Alcance del Proyecto

Dentro del Alcance

• Especificación del modelo Ego (selección de modelo base, estructura LoRA, sistema de ediciones)
• Ego Pod — pipeline de entrenamiento completamente automatizado
• Data Collector — lee datos de fuentes especificadas (define el formato de entrada, no el formato de datos en sí)
• Corpus Compiler — transforma datos en bruto en corpus de entrenamiento
• Training Engine — entrena adaptadores LoRA basados en modelos base
• Gestión de Versiones — salida multi-edición, sobrescritura de versiones anteriores
• Modo Herramienta Independiente — puede usarse independientemente sin iFay

Fuera del Alcance

• Fayger (entorno de ejecución virtual)
• Faying (protocolo de carga)
• FayID (sistema de identidad)
• Definiciones de formato de datos para Sense/Action/Thought/Skill/Credentials (definidos por proyectos hermanos)
• Capa de protocolos (Faying Protocol, Telepathy Protocol, etc.)

Ego solo define "qué formato de entrada necesito" y "qué produzco como salida". De dónde vienen los datos y cómo llegan a los dispositivos finales es responsabilidad de los proyectos hermanos.

Analogía: Ego Pod es como un "chef" — le dices en qué estante del refrigerador están los ingredientes (dirección de la fuente de datos), y él se encarga de cocinar (entrenar). Pero cómo está diseñado el refrigerador y cómo se obtienen los ingredientes es trabajo de otros.