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Wire terraphim_agent_evolution into ADF orchestrator (Phase 1)

Aperta
#727 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
rust
Ambito
ai, backend

Direzione di ricerca

First check the dependency on Gitea #117, then read crates/terraphim_orchestrator/src/lib.rs, handoff.rs, and crates/terraphim_agent_evolution/src/evolution.rs. Review the planned output_parser.rs formats and run cargo test --workspace. Done means persisted VersionedMemory and LessonsState exist after a run, and handoffs include the evolution key.

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

Descrizione

enhancement

Summary

Wire the existing terraphim_agent_evolution crate into the ADF orchestrator reconciliation loop to give agents persistent memory of prior runs (solution lineage).

Approach

  • Add HashMap<String, AgentEvolutionSystem> field to orchestrator
  • On each output event: parse structured content (NDJSON for opencode, JSON for Claude), store as MemoryItem in agent's MemoryEvolution
  • On agent exit: record success/failure as Lesson, call create_snapshot()
  • On handoff: include evolution_snapshot_key so receiving agent can load prior state

Critical Files

  • crates/terraphim_orchestrator/src/lib.rs -- add evolution system field, feed output events, snapshot on exit
  • crates/terraphim_agent_evolution/src/evolution.rs -- AgentEvolutionSystem (MemoryEvolution, TasksEvolution, LessonsEvolution)
  • crates/terraphim_orchestrator/src/handoff.rs -- add evolution_snapshot_key to HandoffContext
  • New: crates/terraphim_orchestrator/src/output_parser.rs -- parse agent output formats

Acceptance Criteria

  • After agent run, VersionedMemory snapshot exists in persistence
  • LessonsState contains at least one lesson per run
  • Handoff includes evolution key
  • cargo test --workspace passes

Dependencies

  • Blocked by: Gitea #117 (Phase 0: ADF remediation)
  • Related: #639 (session persistence), #641 (activity log), #692 (operational skill store)
  • Part of: Agentic Knowledge Evolution plan (knowledge/external/ai-agents/avo-agentic-variation-operators-nvidia-2026.md)
Lingua principale
Rust
Stelle
62
Fork
5
Merge medio
2h 27m
PR unite (30g)
1

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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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