- Config: COST_PER_1M_INPUT y COST_PER_1M_OUTPUT configurables via .env
- OpenAI adapter: stream_options include_usage para capturar tokens reales
- base.py: acumula input/output tokens de cada iteración del agente
- planner.py: devuelve usage junto con el plan
- engine.py: suma tokens de planner + steps + review, calcula coste USD
- Response incluye usage{input_tokens, output_tokens} y total_cost_usd
Formato compatible con el bridge de Claude Code CLI para integración
con el frontend y reporting a Acai webservice.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
