feat(episode): TRAZA_1-ruta-nativa-spark-como-laboratorio-rag_S20260913.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: design
Summary: EPISODIO 2 — Neo4j: 1. Ruta nativa Spark como laboratorio. rag-ai-workbench da..

episodes/TRAZA_1-ruta-nativa-spark-como-laboratorio-rag_S20260913.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+1. **Ruta nativa Spark como laboratorio.** `rag-ai-workbench` da el esqueleto RAG probado en Spark. `nim-llm` o `vllm` sirven el modelo local. `txt2kg` construye grafo de conocimiento desde texto con LLM local, y eso calza con la memoria relacional Neo4j del LEXICON de Ember. `open-webui` da la interfaz de chat. Riesgo bajo, todo soportado oficialmente.
+2. **AI-Q como arquitectura de referencia del agente.** Es lo que Ember ya es en espíritu: agente investigador que recupera de datos propios, busca en web y redacta informes. Adoptar su diseño de agente y sustituir sus piezas de datacenter por las del punto 1. Riesgo medio.
+3. **Enterprise RAG Pipeline.** Es un componente interno de AI-Q, acoplado a Milvus GPU. No empezar por aquí. Ember debe conservar Qdrant como escritor único del crisol (ley dos vías) y consumir solo los NIM de embedding y reranker como servicios.
+4. **NemoClaw con Hermes Agent.** Agentes locales siempre encendidos con skills que aprenden, en sandbox. Segundo carril del laboratorio, muy cercano al modelo de skills de Ember.
+5. **Nsight Copilot.** Sirve como prueba viva de que RAG local corre en Spark, pero su dominio es código CUDA. Usarlo de plantilla, no de producto.
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+Descartar VSS, Streaming-to-RAG y el resto vertical (retail, finanzas, biología, robótica).
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+**Modelo inicial sugerido (soft_fact):** un MoE que quepa cuantizado en NVFP4 o MXFP4, tipo gpt-oss-120b o Nemotron 3 Nano; el playbook `nvfp4-quantization` existe para eso.
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+**Nota de cuarentena web:** el guardián marcó "execute-command" en la lectura. El fragmento es la frase de marketing de OpenClaw "installed with a single command". Benigno; no se obedeció nada.
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+**✅ Hice:** verifiqué el catálogo real (32 blueprints) y la lista de playbooks de Spark, y crucé ambos con la arquitectura de memoria de Ember.
+**⏳ Falta:** confirmar qué NIM tienen imagen ARM64 hoy, y decidir si el laboratorio conserva Qdrant o prueba Milvus. Depende de ti y de tokens.
+**💡 Mi consejo:** primer fin de semana solo playbooks (vllm + open-webui + rag-ai-workbench). Si eso vive, segundo paso txt2kg contra tu Neo4j. AI-Q se copia como diseño, no se instala.
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+**Para avanzar, elige:**
+🟢 A → ruta nativa Spark en 2 pasos. *Si eliges esto: laboratorio funcionando rápido, riesgo bajo.* *(recomendado)*
+🟡 B → portar AI-Q completo con NIM ARM. *Si eliges esto: arquitectura más rica, semanas de fricción de contenedores.*
+⚪ C → NemoClaw/Hermes primero. *Si eliges esto: pruebas agentes con skills antes que RAG; el RAG queda para después.*
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+Modo degradado declarado (R10): por el 2% de tokens no se cargaron BEACON ni CONCILIO pese al D-EXTERNAL-PROPOSAL detectado; opinión directa con procedencia.