Aprendizagem

Como um agente transforma conversas de confiança em memória e competências duradouras, como ver o que aprendeu, e como manter esse conhecimento arrumado.

Transformar conversas em conhecimento

Um agente consegue transformar conversas em conhecimento duradouro por si próprio, através do ciclo de “reflexão”. Aprende apenas com conversas de confiança, por isso a conversa de um cliente com um bot de apoio nunca se torna memória.

Com quem um agente aprende

Quem conta como sendo de confiança é definido por uma lista de permissões trainers, uma por bot:

A convenção das listas de permissões é a mesma em todo o Pepe: ["*"] é todos, [] é ninguém, [itens] é exatamente aqueles, e omitido ou null é a predefinição desse campo.

pepe gateway telegram add support --token $T --agent helper --trainers none
# um bot voltado para o cliente que nunca aprende; o teu bot de DM (sem --trainers) continua a aprender

Essa mesma lista é a que controla o comando /learn e a troca de modelo por canal. Vê Canais para saber onde se configura trainers em cada ligação.

Memória e competências, separadas

Depois de uma sessão de confiança, o agente revê a conversa e atualiza duas coisas, mantidas separadas de propósito:

• Memória é sobre ti, e vive em USER.md, MEMORY.md e people.md. É mantida enxuta, por isso o agente consolida em vez de ir empilhando.
• Competências são sobre técnica. O revisor prefere atualizar uma competência existente e rica a criar uma nova e estreita.

Para encontrar uma coisa em concreto sem ler o ficheiro todo, o agente tem a ferramenta memory_search: uma pesquisa simples, sem distinguir maiúsculas de minúsculas, sobre as suas próprias entradas de MEMORY.md/USER.md/people.md, cada resultado marcado com o ficheiro de onde veio. É lexical, não semântica - sem embeddings, sem uma chamada extra a uma API - o que encaixa numa memória mantida pequena de propósito.

A revisão é uma execução em segundo plano com as ferramentas restritas à gestão de ficheiros e competências. Não tem shell nem rede, por isso pode atualizar o workspace e mais nada, e a sessão ao vivo fica intocada. Dispara no /compact, na inatividade (cerca de 90 segundos depois do último turno) e a pedido com /learn (Telegram e consola).

Ver o que aprendeu: TimeLearn

O TimeLearn mostra o que um agente aprendeu, numa linha temporal: competências (🧠) e entradas de memória (📝), das mais recentes para as mais antigas, com origem e data.

pepe timelearn assistant         # no terminal

A mesma linha temporal é o separador Learning no painel, com um seletor de agente. A divisão de trabalho é simples: o gerador (a reflexão) produz, e o TimeLearn mostra.

Consolidação

A revisão por conversa mantém a memória enxuta ao longo do caminho, mas cada execução só vê a sua própria sessão. Ao fim de muitas conversas, a memória de um agente pode ainda assim acumular sobreposições.

Consolidação é uma passagem de arrumação independente. O agente relê toda a sua memória permanente e as suas competências, sem nenhuma conversa à frente, e arruma-as. Funde duplicados, descarta linhas obsoletas ou contraditas, e junta competências sobrepostas, sem perder nenhum facto duradouro. Usa o mesmo revisor restrito, limitado a ficheiros.

pepe learn consolidate assistant              # corre uma passagem agora
pepe learn auto assistant                     # agenda-a para todas as noites (predefinição 0 3 * * *)
pepe learn auto assistant --at "0 */12 * * *" # ou um agendamento à tua medida
pepe learn auto assistant --off               # desliga o agendamento
pepe learn status                             # que agentes consolidam por agendamento

No painel, o separador Learning tem um botão Consolidate now e um interruptor Nightly. O agendamento noturno é uma entrada gerida na página de Tarefas agendadas (um job consolidate), e cada passagem é registada como qualquer outra execução, por isso podes revê-la nos Traces do painel. Vê Painel.