El agenticSystem ahora es conversacional — recuerda lo dicho en
mensajes anteriores de la misma sesión.
- engine.py: direct_response guarda en task_history con formato
"User: X → Agent: Y"
- context/engine.py: _build_messages() reconstruye el task_history
como pares user/assistant reales en el array de messages, antes
del mensaje actual. El modelo ve una conversación completa.
- base.py: planner/reviewer no emiten AGENT_DELTA al frontend
(su output es interno, no para el usuario)
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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.
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- Tool results completos en conversación (como Claude Code/Cursor)
en vez de resúmenes en system prompt
- Parser multi-tool: trackea tool calls por tool_call_id para
OpenAI streaming interleaved
- Deduplicación por fingerprint + detección de loop cuando todos
los calls de un step son duplicados
- Compactación inteligente por step: el orquestador decide cuándo
comprimir steps anteriores (cambio de agente o >3 steps)
- stdio.js lee URLs del .acai como fallback (local_web_url, local_forge_host)
- Buffer MCP aumentado a 1MB para respuestas grandes
- Dockerfile adaptado para build context desde raíz del proyecto
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- Add .gitignore to exclude .env, __pycache__, node_modules, and IDE files
- Remove all __pycache__ bytecode files from version control
- Add MCP config files (mcp.json, mcp.json.example)
- Add MCP manager, registry, and config modules
- Update routes, orchestrator engine, and agent base with latest changes
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