LILITH: consolidação de memória institucional em segundo plano

Por equipe PowerVizion · · 5 min de leitura · Engenharia · Disponível

Resumo: A LILITH é o agente de memória da PowerVizion, sistema operacional cognitivo para empresas. Ela lê e relata a memória institucional, que o autoDream consolida em segundo plano: uma passagem somente de leitura funde duplicatas, resolve contradições e poda o excesso, e um orquestrador aplica o plano. Cada passagem fica registrada, com o antes e o depois.

O que é memória institucional e por que consolidá-la?

Memória institucional é o conjunto de fatos, decisões, preferências e aprendizados que uma empresa acumula e que precisam sobreviver às conversas individuais. Sem curadoria, essa memória vira um depósito: registros repetidos, datas relativas ("ontem", "semana que vem") que perdem sentido e fatos que se contradizem.

Consolidar é o trabalho de transformar esse acúmulo em um conjunto enxuto e confiável. A PowerVizion faz isso em segundo plano, num processo chamado autoDream, e entrega o resultado à LILITH, o agente responsável por guardar e relatar essa memória.

Na prática, isso muda a qualidade das respostas dos agentes. Um agente que recebe poucas memórias claras e atuais tende a se orientar melhor do que um que recebe muitas linhas repetidas. A consolidação reduz ruído antes que ele chegue ao contexto de cada conversa.

Como a LILITH consulta a memória

A LILITH trabalha com ferramentas de leitura. Uma consulta a memória institucional, outra ao histórico das consolidações e uma terceira aos perfis comportamentais consolidados, quando o MAP está ligado. Ela também pode buscar na Wiki e pedir uma leitura estratégica pontual à DAISY.

A regra mais importante do seu prompt é a honestidade sobre ausência: a LILITH não pode inventar memórias, datas ou sonhos, e só afirma algo depois de executar a leitura correspondente. Se a memória está vazia, a resposta correta é dizer isso. Uma guarda automática ainda checa respostas que prometem uma verificação ou afirmam sucesso sem que nenhuma ferramenta tenha rodado.

Quando a pergunta é "qual foi a última memória gravada?", por exemplo, a LILITH cita a primeira da lista, com data, tipo e texto exatos, e depois consulta o histórico dos sonhos para dizer em que passagem aquela memória foi consolidada. A resposta aponta para a fonte, não para a lembrança do modelo.

O gatilho de três portas

Um sonho só começa quando três condições são verdadeiras ao mesmo tempo. Isso evita consolidar à toa, e consumir chamadas de modelo sem necessidade.

  • Porta temporal: já se passaram, por padrão, 24 horas desde o último sonho concluído.
  • Porta de sessão: houve, por padrão, pelo menos 5 eventos de uso desde o último sonho.
  • Porta de bloqueio: um lock no banco de dados impede dois sonhos simultâneos no mesmo workspace.

As quatro fases do sonho

O sonho é uma passagem reflexiva em quatro fases: orientar (ler a memória atual), coletar sinais recentes (aprendizados dispersos desde o último sonho e títulos recentes da Wiki), consolidar e podar. Na consolidação, o modelo funde duplicatas, converte datas relativas em absolutas e, diante de dois fatos contraditórios, mantém o mais recente. Os tipos de memória são fato, decisão, preferência e aprendizado.

O subagente do sonho é somente de leitura. Ele não chama ferramentas nem escreve no banco: devolve um plano em JSON com as memórias consolidadas, os identificadores a remover e um resumo. Quem aplica é um orquestrador determinístico, dentro de uma transação, com um teto de 40 memórias e cerca de 25 KB por workspace, mantendo as mais recentes.

A separação entre quem propõe e quem aplica segue o mesmo princípio de governança do restante da PowerVizion. O modelo sugere, uma camada de código decide o que é gravado, e o que foi feito fica registrado. Duplicatas são detectadas por conteúdo idêntico antes da inserção, e uma falha no meio do caminho desfaz a transação inteira.

Como a PowerVizion registra cada sonho

Cada passagem gera um registro com estado (em andamento, concluído ou erro), origem (automática ou manual), quantidade de memórias antes e depois, eventos de uso desde o último sonho e um resumo. O histórico pode ser lido pela LILITH e consultado por API. O resumo também é publicado como um artigo na Wiki, marcado com as tags "sonho" e "memória", o que torna a consolidação visível para a equipe.

Se o MAP estiver habilitado, o sonho tem uma quinta etapa: consolidar o perfil comportamental de quem tem sinais suficientes, com um limite de 20 pessoas por passagem. Cada consolidação é auditada. A página Sonhos mostra o estado das três portas e o histórico, e permite disparar um sonho manual ("Sonhar agora"), que ignora as portas temporal e de sessão, mas respeita o bloqueio.

Limites atuais

A consolidação é feita por um modelo de linguagem e depende de um provedor de modelo configurado. Quando falta a chave, o sonho simplesmente não roda. O plano é aplicado automaticamente, sem aprovação linha a linha, e o registro guarda contagens e resumo, não a lista individual do que foi removido. Quem precisa de rastreio fino deve tratar a Wiki como o lugar dos registros que não podem sumir.

O espaço também é pequeno de propósito: 40 memórias duráveis por workspace. É uma memória de orientação rápida para os agentes, não um arquivo completo da empresa. A busca por título e conteúdo é textual, sem busca semântica.

Perguntas frequentes

O que é o autoDream da PowerVizion?

É a rotina de segundo plano que consolida a memória institucional do workspace. Ela funde duplicatas, resolve contradições, converte datas relativas em absolutas e poda o excesso, registrando o antes e o depois.

A LILITH inventa memórias quando não encontra nada?

Não. Ela só afirma algo depois de ler a memória e, se não houver registro, informa isso com clareza.

Dá para disparar a consolidação manualmente?

Sim, pelo botão "Sonhar agora" da página Sonhos. Um sonho manual ignora as portas temporal e de sessão, mas ainda respeita o bloqueio contra sonhos simultâneos.

A memória institucional treina modelos de terceiros?

Não. O contexto da empresa pertence ao workspace e não é usado para treinar modelo de terceiros.

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