brain-template/profil/decisions/027-ambient-autonomy-engine.md

scope, name, title, status, date, deciders

scope	name	title	status	date	deciders
kernel	ADR-027	Ambient layer — autonomy engine : workflows, signals, human-as-escalation-only	accepted	2026-03-18	<owner>

ADR-027 — Ambient layer : autonomy engine

Vision fondatrice

Le brain exécute. L'humain décide uniquement ce qui est vraiment indécidable. Sur le long terme, le brain connaît l'infra, les préférences, les patterns — il agit seul sur le routine. L'humain est décisionnaire final, pas opérateur.

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Ce que l'ambient layer est

Extension du daemon Python existant (ambient/daemon.py) — même pattern prouvé (conditions YAML → actions → notify), étendu au domaine agent workflows.

Aujourd'hui  :  identity/*.yml  → conditions → actions → notifie brain-ui
Demain       :  workflows/*.yml → signals IPC → spawn agents → RETURN → itère

L'ambient layer est un event loop autonome :

1. Évalue les workflow specs à chaque tick
2. Spawn les agents nécessaires (signal SPAWN, ADR-026)
3. Collecte les RETURN
4. Continue, ou ESCALATE si vraiment indécidable
5. Log tout pour la boucle d'apprentissage (ADR-028)

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Format workflow spec

# workflows/deploy-batch.yml
workflow: deploy-batch
description: "Déployer N instances identiques"

for_each:
  items: [instance-01, instance-02, ..., instance-10]
  spawn: deploy
  scope:
    zone: project
    files: [vps/configs/{{item}}.yml]
  on_return:
    success: → next_item
    fail:    → ESCALATE pilote
    error:   → ERROR + log + ESCALATE pilote

on_complete:
  signal: RETURN
  to: orchestrator
  payload:
    result: "{{success_count}}/{{total}} instances déployées"

on_escalate:
  notify: [telegram, brain-ui]
  wait: human_decision

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Règle humain-as-escalation-only

routine   →  ambient exécute seul
ambigu    →  ESCALATE → humain décide → ambient reprend
bloquant  →  BLOCKED_ON → humain débloque → ambient reprend

L'humain ne voit jamais les étapes techniques. Il voit :

• Le résultat final (tout s'est bien passé)
• L'ESCALATE (une décision est requise)
• Le résumé de progression si il le demande

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Connexion au daemon existant

Le daemon ambient/daemon.py ajoute un evaluator :

TriggerEngine.tick()
  ├── _eval_frigo()     (existant — vie perso)
  ├── _eval_courses()   (existant — vie perso)
  ├── _eval_budget()    (existant — vie perso)
  └── _eval_workflows() (nouveau  — agent orchestration)
        ├── charge workflows/*.yml
        ├── évalue état courant
        ├── spawn agents via IPC (ADR-026)
        └── collecte RETURN → feed learning loop (ADR-028)

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Données collectées par workflow run

Chaque exécution produit un run record :

run:
  workflow: deploy-batch
  started_at: ISO8601
  completed_at: ISO8601
  steps:
    - item: instance-01
      agent: deploy
      signal_out: SPAWN
      signal_in: RETURN
      result: success
      duration_ms: 1240
    - item: instance-02
      ...
  escalations: 0
  errors: 0
  outcome: success

Ces records alimentent directement ADR-028 (boucle d'apprentissage).

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Vision long terme

Le brain connaît le VPS. Il connaît les préférences. Il connaît les patterns d'erreur. Avec le temps, les ESCALATEs deviennent rares — le brain a appris quoi faire dans chaque situation déjà rencontrée.

Chaque run = un exemple d'entraînement. Chaque ESCALATE résolu = une règle apprise. Chaque ERROR récurrente = un pattern à corriger.

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Ce que cet ADR ne définit pas

• Format exact des run records persistés → à préciser à l'implémentation
• Fréquence tick workflow vs tick identity (peut être différente) → config
• Boucle d'apprentissage complète → ADR-028

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Changelog

Date	Note
2026-03-18	Création — autonomy engine, workflow spec format, human-as-escalation-only, extension daemon existant, run records pour learning loop