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Update Python library to support AI Dark Factory agent requirements

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, rust
Ambito
ai, backend-api-design, documentation, testing

Direzione di ricerca

Read projects/ai-dark-factory-gitea-fork.md and docs/terraphim-agent-command-reference.md first, then identify the existing Python bindings and terraphim-agent CLI entry points. Done means the four requested classes and operations work for all listed agents, with documentation examples and unit tests covering them.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Background

Building an AI Dark Factory with 10 specialized agents maintaining a Gitea fork. Each agent needs to capture learnings and interact with the Terraphim knowledge graph.

Current State

  • terraphim-agent CLI (Rust) works well: search, learn capture, query, list
  • Python wrapper needed for agent integration
  • Current Python bindings limited

Requirements

1. Agent Learning Capture

Each of 10 agents needs:

2. Knowledge Graph Operations
3. Multi-Agent Coordination
4. Learning Audit

Agent-Specific Requirements

Agent Primary Use Special Needs
Security Sentinel CVE patterns Vulnerability node types
Upstream Sync Merge strategies Git operation patterns
Extension Architect AI optimizations Model performance data
Test Guardian Flaky test causes Test pattern nodes
Code Reviewer Security anti-patterns Code pattern nodes
Scenario Tester Chaos recovery Failure pattern nodes
Product Development Feature prioritization Compound-RICE data
Release Engineer Deployment patterns Canary/rollback data
Market Research Content performance Engagement pattern nodes
Meta-Coordinator Coordination patterns Escalation pattern nodes

Proposed API Design

Implementation Notes

  1. Backend: Can wrap existing Rust CLI via subprocess or use direct bindings
  2. Storage: JSONL files in /data/kg/ with optional graph database
  3. Performance: Agents run locally, low latency required (< 100ms)
  4. Concurrency: Multiple agents may write simultaneously

Acceptance Criteria

  • AgentLearning class functional for all 10 agents
  • KnowledgeGraph add_node/search working
  • MultiAgentCoordination broadcast working
  • LearningAudit spot_check working
  • Documentation with examples
  • Unit tests covering all classes

Timeline

Needed for AI Dark Factory Week 2-3 implementation.

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Lingua principale
Rust
Stelle
62
Fork
5
Merge medio
2h 27m
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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