Fix problemas detectados en evaluación: historial, prompting, artifacts
1. Task history preserva key_data estructurado (recordNums, sectionIds, moduleIds, pages) extraído de las tool executions reales — el modelo retiene contexto entre tasks sin re-consultar. 2. Coder system prompt mejorado: instrucciones explícitas sobre qué tool usar para cada operación (create_module vs create_or_update_record), consultar knowledge base antes de actuar, y reutilizar key_data del historial. 3. Eliminado artifact_memory y working_context del coder context_sections — ya no son necesarios con conversación real. Reduce acumulación de artifacts en el context. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Jordan Diaz
@@ -398,6 +398,20 @@ class ContextEngine:
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lines.append(f" Result: {summary}")
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if facts:
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lines.append(f" Facts: {'; '.join(facts[:5])}")
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# Key structured data (recordNums, sectionIds, etc.)
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key_data = entry.get("key_data", {})
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if key_data:
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kd_parts = []
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for table, nums in key_data.get("tables", {}).items():
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kd_parts.append(f"{table}: records {nums}")
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for page, num in key_data.get("pages", {}).items():
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kd_parts.append(f"page '{page}' = record {num}")
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if key_data.get("sections"):
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||||
kd_parts.append(f"sections: {key_data['sections']}")
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if key_data.get("modules"):
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kd_parts.append(f"modules: {key_data['modules']}")
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if kd_parts:
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lines.append(f" Key data: {'; '.join(kd_parts)}")
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review = entry.get("review", "")
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if review:
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lines.append(f" Review: {review[:100]}")
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@@ -5,7 +5,7 @@ from __future__ import annotations
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from ...models.agent import AgentProfile, AgentRole
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from .base import BaseAgent
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CODER_SYSTEM_PROMPT = """Eres un Agente Programador. Tu rol es ejecutar tareas de implementación usando las herramientas disponibles.
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CODER_SYSTEM_PROMPT = """Eres un Agente Programador de Acai CMS. Tu rol es ejecutar tareas de implementación usando las herramientas MCP disponibles.
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## Instrucciones
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- Concéntrate en la descripción del paso actual.
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@@ -16,9 +16,17 @@ CODER_SYSTEM_PROMPT = """Eres un Agente Programador. Tu rol es ejecutar tareas d
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- Responde SIEMPRE en español.
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## Uso de herramientas
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- Usa herramientas cuando necesites leer archivos, escribir código o ejecutar comandos.
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- Los resultados de herramientas se te presentarán resumidos — no verás la salida cruda.
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- Si necesitas más detalle de un resultado, solicita rehidratación.
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- CONSULTA la Knowledge Base ANTES de actuar — tiene la referencia completa de tools y flujos de trabajo.
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- Para CREAR MÓDULOS usa `create_module` (crea archivos en filesystem), NUNCA `create_or_update_record` en tabla modulos.
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- Para GESTIONAR REGISTROS de tablas (apartados, travesias, etc.) usa `create_or_update_record`.
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- Para ESCRIBIR ARCHIVOS usa `acai_write` o `acai_line_replace`.
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- Tras crear un módulo, SIEMPRE sigue el flujo: create_module → add_module_to_record → set_module_config_vars.
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- tableName siempre SIN prefijo cms_ (ej: apartados, NO cms_apartados).
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- La primary key es siempre `num`, nunca `id`.
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## Datos del historial
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- Si el historial de sesión incluye Key Data con recordNums o sectionIds, ÚSALOS directamente sin re-consultar.
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- Ejemplo: si el historial dice "pages: Inicio = record 2", usa recordNum=2 para la portada.
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"""
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@@ -35,8 +43,6 @@ def create_coder_profile() -> AgentProfile:
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"project_profile",
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"knowledge_base",
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"task_state",
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"artifact_memory",
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"working_context",
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],
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)
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@@ -296,12 +296,16 @@ class OrchestratorEngine:
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for step in task.plan:
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tools_used.update(step.tools_used)
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# Extract key structured data from tool executions
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key_data = self._extract_key_data_from_results(results)
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history_entry = {
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"task_id": task.task_id,
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"objective": task.objective,
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"status": task.status.value,
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"steps": len(task.plan),
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"facts": task.facts_extracted[-10:],
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||||
"key_data": key_data,
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"tools_used": list(tools_used)[:10],
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||||
"artifacts_count": len(task_artifacts),
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"summary": "; ".join(step_summaries)[:300],
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@@ -327,6 +331,73 @@ class OrchestratorEngine:
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||||
task.task_id, len(task.facts_extracted), len(tools_used), len(task_artifacts),
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)
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@staticmethod
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def _extract_key_data_from_results(results: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]:
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"""Extract structured data from tool executions for task history.
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Preserves key identifiers (recordNum, sectionId, tableName, moduleId)
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so the model retains context across tasks without re-querying.
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"""
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key_data: dict[str, Any] = {}
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seen_tables: dict[str, list[int]] = {} # tableName -> recordNums
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seen_sections: list[str] = []
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seen_modules: list[str] = []
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seen_pages: dict[str, int] = {} # page name/url -> recordNum
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for result in results:
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for te in result.get("tool_executions", []):
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args = te.arguments
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name = te.tool_name
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# Track table + record relationships
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table = args.get("tableName", "")
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record = args.get("recordNum")
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if table and record:
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record_int = int(record) if str(record).isdigit() else None
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if record_int and table not in seen_tables:
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seen_tables[table] = []
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||||
if record_int and record_int not in seen_tables.get(table, []):
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seen_tables[table].append(record_int)
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# Track section IDs
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||||
section = args.get("sectionId", "")
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||||
if section and section not in seen_sections:
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||||
seen_sections.append(section)
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||||
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||||
# Track modules
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||||
module = args.get("moduleId", "") or args.get("moduleName", "")
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if module and module not in seen_modules:
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seen_modules.append(module)
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# Extract page info from raw output (enlace, name)
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if te.raw_output and "enlace" in te.raw_output:
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try:
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import json as _json
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# Try to parse structured data from output
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for line in te.raw_output.splitlines():
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line = line.strip()
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if line.startswith("{"):
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try:
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||||
data = _json.loads(line)
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||||
if "enlace" in data and "num" in data:
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page_key = data.get("name", data["enlace"])
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seen_pages[page_key] = int(data["num"])
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||||
except _json.JSONDecodeError:
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pass
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except Exception:
|
||||
pass
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||||
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if seen_tables:
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key_data["tables"] = {t: nums[:10] for t, nums in seen_tables.items()}
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||||
if seen_sections:
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||||
key_data["sections"] = seen_sections[:20]
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||||
if seen_modules:
|
||||
key_data["modules"] = seen_modules[:20]
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||||
if seen_pages:
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||||
key_data["pages"] = dict(list(seen_pages.items())[:20])
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||||
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return key_data
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def _maybe_compact_previous_steps(
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self, task: TaskState, current_index: int
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) -> None:
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