original_hash)
            if not original_exists:
                raise ValueError("Original knowledge not found")
            
            # Crear nuevo hash para el contenido actualizado
            new_content_hash = hashlib.sha256(new_content.encode()).hexdigest()
            
            # Crear transacción de propuesta
            transaction = self.contract.functions.proposeUpdate(
                original_hash,
                new_content_hash,
                update_reason
            ).build_transaction({
                'from': submitter_address,
                'gas': 1500000,
                'gasPrice': self.web3.to_wei('40', 'gwei'),
                'nonce': self.web3.eth.get_transaction_count(submitter_address)
            })
            
            # Firmar y enviar
            signed_txn = self.web3.eth.account.sign_transaction(transaction, private_key)
            tx_hash = self.web3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.rawTransaction)
            
            return tx_hash.hex()
            
        except Exception as e:
            print(f"Error proposing update: {e}")
            raise
    
    async def vote_on_update(
        self,
        update_proposal_hash: str,
        support: bool,
        voter_address: str,
        private_key: str,
        rationale: str = ""
    ) -> str:
        """
        Vota sobre una propuesta de actualización
        
        Args:
            update_proposal_hash: Hash de la propuesta
            support: True para apoyar, False para rechazar
            voter_address: Dirección del votante
            private_key: Llave privada para firmar
            rationale: Razón del voto
            
        Returns:
            Hash de la transacción
        """
        try:
            transaction = self.contract.functions.voteOnUpdate(
                update_proposal_hash,
                support,
                rationale
            ).build_transaction({
                'from': voter_address,
                'gas': 200000,
                'gasPrice': self.web3.to_wei('30', 'gwei'),
                'nonce': self.web3.eth.get_transaction_count(voter_address)
            })
            
            signed_txn = self.web3.eth.account.sign_transaction(transaction, private_key)
            tx_hash = self.web3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.rawTransaction)
            
            return tx_hash.hex()
            
        except Exception as e:
            print(f"Error voting on update: {e}")
            raise
    
    async def get_update_status(self, update_proposal_hash: str) -> Dict:
        """
        Obtiene el estado de una propuesta de actualización
        
        Args:
            update_proposal_hash: Hash de la propuesta
            
        Returns:
            Estado actual de la propuesta
        """
        try:
            proposal = self.contract.functions.getUpdateProposal(update_proposal_hash).call()
            
            return {
                'original_hash': proposal[0],
                'proposed_hash': proposal[1],
                'proposer': proposal[2],
                'reason': proposal[3],
                'support_votes': proposal[4],
                'oppose_votes': proposal[5],
                'total_votes': proposal[4] + proposal[5],
                'status': self._get_proposal_status(proposal[4], proposal[5])
            }
            
        except Exception as e:
            return {"error": str(e)}
    
    def _get_proposal_status(self, support_votes: int, oppose_votes: int) -> str:
        """Determina el estado de una propuesta basado en los votos"""
        total_votes = support_votes + oppose_votes
        
        if total_votes == 0:
            return "pending"
        elif support_votes >= oppose_votes * 2:  # 2:1 ratio para aprobar
            return "approved"
        elif oppose_votes >= support_votes * 2:  # 2:1 ratio para rechazar
            return "rejected"
        else:
            return "contested"

10.6. Implementación de Contratos Inteligentes

10.6.1. Contrato Principal de Registro de Conocimiento

Implementación del contrato inteligente central para el registro de conocimiento.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

contract KnowledgeRegistry {
    struct KnowledgeRecord {
        bytes32 contentHash;
        string category;
        uint256 blockNumber;
        bytes32 transactionHash;
        uint256 validationCount;
        uint8 confidenceScore;
        string metadata;
        bool active;
    }
    
    struct UpdateProposal {
        bytes32 originalHash;
        bytes32 proposedHash;
        address proposer;
        string reason;
        uint256 supportVotes;
        uint256 opposeVotes;
        mapping(address => bool) hasVoted;
        bool executed;
    }
    
    mapping(bytes32 => KnowledgeRecord) public knowledgeRecords;
    mapping(bytes32 => UpdateProposal) public updateProposals;
    mapping(address => uint256) public validatorReputation;
    
    uint256 public constant MIN_VALIDATIONS = 3;
    uint256 public constant VOTING_PERIOD = 7 days;
    
    event KnowledgeRegistered(
        bytes32 indexed knowledgeHash,
        address indexed submitter,
        string category,
        uint256 validationCount
    );
    
    event ValidationRecorded(
        bytes32 indexed knowledgeHash,
        address indexed validator,
        bool supported,
        uint8 confidence
    );
    
    event UpdateProposed(
        bytes32 indexed proposalHash,
        bytes32 indexed originalHash,
        address proposer,
        string reason
    );
    
    event UpdateVoted(
        bytes32 indexed proposalHash,
        address voter,
        bool support,
        string rationale
    );
    
    event UpdateExecuted(
        bytes32 indexed proposalHash,
        bytes32 indexed newKnowledgeHash,
        bool success
    );
    
    modifier onlyValidKnowledge(bytes32 knowledgeHash) {
        require(knowledgeRecords[knowledgeHash].contentHash != 0, "Knowledge not found");
        _;
    }
    
    function registerKnowledge(
        bytes32 knowledgeHash,
        bytes32 contentHash,
        string calldata category,
        string calldata metadata
    ) external returns (bool) {
        require(knowledgeRecords[knowledgeHash].contentHash == 0, "Knowledge already exists");
        
        knowledgeRecords[knowledgeHash] = KnowledgeRecord({
            contentHash: contentHash,
            category: category,
            blockNumber: block.number,
            transactionHash: blockhash(block.number - 1),
            validationCount: 1, // Auto-validación inicial
            confidenceScore: 70, // Confianza inicial moderada
            metadata: metadata,
            active: true
        });
        
        // Auto-validación inicial
        emit ValidationRecorded(knowledgeHash, msg.sender, true, 70);
        emit KnowledgeRegistered(knowledgeHash, msg.sender, category, 1);
        
        return true;
    }
    
    function validateKnowledge(
        bytes32 knowledgeHash,
        bool support,
        uint8 confidence
    ) external onlyValidKnowledge(knowledgeHash) {
        KnowledgeRecord storage record = knowledgeRecords[knowledgeHash];
        
        // Actualizar contadores de validación
        if (support) {
            record.validationCount++;
            record.confidenceScore = uint8((uint256(record.confidenceScore) * (record.validationCount - 1) + confidence) / record.validationCount);
        }
        
        emit ValidationRecorded(knowledgeHash, msg.sender, support, confidence);
        
        // Actualizar reputación del validador
        _updateValidatorReputation(msg.sender, support, confidence, record.confidenceScore);
    }
    
    function _updateValidatorReputation(
        address validator,
        bool support,
        uint8 submittedConfidence,
        uint8 currentConfidence
    ) internal {
        uint256 confidenceDiff = submittedConfidence > currentConfidence 
            ? submittedConfidence - currentConfidence
            : currentConfidence - submittedConfidence;
        
        if (support) {
            // Recompensa por validación precisa
            uint256 reward = 100 - confidenceDiff;
            validatorReputation[validator] += reward;
        } else {
            // Penalización por desacuerdo sin justificación
            validatorReputation[validator] -= confidenceDiff;
        }
    }
    
    function proposeUpdate(
        bytes32 originalHash,
        bytes32 proposedHash,
        string calldata reason
    ) external onlyValidKnowledge(originalHash) returns (bytes32) {
        bytes32 proposalHash = keccak256(abi.encodePacked(originalHash, proposedHash, block.timestamp));
        
        UpdateProposal storage proposal = updateProposals[proposalHash];
        proposal.originalHash = originalHash;
        proposal.proposedHash = proposedHash;
        proposal.proposer = msg.sender;
        proposal.reason = reason;
        proposal.supportVotes = 0;
        proposal.opposeVotes = 0;
        proposal.executed = false;
        
        emit UpdateProposed(proposalHash, originalHash, msg.sender, reason);
        return proposalHash;
    }
    
    function voteOnUpdate(
        bytes32 proposalHash,
        bool support,
        string calldata rationale
    ) external {
        UpdateProposal storage proposal = updateProposals[proposalHash];
        require(!proposal.hasVoted[msg.sender], "Already voted");
        require(block.timestamp <= proposal.creationTime + VOTING_PERIOD, "Voting period ended");
        
        proposal.hasVoted[msg.sender] = true;
        
        if (support) {
            proposal.supportVotes++;
        } else {
            proposal.opposeVotes++;
        }
        
        emit UpdateVoted(proposalHash, msg.sender, support, rationale);
    }
}

10.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado la implementación completa de la capa de integridad de NEXUS, que proporciona:

Registro Inmutable de todo el conocimiento validado por la red
Mecanismos de Verificación para garantizar la integridad del conocimiento a lo largo del tiempo
Sistema de Auditoría Completa que permite trazar el historial completo de cada pieza de conocimiento
Herramientas de Análisis para visualizar las relaciones y flujos de conocimiento
Gobernanza Descentralizada para actualizaciones y revisiones del conocimiento
Contratos Inteligentes Optimizados para el registro y validación de conocimiento

Esta capa asegura que NEXUS mantenga un registro veraz, inmutable y auditable de todo el conocimiento colectivo, proporcionando la base de confianza necesaria para un sistema de inteligencia artificial descentralizado y fiable.

Checklist de Implementación de la Capa de Integridad:

Desplegar contratos inteligentes principales en la blockchain
Implementar sistemas de registro y verificación de conocimiento
Configurar mecanismos de auditoría y trazabilidad
Establecer procedimientos de gobernanza para actualizaciones
Integrar con el sistema de reputación de validadores
Implementar herramientas de visualización para auditoría
Configurar monitorización de la integridad del conocimiento
Establecer políticas de retención y archivo de conocimiento

Capítulo aprobado.

11. Protocolos de Comunicación y Sincronización entre Nodos

Capítulo 11: Protocolos de Comunicación y Sincronización entre Nodos

11.1. Visión General de los Protocolos de Comunicación

La red descentralizada de NEXUS depende fundamentalmente de protocolos de comunicación robustos y eficientes que permitan la coordinación, sincronización e intercambio de información entre miles de nodos distribuidos globalmente. Este capítulo detalla los protocolos diseñados específicamente para satisfacer los requisitos únicos de una mente colmena descentralizada que maneja volúmenes masivos de conocimiento y requiere una coordinación precisa.

graph TB
    A[Nodo NEXUS] --> B[Protocolo de Descubrimiento]
    A --> C[Protocolo de Mensajería]
    A --> D[Protocolo de Sincronización]
    A --> E[Protocolo de Consenso]
    
    B --> F[Identificación de Peers]
    C --> G[Comunicación Eficiente]
    D --> H[Estado Consistente]
    E --> I[Validación Colaborativa]
    
    J[Seguridad] --> B
    J --> C
    J --> D
    J --> E
    
    K[Optimización] --> C
    K --> D

11.2. Protocolo de Descubrimiento de Nodos

11.2.1. Mecanismo de Descubrimiento Híbrido

NEXUS implementa un sistema de descubrimiento híbrido que combina nodos bootstrap iniciales con descubrimiento peer-to-peer automático.

from typing import Dict, List, Set, Optional
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime, timedelta
import random
import logging
from multiaddr import Multiaddr

logger = logging.getLogger(__name__)

@dataclass
class NodeInfo:
    """Estructura para información de nodos de la red"""
    node_id: str
    multiaddrs: List[Multiaddr]
    roles: Set[str]
    last_seen: datetime
    reputation: float
    region: str
    protocol_version: str

class NexusDiscoveryProtocol:
    """Protocolo de descubrimiento de nodos para NEXUS"""
    
    def __init__(self, bootstrap_nodes: List[Multiaddr], listen_addr: Multiaddr):
        self.bootstrap_nodes = bootstrap_nodes
        self.listen_addr = listen_addr
        self.known_nodes: Dict[str, NodeInfo] = {}
        self.active_connections: Set[str] = set()
        self.discovery_tasks = set()
        
    async def start(self):
        """Inicia el protocolo de descubrimiento"""
        logger.info("Iniciando protocolo de descubrimiento...")
        
        # Conectar a nodos bootstrap iniciales
        await self._connect_to_bootstrap_nodes()
        
        # Iniciar tareas de mantenimiento
        self.discovery_tasks.add(asyncio.create_task(self._periodic_discovery()))
        self.discovery_tasks.add(asyncio.create_task(self._maintain_connections()))
        self.discovery_tasks.add(asyncio.create_task(self._exchange_peer_lists()))
        
        logger.info("Protocolo de descubrimiento iniciado exitosamente")
    
    async def _connect_to_bootstrap_nodes(self):
        """Conecta a los nodos bootstrap iniciales"""
        for addr in self.bootstrap_nodes:
            try:
                node_id = await self._establish_connection(addr)
                if node_id:
                    logger.info(f"Conectado a nodo bootstrap: {node_id}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error conectando a bootstrap {addr}: {e}")
    
    async def _periodic_discovery(self):
        """Descubrimiento periódico de nuevos nodos"""
        while True:
            try:
                # Buscar nuevos nodos a través de peers conocidos
                await self._discover_through_peers()
                
                # Intentar conectar con nodos no conectados
                await self._connect_to_new_nodes()
                
                await asyncio.sleep(300)  # Ejecutar cada 5 minutos
                
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error en descubrimiento periódico: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _discover_through_peers(self):
        """Descubre nuevos nodos a través de los peers conectados"""
        if not self.active_connections:
            return
            
        # Consultar a peers aleatorios por sus listas de nodos
        sample_peers = random.sample(list(self.active_connections), 
                                   min(5, len(self.active_connections)))
        
        for peer_id in sample_peers:
            try:
                new_nodes = await self._query_peer_for_nodes(peer_id)
                await self._process_discovered_nodes(new_nodes)
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error consultando peer {peer_id}: {e}")
                self.active_connections.discard(peer_id)
    
    async def _query_peer_for_nodes(self, peer_id: str) -> List[NodeInfo]:
        """Consulta a un peer por su lista de nodos conocidos"""
        # Implementación específica del protocolo de consulta
        # Esto enviaría un mensaje P2P solicitando la lista de nodos
        return []  # Placeholder
    
    async def _process_discovered_nodes(self, nodes: List[NodeInfo]):
        """Procesa nodos descubiertos y los añade a la lista conocida"""
        for node in nodes:
            if node.node_id not in self.known_nodes:
                self.known_nodes[node.node_id] = node
                logger.info(f"Nuevo nodo descubierto: {node.node_id}")

11.2.2. Protocolo de Anuncio y Mantenimiento

Mecanismos para que los nodos anuncien su presencia y mantengan su estado en la red.

from typing import Dict, List
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta

class NodeAnnouncementProtocol:
    """Protocolo para anuncio y mantenimiento de presencia en la red"""
    
    def __init__(self, discovery_protocol, announce_interval: int = 300):
        self.discovery = discovery_protocol
        self.announce_interval = announce_interval
        self.last_announcement = datetime.min
        
    async def start_announcements(self):
        """Inicia los anuncios periódicos de presencia"""
        while True:
            try:
                await self._announce_presence()
                await asyncio.sleep(self.announce_interval)
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error en anuncio de presencia: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _announce_presence(self):
        """Anuncia la presencia del nodo a la red"""
        announcement = {
            'node_id': self.discovery.node_id,
            'multiaddrs': self.discovery.listen_addr,
            'roles': self.discovery.node_roles,
            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
            'protocol_version': self.discovery.protocol_version,
            'capacity': self._get_current_capacity()
        }
        
        # Transmitir anuncio a todos los peers conectados
        await self._broadcast_announcement(announcement)
        self.last_announcement = datetime.now()
    
    def _get_current_capacity(self) -> Dict:
        """Obtiene la capacidad actual del nodo"""
        return {
            'cpu_available': self._get_cpu_availability(),
            'memory_available': self._get_memory_availability(),
            'storage_available': self._get_storage_availability(),
            'network_bandwidth': self._get_network_bandwidth()
        }
    
    async def _broadcast_announcement(self, announcement: Dict):
        """Transmite el anuncio a todos los peers"""
        for peer_id in self.discovery.active_connections:
            try:
                await self._send_to_peer(peer_id, 'node_announcement', announcement)
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Error enviando anuncio a {peer_id}: {e}")
    
    async def handle_announcement(self, announcement: Dict):
        """Maneja un anuncio de presencia recibido"""
        node_id = announcement['node_id']
        
        # Actualizar información del nodo
        if node_id in self.discovery.known_nodes:
            self.discovery.known_nodes[node_id].last_seen = datetime.now()
            self.discovery.known_nodes[node_id].capacity = announcement['capacity']
        else:
            # Añadir nuevo nodo a la lista conocida
            self.discovery.known_nodes[node_id] = NodeInfo(
                node_id=node_id,
                multiaddrs=announcement['multiaddrs'],
                roles=set(announcement['roles']),
                last_seen=datetime.now(),
                reputation=0.5,  # Reputación inicial
                region=announcement.get('region', 'unknown'),
                protocol_version=announcement['protocol_version']
            )

11.3. Protocolo de Mensajería y Comunicación

11.3.1. Sistema de Mensajería Confiable

Protocolo para comunicación confiable entre nodos con garantías de entrega y orden.

from typing import Dict, List, Optional, Callable
import asyncio
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import json
import zlib
from cryptography.fernet import Fernet

class MessageType(Enum):
    """Tipos de mensajes soportados"""
    NODE_ANNOUNCEMENT = "node_announcement"
    KNOWLEDGE_UPDATE = "knowledge_update"
    VALIDATION_REQUEST = "validation_request"
    SYNC_REQUEST = "sync_request"
    CONSENSUS_MESSAGE = "consensus_message"
    HEARTBEAT = "heartbeat"

@dataclass
class NexusMessage:
    """Estructura de mensajes de la red NEXUS"""
    message_id: str
    type: MessageType
    payload: bytes
    timestamp: float
    source_node: str
    destination_node: Optional[str] = None  # None para broadcast
    compression: bool = False
    encryption: bool = False
    priority: int = 1  # 1-5, donde 5 es máxima prioridad

class NexusMessagingProtocol:
    """Protocolo de mensajería para comunicación entre nodos"""
    
    def __init__(self, encryption_key: Optional[bytes] = None):
        self.encryption_key = encryption_key
        self.fernet = Fernet(encryption_key) if encryption_key else None
        self.message_handlers: Dict[MessageType, Callable] = {}
        self.pending_messages: Dict[str, asyncio.Future] = {}
        self.message_queue = asyncio.PriorityQueue()
        
    async def send_message(self, message: NexusMessage, timeout: float = 30.0) -> bool:
        """
        Envía un mensaje de manera confiable
        
        Args:
            message: Mensaje a enviar
            timeout: Timeout para confirmación
            
        Returns:
            True si el mensaje fue confirmado
        """
        try:
            # Procesar mensaje (comprimir, encriptar)
            processed_message = await self._process_outgoing_message(message)
            
            # Enviar a través de la red
            if message.destination_node:
                # Mensaje dirigido
                success = await self._send_directed_message(processed_message)
            else:
                # Broadcast
                success = await self._broadcast_message(processed_message)
            
            if not success:
                return False
            
            # Esperar confirmación si es requerida
            if message.priority >= 3:  # Mensajes de prioridad media/alta requieren ACK
                return await self._wait_for_confirmation(message.message_id, timeout)
            
            return True
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error enviando mensaje {message.message_id}: {e}")
            return False
    
    async def _process_outgoing_message(self, message: NexusMessage) -> NexusMessage:
        """Procesa un mensaje saliente (compresión, encriptación)"""
        processed_payload = message.payload
        
        # Compresión
        if message.compression:
            processed_payload = zlib.compress(processed_payload)
        
        # Encriptación
        if message.encryption and self.fernet:
            processed_payload = self.fernet.encrypt(processed_payload)
        
        return NexusMessage(
            message_id=message.message_id,
            type=message.type,
            payload=processed_payload,
            timestamp=message.timestamp,
            source_node=message.source_node,
            destination_node=message.destination_node,
            compression=message.compression,
            encryption=message.encryption,
            priority=message.priority
        )
    
    async def _send_directed_message(self, message: NexusMessage) -> bool:
        """Envía un mensaje dirigido a un nodo específico"""
        # Implementación específica de envío dirigido
        # Esto usaría la conexión directa al nodo destino
        return True
    
    async def _broadcast_message(self, message: NexusMessage) -> bool:
        """Transmite un mensaje a todos los nodos conectados"""
        # Implementación de broadcast eficiente
        # Esto podría usar flooding controlado o árboles de expansión
        return True
    
    async def handle_incoming_message(self, raw_message: bytes):
        """Maneja un mensaje entrante"""
        try:
            message = await self._parse_incoming_message(raw_message)
            
            # Procesar mensaje (desencriptar, descomprimir)
            processed_message = await self._process_incoming_message(message)
            
            # Llamar al manejador registrado
            if message.type in self.message_handlers:
                await self.message_handlers[message.type](processed_message)
            
            # Enviar confirmación si es necesario
            if message.priority >= 3:
                await self._send_confirmation(message.message_id)
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error manejando mensaje entrante: {e}")
    
    def register_message_handler(self, message_type: MessageType, handler: Callable):
        """Registra un manejador para un tipo de mensaje"""
        self.message_handlers[message_type] = handler

11.3.2. Optimización de Comunicación

Técnicas avanzadas para optimizar la comunicación en la red descentralizada.

from typing import Dict, List, Set
import asyncio
from datetime import datetime
import zlib
import math

class CommunicationOptimizer:
    """Sistema de optimización para comunicaciones de red"""
    
    def __init__(self):
        self.message_stats: Dict[MessageType, Dict] = {}
        self.node_latencies: Dict[str, List[float]] = {}
        self.compression_threshold = 1024  # 1KB
        self.adaptive_routing_table: Dict[str, Dict] = {}
        
    async def optimize_message(self, message: NexusMessage) -> NexusMessage:
        """Aplica optimizaciones a un mensaje basado en estadísticas"""
        optimized_message = message
        
        # Decidir compresión basado en tamaño y tipo
        if len(message.payload) > self.compression_threshold:
            optimized_message = optimized_message._replace(
                compression=True,
                payload=zlib.compress(message.payload)
            )
        
        # Decidir encriptación basado en sensibilidad
        if self._requires_encryption(message):
            optimized_message = optimized_message._replace(encryption=True)
        
        # Optimizar ruta basado en latencias
        if message.destination_node:
            best_route = await self._get_optimal_route(message.destination_node)
            optimized_message = optimized_message._replace(
                # Añadir información de ruta optimizada
                payload=self._add_routing_info(message.payload, best_route)
            )
        
        return optimized_message
    
    def _requires_encryption(self, message: NexusMessage) -> bool:
        """Determina si un mensaje requiere encriptación"""
        sensitive_types = {
            MessageType.VALIDATION_REQUEST,
            MessageType.CONSENSUS_MESSAGE,
            MessageType.KNOWLEDGE_UPDATE
        }
        return message.type in sensitive_types
    
    async def _get_optimal_route(self, destination: str) -> List[str]:
        """Obtiene la ruta óptima hacia un nodo destino"""
        if destination in self.adaptive_routing_table:
            return self.adaptive_routing_table[destination]['best_route']
        
        # Calcular nueva ruta usando información de latencia
        return await self._calculate_new_route(destination)
    
    async def update_latency_stats(self, node_id: str, latency: float):
        """Actualiza las estadísticas de latencia para un nodo"""
        if node_id not in self.node_latencies:
            self.node_latencies[node_id] = []
        
        self.node_latencies[node_id].append(latency)
        
        # Mantener sólo las últimas 100 mediciones
        if len(self.node_latencies[node_id]) > 100:
            self.node_latencies[node_id] = self.node_latencies[node_id][-100:]
    
    async def calculate_network_health(self) -> Dict:
        """Calcula métricas de salud de la red"""
        avg_latencies = {}
        for node_id, latencies in self.node_latencies.items():
            if latencies:
                avg_latencies[node_id] = sum(latencies) / len(latencies)
        
        overall_latency = sum(avg_latencies.values()) / len(avg_latencies) if avg_latencies else 0
        
        return {
            'average_latency_ms': overall_latency,
            'node_count': len(self.node_latencies),
            'health_score': self._calculate_health_score(overall_latency),
            'timestamp': datetime.now().isoformat()
        }
    
    def _calculate_health_score(self, latency: float) -> float:
        """Calcula un score de salud basado en la latencia"""
        # Score entre 0-100, donde 100 es perfecto
        if latency <= 50:
            return 100.0
        elif latency >= 1000:
            return 0.0
        else:
            return 100.0 * (1 - math.log10(latency / 50) / math.log10(20))

11.4. Protocolos de Sincronización de Estado

11.4.1. Sincronización de Base de Conocimiento

Protocolos para mantener sincronizadas las bases de conocimiento distribuidas.

from typing import Dict, List, Set
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
import hashlib
from enum import Enum

class SyncStrategy(Enum):
    """Estrategias de sincronización"""
    FULL = "full"              # Sincronización completa
    INCREMENTAL = "incremental" # Sincronización incremental
    LAZY = "lazy"              # Sincronización bajo demanda
    OPTIMISTIC = "optimistic"  # Sincronización optimista

class KnowledgeSynchronization:
    """Sistema de sincronización de conocimiento entre nodos"""
    
    def __init__(self, knowledge_base, network_protocol):
        self.knowledge_base = knowledge_base
        self.network = network_protocol
        self.sync_status: Dict[str, Dict] = {}  # Estado de sincronización por nodo
        self.pending_syncs: Set[str] = set()
        
    async def synchronize_with_peer(self, peer_id: str, strategy: SyncStrategy = SyncStrategy.INCREMENTAL):
        """
        Sincroniza el conocimiento con un peer específico
        
        Args:
            peer_id: ID del peer con quien sincronizar
            strategy: Estrategia de sincronización a usar
        """
        if peer_id in self.pending_syncs:
            return  # Ya hay una sincronización en curso
            
        self.pending_syncs.add(peer_id)
        
        try:
            if strategy == SyncStrategy.FULL:
                await self._full_sync(peer_id)
            elif strategy == SyncStrategy.INCREMENTAL:
                await self._incremental_sync(peer_id)
            elif strategy == SyncStrategy.LAZY:
                await self._lazy_sync(peer_id)
            elif strategy == SyncStrategy.OPTIMISTIC:
                await self._optimistic_sync(peer_id)
                
            self.sync_status[peer_id] = {
                'last_sync': datetime.now(),
                'strategy': strategy.value,
                'status': 'completed'
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error sincronizando con {peer_id}: {e}")
            self.sync_status[peer_id] = {
                'last_sync': datetime.now(),
                'strategy': strategy.value,
                'status': 'failed',
                'error': str(e)
            }
        finally:
            self.pending_syncs.discard(peer_id)
    
    async def _full_sync(self, peer_id: str):
        """Sincronización completa del conocimiento"""
        logger.info(f"Iniciando sincronización completa con {peer_id}")
        
        # Obtener hash completo de nuestro conocimiento
        our_state_hash = await self.knowledge_base.get_state_hash()
        
        # Solicitar hash del peer
        peer_state_hash = await self._request_state_hash(peer_id)
        
        if our_state_hash == peer_state_hash:
            logger.info(f"Estado ya sincronizado con {peer_id}")
            return
        
        # Si los hashes difieren, transferir conocimiento completo
        await self._transfer_complete_knowledge(peer_id)
    
    async def _incremental_sync(self, peer_id: str):
        """Sincronización incremental basada en diferencias"""
        logger.info(f"Iniciando sincronización incremental con {peer_id}")
        
        # Intercambiar información de últimos cambios
        our_changes = await self.knowledge_base.get_recent_changes()
        peer_changes = await self._request_recent_changes(peer_id)
        
        # Identificar diferencias
        missing_locally = await self._identify_missing_changes(peer_changes, our_changes)
        missing_remotely = await self._identify_missing_changes(our_changes, peer_changes)
        
        # Transferir cambios faltantes
        if missing_locally:
            await self._request_changes(peer_id, missing_locally)
        
        if missing_remotely:
            await self._send_changes(peer_id, missing_remotely)
    
    async def _lazy_sync(self, peer_id: str):
        """Sincronización bajo demanda (lazy)"""
        # Esta estrategia sólo sincroniza cuando se necesita conocimiento específico
        # Útil para nodos con recursos limitados o conexiones lentas
        pass
    
    async def _optimistic_sync(self, peer_id: str):
        """Sincronización optimista con resolución de conflictos"""
        # Sincronización que presume baja probabilidad de conflictos
        # y los resuelve cuando ocurren
        pass
    
    async def _request_state_hash(self, peer_id: str) -> str:
        """Solicita el hash de estado a un peer"""
        # Implementación de solicitud de hash de estado
        return ""
    
    async def _request_recent_changes(self, peer_id: str) -> List[Dict]:
        """Solicita cambios recientes a un peer"""
        # Implementación de solicitud de cambios
        return []

11.4.2. Protocolo de Sincronización de Grafos

Sincronización eficiente de grafos de conocimiento entre nodos.

from typing import Dict, List, Set
import asyncio
import hashlib
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class GraphSyncState:
    """Estado de sincronización de grafo"""
    node_checksums: Dict[str, str]  # checksum por nodo del grafo
    edge_checksums: Dict[str, str]  # checksum por relación
    timestamp: float
    version: int

class GraphSynchronization:
    """Sistema de sincronización para grafos de conocimiento"""
    
    def __init__(self, graph_db, network_protocol):
        self.graph_db = graph_db
        self.network = network_protocol
        self.sync_states: Dict[str, GraphSyncState] = {}  # Estado por peer
    
    async def synchronize_graph(self, peer_id: str):
        """Sincroniza el grafo de conocimiento con un peer"""
        # Obtener nuestro estado actual
        our_state = await self._get_current_state()
        
        # Obtener estado del peer
        peer_state = await self._request_graph_state(peer_id)
        
        # Comparar estados y identificar diferencias
        differences = await self._compare_states(our_state, peer_state)
        
        if not differences:
            logger.info(f"Grafos ya sincronizados con {peer_id}")
            return
        
        # Sincronizar diferencias
        await self._sync_differences(peer_id, differences)
        
        # Actualizar estado de sincronización
        self.sync_states[peer_id] = our_state
    
    async def _get_current_state(self) -> GraphSyncState:
        """Obtiene el estado actual del grafo"""
        nodes = await self.graph_db.get_all_nodes()
        edges = await self.graph_db.get_all_edges()
        
        node_checksums = {}
        for node in nodes:
            node_checksums[node['id']] = self._calculate_node_checksum(node)
        
        edge_checksums = {}
        for edge in edges:
            edge_checksums[edge['id']] = self._calculate_edge_checksum(edge)
        
        return GraphSyncState(
            node_checksums=node_checksums,
            edge_checksums=edge_checksums,
            timestamp=asyncio.get_event_loop().time(),
            version=await self.graph_db.get_version()
        )
    
    def _calculate_node_checksum(self, node: Dict) -> str:
        """Calcula checksum para un nodo del grafo"""
        content = f"{node['id']}:{node['properties']}:{node['labels']}"
        return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
    
    def _calculate_edge_checksum(self, edge: Dict) -> str:
        """Calcula checksum para una relación del grafo"""
        content = f"{edge['id']}:{edge['source']}:{edge['target']}:{edge['type']}:{edge['properties']}"
        return hashlib.sha256(content.encode()).hexdigest()
    
    async def _compare_states(self, state_a: GraphSyncState, state_b: GraphSyncState) -> Dict:
        """Compara dos estados de grafo y identifica diferencias"""
        differences = {
            'nodes_missing_in_b': [],
            'nodes_missing_in_a': [],
            'nodes_different': [],
            'edges_missing_in_b': [],
            'edges_missing_in_a': [],
            'edges_different': []
        }
        
        # Comparar nodos
        for node_id, checksum_a in state_a.node_checksums.items():
            if node_id not in state_b.node_checksums:
                differences['nodes_missing_in_b'].append(node_id)
            elif checksum_a != state_b.node_checksums[node_id]:
                differences['nodes_different'].append(node_id)
        
        for node_id, checksum_b in state_b.node_checksums.items():
            if node_id not in state_a.node_checksums:
                differences['nodes_missing_in_a'].append(node_id)
        
        # Comparar relaciones
        for edge_id, checksum_a in state_a.edge_checksums.items():
            if edge_id not in state_b.edge_checksums:
                differences['edges_missing_in_b'].append(edge_id)
            elif checksum_a != state_b.edge_checksums[edge_id]:
                differences['edges_different'].append(edge_id)
        
        for edge_id, checksum_b in state_b.edge_checksums.items():
            if edge_id not in state_a.edge_checksums:
                differences['edges_missing_in_a'].append(edge_id)
        
        return differences

11.5. Protocolos de Consenso y Validación Distribuida

11.5.1. Comunicación para Consenso de Conocimiento

Protocolos de comunicación específicos para el proceso de consenso descentralizado.

from typing import Dict, List, Optional
import asyncio
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

class ConsensusMessageType(Enum):
    """Tipos de mensajes para consenso"""
    PROPOSAL = "proposal"
    VOTE = "vote"
    COMMIT = "commit"
    VIEW_CHANGE = "view_change"
    RECOVERY = "recovery"

@dataclass
class ConsensusMessage:
    """Mensaje específico para protocolos de consenso"""
    message_id: str
    type: ConsensusMessageType
    round_number: int
    sender_id: str
    payload: Dict
    signature: Optional[bytes] = None

class ConsensusCommunication:
    """Comunicación especializada para protocolos de consenso"""
    
    def __init__(self, network_protocol, node_id: str):
        self.network = network_protocol
        self.node_id = node_id
        self.current_round = 0
        self.pending_messages: Dict[int, List[ConsensusMessage]] = {}
        
    async def broadcast_proposal(self, proposal: Dict, round_number: int):
        """Transmite una propuesta de consenso"""
        message = ConsensusMessage(
            message_id=self._generate_message_id(),
            type=ConsensusMessageType.PROPOSAL,
            round_number=round_number,
            sender_id=self.node_id,
            payload=proposal
        )
        
        signed_message = await self._sign_message(message)
        await self.network.broadcast_message(signed_message)
    
    async def send_vote(self, vote: Dict, round_number: int, target_node: Optional[str] = None):
        """Envía un voto de consenso"""
        message = ConsensusMessage(
            message_id=self._generate_message_id(),
            type=ConsensusMessageType.VOTE,
            round_number=round_number,
            sender_id=self.node_id,
            payload=vote
        )
        
        signed_message = await self._sign_message(message)
        
        if target_node:
            await self.network.send_directed_message(target_node, signed_message)
        else:
            await self.network.broadcast_message(signed_message)
    
    async def handle_consensus_message(self, message: ConsensusMessage):
        """Maneja un mensaje de consenso entrante"""
        # Verificar firma si existe
        if message.signature and not await self._verify_signature(message):
            logger.warning(f"Mensaje de consenso con firma inválida de {message.sender_id}")
            return
        
        # Verificar round number
        if message.round_number < self.current_round:
            logger.debug(f"Mensaje de round antiguo {message.round_number}, current: {self.current_round}")
            return
        
        # Almacenar mensaje para procesamiento
        if message.round_number not in self.pending_messages:
            self.pending_messages[message.round_number] = []
        
        self.pending_messages[message.round_number].append(message)
        
        # Procesar si tenemos suficientes mensajes para este round
        if len(self.pending_messages[message.round_number]) >= self._quorum_size():
            await self._process_round_messages(message.round_number)
    
    async def _process_round_messages(self, round_number: int):
        """Procesa todos los mensajes de un round de consenso"""
        messages = self.pending_messages.get(round_number, [])
        
        # Agrupar por tipo
        proposals = [m for m in messages if m.type == ConsensusMessageType.PROPOSAL]
        votes = [m for m in messages if m.type == ConsensusMessageType.VOTE]
        commits = [m for m in messages if m.type == ConsensusMessageType.COMMIT]
        
        # Lógica específica de procesamiento según el protocolo de consenso
        await self._handle_proposals(proposals)
        await self._handle_votes(votes)
        await self._handle_commits(commits)
        
        # Limpiar mensajes procesados
        if round_number in self.pending_messages:
            del self.pending_messages[round_number]

11.6. Monitorización y Optimización de Comunicación

11.6.1. Sistema de Monitorización de Red

Monitorización en tiempo real del desempeño de la comunicación entre nodos.

from typing import Dict, List
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
import time
from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram

class NetworkMonitor:
    """Sistema de monitorización para comunicaciones de red"""
    
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            'messages_sent': Counter('nexus_network_messages_sent', 'Mensajes enviados', ['type', 'destination']),
            'messages_received': Counter('nexus_network_messages_received', 'Mensajes recibidos', ['type', 'source']),
            'message_latency': Histogram('nexus_network_message_latency', 'Latencia de mensajes', ['type']),
            'node_connectivity': Gauge('nexus_network_node_connectivity', 'Conectividad de nodos', ['node_id']),
            'bandwidth_usage': Gauge('nexus_network_bandwidth_bytes', 'Uso de ancho de banda', ['direction'])
        }
        
        self.latency_measurements: Dict[str, List[float]] = {}
        self.throughput_measurements: Dict[str, List[float]] = {}
        
    async def start_monitoring(self):
        """Inicia la monitorización continua"""
        asyncio.create_task(self._measure_latencies())
        asyncio.create_task(self._measure_throughput())
        asyncio.create_task(self._report_metrics())
    
    async def record_message_sent(self, message_type: str, destination: str, size: int):
        """Registra un mensaje enviado"""
        self.metrics['messages_sent'].labels(type=message_type, destination=destination).inc()
        self.metrics['bandwidth_usage'].labels(direction='out').inc(size)
    
    async def record_message_received(self, message_type: str, source: str, size: int):
        """Registra un mensaje recibido"""
        self.metrics['messages_received'].labels(type=message_type, source=source).inc()
        self.metrics['bandwidth_usage'].labels(direction='in').inc(size)
    
    async def record_latency(self, message_type: str, latency: float):
        """Registra la latencia de un mensaje"""
        self.metrics['message_latency'].labels(type=message_type).observe(latency)
        
        if message_type not in self.latency_measurements:
            self.latency_measurements[message_type] = []
        
        self.latency_measurements[message_type].append(latency)
        
        # Mantener sólo las últimas 1000 mediciones
        if len(self.latency_measurements[message_type]) > 1000:
            self.latency_measurements[message_type] = self.latency_measurements[message_type][-1000:]
    
    async def _measure_latencies(self):
        """Mide latencias de forma activa"""
        while True:
            try:
                # Medir latencia con nodos conectados
                # await self._ping_connected_nodes()
                await asyncio.sleep(30)  # Medir cada 30 segundos
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error midiendo latencias: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _measure_throughput(self):
        """Mide throughput de la red"""
        while True:
            try:
                # Calcular throughput basado en métricas recientes
                await self._calculate_throughput()
                await asyncio.sleep(60)  # Medir cada minuto
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error midiendo throughput: {e}")
                await asyncio.sleep(60)
    
    async def _report_metrics(self):
        """Reporta métricas agregadas"""
        while True:
            try:
                await self._generate_network_report()
                await asyncio.sleep(300)  # Reportar cada 5 minutos
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error generando reporte: {e}")
                await asyncio.sleep(300)

11.7. Conclusión del Capítulo

Este capítulo ha detallado los protocolos de comunicación y sincronización que forman el sistema nervioso de la red descentralizada NEXUS. Los componentes clave implementados incluyen:

Protocolos de Descubrimiento para identificación y conexión automática entre nodos
Sistemas de Mensajería confiables con garantías de entrega y orden
Mecanismos de Optimización para comunicación eficiente en redes distribuidas
Protocolos de Sincronización para mantener consistencia en el conocimiento
Comunicación para Consenso especializada para validación descentralizada
Monitorización Completa del desempeño y salud de la red

Estos protocolos trabajan en conjunto para crear una red robusta, eficiente y escalable que permite a NEXUS funcionar como una verdadera mente colmena descentralizada, manteniendo la coherencia y consistencia del conocimiento a través de miles de nodos distribuidos globalmente.

Checklist de Implementación de Protocolos:

Implementar protocolos de descubrimiento de nodos
Establecer sistema de mensajería confiable
Configurar mecanismos de optimización de comunicación
Implementar protocolos de sincronización de conocimiento
Establecer comunicación para consenso descentralizado
Configurar sistema de monitorización de red
Realizar pruebas de estrés y escalabilidad
Documentar protocolos para desarrolladores

Capítulo aprobado.

Parte IV: Economía de Tokens y Mecanismos de Incentivos

Parte IV: Economía de Tokens y Mecanismos de Incentivos

Introducción

La economía de tokens constituye el sistema circulatorio de NEXUS, proporcionando los mecanismos de incentivos necesarios para coordinar una red global descentralizada de participantes. Este capítulo detalla el diseño del sistema tokenómico, los mecanismos de incentivos y la arquitectura económica que permite la operación autosostenible de la mente colmena descentralizada.

12.1. Diseño del Ecosistema Tokenómico

12.1.1. Arquitectura del Token NEXUS

El token NEXUS (NEX) es un token de utilidad ERC-20 con extensiones personalizadas que sirve como medio de intercambio, mecanismo de gobierno y unidad de valor dentro del ecosistema.

graph TB
    A[Token NEXUS] --> B[Medio de Intercambio]
    A --> C[Mecanismo de Gobierno]
    A --> D[Unidad de Valor]
    
    B --> E[Pago por Servicios]
    B --> F[Recompensas por Contribución]
    
    C --> G[Votación On-Chain]
    C --> H[Propuestas de Mejora]
    
    D --> I[Valoración de Contribuciones]
    D --> J[Staking y Seguridad]

12.1.2. Modelo Tokenómico de Triple Capa

from typing import Dict, List
from dataclasses import dataclass
from decimal import Decimal
from datetime import datetime, timedelta

@dataclass
class TokenomicsConfig:
    """Configuración completa de la economía de tokens"""
    total_supply: Decimal
    initial_distribution: Dict[str, Decimal]
    inflation_rate: Decimal
    staking_rewards: Decimal
    validation_rewards: Decimal
    storage_rewards: Decimal
    burn_rate: Decimal
    governance_weight: Dict[str, Decimal]

class TripleLayerTokenomics:
    """Modelo tokenómico de triple capa para NEXUS"""
    
    def __init__(self, config: TokenomicsConfig):
        self.config = config
        self.current_supply = config.total_supply
        self.distribution_history = []
        self.reward_pools = {
            'staking': Decimal('0'),
            'validation': Decimal('0'),
            'storage': Decimal('0'),
            'governance': Decimal('0')
        }
    
    def calculate_emission(self, time_period: timedelta) -> Decimal:
        """Calcula la emisión de tokens para un período dado"""
        base_emission = self.current_supply * self.config.inflation_rate
        adjusted_emission = base_emission * (time_period.days / 365)
        return adjusted_emission
    
    def distribute_rewards(self, contributions: Dict[str, Decimal]) -> Dict[str, Decimal]:
        """Distribuye recompensas basado en contribuciones"""
        total_emission = self.calculate_emission(timedelta(days=1))
        
        rewards = {}
        for pool_name, pool_amount in self.reward_pools.items():
            pool_share = contributions.get(pool_name, Decimal('0'))
            rewards[pool_name] = total_emission * pool_share
        
        # Actualizar supply
        self.current_supply += total_emission
        
        return rewards
    
    def adjust_reward_pools(self, network_metrics: Dict[str, Decimal]):
        """Ajusta dinámicamente los pools de recompensa"""
        # Lógica de ajuste basada en métricas de red
        storage_utilization = network_metrics.get('storage_utilization', Decimal('0.5'))
        validation_accuracy = network_metrics.get('validation_accuracy', Decimal('0.8'))
        staking_participation = network_metrics.get('staking_participation', Decimal('0.6'))
        
        # Ajustar pesos según necesidades de la red
        self.reward_pools['storage'] = storage_utilization
        self.reward_pools['validation'] = validation_accuracy
        self.reward_pools['staking'] = staking_participation

12.2. Mecanismos de Incentivos y Recompensas

12.2.1. Sistema de Recompensas por Contribución

Sistema que recompensa a los participantes basado en sus contribuciones a la red.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";
import "@openzeppelin/contracts/security/ReentrancyGuard.sol";

contract NexusRewardSystem is ReentrancyGuard {
    IERC20 public nexusToken;
    
    struct Contribution {
        address contributor;
        uint256 amount;
        uint256 timestamp;
        bytes32 proofHash;
        bool validated;
    }
    
    mapping(address => uint256) public contributorRewards;
    mapping(bytes32 => Contribution) public contributions;
    mapping(address => uint256) public lastClaim;
    
    uint256 public totalRewardsDistributed;
    uint256 public validationThreshold = 3;
    uint256 public rewardDecayPeriod = 30 days;
    
    event ContributionAdded(address indexed contributor, bytes32 proofHash, uint256 amount);
    event ContributionValidated(bytes32 indexed proofHash, address validator, bool approved);
    event RewardsDistributed(address indexed contributor, uint256 amount);
    
    constructor(address _nexusToken) {
        nexusToken = IERC20(_nexusToken);
    }
    
    function addContribution(
        bytes32 _proofHash,
        uint256 _amount,
        bytes calldata _proofData
    ) external nonReentrant {
        require(_amount > 0, "Amount must be positive");
        require(contributions[_proofHash].amount == 0, "Contribution already exists");
        
        contributions[_proofHash] = Contribution({
            contributor: msg.sender,
            amount: _amount,
            timestamp: block.timestamp,
            proofHash: _proofHash,
            validated: false
        });
        
        emit ContributionAdded(msg.sender, _proofHash, _amount);
    }
    
    function validateContribution(bytes32 _proofHash, bool _approve) external {
        Contribution storage contrib = contributions[_proofHash];
        require(contrib.amount > 0, "Contribution not found");
        require(!contrib.validated, "Already validated");
        
        // Lógica de validación descentralizada
        _processValidation(_proofHash, _approve);
        
        if (_approve) {
            contributorRewards[contrib.contributor] += contrib.amount;
            contrib.validated = true;
        }
        
        emit ContributionValidated(_proofHash, msg.sender, _approve);
    }
    
    function claimRewards() external nonReentrant {
        uint256 rewards = contributorRewards[msg.sender];
        require(rewards > 0, "No rewards to claim");
        require(block.timestamp > lastClaim[msg.sender] + rewardDecayPeriod, "Too soon to claim");
        
        contributorRewards[msg.sender] = 0;
        lastClaim[msg.sender] = block.timestamp;
        
        require(nexusToken.transfer(msg.sender, rewards), "Transfer failed");
        totalRewardsDistributed += rewards;
        
        emit RewardsDistributed(msg.sender, rewards);
    }
    
    function _processValidation(bytes32 _proofHash, bool _approve) internal {
        // Implementación de validación descentralizada
        // Utiliza el mecanismo Proof-of-Knowledge de NEXUS
    }
}

12.2.2. Modelo de Recompensas Dinámicas

Sistema que ajusta automáticamente las recompensas basado en la oferta y demanda de recursos.

from typing import Dict
from decimal import Decimal
from datetime import datetime

class DynamicRewardSystem:
    """Sistema de recompensas dinámicas basado en oferta/demanda"""
    
    def __init__(self, base_rewards: Dict[str, Decimal]):
        self.base_rewards = base_rewards
        self.demand_factors = {
            'computation': Decimal('1.0'),
            'storage': Decimal('1.0'),
            'validation': Decimal('1.0'),
            'bandwidth': Decimal('1.0')
        }
        self.supply_factors = {
            'computation': Decimal('1.0'),
            'storage': Decimal('1.0'),
            'validation': Decimal('1.0'),
            'bandwidth': Decimal('1.0')
        }
    
    def calculate_dynamic_reward(self, resource_type: str, contribution_amount: Decimal) -> Decimal:
        """Calcula recompensa dinámica basada en oferta/demanda"""
        base_reward = self.base_rewards.get(resource_type, Decimal('0'))
        demand_factor = self.demand_factors.get(resource_type, Decimal('1.0'))
        supply_factor = self.supply_factors.get(resource_type, Decimal('1.0'))
        
        dynamic_reward = base_reward * demand_factor / supply_factor * contribution_amount
        return max(Decimal('0.01'), dynamic_reward)  # Recompensa mínima
    
    def update_market_factors(self, network_metrics: Dict[str, Decimal]):
        """Actualiza factores de oferta/demanda basado en métricas de red"""
        # Oferta: recursos disponibles en la red
        computation_supply = network_metrics.get('available_computation', Decimal('1000'))
        storage_supply = network_metrics.get('available_storage', Decimal('1000000'))
        validation_supply = network_metrics.get('available_validators', Decimal('1000'))
        
        # Demanda: recursos solicitados por usuarios
        computation_demand = network_metrics.get('computation_demand', Decimal('500'))
        storage_demand = network_metrics.get('storage_demand', Decimal('500000'))
        validation_demand = network_metrics.get('validation_demand', Decimal('500'))
        
        # Actualizar factores
        self.supply_factors['computation'] = computation_supply / Decimal('1000')
        self.demand_factors['computation'] = computation_demand / Decimal('500')
        
        self.supply_factors['storage'] = storage_supply / Decimal('1000000')
        self.demand_factors['storage'] = storage_demand / Decimal('500000')
        
        self.supply_factors['validation'] = validation_supply / Decimal('1000')
        self.demand_factors['validation'] = validation_demand / Decimal('500')
    
    def get_current_rewards(self) -> Dict[str, Decimal]:
        """Obtiene las recompensas actuales para cada tipo de recurso"""
        return {
            'computation': self.calculate_dynamic_reward('computation', Decimal('1')),
            'storage': self.calculate_dynamic_reward('storage', Decimal('1')),
            'validation': self.calculate_dynamic_reward('validation', Decimal('1')),
            'bandwidth': self.calculate_dynamic_reward('bandwidth', Decimal('1'))
        }

12.3. Sistema de Staking y Slashing

12.3.1. Mecanismos de Staking para Seguridad

Sistema de staking que asegura la red mediante garantías económicas.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";
import "@openzeppelin/contracts/security/ReentrancyGuard.sol";

contract NexusStaking is ReentrancyGuard {
    IERC20 public nexusToken;
    
    struct Stake {
        uint256 amount;
        uint256 stakedSince;
        uint256 unlockTime;
        bool locked;
        uint256 slashingCount;
    }
    
    mapping(address => Stake) public stakes;
    uint256 public totalStaked;
    uint256 public minimumStake = 1000 * 10**18; // 1000 tokens
    uint256 public lockingPeriod = 30 days;
    uint256 public slashPercentage = 10; // 10% por mala conducta
    
    event Staked(address indexed user, uint256 amount, uint256 unlockTime);
    event Unstaked(address indexed user, uint256 amount);
    event Slashed(address indexed user, uint256 amount, string reason);
    event RewardsClaimed(address indexed user, uint256 amount);
    
    constructor(address _nexusToken) {
        nexusToken = IERC20(_nexusToken);
    }
    
    function stake(uint256 amount) external nonReentrant {
        require(amount >= minimumStake, "Below minimum stake");
        require(nexusToken.transferFrom(msg.sender, address(this), amount), "Transfer failed");
        
        Stake storage userStake = stakes[msg.sender];
        
        if (userStake.amount > 0) {
            userStake.amount += amount;
        } else {
            stakes[msg.sender] = Stake({
                amount: amount,
                stakedSince: block.timestamp,
                unlockTime: block.timestamp + lockingPeriod,
                locked: true,
                slashingCount: 0
            });
        }
        
        totalStaked += amount;
        emit Staked(msg.sender, amount, block.timestamp + lockingPeriod);
    }
    
    function unstake() external nonReentrant {
        Stake storage userStake = stakes[msg.sender];
        require(userStake.amount > 0, "No stake");
        require(block.timestamp >= userStake.unlockTime, "Stake locked");
        require(!userStake.locked, "Stake is locked");
        
        uint256 amount = userStake.amount;
        userStake.amount = 0;
        totalStaked -= amount;
        
        require(nexusToken.transfer(msg.sender, amount), "Transfer failed");
        emit Unstaked(msg.sender, amount);
    }
    
    function slash(address user, string memory reason) external onlyGovernance {
        Stake storage userStake = stakes[user];
        require(userStake.amount > 0, "No stake to slash");
        
        uint256 slashAmount = (userStake.amount * slashPercentage) / 100;
        userStake.amount -= slashAmount;
        userStake.slashingCount++;
        totalStaked -= slashAmount;
        
        // Quemar tokens slashados
        require(nexusToken.transfer(address(0xdead), slashAmount), "Slash failed");
        emit Slashed(user, slashAmount, reason);
    }
    
    function calculateVotingPower(address user) external view returns (uint256) {
        Stake memory userStake = stakes[user];
        uint256 basePower = userStake.amount;
        
        // Bonificación por stake de largo plazo
        uint256 stakingDuration = block.timestamp - userStake.stakedSince;
        uint256 timeBonus = (basePower * min(stakingDuration, 365 days)) / (365 days * 10);
        
        // Penalización por slashing
        uint256 slashPenalty = (basePower * userStake.slashingCount * 5) / 100;
        
        return basePower + timeBonus - slashPenalty;
    }
    
    modifier onlyGovernance() {
        require(msg.sender == governance, "Only governance");
        _;
    }
    
    function min(uint256 a, uint256 b) internal pure returns (uint256) {
        return a < b ? a : b;
    }
}

12.3.2. Modelo de Slashing por Mala Conducta

Sistema de penalizaciones por comportamiento malicioso o negligente.

from typing import Dict, List
from decimal import Decimal
from datetime import datetime, timedelta

class SlashingMechanism:
    """Mecanismo de slashing para desincentivar mala conducta"""
    
    def __init__(self, base_slash_rates: Dict[str, Decimal]):
        self.base_slash_rates = base_slash_rates
        self.infraction_history: Dict[str, List[Dict]] = {}
        self.reputation_scores: Dict[str, Decimal] = {}
    
    def record_infraction(self, node_id: str, infraction_type: str, severity: Decimal) -> Decimal:
        """Registra una infracción y calcula la penalización"""
        slash_rate = self.base_slash_rates.get(infraction_type, Decimal('0.05'))
        penalty = slash_rate * severity
        
        # Añadir al historial
        if node_id not in self.infraction_history:
            self.infraction_history[node_id] = []
        
        self.infraction_history[node_id].append({
            'type': infraction_type,
            'severity': severity,
            'penalty': penalty,
            'timestamp': datetime.now()
        })
        
        # Actualizar score de reputación
        self._update_reputation_score(node_id, penalty)
        
        return penalty
    
    def _update_reputation_score(self, node_id: str, penalty: Decimal):
        """Actualiza el score de reputación de un nodo"""
        if node_id not in self.reputation_scores:
            self.reputation_scores[node_id] = Decimal('1.0')
        
        self.reputation_scores[node_id] -= penalty
        self.reputation_scores[node_id] = max(Decimal('0.0'), self.reputation_scores[node_id])
    
    def calculate_slashing_amount(self, node_id: str, staked_amount: Decimal) -> Decimal:
        """Calcula la cantidad a slashear basado en el historial"""
        if node_id not in self.infraction_history:
            return Decimal('0')
        
        total_penalty = Decimal('0')
        recent_infractions = [
            inf for inf in self.infraction_history[node_id]
            if datetime.now() - inf['timestamp'] < timedelta(days=90)
        ]
        
        for infraction in recent_infractions:
            total_penalty += infraction['penalty']
        
        # Aplicar penalización máxima del 100%
        total_penalty = min(total_penalty, Decimal('1.0'))
        
        return staked_amount * total_penalty
    
    def get_reputation_score(self, node_id: str) -> Decimal:
        """Obtiene el score de reputación actual de un nodo"""
        return self.reputation_scores.get(node_id, Decimal('1.0'))

12.4. Gobernanza Descentralizada

12.4.1. Mecanismos de Gobierno On-Chain

Sistema de gobierno que permite a los holders de tokens participar en la toma de decisiones.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/IERC20.sol";

contract NexusGovernance {
    IERC20 public nexusToken;
    
    struct Proposal {
        string description;
        bytes32 executionHash;
        uint256 voteCount;
        uint256 againstCount;
        uint256 startBlock;
        uint256 endBlock;
        bool executed;
        mapping(address => bool) voters;
    }
    
    mapping(uint256 => Proposal) public proposals;
    uint256 public proposalCount;
    uint256 public votingPeriod = 10000 blocks; // ~7 días
    uint256 public quorumThreshold = 100000 * 10**18; // 100k tokens
    
    event ProposalCreated(uint256 indexed proposalId, string description);
    event Voted(uint256 indexed proposalId, address indexed voter, bool support, uint256 weight);
    event ProposalExecuted(uint256 indexed proposalId, bool success);
    
    constructor(address _nexusToken) {
        nexusToken = IERC20(_nexusToken);
    }
    
    function createProposal(
        string calldata _description,
        bytes32 _executionHash
    ) external returns (uint256) {
        uint256 voterWeight = nexusToken.balanceOf(msg.sender);
        require(voterWeight >= quorumThreshold / 10, "Insufficient tokens");
        
        proposalCount++;
        Proposal storage proposal = proposals[proposalCount];
        proposal.description = _description;
        proposal.executionHash = _executionHash;
        proposal.startBlock = block.number;
        proposal.endBlock = block.number + votingPeriod;
        
        emit ProposalCreated(proposalCount, _description);
        return proposalCount;
    }
    
    function vote(uint256 _proposalId, bool _support) external {
        Proposal storage proposal = proposals[_proposalId];
        require(block.number >= proposal.startBlock, "Voting not started");
        require(block.number <= proposal.endBlock, "Voting ended");
        require(!proposal.voters[msg.sender], "Already voted");
        
        uint256 voteWeight = nexusToken.balanceOf(msg.sender);
        require(voteWeight > 0, "No voting power");
        
        proposal.voters[msg.sender] = true;
        
        if (_support) {
            proposal.voteCount += voteWeight;
        } else {
            proposal.againstCount += voteWeight;
        }
        
        emit Voted(_proposalId, msg.sender, _support, voteWeight);
    }
    
    function executeProposal(uint256 _proposalId) external {
        Proposal storage proposal = proposals[_proposalId];
        require(block.number > proposal.endBlock, "Voting not ended");
        require(!proposal.executed, "Already executed");
        require(proposal.voteCount > proposal.againstCount, "Proposal rejected");
        require(proposal.voteCount >= quorumThreshold, "Quorum not reached");
        
        proposal.executed = true;
        
        // Ejecutar lógica de la propuesta
        bool success = _executeProposalLogic(proposal.executionHash);
        
        emit ProposalExecuted(_proposalId, success);
    }
    
    function _executeProposalLogic(bytes32 _executionHash) internal returns (bool) {
        // Lógica de ejecución de propuestas
        // Esto podría interactuar con otros contratos del sistema
        return true;
    }
}

12.4.2. Sistema de Delegación de Votos

Mecanismo que permite a los holders delegar su poder de voto.

from typing import Dict, List, Optional
from datetime import datetime, timedelta

class VoteDelegationSystem:
    """Sistema de delegación de votos para gobierno descentralizado"""
    
    def __init__(self):
        self.delegations: Dict[str, str] = {}  # delegator -> delegatee
        self.delegation_history: Dict[str, List[Dict]] = {}
        self.delegatee_scores: Dict[str, Decimal] = {}
    
    def delegate_vote(self, delegator: str, delegatee: str) -> bool:
        """Delega el voto a otro address"""
        if delegator == delegatee:
            return False  # No auto-delegación
        
        # Registrar delegación
        self.delegations[delegator] = delegatee
        
        # Actualizar historial
        if delegator not in self.delegation_history:
            self.delegation_history[delegator] = []
        
        self.delegation_history[delegator].append({
            'delegatee': delegatee,
            'timestamp': datetime.now(),
            'block_number': 0  # Se actualizaría con el block number real
        })
        
        return True
    
    def undelegate_vote(self, delegator: str) -> bool:
        """Revoca la delegación de voto"""
        if delegator not in self.delegations:
            return False
        
        del self.delegations[delegator]
        return True
    
    def calculate_voting_power(self, voter: str, token_balance: Decimal) -> Decimal:
        """Calcula el poder de voto considerando delegaciones"""
        # Seguir la cadena de delegación
        current_voter = voter
        visited = set()
        
        while current_voter in self.delegations:
            if current_voter in visited:
                break  # Evitar ciclos
            visited.add(current_voter)
            current_voter = self.delegations[current_voter]
        
        # Si el voto termina delegado, el poder va al delegatee
        if current_voter != voter:
            return Decimal('0')  # El delegador original no vota directamente
        
        # Calcular poder de voto total incluyendo delegaciones recibidas
        total_power = token_balance
        for delegator, delegatee in self.delegations.items():
            if delegatee == voter:
                # Añadir poder de los delegadores
                delegator_balance = self._get_token_balance(delegator)
                total_power += delegator_balance
        
        return total_power
    
    def get_delegation_chain(self, voter: str) -> List[str]:
        """Obtiene la cadena completa de delegación"""
        chain = [voter]
        current = voter
        
        while current in self.delegations:
            next_delegatee = self.delegations[current]
            if next_delegatee in chain:
                break  # Evitar ciclos
            chain.append(next_delegatee)
            current = next_delegatee
        
        return chain
    
    def _get_token_balance(self, address: str) -> Decimal:
        """Obtiene el balance de tokens de una dirección"""
        # Implementación real conectaría con el contrato de tokens
        return Decimal('0')

12.5. Modelos Económicos de Sostenibilidad

12.5.1. Mecanismos de Quemado y Deflación

Sistema de quemado de tokens para crear presiones deflacionarias y mantener el valor.

from decimal import Decimal
from typing import Dict

class TokenBurnMechanism:
    """Mecanismo de quemado de tokens para sostenibilidad económica"""
    
    def __init__(self, burn_rates: Dict[str, Decimal]):
        self.burn_rates = burn_rates
        self.total_burned = Decimal('0')
        self.burn_events = []
    
    def calculate_burn_amount(self, transaction_type: str, amount: Decimal) -> Decimal:
        """Calcula la cantidad a quemar para una transacción"""
        burn_rate = self.burn_rates.get(transaction_type, Decimal('0.01'))
        burn_amount = amount * burn_rate
        return burn_amount
    
    def record_burn(self, transaction_type: str, amount: Decimal, burned_amount: Decimal):
        """Registra una operación de quemado"""
        self.total_burned += burned_amount
        self.burn_events.append({
            'type': transaction_type,
            'original_amount': amount,
            'burned_amount': burned_amount,
            'timestamp': datetime.now()
        })
    
    def get_burn_statistics(self) -> Dict[str, Decimal]:
        """Obtiene estadísticas de quemado"""
        total_by_type = {}
        for event in self.burn_events:
            if event['type'] not in total_by_type:
                total_by_type[event['type']] = Decimal('0')
            total_by_type[event['type']] += event['burned_amount']
        
        return {
            'total_burned': self.total_burned,
            'burn_by_type': total_by_type,
            'burn_events_count': len(self.burn_events)
        }
    
    def adjust_burn_rates(self, market_conditions: Dict[str, Decimal]):
        """Ajusta las tasas de quemado basado en condiciones de mercado"""
        price_volatility = market_conditions.get('price_volatility', Decimal('0.1'))
        trading_volume = market_conditions.get('trading_volume', Decimal('1000000'))
        
        # Ajustar tasas basado en volatilidad y volumen
        for tx_type in self.burn_rates:
            base_rate = self.burn_rates[tx_type]
            adjusted_rate = base_rate * (Decimal('1') + price_volatility)
            
            # Reducir tasa si el volumen es bajo
            if trading_volume < Decimal('500000'):
                adjusted_rate *= Decimal('0.8')
            
            self.burn_rates[tx_type] = max(Decimal('0.005'), min(adjusted_rate, Decimal('0.1')))

12.5.2. Modelo de Emisión Controlada

Sistema de emisión de tokens que se ajusta automáticamente a las necesidades de la red.

from decimal import Decimal
from typing import Dict

class ControlledEmissionModel:
    """Modelo de emisión controlada de tokens"""
    
    def __init__(self, base_emission_rate: Decimal, adjustment_factors: Dict[str, Decimal]):
        self.base_emission_rate = base_emission_rate
        self.adjustment_factors = adjustment_factors
        self.current_emission_rate = base_emission_rate
        self.emission_history = []
    
    def calculate_emission(self, total_supply: Decimal, network_metrics: Dict[str, Decimal]) -> Decimal:
        """Calcula la emisión para el período actual"""
        # Factores de ajuste basados en métricas de red
        utilization_factor = self._calculate_utilization_factor(network_metrics)
        demand_factor = self._calculate_demand_factor(network_metrics)
        velocity_factor = self._calculate_velocity_factor(network_metrics)
        
        # Tasa de emisión ajustada
        adjusted_rate = self.base_emission_rate * utilization_factor * demand_factor * velocity_factor
        
        # Limitar ajustes para evitar cambios bruscos
        max_change = Decimal('0.1')  # Máximo 10% de cambio por período
        if abs(adjusted_rate - self.current_emission_rate) > max_change:
            if adjusted_rate > self.current_emission_rate:
                adjusted_rate = self.current_emission_rate + max_change
            else:
                adjusted_rate = self.current_emission_rate - max_change
        
        self.current_emission_rate = max(Decimal('0.01'), adjusted_rate)  # Mínimo 1%
        
        # Calcular emisión absoluta
        emission_amount = total_supply * self.current_emission_rate
        
        # Registrar en historial
        self.emission_history.append({
            'rate': self.current_emission_rate,
            'amount': emission_amount,
            'timestamp': datetime.now(),
            'metrics': network_metrics
        })
        
        return emission_amount
    
    def _calculate_utilization_factor(self, metrics: Dict[str, Decimal]) -> Decimal:
        """Calcula factor basado en utilización de recursos"""
        utilization = metrics.get('resource_utilization', Decimal('0.5'))
        # Mayor utilización -> menor emisión
        return Decimal('1.5') - utilization  # 1.0 cuando utilization es 0.5
    
    def _calculate_demand_factor(self, metrics: Dict[str, Decimal]) -> Decimal:
        """Calcula factor basado en demanda de servicios"""
        demand = metrics.get('service_demand', Decimal('0.5'))
        # Mayor demanda -> mayor emisión
        return Decimal('0.5') + demand
    
    def _calculate_velocity_factor(self, metrics: Dict[str, Decimal]) -> Decimal:
        """Calcula factor basado en velocidad del dinero"""
        velocity = metrics.get('token_velocity', Decimal('1.0'))
        # Mayor velocidad -> menor emisión
        return Decimal('2.0') - velocity

12.6. Integración con el Ecosistema NEXUS

12.6.1. Flujos Económicos Complejos

Sistema que integra todos los mecanismos económicos en un modelo coherente.

from typing import Dict
from decimal import Decimal
from datetime import datetime, timedelta

class NexusEconomicEngine:
    """Motor económico principal que integra todos los mecanismos"""
    
    def __init__(self, token_supply: Decimal):
        self.token_supply = token_supply
        self.reward_system = DynamicRewardSystem({
            'computation': Decimal('0.1'),
            'storage': Decimal('0.05'),
            'validation': Decimal('0.15'),
            'bandwidth': Decimal('0.02')
        })
        self.burn_mechanism = TokenBurnMechanism({
            'transaction': Decimal('0.01'),
            'service_fee': Decimal('0.02'),
            'governance': Decimal('0.005')
        })
        self.emission_model = ControlledEmissionModel(Decimal('0.1'), {})
        
        self.last_update = datetime.now()
        self.economic_cycles = []
    
    async def run_economic_cycle(self, network_metrics: Dict[str, Decimal]):
        """Ejecuta un ciclo económico completo"""
        current_time = datetime.now()
        time_elapsed = current_time - self.last_update
        
        # 1. Calcular emisión
        emission = self.emission_model.calculate_emission(self.token_supply, network_metrics)
        self.token_supply += emission
        
        # 2. Distribuir recompensas
        rewards = self.reward_system.distribute_rewards(network_metrics)
        
        # 3. Procesar quemados
        burn_amount = self.burn_mechanism.calculate_burn_amount('system_cycle', emission)
        self.token_supply -= burn_amount
        
        # 4. Actualizar métricas
        self._update_economic_metrics({
            'emission': emission,
            'rewards_distributed': sum(rewards.values()),
            'burned': burn_amount,
            'new_supply': self.token_supply,
            'timestamp': current_time
        })
        
        self.last_update = current_time
        
        return {
            'emission': emission,
            'rewards': rewards,
            'burned': burn_amount,
            'new_total_supply': self.token_supply
        }
    
    def _update_economic_metrics(self, metrics: Dict):
        """Actualiza las métricas económicas"""
        self.economic_cycles.append(metrics)
        
        # Mantener sólo el historial reciente
        if len(self.economic_cycles) > 1000:
            self.economic_cycles = self.economic_cycles[-1000:]
    
    def get_economic_health(self) -> Dict[str, Decimal]:
        """Calcula la salud económica del sistema"""
        if not self.economic_cycles:
            return {}
        
        recent_cycles = self.economic_cycles[-30:]  # Últimos 30 ciclos
        
        total_emission = sum(cycle['emission'] for cycle in recent_cycles)
        total_burned = sum(cycle['burned'] for cycle in recent_cycles)
        total_rewards = sum(cycle['rewards_distributed'] for cycle in recent_cycles)
        
        inflation_rate = (total_emission - total_burned) / self.token_supply
        reward_ratio = total_rewards / total_emission if total_emission > 0 else Decimal('0')
        burn_ratio = total_burned / total_emission if total_emission > 0 else Decimal('0')
        
        return {
            'inflation_rate': inflation_rate,
            'reward_ratio': reward_ratio,
            'burn_ratio': burn_ratio,
            'token_velocity': self._estimate_token_velocity(),
            'economic_growth': self._calculate_economic_growth()
        }
    
    def _estimate_token_velocity(self) -> Decimal:
        """Estima la velocidad del token en el ecosistema"""
        # Implementación simplificada
        return Decimal('1.5')
    
    def _calculate_economic_growth(self) -> Decimal:
        """Calcula el crecimiento económico del ecosistema"""
        if len(self.economic_cycles) < 2:
            return Decimal('0')
        
        recent_growth = []
        for i in range(1, min(10, len(self.economic_cycles))):
            current = self.economic_cycles[-i]['rewards_distributed']
            previous = self.economic_cycles[-i-1]['rewards_distributed']
            if previous > 0:
                growth = (current - previous) / previous
                recent_growth.append(growth)
        
        if not recent_growth:
            return Decimal('0')
        
        return sum(recent_growth) / len(recent_growth)

12.7. Conclusión

Este capítulo ha detallado el diseño completo de la economía de tokens y mecanismos de incentivos de NEXUS, incluyendo:

Arquitectura Tokenómica con modelo de triple capa para recompensas y gobernanza
Sistemas de Incentivos dinámicos que se ajustan automáticamente a la oferta y demanda
Mecanismos de Staking y Slashing que aseguran la red mediante garantías económicas
Gobernanza Descentralizada con delegación de votos y participación comunitaria
Modelos de Sostenibilidad con emisión controlada y mecanismos de quemado
Integración Completa de todos los componentes económicos en un motor coherente

El sistema económico de NEXUS está diseñado para crear un círculo virtuoso donde el uso del sistema genera demanda de tokens, lo que incentiva más participación y contribución, que a su vez mejora el sistema y crea más valor para todos los participantes.

Checklist de Implementación Económica:

Desplegar contratos de token ERC-20 con extensiones personalizadas
Implementar sistema de recompensas dinámicas basado en contribuciones
Establecer mecanismos de staking y slashing para seguridad
Configurar sistema de gobierno descentralizado con delegación
Implementar mecanismos de quemado y emisión controlada
Integrar todos los componentes en el motor económico principal
Realizar simulaciones económicas y ajustes de parámetros
Documentar el modelo económico para la comunidad

Capítulo aprobado.

12. Diseño del Token de Utilidad: Funciones, Distribución Inicial y Modelo Económico

Capítulo 12: Diseño del Token de Utilidad: Funciones, Distribución Inicial y Modelo Económico

12.1. Visión General del Token NEXUS

El token NEXUS (NEX) constituye el componente fundamental del ecosistema económico descentralizado, diseñado específicamente para facilitar las interacciones entre todos los participantes de la red. A diferencia de los tokens especulativos, NEX es un token de utilidad con funciones concretas dentro del ecosistema, actuando como:

Medio de Intercambio: Para el pago de servicios computacionales y acceso a capacidades de IA
Mecanismo de Incentivos: Recompensando contribuciones valiosas a la red
Herramienta de Gobernanza: Permitiendo participación en la toma de decisiones descentralizada
Reserva de Valor: Representando el valor acumulado del conocimiento y capacidad de la red

12.2. Funciones Principales del Token

12.2.1. Medio de Pago para Servicios

Los usuarios utilizan NEX para acceder a las capacidades de la red, creando un flujo económico constante.

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.19;

import "@openzeppelin/contracts/token/ERC20/ERC20.sol";
import "@openzeppelin/contracts/access/Ownable.sol";

contract NexusToken is ERC20, Ownable {
    mapping(address => bool) public serviceProviders;
    mapping(address => uint256) public serviceFees;
    
    event ServicePayment(address indexed user, address indexed provider, uint256 amount);
    event ProviderRegistered(address indexed provider, uint256 feeRate);
    
    constructor(uint256 initialSupply) ERC20("Nexus Token", "NEX") {
        _mint(msg.sender, initialSupply);
    }
    
    function payForService(address provider, uint256 amount) external {
        require(serviceProviders[provider], "Invalid service provider");
        require(balanceOf(msg.sender) >= amount, "Insufficient balance");
        
        uint256 fee = amount * serviceFees[provider] / 10000;
        uint256 netAmount = amount - fee;
        
        _transfer(msg.sender, provider, netAmount);
        
        if (fee > 0) {
            _transfer(msg.sender, address(this), fee);
        }
        
        emit ServicePayment(msg.sender, provider, amount);
    }
    
    function registerServiceProvider(address provider, uint256 feeRate) external onlyOwner {
        serviceProviders[provider] = true;
        serviceFees[provider] = feeRate;
        emit ProviderRegistered(provider, feeRate);
    }
}

12.2.2. Mecanismo de Recompensas por Contribución

Sistema que distribuye recompensas automáticamente basado en contribuciones a la red.

from typing import Dict, List
from decimal import Decimal
from datetime import datetime

class RewardDistribution:
    """Sistema de distribución de recompensas por contribuciones"""
    
    def __init__(self, token_contract):
        self.token_contract = token_contract
        self.reward_pools = {
            'computation': Decimal('0.4'),    # 40% para cómputo
            'storage': Decimal('0.3'),        # 30% para almacenamiento
            'validation': Decimal('0.2'),      # 20% para validación
            'governance': Decimal('0.1')       # 10% para gobernanza
        }
    
    async def distribute_rewards(self, contributions: Dict[str, List[Dict]]) -> Dict[str, Decimal]:
        """Distribuye recompensas basado en contribuciones verificadas"""
        total_rewards = await self._calculate_total_rewards()
        distributed_rewards = {}
        
        for contribution_type, contributions_list in contributions.items():
            pool_share = self.reward_pools.get(contribution_type, Decimal('0'))
            pool_rewards = total_rewards * pool_share
            
            if contributions_list:
                rewards = await self._distribute_pool_rewards(contributions_list, pool_rewards)
                distributed_rewards[contribution_type] = rewards
        
        return distributed_rewards
    
    async def _distribute_pool_rewards(self, contributions: List[Dict], pool_rewards: Decimal) -> Decimal:
        """Distribuye recompensas dentro de un pool específico"""
        total_contribution_value = sum(contrib['value'] for contrib in contributions)
        
        if total_contribution_value == 0:
            return Decimal('0')
        
        distributed_total = Decimal('0')
        for contribution in contributions:
            share = contribution['value'] / total_contribution_value
            reward = pool_rewards * share
            
            await self.token_contract.transfer(
                contribution['contributor'], 
                reward
            )
            distributed_total += reward
        
        return distributed_total

12.3. Distribución Inicial y Modelo de Emisión

12.3.1. Estructura de Distribución Inicial

La distribución inicial de NEX está diseñada para asegurar un lanzamiento justo y descentralizado.

from decimal import Decimal
from typing import Dict

class InitialDistribution:
    """Configuración de la distribución inicial de tokens"""
    
    def __init__(self):
        self.distribution = {
            'ecosystem_fund': Decimal('0.25'),      # 25% - Fondo para desarrollo del ecosistema
            'team_and_contributors': Decimal('0.15'), # 15% - Equipo y contribuidores iniciales
            'public_sale': Decimal('0.10'),         # 10% - Venta pública
            'liquidity_provision': Decimal('0.05'),   # 5% - Provisión de liquidez
            'community_rewards': Decimal('0.20'),    # 20% - Recompensas comunitarias
            'network_incentives': Decimal('0.25')    # 25% - Incentivos de red
        }
        
        self.vesting_schedules = {
            'team_and_contributors': {
                'cliff': 365,       # 1 año de cliff
                'duration': 1095,    # 3 años de vesting
                'release_interval': 30  # Liberación mensual
            },
            'ecosystem_fund': {
                'cliff': 180,
                'duration': 1825,   # 5 años de vesting
                'release_interval': 90  # Liberación trimestral
            }
        }
    
    def get_initial_allocation(self, total_supply: Decimal) -> Dict[str, Decimal]:
        """Calcula la asignación inicial de tokens"""
        return {
            category: total_supply * percentage
            for category, percentage in self.distribution.items()
        }

12.3.2. Modelo de Emisión Controlada

Sistema de emisión que se ajusta automáticamente al crecimiento y uso de la red.

from decimal import Decimal
from datetime import datetime, timedelta

class EmissionSchedule:
    """Calendario de emisión controlada de tokens"""
    
    def __init__(self, initial_supply: Decimal, max_supply: Decimal):
        self.initial_supply = initial_supply
        self.max_supply = max_supply
        self.current_supply = initial_supply
        self.emission_events = []
        
        # Parámetros de emisión ajustables
        self.base_emission_rate = Decimal('0.05')  # 5% anual inicial
        self.adjustment_factor = Decimal('0.8')    # Factor de ajuste por uso
        self.min_emission_rate = Decimal('0.01')   # 1% mínimo
        self.max_emission_rate = Decimal('0.15')   # 15% máximo
    
    async def calculate_emission(self, network_metrics: Dict) -> Decimal:
        """Calcula la emisión para el período actual basado en métricas de red"""
        utilization = network_metrics.get('network_utilization', Decimal('0.5'))
        demand = network_metrics.get('service_demand', Decimal('0.5'))
        
        # Tasa base ajustada por utilización y demanda
        adjusted_rate = self.base_emission_rate * (Decimal('1') + utilization * demand)
        
        # Aplicar límites
        emission_rate = max(self.min_emission_rate, min(adjusted_rate, self.max_emission_rate))
        
        emission_amount = self.current_supply * emission_rate
        
        # Verificar límite de supply máximo
        if self.current_supply + emission_amount > self.max_supply:
            emission_amount = self.max_supply - self.current_supply
        
        self.current_supply += emission_amount
        self.emission_events.append({
            'rate': emission_rate,
            'amount': emission_amount,
            'timestamp': datetime.now(),
            'metrics': network_metrics
        })
        
        return emission_amount

12.4. Modelo Económico de Sostenibilidad

12.4.1. Mecanismos de Equilibrio Económico

Sistema que mantiene el equilibrio entre emisión, demanda y valor del token.

from decimal import Decimal
from typing import Dict

class EconomicEquilibrium:
    """Mecanismos para mantener el equilibrio económico del ecosistema"""
    
    def __init__(self):
        self.burn_rates = {
            'transaction': Decimal('0.01'),    # 1% de quema por transacción
            'service_fee': Decimal('0.02'),     # 2% de quema por tarifas de servicio
            'governance': Decimal('0.005')      # 0.5% de quema por gobernanza
        }
        
        self.target_metrics = {
            'token_velocity': Decimal('1.2'),    # Velocidad objetivo del token
            'utilization_rate': Decimal('0.7'),  # Tasa de utilización objetivo
            'inflation_rate': Decimal('0.03')    # Inflación objetivo del 3%
        }
    
    async def adjust_economic_parameters(self, current_metrics: Dict) -> Dict:
        """Ajusta los parámetros económicos basado en métricas actuales"""
        adjustments = {}
        
        # Ajustar tasas de quema basado en velocidad del token
        velocity_ratio = current_metrics.get('token_velocity', Decimal('1.0')) / self.target_metrics['token_velocity']
        adjustments['burn_rates'] = {
            rate_type: rate * velocity_ratio
            for rate_type, rate in self.burn_rates.items()
        }
        
        # Ajustar emisión basado en utilización
        utilization_ratio = current_metrics.get('utilization_rate', Decimal('0.5')) / self.target_metrics['utilization_rate']
        adjustments['emission_rate'] = self.target_metrics['inflation_rate'] * utilization_ratio
        
        return adjustments
    
    async def calculate_economic_health(self, metrics: Dict) -> Dict:
        """Calcula la salud económica actual del ecosistema"""
        health_scores = {}
        
        # Score de velocidad (ideal cerca de 1.0)
        velocity_score = 1 - abs(metrics.get('token_velocity', Decimal('1.0')) - self.target_metrics['token_velocity'])
        health_scores['velocity'] = max(Decimal('0'), min(Decimal('1'), velocity_score))
        
        # Score de utilización (ideal alto)
        utilization_score = metrics.get('utilization_rate', Decimal('0'))
        health_scores['utilization'] = utilization_score
        
        # Score de inflación (controlada)
        inflation_score = 1 - abs(metrics.get('inflation_rate', Decimal('0')) - self.target_metrics['inflation_rate'])
        health_scores['inflation_control'] = max(Decimal('0'), min(Decimal('1'), inflation_score))
        
        # Score general (promedio ponderado)
        weights = {
            'velocity': Decimal('0.3'),
            'utilization': Decimal('0.4'),
            'inflation_control': Decimal('0.3')
        }
        
        overall_score = sum(health_scores[metric] * weights[metric] for metric in health_scores)
        health_scores['overall'] = overall_score
        
        return health_scores

12.4.2. Sistema de Estabilización

Mecanismos para reducir la volatilidad y mantener la estabilidad del valor del token.

from decimal import Decimal
from typing import Dict

class TokenStabilization:
    """Sistema de estabilización del valor del token"""
    
    def __init__(self, reserve_assets: Dict[str, Decimal]):
        self.reserve_assets = reserve_assets
        self.stabilization_fund = Decimal('0')
        self.intervention_threshold = Decimal('0.2')  # 20% de desviación
        self.max_intervention = Decimal('0.1')         # Máximo 10% del fund por intervención
    
    async should_intervene(self, price_deviation: Decimal, volume: Decimal) -> bool:
        """Determina si se debe intervenir para estabilizar el precio"""
        if abs(price_deviation) < self.intervention_threshold:
            return False
        
        # Verificar que tenemos suficientes recursos

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