"Auto-commit via make git"
Some checks failed
Build NFDOS ISO / build (push) Has been cancelled

This commit is contained in:
neo.webmaster.2@gmail.com 2025-12-01 08:39:26 +01:00
parent e42caec4c9
commit 71130ec056
6 changed files with 560 additions and 130 deletions

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@ -9,80 +9,172 @@ cat -A configure.ac | grep '\^I'
nl -ba Makefile | sed -n '770,790p'
grep -n "^[ ]" Makefile | head
o resultado:
ate que esta a ficar bonito 😍:
```
UP: 00:00:08 TICK: 0.88s MODO: DIAGNOSTIC
UP: 00:01:14 TICK: 0.50s MODO: PERSISTENT
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[05:42:44] [info] Neurotron boot() — mode=diagnostic
[05:42:44] [info] Ciclo cognitivo iniciado (observe → think → act → rest)
[05:42:44] [disk] Disco detectado: /dev/vda (sem partições visíveis, usando disco inteiro)
[05:42:44] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.0
[05:42:44] [info] [echo] CPU=0.0% MEM=11.0%
[05:42:44] [debug] telemetry state=stable temp=0.1 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.00 jitter=0.000s
[05:42:44] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=99.3 depth=1 valence=+0.00
[05:42:44] [heart] cpu=16.7% mem=11.0% tick=1.00s
[05:42:45] [debug] telemetry state=stable temp=0.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.00 jitter=1.224s
[05:42:45] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 1 eventos perigosos recentes → valence -0.10
[05:42:45] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=98.5 depth=1 valence=-0.10
[05:42:45] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
[05:42:46] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.08
[05:42:46] [debug] telemetry state=stable temp=0.3 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.280s
[05:42:46] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 2 eventos perigosos recentes → valence -0.20
[05:42:46] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=97.8 depth=1 valence=-0.30
[05:42:47] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
[05:42:48] [debug] telemetry state=stable temp=0.4 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.232s
[05:42:48] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:42:48] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=97.0 depth=1 valence=-0.60
[05:42:48] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
[05:42:49] [debug] telemetry state=stable temp=0.5 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.268s
[05:42:49] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:42:49] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=96.3 depth=1 valence=-0.90
[05:42:49] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
[05:42:50] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.08
[05:42:50] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.08
[05:42:50] [info] tick ajustado 1.00s → 0.88s
[05:42:50] [debug] telemetry state=stable temp=0.5 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.392s
[05:42:50] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[06:23:38] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.44
[06:23:38] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.44
[06:23:38] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.904s
[06:23:38] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
[06:23:38] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
[06:23:38] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
[06:23:38] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=43.1 depth=1 valence=-5.00
[06:23:38] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
[06:23:39] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.748s
[06:23:39] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
[06:23:39] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
[06:23:39] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
[06:23:39] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=42.4 depth=1 valence=-5.00
[06:23:39] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
[06:23:39] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.784s
[06:23:40] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
[06:23:40] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
[06:23:40] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
[06:23:40] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=41.7 depth=1 valence=-5.00
[06:23:40] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
[06:23:40] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=10.6% load1=0.4
[06:23:40] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.40 jitter=0.820s
[06:23:40] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
[06:23:40] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
[06:23:40] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
[06:23:40] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=41.0 depth=1 valence=-5.00
[06:23:40] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
[06:23:41] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.40 jitter=0.736s
[06:23:41] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
[06:23:41] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
[06:23:41] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
[06:23:41] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=40.3 depth=1 valence=-5.00
[06:23:41] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
[06:23:42] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.4
[06:23:42] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.4
[06:23:42] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.40
```
apos ter estabilizado
podemos adicionar "o pensador" ao roadmap:
```
UP: 00:01:08 TICK: 0.50s MODO: PERSISTENT
────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
[05:43:45] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:46] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.27
[05:43:46] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.27
[05:43:46] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.27
[05:43:46] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.912s
[05:43:46] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:46] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=50.1 depth=1 valence=-5.30
[05:43:46] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:47] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.724s
[05:43:47] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:47] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=49.4 depth=1 valence=-5.30
[05:43:47] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:48] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.780s
[05:43:48] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:48] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=48.7 depth=1 valence=-5.30
[05:43:48] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:48] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.780s
[05:43:49] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:49] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=48.0 depth=1 valence=-5.30
[05:43:49] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:49] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.780s
[05:43:49] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:49] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=47.3 depth=1 valence=-5.30
[05:43:49] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:50] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.27
[05:43:50] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.27
[05:43:50] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.884s
[05:43:50] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:50] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=46.6 depth=1 valence=-5.30
[05:43:50] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:51] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.25
[05:43:51] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.25 jitter=0.780s
[05:43:51] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
[05:43:51] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=45.9 depth=1 valence=-5.30
[05:43:51] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
[05:43:52] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.25 jitter=0.7
```
para o Thought Generator uma mistura Minimalista com Técnico-analítico. algo assim: "detetei stress: Δcpu alto → redução de depth aplicada"
### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida
O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron.
Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU.
O TRM é:
> um **micro-modelo simbólico**, iterativo, recorrente, energeticamente limitado,
> capaz de gerar *pensamentos internos*, previsões, julgamentos e estados mentais.
Ele usa:
* [x] telemetria v5
* [x] memória de eventos (Hippocampus)
* [x] sinais fisiológicos
* [-] micro-regras
* [x] micro-agentes internos
para criar uma **mente mínima**, mas viva.
#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)**
> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente.
##### 🔹 1. Micro-agentes internos
Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
##### **🛡️ Guardião**
Responsável por proteção e homeostase.
* [-] monitora delta, aceleração, temperatura e FS
* [-] ajustes preventivos
* [x] ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
* [-] reduz carga quando há risco
##### **🧭 Explorador**
Responsável por “pensamento” TRM.
* [-] gera micro previsões de tendência
* [-] avalia estabilidade
* [-] modifica tick cognitivo
* [ ] inicia refinamento simbólico
##### **📜 Arqueólogo**
Responsável por memória e histórico.
* [x] lê eventos telemétricos recentes
* [-] correlaciona com estados antigos
* [x] ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
* [x] influencia valência interna
#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
Cada passo TRM consome energia.
* [x] cada passo TRM consome energia
* [-] mais telemetria = mais custo
* [ ] previsões mais profundas = custo quadrático
* [-] estado “quente” aumenta custo
* [-] estado “frio” diminui custo
* [x] Quando a energia baixa demais → TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
#### 🔹 3. Valência Interna
Uma métrica de “bem-estar”.
* [x] estabilidade aumenta valência
* [-] picos rápidos diminuem
* [x] recovery aumenta
* [x] FS warning diminui
* [-] jitter alto diminui
Valência influencia:
* [x] intensidade TRM
* [-] prioridades
* [-] ritmo cognitivo
#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
Quatro ritmos independentes:
* [-] `think_rate`
* [-] `memory_sync_rate`
* [-] `telemetry_rate`
* [-] `selfcheck_rate`
Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:
* [-] ciclos
* [-] fases
* [-] padrões internos
Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência.
#### 🔹 5. Espaço de Estados & Atratores
##### Estados principais:
* [x] `stable`
* [x] `warm`
* [x] `hot`
* [x] `critical`
* [x] `recovery`
##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1):
* [-] estável
* [-] quasi-estável
* [-] recuperativo
* [-] oscilatório
* [ ] pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
O estado atual do TRM influencia:
* [x] profundidade TRM
* [x] valência
* [-] custo cognitivo
* [-] ajustes no tick
* [x] markers enviados ao Hippocampus
```

View File

@ -18,6 +18,7 @@ from pathlib import Path
from neurotron.logbus import logbus
from .state import TRMState
from .agents import GuardianAgent, ExplorerAgent, ArchaeologistAgent
from .thought_agent import ThoughtAgent
from .events import make_trm_snapshot_payload
@ -43,6 +44,7 @@ class TRMEngine:
self.guardian = GuardianAgent()
self.explorer = ExplorerAgent()
self.archaeologist = ArchaeologistAgent(self.ctx)
self.thought_agent = ThoughtAgent(self.ctx)
# histórico curto de estados do TRM (para futuro TRM v2)
@ -134,6 +136,13 @@ class TRMEngine:
st2 = self.explorer.step(st1, telemetry)
st3 = self.archaeologist.step(st2, telemetry)
# pensamentos simbólicos
try:
self.thought_agent.step(st3, telemetry)
except Exception as e:
self._dbg(f"thought_agent erro: {e}")
# ----------------------------------------------------------
# Custo energético + modo de operação
# ----------------------------------------------------------

View File

@ -0,0 +1,144 @@
"""
thought_agent.py TRM v1 Thought Generator
-------------------------------------------
Gera pensamentos minimalistas, analíticos e contextuais com base na
telemetria e no estado interno do TRM.
Estilo:
- curto
- técnico
- orientado a deltas
- simbólico, mas não emocional
Exemplos:
"Δcpu alto — reduzir profundidade"
"mem estável — tendência favorável"
"jitter elevado — cautela sugerida"
"stress detectado — foco conservador"
"""
from __future__ import annotations
from typing import Dict, Any
from neurotron.logbus import logbus
class ThoughtAgent:
name = "trm.thought"
def __init__(self, cortex):
self.ctx = cortex
# -----------------------------------------------------------
# helper seguro
# -----------------------------------------------------------
def _safe(self, x, default=0.0):
try:
return float(x)
except:
return default
# -----------------------------------------------------------
# função principal
# -----------------------------------------------------------
def step(self, state, tele: Dict[str, Any]) -> None:
"""
Recebe TRMState + telemetria e gera 0..N pensamentos.
Cada pensamento é um dict com:
{ "thought": "...", "ts": ... }
gravado via Hippocampus como "trm.thought".
"""
thoughts = []
raw = tele.get("raw", {}) or {}
delta = tele.get("delta", {}) or {}
accel = tele.get("accel", {}) or {}
temp = self._safe(tele.get("temp"))
jitter = self._safe(tele.get("jitter"))
events = tele.get("events", []) or []
cpu = self._safe(raw.get("cpu"))
mem = self._safe(raw.get("mem"))
load = self._safe(raw.get("load"))
d_cpu = self._safe(delta.get("cpu"))
d_mem = self._safe(delta.get("mem"))
d_load = self._safe(delta.get("load"))
# -------------------------------------------------------
# CPU
# -------------------------------------------------------
if d_cpu > 10:
thoughts.append(f"Δcpu elevado ({d_cpu:+.1f}) — reduzir complexidade")
elif d_cpu > 3:
thoughts.append(f"cpu a subir ({d_cpu:+.1f}) — monitorizar")
if accel.get("cpu", 0) > 10:
thoughts.append("aceleração cpu brusca — possível stress interno")
# -------------------------------------------------------
# MEM
# -------------------------------------------------------
if mem > 80:
thoughts.append("memória alta — foco conservador")
elif d_mem > 5:
thoughts.append(f"Δmem {d_mem:+.1f} — carga crescente")
elif abs(d_mem) < 1:
thoughts.append("mem estável — tendência favorável")
# -------------------------------------------------------
# LOAD
# -------------------------------------------------------
if load > 2.0:
thoughts.append(f"load {load:.2f} — sistema pesado")
elif d_load > 0.5:
thoughts.append(f"Δload {d_load:+.2f} — possível transição")
# -------------------------------------------------------
# Temperatura
# -------------------------------------------------------
if temp > 60:
thoughts.append("temperatura alta — priorizar eficiência")
elif temp > 40:
thoughts.append("temperatura moderada — ajuste recomendado")
elif temp < 10:
thoughts.append("sistema frio — margem para explorar")
# -------------------------------------------------------
# Jitter
# -------------------------------------------------------
if jitter > 1.5:
thoughts.append(f"jitter elevado ({jitter:.2f}s) — cautela sugerida")
# -------------------------------------------------------
# Eventos diretos
# -------------------------------------------------------
if "enter_stress_zone" in events:
thoughts.append("stress detectado — reduzir profundidade")
if "fs_warning" in events:
thoughts.append("FS warning — evitar operações pesadas")
if "loop_suspect" in events:
thoughts.append("padrão repetitivo — vigiar loop")
# -------------------------------------------------------
# Valência
# -------------------------------------------------------
if state.valence < -3:
thoughts.append("valência baixa — evitar exploração")
elif state.valence > 2:
thoughts.append("valência positiva — aprofundar análise")
# -------------------------------------------------------
# Gravar pensamentos no Hippocampus
# -------------------------------------------------------
for t in thoughts:
payload = {"thought": t}
try:
self.ctx.memory.remember("trm.thought", payload)
except Exception:
pass
logbus.debug(f"[trm.thought] {t}")
return None

View File

@ -18,6 +18,7 @@ from pathlib import Path
from neurotron.logbus import logbus
from .state import TRMState
from .agents import GuardianAgent, ExplorerAgent, ArchaeologistAgent
from .thought_agent import ThoughtAgent
from .events import make_trm_snapshot_payload
@ -43,6 +44,7 @@ class TRMEngine:
self.guardian = GuardianAgent()
self.explorer = ExplorerAgent()
self.archaeologist = ArchaeologistAgent(self.ctx)
self.thought_agent = ThoughtAgent(self.ctx)
# histórico curto de estados do TRM (para futuro TRM v2)
@ -134,6 +136,13 @@ class TRMEngine:
st2 = self.explorer.step(st1, telemetry)
st3 = self.archaeologist.step(st2, telemetry)
# pensamentos simbólicos
try:
self.thought_agent.step(st3, telemetry)
except Exception as e:
self._dbg(f"thought_agent erro: {e}")
# ----------------------------------------------------------
# Custo energético + modo de operação
# ----------------------------------------------------------

View File

@ -0,0 +1,144 @@
"""
thought_agent.py TRM v1 Thought Generator
-------------------------------------------
Gera pensamentos minimalistas, analíticos e contextuais com base na
telemetria e no estado interno do TRM.
Estilo:
- curto
- técnico
- orientado a deltas
- simbólico, mas não emocional
Exemplos:
"Δcpu alto — reduzir profundidade"
"mem estável — tendência favorável"
"jitter elevado — cautela sugerida"
"stress detectado — foco conservador"
"""
from __future__ import annotations
from typing import Dict, Any
from neurotron.logbus import logbus
class ThoughtAgent:
name = "trm.thought"
def __init__(self, cortex):
self.ctx = cortex
# -----------------------------------------------------------
# helper seguro
# -----------------------------------------------------------
def _safe(self, x, default=0.0):
try:
return float(x)
except:
return default
# -----------------------------------------------------------
# função principal
# -----------------------------------------------------------
def step(self, state, tele: Dict[str, Any]) -> None:
"""
Recebe TRMState + telemetria e gera 0..N pensamentos.
Cada pensamento é um dict com:
{ "thought": "...", "ts": ... }
gravado via Hippocampus como "trm.thought".
"""
thoughts = []
raw = tele.get("raw", {}) or {}
delta = tele.get("delta", {}) or {}
accel = tele.get("accel", {}) or {}
temp = self._safe(tele.get("temp"))
jitter = self._safe(tele.get("jitter"))
events = tele.get("events", []) or []
cpu = self._safe(raw.get("cpu"))
mem = self._safe(raw.get("mem"))
load = self._safe(raw.get("load"))
d_cpu = self._safe(delta.get("cpu"))
d_mem = self._safe(delta.get("mem"))
d_load = self._safe(delta.get("load"))
# -------------------------------------------------------
# CPU
# -------------------------------------------------------
if d_cpu > 10:
thoughts.append(f"Δcpu elevado ({d_cpu:+.1f}) — reduzir complexidade")
elif d_cpu > 3:
thoughts.append(f"cpu a subir ({d_cpu:+.1f}) — monitorizar")
if accel.get("cpu", 0) > 10:
thoughts.append("aceleração cpu brusca — possível stress interno")
# -------------------------------------------------------
# MEM
# -------------------------------------------------------
if mem > 80:
thoughts.append("memória alta — foco conservador")
elif d_mem > 5:
thoughts.append(f"Δmem {d_mem:+.1f} — carga crescente")
elif abs(d_mem) < 1:
thoughts.append("mem estável — tendência favorável")
# -------------------------------------------------------
# LOAD
# -------------------------------------------------------
if load > 2.0:
thoughts.append(f"load {load:.2f} — sistema pesado")
elif d_load > 0.5:
thoughts.append(f"Δload {d_load:+.2f} — possível transição")
# -------------------------------------------------------
# Temperatura
# -------------------------------------------------------
if temp > 60:
thoughts.append("temperatura alta — priorizar eficiência")
elif temp > 40:
thoughts.append("temperatura moderada — ajuste recomendado")
elif temp < 10:
thoughts.append("sistema frio — margem para explorar")
# -------------------------------------------------------
# Jitter
# -------------------------------------------------------
if jitter > 1.5:
thoughts.append(f"jitter elevado ({jitter:.2f}s) — cautela sugerida")
# -------------------------------------------------------
# Eventos diretos
# -------------------------------------------------------
if "enter_stress_zone" in events:
thoughts.append("stress detectado — reduzir profundidade")
if "fs_warning" in events:
thoughts.append("FS warning — evitar operações pesadas")
if "loop_suspect" in events:
thoughts.append("padrão repetitivo — vigiar loop")
# -------------------------------------------------------
# Valência
# -------------------------------------------------------
if state.valence < -3:
thoughts.append("valência baixa — evitar exploração")
elif state.valence > 2:
thoughts.append("valência positiva — aprofundar análise")
# -------------------------------------------------------
# Gravar pensamentos no Hippocampus
# -------------------------------------------------------
for t in thoughts:
payload = {"thought": t}
try:
self.ctx.memory.remember("trm.thought", payload)
except Exception:
pass
logbus.debug(f"[trm.thought] {t}")
return None

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@ -29,7 +29,7 @@ Próximo ponto imediato: **Auto-Diagnóstico V5 + Telemetria V5**.
- 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`)
@ -129,6 +129,47 @@ Nesta fase o Neurotron deixa de apenas medir, e passa a **interpretar**, **preve
- [-] `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
### 🧪 Auto-Diagnóstico v5
- [ ] Curvas de estabilidade
- [ ] Regressão cognitiva (análise temporal)
- [ ] Tendências dinâmicas (JSON)
- [ ] Comparação evolutiva inteligente
- [ ] Alertas preditivos
---
### 🔁 Heartbeat 1 Hz
- [ ] Ritmo vital constante
- [ ] Log simbólico periódico
- [ ] Commit automático quando estável
- [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.”
Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria.
A telemetria verdadeira está no V5.
---
### 💸 Integração com Fun Money (microeconomia cognitiva)
- [ ] Energia interna como recurso
- [ ] Latência e tempo como custo
- [ ] Tarefas como investimento
- [ ] Economia simbólica de decisões
---
### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida
O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron.
@ -141,15 +182,16 @@ O TRM é:
Ele usa:
* [x] telemetria v5
* [x] memória de eventos (Hippocampus)
* [x] sinais fisiológicos
* [-] micro-regras
* [x] micro-agentes internos
- [x] Telemetria V6
- [x] Hippocampus (eventos)
- [x] Sinais internos
- [x] Micro-regras
- [x] Micro-agentes internos
- [x] Pensador (ThoughtAgent v1)
para criar uma **mente mínima**, mas viva.
#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)**
#### 🟦 **TRM v1 — (já operacional)**
> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente.
@ -161,6 +203,9 @@ Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
Responsável por proteção e homeostase.
- [x] homeostase
- [x] avaliação de stress
- [x] ajuste de profundidade
* [-] monitora delta, aceleração, temperatura e FS
* [-] ajustes preventivos
* [x] ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
@ -168,8 +213,11 @@ Responsável por proteção e homeostase.
##### **🧭 Explorador**
Responsável por “pensamento” TRM.
Responsável por pesquisa interna.
- [x] previsões simples
- [x] deteção de tendências
- [x] ajuste simbólico TRM
* [-] gera micro previsões de tendência
* [-] avalia estabilidade
* [-] modifica tick cognitivo
@ -179,16 +227,31 @@ Responsável por “pensamento” TRM.
Responsável por memória e histórico.
- [x] memória recente
- [x] inferências de perigo / recuperação
* [x] lê eventos telemétricos recentes
* [-] correlaciona com estados antigos
* [x] ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
* [x] influencia valência interna
##### **🧠 O Pensador (novo!)**
Responsável por pensamentos internos
- [x] geração de pensamentos internos
- [x] narrativa técnica mínima
- [x] integração direta no Hippocampus
- [x] influência parcial na valência
#### 🔹 2. Energia / Custo Cognitivo
Cada passo TRM consome energia.
* [x] cada passo TRM consome energia
- [x] custo por passo
- [x] custo por eventos
- [-] custo por profundidade
- [-] custo ajustado por temperatura
* [-] mais telemetria = mais custo
* [ ] previsões mais profundas = custo quadrático
* [-] estado “quente” aumenta custo
@ -200,6 +263,8 @@ Cada passo TRM consome energia.
Uma métrica de “bem-estar”.
- [x] valência é modulada por risco/recovery
* [x] estabilidade aumenta valência
* [-] picos rápidos diminuem
* [x] recovery aumenta
@ -211,6 +276,8 @@ Valência influencia:
* [x] intensidade TRM
* [-] prioridades
* [-] ritmo cognitivo
- [x] profundidade
- [x] TRM mode
#### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
@ -241,12 +308,20 @@ Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergênc
##### Atratores cognitivos (dinâmica de V1):
Atratores (v1):
* [-] estável
* [-] quasi-estável
* [-] recuperativo
* [-] oscilatório
* [ ] pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
Atratores (v2):
- [-] estável
- [-] quasi-estável
- [-] recuperativo
- [-] oscilatório
- [-] pré-caótico
O estado atual do TRM influencia:
* [x] profundidade TRM
@ -272,10 +347,11 @@ O TRM começa a preferir estados e caminhos:
Representações simples como:
```
thought: "tendência alta"
thought: "risco: subida rápida"
thought: "estado bom, manter"
```
Exportados ao Hippocampus.
@ -307,10 +383,11 @@ O TRM v2 reconhece:
Os três agentes votam dentro do TRM:
```
guardião: reduzir carga
explorador: aprofundar pensamento
explorador: aprofundar pesquisa
arqueólogo: isto parece perigoso
```
* [ ] mecanismo de votação interna entre agentes
@ -350,51 +427,6 @@ Pequenos desequilíbrios internos criam:
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### 📊 Telemetria Interna (Infra da fase)
- [x] Leitura `/proc` e telemetria básica (via Python estático)
- [ ] Coleta contínua estruturada
- [ ] Histórico temporal completo
- [ ] JSON logs evolutivos
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### 🖥️ TUI V2 (Telemetria)
- [ ] Painel vivo CPU/MEM/LOAD
- [ ] Indicador de stress
- [ ] Gráfico (“sparkline”) interno
- [ ] Últimos eventos telemétricos
- [ ] Estado cognitivo atual
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### 🔁 Heartbeat 1 Hz
- [ ] Ritmo vital constante
- [ ] Log simbólico periódico
- [ ] Commit automático quando estável
- [ ] “🩵 O sistema sente-se bem hoje.”
Heartbeat virou apenas UI log, não telemetria.
A telemetria verdadeira está no V5.
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### 🧪 Auto-Diagnóstico v5
- [ ] Curvas de estabilidade
- [ ] Regressão cognitiva (análise temporal)
- [ ] Tendências dinâmicas (JSON)
- [ ] Comparação evolutiva inteligente
- [ ] Alertas preditivos
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### 💸 Integração com Fun Money (microeconomia cognitiva)
- [ ] Energia interna como recurso
- [ ] Latência e tempo como custo
- [ ] Tarefas como investimento
- [ ] Economia simbólica de decisões
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## 🧩 Fase IV — Expansão Cognitiva do Neurotron (TRM + Módulos Dinâmicos)
- [ ] **Telemetria Externa / Observabilidade**