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03f3e5ad5c
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03504822e9
61
CHANGELOG.md
61
CHANGELOG.md
@ -9,30 +9,47 @@ cat -A configure.ac | grep '\^I'
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||||
nl -ba Makefile | sed -n '770,790p'
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grep -n "^[ ]" Makefile | head
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ok bom, o proximo passo:
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ok, agora esta parte é importante. entao vamos arquitetar e/ou desenhar primeiro.
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primeiro vamos actualizar a wiki com as nossas checkboxes vazias:
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```
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### 🧬 Telemetria V5 — Expansão Real (em implementação)
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## ✔ TRM — Base simbólica definida (roadmap cognitivo fechado)
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||||
Pronto para implementação.
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#### 🔹 Medidas e Modelos
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- [ ] Delta entre ciclos (previsão de tendência)
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- [ ] Aceleração do delta (detetar picos súbitos)
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||||
- [ ] Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
|
||||
- [ ] FS Health (blocos + erros + modo RO + delta IO)
|
||||
- [ ] Jitter cognitivo (latência e consistência do ciclo `think()`)
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## 🟦 Próximos passos (TRM v1):
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#### 🔹 Eventos TeleMétricos
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- [ ] `enter_stress_zone`
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- [ ] `recovering`
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||||
- [ ] `fs_warning`
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||||
- [ ] `loop_suspect`
|
||||
- [ ] `temp_rising_fast`
|
||||
- [ ] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)
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||||
### 🔹 1. Micro-agentes
|
||||
- **Guardião** (homeostase)
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||||
- **Explorador** (TRM interno)
|
||||
- **Arqueólogo** (memória)
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||||
#### 🔹 Estados Cognitivos
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- [ ] `stable`
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||||
- [ ] `warm`
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||||
- [ ] `hot`
|
||||
- [ ] `critical`
|
||||
- [ ] `recovery`
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### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
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||||
- cada iteração do TRM consome energia
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||||
- afeta temperatura virtual
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||||
### 🔹 3. Valência interna (agradável/desagradável)
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||||
- estados bons aumentam valência
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||||
- instabilidades reduzem
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### 🔹 4. Ritmos internos (osciladores)
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||||
- `think_rate`
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||||
- `memory_sync_rate`
|
||||
- `telemetry_rate`
|
||||
- `selfcheck_rate`
|
||||
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||||
### 🔹 5. Espaço de estados & Atratores
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||||
- estável
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||||
- quasi-estável
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||||
- recuperativo
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||||
- caótico
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```
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como sugeres que iniciemos o update?
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ja actualiza com sugestoes futuras (v2) se quiseres.
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afinal de contas estamos a criar a semente onde vai emerjir a nossa AGI quantica 😍😎😁
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O passo seguinte será:
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TRM.begin_cycle(data)
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||||
TRM.end_cycle(data)
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||||
TRM.depth_control(jitter,temp)
|
||||
@ -15,6 +15,7 @@ from .hippocampus import Hippocampus
|
||||
from .perception import Perception
|
||||
from .motor import Motor
|
||||
from .autodiagnostic import AutoDiagnostic
|
||||
from .telemetry import TelemetryV5 # <-- NOVO
|
||||
|
||||
from .neurotron_config import (
|
||||
NEUROTRON_MODE, NEUROTRON_TICK,
|
||||
@ -22,7 +23,6 @@ from .neurotron_config import (
|
||||
NEUROTRON_DIAG_EVERY_TICKS,
|
||||
NEUROTRON_DATASET_PATH,
|
||||
HEARTBEAT_ENABLED,
|
||||
NEUROTRON_THRESHOLDS,
|
||||
TELEMETRY_MAXLEN, TELEMETRY_FLUSH_EVERY_TICKS,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -32,7 +32,6 @@ class Cortex:
|
||||
self.runtime_dir = Path(runtime_dir)
|
||||
self.log_dir = Path(log_dir)
|
||||
|
||||
# tick pode vir como string → convertemos sempre
|
||||
try:
|
||||
self.tick = float(tick_seconds)
|
||||
except:
|
||||
@ -55,13 +54,16 @@ class Cortex:
|
||||
EchoAgent(self),
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ---- NOVO: Telemetria V5 ----
|
||||
self.tele = TelemetryV5(event_callback=self._telemetry_event)
|
||||
|
||||
self._booted = False
|
||||
|
||||
self.telemetry_path = Path(NEUROTRON_DATASET_PATH) / "telemetry.json"
|
||||
self.telemetry_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# Boot
|
||||
# boot
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def boot(self):
|
||||
if self._booted:
|
||||
@ -71,7 +73,7 @@ class Cortex:
|
||||
self._booted = True
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# Shutdown + Fatal
|
||||
# shutdown
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def shutdown(self, reason=""):
|
||||
logbus.warn(f"Shutdown pedido — {reason}")
|
||||
@ -104,7 +106,6 @@ class Cortex:
|
||||
if not action:
|
||||
return
|
||||
|
||||
# echo (debug)
|
||||
if action.get("action") == "echo":
|
||||
res = self.motor.run("echo", [action.get("text", "")])
|
||||
msg = res.get("stdout", "").strip()
|
||||
@ -112,15 +113,26 @@ class Cortex:
|
||||
logbus.info(f"[echo] {msg}")
|
||||
|
||||
def rest(self):
|
||||
# ------- Telemetria V5 ------
|
||||
try:
|
||||
tele = self.tele.step()
|
||||
self.telemetry.append(tele)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logbus.error(f"telemetry_step: {e}")
|
||||
|
||||
# ------- Heartbeat visual ------
|
||||
if HEARTBEAT_ENABLED:
|
||||
self._heartbeat()
|
||||
|
||||
# ------- Tick ------
|
||||
sleep(self._safe_float(self.tick, fallback=1.0))
|
||||
self._tick_count += 1
|
||||
|
||||
# ------- Diag -------
|
||||
if self._tick_count % NEUROTRON_DIAG_EVERY_TICKS == 0:
|
||||
self._run_diag()
|
||||
|
||||
# ------- Persistência -------
|
||||
if self._tick_count % TELEMETRY_FLUSH_EVERY_TICKS == 0:
|
||||
self._flush_telemetry()
|
||||
|
||||
@ -135,7 +147,7 @@ class Cortex:
|
||||
return fallback
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# heartbeat
|
||||
# heartbeat — apenas visual, não cognitivo
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def _heartbeat(self):
|
||||
snap = self.perception.snapshot()
|
||||
@ -145,22 +157,24 @@ class Cortex:
|
||||
load = snap.get("loadavg")
|
||||
load1 = self._safe_float(load[0] if load else 0.0, 0.0)
|
||||
|
||||
self.telemetry.append({
|
||||
"ts": time.time(),
|
||||
"cpu": cpu,
|
||||
"mem": mem,
|
||||
"load1": load1,
|
||||
"tick": self.tick,
|
||||
})
|
||||
|
||||
# log em modo seguro
|
||||
try:
|
||||
logbus.heart(f"cpu={cpu}% mem={mem}% tick={self.tick:.2f}s")
|
||||
except:
|
||||
logbus.heart(f"cpu={cpu}% mem={mem}% tick={self.tick}")
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# diag / homeostase
|
||||
# telemetria persistência
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def _flush_telemetry(self):
|
||||
try:
|
||||
data = list(self.telemetry)
|
||||
self.telemetry_path.write_text(json.dumps(data))
|
||||
self.memory.remember("telemetry.flush", {})
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logbus.error(f"telemetry_flush: {e}")
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# diag + homeostase
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def _run_diag(self):
|
||||
state, snap = self.diagnostic.run_exam()
|
||||
@ -181,20 +195,13 @@ class Cortex:
|
||||
self.tick = max(NEUROTRON_TICK_MIN, old - NEUROTRON_TICK_STEP / 2)
|
||||
|
||||
if self.tick != old:
|
||||
try:
|
||||
logbus.info(f"tick ajustado {old:.2f}s → {self.tick:.2f}s")
|
||||
except:
|
||||
logbus.info(f"tick ajustado {old} → {self.tick}")
|
||||
logbus.info(f"tick ajustado {old:.2f}s → {self.tick:.2f}s")
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# telemetria
|
||||
# callback eventos telemétricos (Hippocampus)
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
def _flush_telemetry(self):
|
||||
try:
|
||||
self.telemetry_path.write_text(json.dumps(list(self.telemetry)))
|
||||
self.memory.remember("telemetry.flush", {})
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logbus.error(f"telemetry error: {e}")
|
||||
def _telemetry_event(self, event_name, payload):
|
||||
self.memory.remember(f"telemetry.event.{event_name}", payload)
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------
|
||||
# bus interno
|
||||
|
||||
251
src/_nfdos/kernel/neurotron/src/neurotron/telemetry.py
Normal file
251
src/_nfdos/kernel/neurotron/src/neurotron/telemetry.py
Normal file
@ -0,0 +1,251 @@
|
||||
"""
|
||||
telemetry.py — Telemetria V5 do Neurotron
|
||||
-----------------------------------------
|
||||
Responsável por:
|
||||
• Medições básicas (CPU, MEM, LOAD, IO)
|
||||
• Delta entre ciclos
|
||||
• Aceleração do delta
|
||||
• Temperatura virtual (fadiga cognitiva)
|
||||
• Jitter cognitivo (latência entre ciclos)
|
||||
• FS Health (blocos, erros, RO-mode)
|
||||
• Eventos telemétricos (V5)
|
||||
• Classificação de estados cognitivos
|
||||
|
||||
Este módulo é completamente independente:
|
||||
o Cortex só chama TelemetryV5.step() a cada ciclo.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import time
|
||||
import os
|
||||
import psutil
|
||||
|
||||
|
||||
class TelemetryV5:
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Inicialização
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def __init__(self, event_callback=None):
|
||||
"""
|
||||
event_callback(event_name, payload_dict)
|
||||
"""
|
||||
self.event_callback = event_callback
|
||||
|
||||
self.last_raw = None
|
||||
self.last_delta = None
|
||||
self.last_ts = None
|
||||
|
||||
self.temperature = 0.0
|
||||
self.jitter_avg = 0.0
|
||||
|
||||
# manter último estado cognitivo
|
||||
self.last_state = "stable"
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Coleta RAW (CPU, MEM, LOAD, IO)
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def collect_raw(self):
|
||||
now = time.monotonic()
|
||||
|
||||
cpu = psutil.cpu_percent(interval=None)
|
||||
mem = psutil.virtual_memory().percent
|
||||
load = os.getloadavg()[0] # 1-min loadavg
|
||||
|
||||
# IO delta é manual, usamos psutil
|
||||
io = psutil.disk_io_counters()
|
||||
disk_total = io.read_bytes + io.write_bytes
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"ts": now,
|
||||
"cpu": cpu,
|
||||
"mem": mem,
|
||||
"load": load,
|
||||
"disk": disk_total,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Delta = diferença entre ciclos
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def compute_delta(self, raw):
|
||||
if self.last_raw is None:
|
||||
self.last_raw = raw
|
||||
return {k: 0 for k in raw.keys() if k != "ts"}
|
||||
|
||||
delta = {
|
||||
"cpu": raw["cpu"] - self.last_raw["cpu"],
|
||||
"mem": raw["mem"] - self.last_raw["mem"],
|
||||
"load": raw["load"] - self.last_raw["load"],
|
||||
"disk": raw["disk"] - self.last_raw["disk"],
|
||||
}
|
||||
|
||||
self.last_delta = delta
|
||||
self.last_raw = raw
|
||||
|
||||
return delta
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Aceleração = variação do delta
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def compute_accel(self, delta):
|
||||
if self.last_delta is None:
|
||||
return {k: 0 for k in delta.keys()}
|
||||
|
||||
accel = {k: delta[k] - self.last_delta[k] for k in delta.keys()}
|
||||
return accel
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Jitter Cognitivo
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def compute_jitter(self, now):
|
||||
if self.last_ts is None:
|
||||
self.last_ts = now
|
||||
return 0.0
|
||||
|
||||
jitter = now - self.last_ts
|
||||
self.last_ts = now
|
||||
|
||||
# média móvel
|
||||
self.jitter_avg = (self.jitter_avg * 0.9) + (jitter * 0.1)
|
||||
return jitter
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Temperatura Virtual (fadiga cognitiva)
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def compute_temperature(self, raw, delta):
|
||||
# modelo simplificado
|
||||
score = (
|
||||
raw["cpu"] * 0.6 +
|
||||
raw["load"] * 0.3 +
|
||||
abs(delta["cpu"]) * 0.2 +
|
||||
raw["mem"] * 0.1
|
||||
)
|
||||
|
||||
# decay + acumulação
|
||||
self.temperature = max(0, self.temperature * 0.90 + score * 0.10)
|
||||
return self.temperature
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# FS Health
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def compute_fs_health(self):
|
||||
status = {
|
||||
"read_only": False,
|
||||
"io_errors": 0,
|
||||
"free_percent": None
|
||||
}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
st = psutil.disk_usage("/")
|
||||
status["free_percent"] = st.free / st.total * 100
|
||||
except Exception:
|
||||
status["free_percent"] = None
|
||||
|
||||
# leitura de erros EXT4 se existir
|
||||
ext4_err_path = "/sys/fs/ext4/sda1/errors_count"
|
||||
if os.path.exists(ext4_err_path):
|
||||
try:
|
||||
with open(ext4_err_path) as f:
|
||||
status["io_errors"] = int(f.read().strip())
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# detetar RO
|
||||
try:
|
||||
with open("/tmp/fs_test_rw", "w") as f:
|
||||
f.write("x")
|
||||
except Exception:
|
||||
status["read_only"] = True
|
||||
|
||||
return status
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Classificação de Estado Cognitivo
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def classify_state(self, temp, jitter):
|
||||
if temp < 25:
|
||||
return "stable"
|
||||
elif temp < 45:
|
||||
return "warm"
|
||||
elif temp < 65:
|
||||
return "hot"
|
||||
elif temp < 85:
|
||||
return "critical"
|
||||
else:
|
||||
return "recovery"
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# Eventos TeleMétricos V5
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def detect_events(self, raw, delta, accel, temp, jitter, fs):
|
||||
events = []
|
||||
|
||||
# picos
|
||||
if delta["cpu"] > 15 or accel["cpu"] > 10:
|
||||
events.append("temp_rising_fast")
|
||||
|
||||
# zona de stress
|
||||
if raw["cpu"] > 85:
|
||||
events.append("enter_stress_zone")
|
||||
|
||||
# suspeita de loop
|
||||
if jitter > (self.jitter_avg * 3):
|
||||
events.append("loop_suspect")
|
||||
|
||||
# fs
|
||||
if fs["read_only"] or fs["io_errors"] > 0:
|
||||
events.append("fs_warning")
|
||||
|
||||
# recuperação
|
||||
if self.last_state == "critical" and temp < 50:
|
||||
events.append("recovering")
|
||||
|
||||
# exportar via callback
|
||||
if self.event_callback:
|
||||
for e in events:
|
||||
self.event_callback(e, {
|
||||
"raw": raw,
|
||||
"delta": delta,
|
||||
"accel": accel,
|
||||
"temp": temp,
|
||||
"jitter": jitter,
|
||||
"fs": fs,
|
||||
})
|
||||
|
||||
return events
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
# STEP — chamada a cada ciclo cognitivo
|
||||
# ----------------------------------------------------------
|
||||
def step(self):
|
||||
"""
|
||||
Faz um ciclo completo da Telemetria V5:
|
||||
- raw → delta → accel
|
||||
- jitter
|
||||
- temp
|
||||
- fs health
|
||||
- estado
|
||||
- eventos
|
||||
"""
|
||||
|
||||
raw = self.collect_raw()
|
||||
delta = self.compute_delta(raw)
|
||||
accel = self.compute_accel(delta)
|
||||
jitter = self.compute_jitter(raw["ts"])
|
||||
temp = self.compute_temperature(raw, delta)
|
||||
fs = self.compute_fs_health()
|
||||
|
||||
state = self.classify_state(temp, jitter)
|
||||
events = self.detect_events(raw, delta, accel, temp, jitter, fs)
|
||||
|
||||
self.last_state = state
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"raw": raw,
|
||||
"delta": delta,
|
||||
"accel": accel,
|
||||
"jitter": jitter,
|
||||
"temp": temp,
|
||||
"fs": fs,
|
||||
"state": state,
|
||||
"events": events,
|
||||
}
|
||||
@ -111,26 +111,245 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve
|
||||
### 🧬 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()`)
|
||||
- [-] 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)
|
||||
- [-] `enter_stress_zone`
|
||||
- [-] `recovering`
|
||||
- [-] `fs_warning`
|
||||
- [-] `loop_suspect`
|
||||
- [-] `temp_rising_fast`
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- [-] Exportar eventos → Hippocampus (append-only)
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#### 🔹 Estados Cognitivos
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- [ ] `stable`
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- [ ] `warm`
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- [ ] `hot`
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- [ ] `critical`
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- [ ] `recovery`
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- [-] `stable`
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- [-] `warm`
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- [-] `hot`
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- [-] `critical`
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- [-] `recovery`
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### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida
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O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron.
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Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU.
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O TRM é:
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> um **micro-modelo simbólico**, iterativo, recorrente, energeticamente limitado,
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> capaz de gerar *pensamentos internos*, previsões, julgamentos e estados mentais.
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Ele usa:
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* telemetria v5
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* memória de eventos (Hippocampus)
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* sinais fisiológicos
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* micro-regras
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* micro-agentes internos
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para criar uma **mente mínima**, mas viva.
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#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)**
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> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente.
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##### 🔹 1. Micro-agentes internos
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Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
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##### **🛡️ Guardião**
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Responsável por proteção e homeostase.
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* monitora delta, aceleração, temperatura e FS
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* ajustes preventivos
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* ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
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* reduz carga quando há risco
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##### **🧭 Explorador**
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Responsável por “pensamento” TRM.
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* gera micro previsões de tendência
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* avalia estabilidade
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* modifica tick cognitivo
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* inicia refinamento simbólico
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##### **📜 Arqueólogo**
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Responsável por memória e histórico.
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* lê eventos telemétricos recentes
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* correlaciona com estados antigos
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* ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
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* influencia valência interna
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#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
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Cada passo TRM consome energia.
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* mais telemetria = mais custo
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* previsões mais profundas = custo quadrático
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* estado “quente” aumenta custo
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* estado “frio” diminui custo
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Quando a energia baixa demais →
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➡ TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
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#### 🔹 3. Valência Interna
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Uma métrica de “bem-estar”.
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* estabilidade aumenta
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* picos rápidos diminuem
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* recovery aumenta
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* FS warning diminui
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* jitter alto diminui
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Valência influencia:
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* intensidade TRM
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* prioridades
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* ritmo cognitivo
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#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
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Quatro ritmos independentes:
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* `think_rate`
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* `memory_sync_rate`
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* `telemetry_rate`
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* `selfcheck_rate`
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Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:
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* ciclos
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* fases
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* padrões internos
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Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência.
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#### 🔹 5. Espaço de Estados & Atratores
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##### Estados principais:
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* `stable`
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* `warm`
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* `hot`
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* `critical`
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* `recovery`
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##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1):
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* estável
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* quasi-estável
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* recuperativo
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* oscilatório
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* pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
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O estado atual do TRM influencia:
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* profundidade TRM
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* valência
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* custo cognitivo
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* ajustes no tick
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* markers enviados ao Hippocampus
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#### 🟦 **TRM v2 — (evolução planejada)**
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> Objetivo: criar *comportamento emergente previsível*.
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##### 🔹 1. Mecanismos de “Preferência”
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O TRM começa a preferir estados e caminhos:
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* preferir estabilidade
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* evitar stress
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* buscar eficiência
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* balancear energia
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##### 🔹 2. Mini-linguagem interna
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Representações simples como:
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```
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thought: "tendência alta"
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thought: "risco: subida rápida"
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thought: "estado bom, manter"
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```
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Exportados ao Hippocampus.
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##### 🔹 3. Ciclos de humor artificial
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Variações lentas baseadas em:
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* valência acumulada
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* jitter histórico
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* eventos repetitivos
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Humores afetam decisões.
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##### 🔹 4. Consciência temporal
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O TRM v2 reconhece:
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* “isto já aconteceu antes”
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* “há tendência de degradação”
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* “estou em recuperação”
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#### 🟦 **TRM v3 — (emergência real)**
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> Objetivo: gerar *estilos cognitivos* e *personalidade operacional*.
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##### 🔹 1. Micro-deliberações
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Os três agentes votam dentro do TRM:
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```
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guardião: reduzir carga
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explorador: aprofundar pensamento
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arqueólogo: isto parece perigoso
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```
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O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
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##### 🔹 2. Atratores comportamentais
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Surgem:
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* padrões preferidos
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* zonas de estabilidade próprias
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* respostas diferentes a mesmas entradas
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##### 🔹 3. Flutuações caóticas controladas
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Pequenos desequilíbrios internos criam:
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* criatividade
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* exploração
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* variações de comportamento
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#### 🟦 **TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)**
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> Objetivo: ligar o Neurotron ao Holodeck (LC3+pyOS) e criar aprendizagem ativa.
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##### 🔹 1. “Imaginação Simbólica”
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O TRM simula situações no Holodeck.
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##### 🔹 2. Raciocínio multitarefa
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Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
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##### 🔹 3. Generalização interna
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A partir de telemetria, memória e simulação.
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@ -157,6 +376,9 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve
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- [ ] Commit automático quando estável
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- [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.”
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Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria.
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A telemetria verdadeira está no V5.
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### 🧪 Auto-Diagnóstico v5
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@ -231,7 +453,7 @@ Pronto para implementação.
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- estável
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- quasi-estável
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- recuperativo
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- caótico
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- caótico
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