"Auto-commit via make git"

CHANGELOG.md

@@ -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
+[06:23:38] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.44
-[05:42:44] [info] Ciclo cognitivo iniciado (observe → think → act → rest)
+[06:23:38] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=10.6 load1=0.44
-[05:42:44] [disk] Disco detectado: /dev/vda (sem partições visíveis, usando disco inteiro)
+[06:23:38] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.904s
-[05:42:44] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.0
+[06:23:38] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
-[05:42:44] [info] [echo] CPU=0.0% MEM=11.0%
+[06:23:38] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
-[05:42:44] [debug] telemetry state=stable temp=0.1 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.00 jitter=0.000s
+[06:23:38] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
-[05:42:44] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=99.3 depth=1 valence=+0.00
+[06:23:38] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=43.1 depth=1 valence=-5.00
-[05:42:44] [heart] cpu=16.7% mem=11.0% tick=1.00s
+[06:23:38] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
-[05:42:45] [debug] telemetry state=stable temp=0.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.00 jitter=1.224s
+[06:23:39] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.748s
-[05:42:45] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 1 eventos perigosos recentes → valence -0.10
+[06:23:39] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
-[05:42:45] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=98.5 depth=1 valence=-0.10
+[06:23:39] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
-[05:42:45] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
+[06:23:39] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
-[05:42:46] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=11.0% load1=0.08
+[06:23:39] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=42.4 depth=1 valence=-5.00
-[05:42:46] [debug] telemetry state=stable temp=0.3 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.280s
+[06:23:39] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
-[05:42:46] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 2 eventos perigosos recentes → valence -0.20
+[06:23:39] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.44 jitter=0.784s
-[05:42:46] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=97.8 depth=1 valence=-0.30
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
-[05:42:47] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
-[05:42:48] [debug] telemetry state=stable temp=0.4 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.232s
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
-[05:42:48] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
+[06:23:40] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=41.7 depth=1 valence=-5.00
-[05:42:48] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=97.0 depth=1 valence=-0.60
+[06:23:40] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
-[05:42:48] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
+[06:23:40] [debug] Vitals CPU=0.0% MEM=10.6% load1=0.4
-[05:42:49] [debug] telemetry state=stable temp=0.5 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.268s
+[06:23:40] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.40 jitter=0.820s
-[05:42:49] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
-[05:42:49] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=96.3 depth=1 valence=-0.90
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] sistema frio — margem para explorar
-[05:42:49] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=1.00s
+[06:23:40] [debug] [trm.thought] valência baixa — evitar exploração
-[05:42:50] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.08
+[06:23:40] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=41.0 depth=1 valence=-5.00
-[05:42:50] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.08
+[06:23:40] [heart] cpu=0.0% mem=10.6% tick=0.50s
-[05:42:50] [info] tick ajustado 1.00s → 0.88s
+[06:23:41] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=10.6% load=0.40 jitter=0.736s
-[05:42:50] [debug] telemetry state=stable temp=0.5 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.08 jitter=1.392s
+[06:23:41] [debug] [trm.thought] mem estável — tendência favorável
-[05:42:50] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
+[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
+### ✔ TRM — Tiny Recursive Model — Base simbólica definida
-────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
-[05:43:45] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
+O TRM é o primeiro módulo de **raciocínio interno** do Neurotron.
-[05:43:46] [debug] [diag] estado=STABLE cpu=0.0 mem=11.0 load1=0.27
+Ele não é uma rede neural, não aprende por SGD e não precisa de GPU.
-[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
+O TRM é:
-[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
+> um **micro-modelo simbólico**, iterativo, recorrente, energeticamente limitado,
-[05:43:46] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=50.1 depth=1 valence=-5.30
+> capaz de gerar *pensamentos internos*, previsões, julgamentos e estados mentais.
-[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
+Ele usa:
-[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
+* [x] telemetria v5
-[05:43:47] [heart] cpu=0.0% mem=11.0% tick=0.50s
+* [x] memória de eventos (Hippocampus)
-[05:43:48] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.27 jitter=0.780s
+* [x] sinais fisiológicos
-[05:43:48] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
+* [-] micro-regras
-[05:43:48] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=48.7 depth=1 valence=-5.30
+* [x] micro-agentes internos
-[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
+para criar uma **mente mínima**, mas viva.
-[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
+#### 🟦 **TRM v1 — (implementação imediata)**
-[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
+> Objetivo: gerar *vida interna mínima* e um estado cognitivo coerente.
-[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
+##### 🔹 1. Micro-agentes internos
-[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
+Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
-[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
+##### **🛡️ Guardião**
-[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
+Responsável por proteção e homeostase.
-[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
+* [-] monitora delta, aceleração, temperatura e FS
-[05:43:51] [debug] telemetry state=stable temp=1.2 cpu=0.0% mem=11.0% load=0.25 jitter=0.780s
+* [-] ajustes preventivos
-[05:43:51] [debug] [trm.archaeologist] encontrou 3 eventos perigosos recentes → valence -0.30
+* [x] ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
-[05:43:51] [debug] [trm.engine] step ok: mode=active cog=stable energy=45.9 depth=1 valence=-5.30
+* [-] reduz carga quando há risco
-[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
+##### **🧭 Explorador**
-```
+
-para o Thought Generator uma mistura Minimalista com Técnico-analítico. algo assim: "detetei stress: Δcpu alto → redução de depth aplicada"
+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
+```

src/_nfdos/kernel/neurotron/src/neurotron/trm/engine.py

@@ -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
             # ----------------------------------------------------------

src/_nfdos/kernel/neurotron/src/neurotron/trm/thought_agent.py

@@ -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

src/_nfdos/rootfs/opt/kernel/neurotron/src/neurotron/trm/engine.py

@@ -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
             # ----------------------------------------------------------

src/_nfdos/rootfs/opt/kernel/neurotron/src/neurotron/trm/thought_agent.py

@@ -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

src/docs/wiki/Roadmap.md

@@ -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] Telemetria V6
-* [x] memória de eventos (Hippocampus)
+- [x] Hippocampus (eventos)
-* [x] sinais fisiológicos
+- [x] Sinais internos
-* [-] micro-regras
+- [x] Micro-regras
-* [x] micro-agentes internos
+- [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:
 
 ---
 
-### 📊 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
-
----
-
-### 🔁 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**