Extraída lógica de carga a _load_knowledge_from_dir() reutilizable.
Se llama automáticamente en el lifespan después de set_dependencies().
Si falla, solo loguea warning — no bloquea el arranque.
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El sistema multi-agente (planner → coder → reviewer) añadía
complejidad y causaba problemas (sobreplanificaci��n, repetición
de tareas, pérdida de contexto entre steps).
Ahora: mensaje → coder → respuesta. Como Claude Code.
- El coder decide si responder directamente o usar tools
- Sin plan intermedio, sin reviewer, sin steps
- Un solo execute() con conversación real completa
- Historial compactado con key_data al finalizar
- System prompt actualizado: asistente de desarrollo, no agente
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GPT-5.4 ignora las convenciones del knowledge base (42K tokens).
Las reglas más críticas se duplican en el system prompt del coder:
- script.js y style.css son ESTÁTICOS (sin Twig)
- Valores dinámicos via data-* attributes
- CmsApi.hook() en vez de fetch
- querySelectorAll con clase raíz en vez de getElementById
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El planner generaba 3+ steps para tareas simples causando que el
coder repitiera acciones en cada step (creaba el módulo varias veces).
Ahora el engine fusiona los steps en 1 coder con descripción combinada.
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El plan del planner se emite como tool_use(name="plan") + tool_result
con los steps formateados. El frontend lo renderiza como un bloque
colapsable de herramienta con el plan de ejecución.
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Budget de 15K dejaba fuera docs críticos (css-js-conventions,
hooks-and-api). Con 42K tokens totales y 128K de contexto,
incluir todo es la mejor estrategia.
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El planner generaba 6+ steps para tareas simples como crear un módulo,
causando que el coder repitiera acciones o creara el módulo dos veces.
- Reglas explícitas: máximo 2-3 steps
- Crear módulo = 1 step coder (archivos + add + config)
- Explorar = 1 step coder
- Reviewer solo para tareas complejas
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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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El planner genera JSON interno que no debe mostrarse al usuario.
Solo coder y collector emiten AGENT_DELTA al stream.
Para direct_response, el engine emite como agent=coder para que
el ClaudeFormatEmitter lo procese correctamente.
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El planner ahora puede devolver direct_response en vez de un plan
cuando el mensaje no requiere herramientas (saludos, preguntas
generales, conversación casual).
- planner.py: prompt actualizado con formato direct_response
- engine.py: si planner devuelve string, emitir como texto y
completar sin ejecutar steps
"hola" → "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte hoy?" (0 steps, 0 tools)
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Nuevo ClaudeFormatEmitter traduce eventos nativos al formato exacto
que produce Claude Code CLI: content_block_start/delta/stop, tool_result,
assistant snapshots, result con usage/cost, done.
- streaming/claude_format.py: ClaudeFormatEmitter + DualEmitter
- base.py: enriquecer eventos con tool_call_id, raw_output, tool_arguments
- engine.py: usage/cost en EXECUTION_COMPLETED
- routes.py: ?format=claude en /sessions/{id}/stream
- main.py: DualEmitter wiring (emite a ambos formatos)
El frontend puede consumir el stream sin cambios — mismos event types
que Claude Code CLI. El formato nativo sigue disponible para el dashboard.
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- 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.
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El server compila automáticamente al guardar index-base.tpl via
acai_write — no necesita create_module ni compile_module manual.
- mcp-tools-reference.md: flujo actualizado, create_module marcado legacy
- module-creation-guide.md: paso 2 usa acai_write
- ACAI-CLAUDE.md: key workflows actualizados
- coder.py: system prompt alineado
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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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El MCP acai-code usa HTTP al server Python para operaciones de
ficheros (write, view, delete). En Docker, el server Python está
en el container app:9091, no en localhost:29871 (legacy local).
- mcp.json: env LOCAL_SERVER_URL=http://app:9091 para acai-code
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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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