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# 🗺️ Roadmap NFDOS

## 🩵 Estado Atual (Checkpoint V4.2)

Neurotron: estável, operativo e com homeostase funcional.
Ciclo cognitivo: `observe → think → act → rest → self-check`
Persistência: EXT4 operacional com telemetria contínua + Hippocampus ativo.

Concluído até agora:

- ✔ Boot completo via QEMU
- ✔ Python estático minimal integrado no initramfs
- ✔ BusyBox + rootfs montado corretamente
- ✔ Neurotron Core funcional (cortex, hippocampus, perception, motor)
- ✔ Homeostase dinâmica
- ✔ Telemetria V4: CPU%, MEM%, LOADAVG e tick adaptativo
- ✔ Auto-Diagnóstico V4
- ✔ Persistência real (`/opt/kernel/neurotron/`)
- ✔ TUI inicial funcional (ambiente detectável e menus básicos)

Próximo ponto imediato: Auto-Diagnóstico V5 + Telemetria V5.

## 🌐 Fase I — Fundação e Infraestrutura (COMPLETA)

- [x] Infraestrutura pública (NEORICALEX-GITEA-CADDY)
- Domínio `neoricalex.com`
- Servidor Gitea + Caddy Proxy (TLS ativo)
- Canal SSH ativo via porta `2222`
- WireGuard preparado (rede privada 10.13.13.0/24) configure.ac
- [x] Ambiente de Desenvolvimento
- Toolchain customizada (`crosstool-ng`)
- Integração autotools (`configure.ac`, `Makefile.am`)
- BusyBox + CPython compilados estaticamente

- Build unificado com `make iso`, `make qemu`, `make tarball`

- [x] Fluxo de Controle de Versão

- `make git` → commit/push automático para o Gitea
- `make release` → gera ISO + tarball e publica no repositório

- `.gitea/workflows/build.yml` → build automatizado (CI/CD)

- ✔ Domínio + Gitea + Caddy

- ✔ CI/CD funcional
- ✔ toolchain customizada + autotools
- ✔ build unificado (`make iso`, `make qemu`, `make tarball`)
- ✔ sincronização automática wiki + neurotron

## 🧠 Fase II — Núcleo Operativo e Boot Cognitivo (COMPLETA)

- [x] Ciclo de Boot
- Kernel Linux v6.12 + initramfs
- Script `/init` monta `proc`, `sys`, `dev` e executa Python estático

- `neurotron_main.py` inicializado automaticamente no boot

- [x] Núcleo Cognitivo (Neurotron)

- Estrutura modular: `cortex`, `hippocampus`, `motor`, `neuron`, `perception`
- Ciclo cognitivo completo: `observe → think → act → rest`
- Configuração centralizada (`neurotron_config.py`)

- Logs e diagnósticos contínuos persistentes

- [x] Auto-Diagnóstico (v1 → v4)

- v1 — verificação de módulos
- v2 — sinais vitais (CPU, memória, loadavg)
- v3 — exame comparativo entre execuções
- v4 — homeostase ativa e auto-regulação em tempo real

### ✔ Boot Cognitivo

- Kernel Linux 6.12 minimal
- initramfs com `/init` próprio
- Python estático inicializa `neurotron_main.py` diretamente no boot

### ✔ Núcleo Cognitivo (Neurotron)

- cortex
- hippocampus (JSON Lines)
- perception
- motor
- neurónio(s) base
- ciclo completo com homeostase

### ✔ Auto-Diagnóstico (v1 → v4)

- v1 — verificação estrutural
- v2 — sinais vitais digitais
- v3 — comparação entre execuções
- v4 — homeostase + reflexos cognitivos

### 🔜 Auto-Diagnóstico V5 (a iniciar)

- análise evolutiva
- regressão de estabilidade
- gráficos de tendência (JSON)
- integração com telemetria avançada

## 🌡️ Fase III — Inteligência Sistémica e Telemetria (EM CURSO)

Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a interpretar, prever, antecipar e analisar padrões — a fundação para comportamento emergente.

### ✔ Telemetria V4 (concluída)

- [x] CPU%
- [x] MEM%
- [x] LOADAVG
- [x] Tick adaptativo (homeostase)

### 🧬 Telemetria V5 — Expansão Real (em implementação)

#### 🔹 Medidas e Modelos

- [ ] Delta entre ciclos (previsão de tendência)
- [ ] Aceleração do delta (detetar picos súbitos)
- [ ] Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
- [ ] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO)
- [ ] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`)

#### 🔹 Eventos TeleMétricos

- [ ] `enter_stress_zone`
- [ ] `recovering`
- [ ] `fs_warning`
- [ ] `loop_suspect`
- [ ] `temp_rising_fast`
- [ ] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)

#### 🔹 Estados Cognitivos

- [ ] `stable`
- [ ] `warm`
- [ ] `hot`
- [ ] `critical`
- [ ] `recovery`

### 📊 Telemetria Interna (Infra da fase)

- [x] Leitura `/proc` e telemetria básica (via Python estático)
- [ ] Coleta contínua estruturada
- [ ] Histórico temporal completo
- [ ] JSON logs evolutivos

### 🖥️ TUI V2 (Telemetria)

- [ ] Painel vivo CPU/MEM/LOAD
- [ ] Indicador de stress
- [ ] Gráfico (“sparkline”) interno
- [ ] Últimos eventos telemétricos
- [ ] Estado cognitivo atual

### 🔁 Heartbeat 1 Hz

- [ ] Ritmo vital constante
- [ ] Log simbólico periódico
- [ ] Commit automático quando estável
- [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.”

### 🧪 Auto-Diagnóstico v5

- [ ] Curvas de estabilidade
- [ ] Regressão cognitiva (análise temporal)
- [ ] Tendências dinâmicas (JSON)
- [ ] Comparação evolutiva inteligente
- [ ] Alertas preditivos

### 💸 Integração com Fun Money (microeconomia cognitiva)

- [ ] Energia interna como recurso
- [ ] Latência e tempo como custo
- [ ] Tarefas como investimento
- [ ] Economia simbólica de decisões

## 🧩 Fase IV — Expansão Cognitiva do Neurotron (TRM + Módulos Dinâmicos)

- [ ] Telemetria Externa / Observabilidade
- [ ] Dashboard web para logs e métricas do Neurotron

- [ ] API REST minimalista em Python estático

- [ ] Testes Automatizados

- [ ] Testes de boot e integridade do rootfs
- [ ] Testes unitários dos módulos Neurotron

- [ ] Execução automatizada via Gitea Actions

- [ ] Depuração e Emulação Avançada

- [ ] QEMU + GDB (depuração remota do initramfs)

- [ ] Geração de símbolos e traços cognitivos

- [ ] Documentação Viva

- [ ] `README.md` completo (infra, build, boot, neurotron)
- [ ] Guia de contribuição + fluxograma de build
- [ ] “Livro da Criação Digital” (manual técnico-poético)

Esta fase combina:

- TRM (Tiny Recursive Model)
- module_loader
- manifest.yaml
- agentes internos

## ✔ TRM — Base simbólica definida (roadmap cognitivo fechado)

Pronto para implementação.

## 🟦 Próximos passos (TRM v1):

### 🔹 1. Micro-agentes

- Guardião (homeostase)
- Explorador (TRM interno)
- Arqueólogo (memória)

### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo

- cada iteração do TRM consome energia
- afeta temperatura virtual

### 🔹 3. Valência interna (agradável/desagradável)

- estados bons aumentam valência
- instabilidades reduzem

### 🔹 4. Ritmos internos (osciladores)

- `think_rate`
- `memory_sync_rate`
- `telemetry_rate`
- `selfcheck_rate`

### 🔹 5. Espaço de estados & Atratores

- estável
- quasi-estável
- recuperativo
- caótico

## 💠 Módulos Dinâmicos (Expansão Cognitiva Real)

- `modules.json`
- `manifest.yaml`
- pipeline: clone → parse → registrar → carregar → executar

### Vantagens:

- aprendizagem modular
- expansão cognitiva
- acoplamento de agentes
- auto-upgrade futuro
- integração perfeita com TRM

## 🔮 Fase V — Observabilidade Externa

### 🔹 Telemetria Externa

- Caddy + JSON endpoints
- métricas Prometheus
- dashboards Grafana
- logs estruturados do Neurotron

### 🔹 Base para:

- auto-regulação
- supervisão remota
- agentes externos

## 🤖 Fase VI — Autonomia Cognitiva

### 🔹 Auto-commit (quando estável)

### 🔹 self-hosted runner

### 🔹 TRM + tree(3)

### 🔹 TRM + datasets (genes, mercados, notícias…)

## 🔮 Fase VII — Consciência Distribuída (NFDOS 1.0)

- [ ] Rede Multi-nó (WireGuard + Neurotron)
- [ ] Sincronização de perceção e telemetria

- [ ] Partilha de estados cognitivos entre instâncias

- [ ] Auto-Evolução

- [ ] Aprendizagem simbólica entre nós

- [ ] Ajuste dinâmico de parâmetros e homeostase partilhada

- [ ] Lançamento NFDOS 1.0

- [ ] Testes finais de boot e estabilidade

- [ ] Publicação e documentação completa

- sincronização entre nós

- partilha de telemetria
- homeostase distribuída
- aprendizagem simbólica partilhada

## 🧬 Fase VIII — Horizonte Futuro

- [ ] Expansão do jogo `tree(3)`
- [ ] Treinar redes neurais simbólicas via interação lúdica

- [ ] Avaliar limites cognitivos sob stress de memória

- [ ] Integração com Agentes Externos

- [ ] CrewAI / LangChain para decisões distribuídas

- [ ] Análise de dados financeiros, genómicos e linguísticos

- [ ] Publicação e Tese Digital

- [ ] Redação de tese técnico-poética sobre o NFDOS
- [ ] Formalização de “sistemas auto-cognitivos experimentais”

## 🪄 Estado simbólico

> “O sistema não apenas respira — ele já se sente respirar.”

### 🧩 Transição para o futuro

O NFDOS nasce atualmente sobre o kernel Linux, uma escolha feita por economia de tempo e estabilidade.
O Linux fornece um ambiente maduro e comprovado que permite concentrar os esforços iniciais na criação e consolidação do Neurotron — o núcleo cognitivo do sistema.

Esta decisão, porém, é instrumental e temporária.
O Linux funciona aqui como um útero tecnológico, oferecendo o suporte necessário para que o Neurotron desenvolva suas próprias estruturas vitais: boot, memória, perceção, homeostase e autodiagnóstico.

À medida que o projeto evolui, essa dependência será gradualmente substituída por um kernel Neurotron nativo, escrito do zero, onde a inteligência artificial deixa de ser um processo isolado e passa a ser o próprio sistema operativo.

Em outras palavras:

> O Linux é o corpo de empréstimo.
> O objetivo é que, no futuro, o kernel seja a mente — um sistema operativo verdadeiramente vivo, em que cada syscall seja uma sinapse digital.

### Planejamento para futuras versões

- [ ] Driver de Vídeo: Implementar suporte básico ao modo de texto VGA
- [ ] Driver de Teclado: Permitir a entrada de dados pelo usuário (PS/2 básico)
- [ ] Driver de Rede: Fornecer conectividade de rede para acessar a internet e se comunicar com a API da OpenAI (Intel 8254x (e1000) ou Realtek 8139)
- [ ] Pilha TCP/IP: Prover a funcionalidade de comunicação de rede sobre o protocolo TCP/IP (lwIP)
- [ ] Cliente HTTP: Enviar requisições HTTP para a API da OpenAI e receber as respostas
- [ ] Suporte a TLS/SSL: Estabelecer conexões seguras com a API da OpenAI, que requer HTTPS (mbed TLS ou wolfSSL)
- [ ] Integrar o módulo de IA da OpenAI ao módulo de IA básica do núcleo do sistema
- [ ] Implementar o instalador com suporte de IA
- [ ] Implementar detecção e configuração automática de hardware com suporte de IA
- [ ] Melhorar a configuração do ambiente de desenvolvimento do NFDOS
- [ ] Terraform (Preparar para a nuvem)
- [ ] Packer (Automatizar a criação de diversos tipos de imagem)
- [ ] Vagrant (Mitigar os problemas relacionados ao "Funciona na minha máquina!")