Tetardtek
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Synchronise le template avec les décisions fondatrices 2025-2026 : - 018 : migration Rust strangler fig toolkit - 023 : Cortex/Cosmos product vision - 025 : cortex composition operator - 026 : IPC context packet access matrix - 027 : ambient autonomy engine - 028 : learning loop detect-iterate - 029 : Cosmos frontend brain - 030 : boot mode empirical validation - 031 : distribution model - 032 : execution mode vs workflow - 033/033a : embedding language strategy + zone filter - 034 : infra separation local/VPS/template - 035 : session pilote mode (ADR-035) Dépersonnalisation : keys/brain.<OWNER_DOMAIN>, deciders: [<owner>]
156 lines
3.9 KiB
Markdown
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3.9 KiB
Markdown
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scope: kernel
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name: ADR-027
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title: "Ambient layer — autonomy engine : workflows, signals, human-as-escalation-only"
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status: accepted
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date: 2026-03-18
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deciders: [<owner>]
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# ADR-027 — Ambient layer : autonomy engine
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## Vision fondatrice
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> Le brain exécute. L'humain décide uniquement ce qui est vraiment indécidable.
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> Sur le long terme, le brain connaît l'infra, les préférences, les patterns —
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> il agit seul sur le routine. L'humain est décisionnaire final, pas opérateur.
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## Ce que l'ambient layer est
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Extension du daemon Python existant (`ambient/daemon.py`) —
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même pattern prouvé (conditions YAML → actions → notify),
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étendu au domaine agent workflows.
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```
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Aujourd'hui : identity/*.yml → conditions → actions → notifie brain-ui
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Demain : workflows/*.yml → signals IPC → spawn agents → RETURN → itère
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```
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L'ambient layer est un **event loop autonome** :
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1. Évalue les workflow specs à chaque tick
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2. Spawn les agents nécessaires (signal SPAWN, ADR-026)
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3. Collecte les RETURN
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4. Continue, ou ESCALATE si vraiment indécidable
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5. Log tout pour la boucle d'apprentissage (ADR-028)
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## Format workflow spec
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```yaml
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# workflows/deploy-batch.yml
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workflow: deploy-batch
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description: "Déployer N instances identiques"
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for_each:
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items: [instance-01, instance-02, ..., instance-10]
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spawn: deploy
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scope:
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zone: project
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files: [vps/configs/{{item}}.yml]
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on_return:
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success: → next_item
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fail: → ESCALATE pilote
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error: → ERROR + log + ESCALATE pilote
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on_complete:
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signal: RETURN
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to: orchestrator
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payload:
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result: "{{success_count}}/{{total}} instances déployées"
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on_escalate:
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notify: [telegram, brain-ui]
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wait: human_decision
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```
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## Règle humain-as-escalation-only
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```
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routine → ambient exécute seul
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ambigu → ESCALATE → humain décide → ambient reprend
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bloquant → BLOCKED_ON → humain débloque → ambient reprend
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```
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L'humain ne voit jamais les étapes techniques. Il voit :
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- Le résultat final (tout s'est bien passé)
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- L'ESCALATE (une décision est requise)
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- Le résumé de progression si il le demande
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## Connexion au daemon existant
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Le daemon `ambient/daemon.py` ajoute un evaluator :
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```
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TriggerEngine.tick()
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├── _eval_frigo() (existant — vie perso)
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├── _eval_courses() (existant — vie perso)
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├── _eval_budget() (existant — vie perso)
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└── _eval_workflows() (nouveau — agent orchestration)
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├── charge workflows/*.yml
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├── évalue état courant
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├── spawn agents via IPC (ADR-026)
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└── collecte RETURN → feed learning loop (ADR-028)
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```
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## Données collectées par workflow run
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Chaque exécution produit un run record :
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```yaml
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run:
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workflow: deploy-batch
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started_at: ISO8601
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completed_at: ISO8601
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steps:
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- item: instance-01
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agent: deploy
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signal_out: SPAWN
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signal_in: RETURN
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result: success
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duration_ms: 1240
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- item: instance-02
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...
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escalations: 0
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errors: 0
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outcome: success
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```
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Ces records alimentent directement ADR-028 (boucle d'apprentissage).
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## Vision long terme
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> Le brain connaît le VPS. Il connaît les préférences. Il connaît les patterns d'erreur.
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> Avec le temps, les ESCALATEs deviennent rares — le brain a appris quoi faire
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> dans chaque situation déjà rencontrée.
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Chaque run = un exemple d'entraînement.
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Chaque ESCALATE résolu = une règle apprise.
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Chaque ERROR récurrente = un pattern à corriger.
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## Ce que cet ADR ne définit pas
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- Format exact des run records persistés → à préciser à l'implémentation
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- Fréquence tick workflow vs tick identity (peut être différente) → config
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- Boucle d'apprentissage complète → ADR-028
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## Changelog
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| 2026-03-18 | Création — autonomy engine, workflow spec format, human-as-escalation-only, extension daemon existant, run records pour learning loop |
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