Se propaga *slog.Logger a todos los componentes impuros del shell:
- shell/bus/ — logs de subscribe, send, reply, timeout, unsubscribe
- shell/effects/ — duración y resultado de cada action ejecutada
- shell/llm/ (anthropic, openai, factory) — request/response con tokens, duración, fallback
- shell/memory/sqlite — open, save, recall, close con detalles
- shell/ssh/ — inicio, fin, errores y duración de comandos SSH
- tools/registry — registro, ejecución y errores de herramientas
Se usa el paquete shell/logger para field names consistentes (FieldDurationMS, FieldTokensUsed, etc.).
Cada componente recibe el logger por inyección de dependencias, sin globals.
Las firmas de New/FromConfig se actualizan para aceptar *slog.Logger.
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Se separan los scripts de gestión en dos categorías claras:
- dev-scripts/server/ — operaciones del launcher (start, stop, restart, ps, logs, dashboard)
- dev-scripts/agent/ — operaciones de agentes (new, register, verify, avatar, remove, list)
Se añade create-full.sh como script unificado que ejecuta scaffold + build + register + verify.
Se incluyen READMEs en cada subdirectorio documentando los scripts disponibles.
Los scripts originales en la raíz de dev-scripts/ se eliminan.
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Especificación de la tarea 07 con requisitos detallados del sistema de
logging JSONL: formato, rotación, limpieza, API y funciones de consulta.
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Se integra shell/logger en cmd/launcher para que cada agente escriba
sus logs en logs/<agent-id>/YYYY-MM-DD.jsonl. Nuevo flag --log-dir
(default: "logs", "stdout" para consola). El launcher y cada agente
tienen su propio logger con cleanup automático al apagar. Se actualiza
dev-scripts/logs.sh para leer desde la nueva estructura de directorios.
Se corrige .gitignore: "launcher" → "/launcher" para no ignorar cmd/launcher/,
y se añade logs/.
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Nuevo paquete shell/logger/ que implementa logging estructurado JSONL
para agentes. Incluye DailyRotatingWriter con rotación diaria y por
tamaño (50MB default), limpieza automática de archivos viejos (7 días),
compresión gzip de logs rotados, y funciones de consulta (ReadLogs,
SearchLogs, ListAgents, ListDates) para que agentes LLM puedan leer
logs de otros agentes. Basado en log/slog de stdlib, sin dependencias
externas. 18 tests unitarios cubren rotación, concurrencia y consultas.
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Se añade detección de preguntas dirigidas al grupo en los prompts de routing
y quality. Cuando el usuario usa plural o se dirige colectivamente a los
agentes ("¿qué opinan?", "chicos", "hey everyone", etc.), el routing baja
la confianza a 0.2 y el evaluador de calidad mantiene continue=true hasta
que todos los agentes hayan participado.
Esto garantiza que preguntas con intención grupal reciban respuestas de
todos los agentes disponibles, no solo del más relevante.
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Se añade un mecanismo de detección de repetición para cortar conversaciones
circulares entre agentes cuando hablan sin parar.
- Nuevo campo RepetitionThreshold en OrchestrationCfg (schema.go).
- Función detectRepetition() compara cada nueva respuesta con las anteriores
usando similitud de bigramas (Dice coefficient).
- Si la similitud supera el umbral (default 0.6), el pipeline se detiene
inmediatamente con un log de warning, antes de gastar una llamada LLM
en la evaluación de calidad.
- Funciones auxiliares: similarity() y makeBigrams() para el cálculo.
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Se reescriben los tres prompts del orquestador (routing, quality, refinement)
para fomentar la interacción entre agentes en lugar de respuestas individuales.
- Routing: instruye al LLM a mantener confianza baja (0.3-0.6) en preguntas
generales para disparar contribuciones de múltiples agentes.
- Quality: nuevo sistema de scoring que favorece la colaboración. Un solo agente
respondiendo nunca supera 0.5, forzando que otros participen.
- Refinement: cambia el enfoque de "mejorar" a "enriquecer con perspectiva única",
priorizando agentes con expertise diferente al anterior.
- Config: max_iterations 3→6, quality_threshold 0.8→0.85, nuevo campo
repetition_threshold: 0.6 para detección de bucles.
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Mueve las tareas completadas (01-bot-tools, 02-bot-memory, 04-bot-avatar)
al directorio .claude/tasks/completed/ para organización.
Añade nueva tarea 06.
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Actualiza todos los scripts de desarrollo para el modelo de launcher unificado.
Ya no se inician procesos individuales por agente — un solo proceso corre todos.
_common.sh: helpers para launcher unificado (is_launcher_running, read_launcher_pid,
launcher_pid_file/log_file), agent_status() ahora deriva estado del launcher
start.sh: inicia el launcher unificado (sin -c flag, descubre todos los agentes)
stop.sh: detiene el launcher unificado
restart.sh: stop + start del launcher
ps.sh: muestra stats del proceso launcher + lista de agentes enabled/disabled
logs.sh: tail -f del log unificado del launcher
server.sh: añade comandos enable/disable para gestionar agentes, elimina start/stop por agente
remove.sh: simplificado a toggle enabled:false + sugerencia de restart
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Actualiza el dashboard TUI y el process manager para el modelo de launcher
unificado donde todos los agentes corren en un solo proceso.
Dashboard (pkg/tui):
- model.go: campos de estado del launcher (PID, uptime, memory, CPU, log size)
- model.go: ServerMenuOptions(running) contextual, AgentActionOptions(enabled)
- messages.go: MsgAgentsLoaded incluye estado del launcher, MsgServerActionDone/MsgRebuildDone simplificados
- update.go: intents nuevos (Enable/Disable agent, Start/Stop/Restart/Kill launcher)
- view.go: vista de servidor muestra stats del launcher, agentes muestran enabled/disabled
Shell adapter (shell/tui):
- adapter.go: reescrito para usar métodos unificados (StartUnified, StopUnified, ToggleEnabled, StatusAllUnified, UnifiedStats, UnifiedLogTail)
Process manager (shell/process):
- manager.go: métodos StartUnified, StopUnified, KillUnified, IsUnifiedRunning, UnifiedPID, UnifiedStats, UnifiedLogTail, StatusAllUnified, ToggleEnabled
Los agentes ya no se inician/detienen individualmente desde el dashboard.
Se habilitan/deshabilitan en config y se reinicia el launcher para aplicar.
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Implementa el sistema de orquestación para salas Matrix con múltiples bots.
El orquestador es un "special agent" sin identidad Matrix que coordina qué bot
responde y cuándo, usando LLM (Claude) para routing y evaluación de calidad.
Cambios principales:
- pkg/orchestration/task.go: tipos puros (TaskEvent, BotResponse, QualityScore, RoutingDecision)
- shell/orchestration/: runtime del orquestador (orchestrator.go, router.go, evaluator.go)
- agents/specials/orchestrator/: config + prompts (routing, quality, refinement)
- internal/config/: SpecialConfig, OrchestrationCfg, LoadSpecial()
- shell/bus/bus.go: protocolo request-reply (SendAndWait, Reply) para delegación
- shell/matrix/listener.go: InterceptFunc para interceptar eventos en salas orquestadas
- agents/runtime.go: SetBus, listenBus, handleTaskEvent para recibir tareas del orquestador
- cmd/launcher/main.go: creación de bus compartido, arranque del orquestador antes de bots
Incluye deduplicación para evitar que múltiples listeners en la misma sala
disparen el orquestador más de una vez por mensaje.
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- Deleted old plan files for bot memory, interaction, avatar, and cron.
- Added new task files for bot tools, memory, interaction, avatar, and cron scheduling with detailed designs and implementation notes.
- Updated `agents/runtime.go` to support memory clearing and message deletion from SQLite.
- Created necessary shell and package files for implementing bot tools and cron scheduling functionalities.
Actualizar todas las referencias en documentación para reflejar los
nuevos nombres de directorio (assistant-bot, asistente-2) y la
eliminación del agente devops-bot. Archivos actualizados: CLAUDE.md,
create_agent.md, README.md, e2ee.md, creating-agents.md,
03-bot-interaction.md.
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Eliminar el agente devops-bot completo (directorio agents/devops/,
código, config y prompt). El agente nunca llegó a estar activo y se
decide eliminarlo para mantener limpio el proyecto. Se elimina también
la referencia al room devops en config/matrix.yaml.
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Renombrar directorios de agentes para que coincidan exactamente con el
agent.id del config.yaml, eliminando la disonancia entre nombres:
- agents/assistant/ → agents/assistant-bot/ (ID: assistant-bot)
- agents/asistente2/ → agents/asistente-2/ (ID: asistente-2)
Se actualizan los imports en cmd/launcher/main.go, los store_path de
crypto, los paths de storage/logs/audit en ambos configs para que
apunten a ./agents/<agent-id>/data/. También se corrige el memory.db
que se creaba en directorios fantasma fuera del directorio real del
agente.
Se eliminan las referencias a devops-bot en el config de assistant-bot
(peers, delegation).
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Documentación y políticas para la creación de agentes:
- docs/creating-agents.md: guía completa paso a paso para humanos
(scaffold, config, registro Matrix, avatar, verificación E2EE, arranque,
troubleshooting)
- .claude/policies/create_agent.md: policy para LLMs con estructura de
archivos, convenciones y reglas a seguir al crear agentes
- .claude/policies/index.md: índice de todas las policies disponibles
- .claude/policies/create_tool.md: movido desde .claude/rules/ (misma policy)
- CLAUDE.md: añadida sección de políticas, actualizada tabla de agentes
con asistente-2, y actualizado el flujo de "Cómo añadir un nuevo bot"
con pasos de avatar y verificación E2EE
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La regex del loader de .env solo aceptaba [A-Z_] en nombres de variables,
lo que excluía vars como MATRIX_TOKEN_ASISTENTE2 (con dígito).
Cambiado ^[A-Z_]+=.+ → ^[A-Z_][A-Z0-9_]*=.+ para soportar dígitos
después del primer carácter.
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Nuevo agente asistente-2 con herramienta current_time habilitada para
demostrar el flujo completo de tool-use (LLM → tool call → resultado → respuesta).
Incluye:
- agents/asistente2/: reglas puras, config con tool_use.enabled, system prompt
- tools/time.go: herramienta current_time (siempre disponible para todos los agentes)
- cmd/verify/: comando para subir cross-signing keys y eliminar el warning
"Encrypted by a device not verified by its owner"
- Registro en runtime.go (current_time) y launcher/main.go (rulesRegistry)
El cmd/verify usa mautrix GenerateAndUploadCrossSigningKeysWithPassword
para configurar cross-signing via UIA con la password del bot.
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Añade avatar.go que implementa los subcomandos avatar y displayname
de agentctl. Ya existía en el proyecto pero no estaba commiteado.
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Implementa un dashboard interactivo con bubbletea siguiendo el patrón
pure core / impure shell del proyecto:
- pkg/tui/ (PURE): Model, Update, View — solo fmt y strings, cero I/O.
Update produce Intent[] (datos puros) en vez de side effects.
- shell/tui/ (IMPURE): Adapter convierte Intent[] en tea.Cmd[] con I/O real
(process management, /proc stats, log tail).
- cmd/dashboard/ (composición): Bridge conecta pure Update con shell Adapter
usando la Elm Architecture de bubbletea.
Pantallas: Main Menu → Agent List → Agent Actions (start/stop/restart/kill) → Logs.
Navegación: flechas ↑↓, Enter seleccionar, 0 volver, q salir.
Dependencias añadidas: bubbletea, lipgloss.
Actualiza .gitignore para anclar binarios a raíz (/agentctl, /dashboard).
Documenta nuevos scripts en CLAUDE.md.
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Extrae toda la lógica de gestión de procesos (scan, start, stop, kill, stats,
log tail) de cmd/agentctl/main.go a shell/process/manager.go como paquete
reutilizable siguiendo el patrón impure shell del proyecto.
agentctl queda como thin wrapper sobre process.Manager — misma funcionalidad,
mismo comportamiento. El nuevo paquete será compartido por el TUI dashboard.
Añade funcionalidad nueva al Manager: Stats() para métricas de /proc,
LogTail() para últimas N líneas, Stop() con espera graceful + SIGKILL fallback.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
Añade scripts de gestión del servidor de bots:
- ps.sh: vista detallada de procesos (PID, uptime, memoria, CPU, tamaño log)
- restart.sh: reinicio de uno o todos los agentes (stop + start)
- server.sh: comando unificado (start|stop|restart|status|ps|logs|kill|dashboard)
- dashboard.sh: lanzador del TUI interactivo
Estos scripts complementan los existentes (start.sh, stop.sh, list.sh) y
permiten gestionar todo el servidor desde un solo punto de entrada.
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- Implemented the assistant bot with basic command handling and LLM routing.
- Created configuration file for the assistant bot with personality, behavior, and LLM settings.
- Added system prompt for the assistant bot to define its capabilities and limitations.
- Developed registration script for creating Matrix bot users via Synapse admin API.
- Introduced common development scripts for agent management (start, stop, list, logs).
- Scaffolded new agent creation script to streamline the addition of new agents.
- Implemented agent removal script to disable agents without deleting data.
egutierrez