diff --git a/Roadmap.md b/Roadmap.md
index 500d501..50532d0 100644
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@@ -141,11 +141,11 @@ O TRM é:
 
 Ele usa:
 
-* telemetria v5
-* memória de eventos (Hippocampus)
-* sinais fisiológicos
-* micro-regras
-* micro-agentes internos
+* [x] telemetria v5
+* [x] memória de eventos (Hippocampus)
+* [x] sinais fisiológicos
+* [-] micro-regras
+* [x] micro-agentes internos
 
 para criar uma **mente mínima**, mas viva.
 
@@ -161,71 +161,71 @@ Três agentes simples, independentes, mas acoplados:
 
 Responsável por proteção e homeostase.
 
-* monitora delta, aceleração, temperatura e FS
-* ajustes preventivos
-* ativa markers (`enter_stress_zone`, `fs_warning`)
-* reduz carga quando há risco
+* [-] 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
+* [-] gera micro previsões de tendência
+* [-] avalia estabilidade
+* [-] modifica tick cognitivo
+* [ ] inicia refinamento simbólico
 
 ##### **📜 Arqueólogo**
 
 Responsável por memória e histórico.
 
-* lê eventos telemétricos recentes
-* correlaciona com estados antigos
-* ativa markers (`loop_suspect`, `recovering`)
-* influencia valência interna
+* [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.
 
-* mais telemetria = mais custo
-* previsões mais profundas = custo quadrático
-* estado “quente” aumenta custo
-* estado “frio” diminui custo
+* [x] cada passo TRM consome energia
+* [-] mais telemetria = mais custo
+* [ ] previsões mais profundas = custo quadrático
+* [-] estado “quente” aumenta custo
+* [-] estado “frio” diminui custo
 
-Quando a energia baixa demais →
-➡ TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
+* [x] Quando a energia baixa demais → TRM reduz profundidade, entra em modo “mínimo”.
 
 #### 🔹 3. Valência Interna
 
 Uma métrica de “bem-estar”.
 
-* estabilidade aumenta
-* picos rápidos diminuem
-* recovery aumenta
-* FS warning diminui
-* jitter alto diminui
+* [x] estabilidade aumenta valência
+* [-] picos rápidos diminuem
+* [x] recovery aumenta
+* [x] FS warning diminui
+* [-] jitter alto diminui
 
 Valência influencia:
 
-* intensidade TRM
-* prioridades
-* ritmo cognitivo
+* [x] intensidade TRM
+* [-] prioridades
+* [-] ritmo cognitivo
 
 #### 🔹 4. Ritmos Internos (Osciladores)
 
 Quatro ritmos independentes:
 
-* `think_rate`
-* `memory_sync_rate`
-* `telemetry_rate`
-* `selfcheck_rate`
+* [-] `think_rate`
+* [-] `memory_sync_rate`
+* [-] `telemetry_rate`
+* [-] `selfcheck_rate`
 
 Alguns podem oscilar lentamente ao longo do tempo (sinusóide leve), criando:
 
-* ciclos
-* fases
-* padrões internos
+* [-] ciclos
+* [-] fases
+* [-] padrões internos
 
 Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergência.
 
@@ -233,27 +233,27 @@ Estes ritmos ajudam a criar **estabilidade dinâmica**, essencial para emergênc
 
 ##### Estados principais:
 
-* `stable`
-* `warm`
-* `hot`
-* `critical`
-* `recovery`
+* [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)
+* [-] estável
+* [-] quasi-estável
+* [-] recuperativo
+* [-] oscilatório
+* [ ] pré-caótico (quando delta+aceleração divergem)
 
 O estado atual do TRM influencia:
 
-* profundidade TRM
-* valência
-* custo cognitivo
-* ajustes no tick
-* markers enviados ao Hippocampus
+* [x] profundidade TRM
+* [x] valência
+* [-] custo cognitivo
+* [-] ajustes no tick
+* [x] markers enviados ao Hippocampus
 
 #### 🟦 **TRM v2 — (evolução planejada)**
 
@@ -263,40 +263,41 @@ O estado atual do TRM influencia:
 
 O TRM começa a preferir estados e caminhos:
 
-* preferir estabilidade
-* evitar stress
-* buscar eficiência
-* balancear energia
+* [ ] preferir estabilidade
+* [ ] evitar stress
+* [ ] buscar eficiência
+* [ ] balancear energia
 
 ##### 🔹 2. Mini-linguagem interna
 
 Representações simples como:
 
-```
 thought: "tendência alta"
 thought: "risco: subida rápida"
 thought: "estado bom, manter"
-```
+
 
 Exportados ao Hippocampus.
 
+* [ ] implementação da mini-linguagem interna
+
 ##### 🔹 3. Ciclos de humor artificial
 
 Variações lentas baseadas em:
 
-* valência acumulada
-* jitter histórico
-* eventos repetitivos
+* [ ] valência acumulada
+* [ ] jitter histórico
+* [ ] eventos repetitivos
 
-Humores afetam decisões.
+* [ ] Humores afetam decisões.
 
 ##### 🔹 4. Consciência temporal
 
 O TRM v2 reconhece:
 
-* “isto já aconteceu antes”
-* “há tendência de degradação”
-* “estou em recuperação”
+* [ ] “isto já aconteceu antes”
+* [ ] “há tendência de degradação”
+* [ ] “estou em recuperação”
 
 #### 🟦 **TRM v3 — (emergência real)**
 
@@ -306,11 +307,12 @@ O TRM v2 reconhece:
 
 Os três agentes votam dentro do TRM:
 
-```
 guardião: reduzir carga
 explorador: aprofundar pensamento
 arqueólogo: isto parece perigoso
-```
+
+
+* [ ] mecanismo de votação interna entre agentes
 
 O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
 
@@ -318,17 +320,17 @@ O TRM aprende a tomar decisões com base na interação deles.
 
 Surgem:
 
-* padrões preferidos
-* zonas de estabilidade próprias
-* respostas diferentes a mesmas entradas
+* [ ] padrões preferidos
+* [ ] zonas de estabilidade próprias
+* [ ] respostas diferentes a mesmas entradas
 
 ##### 🔹 3. Flutuações caóticas controladas
 
 Pequenos desequilíbrios internos criam:
 
-* criatividade
-* exploração
-* variações de comportamento
+* [ ] criatividade
+* [ ] exploração
+* [ ] variações de comportamento
 
 #### 🟦 **TRM vX — (Holodeck + AGI simbólica)**
 
@@ -336,15 +338,15 @@ Pequenos desequilíbrios internos criam:
 
 ##### 🔹 1. “Imaginação Simbólica”
 
-O TRM simula situações no Holodeck.
+* [ ] O TRM simula situações no Holodeck.
 
 ##### 🔹 2. Raciocínio multitarefa
 
-Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
+* [ ] Vários loops TRM por segundo, cada um explorando algo diferente.
 
 ##### 🔹 3. Generalização interna
 
-A partir de telemetria, memória e simulação.
+* [ ] A partir de telemetria, memória e simulação.
 
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