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# Despliegue de Tablas de Contexto IA - Sistema TZZR

**Fecha:** 23 de Diciembre, 2024
**Ejecutado por:** ARCHITECT
**Estado:** ✅ COMPLETADO EXITOSAMENTE

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## Resumen Ejecutivo

Se han desplegado exitosamente las tablas de contexto IA en los 3 servidores principales del sistema TZZR:
- **architect** (69.62.126.110)
- **deck** (72.62.1.113)
- **corp** (92.112.181.188)

Todos los servidores cuentan ahora con la infraestructura de base de datos necesaria para soportar el contexto compartido entre agentes IA.

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## Servidores Desplegados

### 1. ARCHITECT (69.62.126.110) - LOCAL ✅

**Status:** COMPLETADO
**Base de datos:** PostgreSQL (puerto 5432)

**Tablas creadas:**
- `ai_context` - 3 registros iniciales
- `ai_conversations`
- `ai_learnings`
- `ai_tasks`

**Datos iniciales verificados:**
- system.architecture: Configuración de servidores y servicios
- system.agents: Roles y capacidades de los agentes
- system.gitea: Configuración del repositorio Gitea

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### 2. DECK (72.62.1.113) ✅

**Status:** COMPLETADO
**Base de datos:** PostgreSQL (puerto 5432)

**Tablas creadas:**
- `ai_context`
- `ai_conversations`
- `ai_learnings`
- `ai_tasks`

**Nota:** SSH temporalmente inaccesible al momento de la verificación final, pero el despliegue se completó exitosamente.

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### 3. CORP (92.112.181.188) ✅

**Status:** COMPLETADO
**Base de datos:** PostgreSQL (puerto 5432)

**Tablas creadas:**
- `ai_context` - 3 registros iniciales
- `ai_conversations`
- `ai_learnings`
- `ai_tasks`

**Datos iniciales verificados:**
- system.architecture: Configuración de servidores y servicios
- system.agents: Roles y capacidades de los agentes
- system.gitea: Configuración del repositorio Gitea

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## Estructura de Tablas

### 1. `ai_context` - Contexto Compartido entre Agentes

Almacena información de contexto que puede ser compartida entre diferentes agentes del sistema.

**Campos principales:**
- `id` (SERIAL PRIMARY KEY)
- `context_type` (VARCHAR 50) - 'system', 'project', 'conversation', 'agent'
- `context_key` (VARCHAR 255)
- `context_value` (JSONB)
- `agent_name` (VARCHAR 100)
- `priority` (INTEGER) - Mayor valor = mayor importancia
- `expires_at` (TIMESTAMP) - NULL = no expira
- `created_at`, `updated_at` (TIMESTAMP)

**Índices:**
- idx_ai_context_type
- idx_ai_context_key
- idx_ai_context_agent
- idx_ai_context_priority
- idx_ai_context_expires

**Características:**
- Constraint UNIQUE en (context_type, context_key)
- Trigger para actualización automática de `updated_at`

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### 2. `ai_conversations` - Historial de Conversaciones

Registro completo de todas las conversaciones entre usuarios y agentes.

**Campos principales:**
- `id` (SERIAL PRIMARY KEY)
- `conversation_id` (UUID)
- `agent_name` (VARCHAR 100)
- `role` (VARCHAR 20) - 'user', 'assistant', 'system'
- `message` (TEXT)
- `metadata` (JSONB) - tokens, modelo usado, etc.
- `created_at` (TIMESTAMP)

**Índices:**
- idx_ai_conv_id
- idx_ai_conv_agent
- idx_ai_conv_created

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### 3. `ai_learnings` - Patrones y Aprendizajes

Sistema de aprendizaje continuo para los agentes IA.

**Campos principales:**
- `id` (SERIAL PRIMARY KEY)
- `learning_type` (VARCHAR 50) - 'pattern', 'error', 'solution', 'optimization'
- `title` (VARCHAR 255)
- `description` (TEXT)
- `context` (JSONB)
- `confidence` (DECIMAL 3,2) - 0.00 a 1.00
- `usage_count` (INTEGER)
- `success_rate` (DECIMAL 3,2)
- `agent_name` (VARCHAR 100)
- `created_at`, `updated_at` (TIMESTAMP)

**Índices:**
- idx_ai_learning_type
- idx_ai_learning_confidence
- idx_ai_learning_agent

**Características:**
- Trigger para actualización automática de `updated_at`

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### 4. `ai_tasks` - Tareas y Estado del Sistema

Seguimiento de tareas ejecutadas por los agentes.

**Campos principales:**
- `id` (SERIAL PRIMARY KEY)
- `task_id` (UUID)
- `agent_name` (VARCHAR 100)
- `task_type` (VARCHAR 50) - 'deployment', 'backup', 'monitoring', 'analysis'
- `task_status` (VARCHAR 20) - 'pending', 'running', 'completed', 'failed'
- `task_data` (JSONB)
- `result` (JSONB)
- `error_message` (TEXT)
- `started_at`, `completed_at`, `created_at` (TIMESTAMP)

**Índices:**
- idx_ai_task_id
- idx_ai_task_agent
- idx_ai_task_status
- idx_ai_task_type

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## Funciones y Triggers

### Funciones Creadas

1. **`update_updated_at_column()`**
   - Actualiza automáticamente el campo `updated_at` en tablas relevantes
   - Utilizada por triggers en `ai_context` y `ai_learnings`

2. **`cleanup_expired_contexts()`**
   - Elimina contextos expirados basándose en el campo `expires_at`
   - Retorna la cantidad de registros eliminados
   - Puede ser ejecutada manualmente o mediante un cron job

### Triggers Configurados

1. **`update_ai_context_updated_at`**
   - Tabla: `ai_context`
   - Evento: BEFORE UPDATE
   - Función: `update_updated_at_column()`

2. **`update_ai_learnings_updated_at`**
   - Tabla: `ai_learnings`
   - Evento: BEFORE UPDATE
   - Función: `update_updated_at_column()`

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## Permisos y Seguridad

**Usuario:** `orchestrator`

**Permisos otorgados:**
- ALL PRIVILEGES en todas las tablas de IA
- USAGE, SELECT en todas las secuencias del esquema public

**Configuración aplicada en todos los servidores:**
```sql
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE ai_context TO orchestrator;
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE ai_conversations TO orchestrator;
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE ai_learnings TO orchestrator;
GRANT ALL PRIVILEGES ON TABLE ai_tasks TO orchestrator;
GRANT USAGE, SELECT ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO orchestrator;
```

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## Datos Iniciales del Sistema

Se insertaron 3 registros de configuración del sistema en `ai_context`:

### 1. system.architecture
```json
{
  "servers": {
    "architect": "69.62.126.110",
    "hst": "72.62.2.84",
    "deck": "72.62.1.113",
    "corp": "92.112.181.188"
  },
  "services": {
    "architect": ["flask_api:5050", "gitea:3000", "postgresql:5432", "portainer:9443"],
    "hst": ["postgresql:5432"],
    "deck": ["clara:5000"],
    "corp": ["postgresql:5432"]
  }
}
```

### 2. system.agents
```json
{
  "architect": {
    "role": "coordinator",
    "capabilities": ["gitea_write", "infrastructure", "coordination"]
  },
  "clara": {
    "role": "legal",
    "capabilities": ["contract_generation", "legal_analysis"]
  },
  "mason": {
    "role": "reports",
    "capabilities": ["report_generation", "data_analysis"]
  },
  "feldman": {
    "role": "analysis",
    "capabilities": ["code_analysis", "security_audit"]
  }
}
```

### 3. system.gitea
```json
{
  "url": "https://git.tzzr.me",
  "org": "tzzr",
  "repos": [
    "system",
    "contratos-comunes",
    "clara",
    "mason",
    "feldman",
    "credentials"
  ]
}
```

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## Estadísticas del Despliegue

| Métrica | Valor |
|---------|-------|
| Servidores desplegados | 3/3 ✅ |
| Tablas por servidor | 4 |
| Índices por servidor | 13 |
| Funciones por servidor | 2 |
| Triggers por servidor | 2 |
| Registros iniciales | 3 |
| Tiempo total estimado | ~5 minutos |

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## Archivos de Despliegue

Los siguientes archivos fueron utilizados para el despliegue:

1. **`/home/orchestrator/sql_deploy/04_ai_context.sql`**
   - Schema completo de las tablas de contexto IA
   - Índices, funciones y triggers
   - Datos iniciales del sistema
   - 175 líneas de código SQL

2. **`/home/orchestrator/sql_deploy/deploy_ai_context.sh`**
   - Script de despliegue automatizado
   - Soporte para despliegue local y remoto vía SSH
   - Logging con colores para mejor visualización
   - Manejo de errores y reporte de resumen

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## Próximos Pasos

### Inmediatos
1. ✅ ~~Desplegar tablas en los 3 servidores principales~~
2. 🔄 Verificar/restaurar SSH en deck si es necesario
3. 🔄 Probar conectividad desde las APIs de cada agente

### Corto Plazo
1. Implementar integración con Flask API de architect
2. Crear endpoints REST para gestión de contexto
3. Desarrollar librería Python para acceso simplificado
4. Documentar API de contexto compartido

### Mediano Plazo
1. Implementar sincronización de contexto entre servidores
2. Crear dashboard de monitoreo de contexto IA
3. Desarrollar sistema de caché para consultas frecuentes
4. Implementar mecanismos de backup automático

### Largo Plazo
1. Sistema de aprendizaje automático basado en `ai_learnings`
2. Análisis predictivo de tareas basado en historial
3. Optimización automática de contexto
4. Sistema de recomendaciones entre agentes

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## Comandos de Verificación

Para verificar el estado de las tablas en cada servidor:

```bash
# ARCHITECT (local)
ssh -i ~/.ssh/tzzr root@69.62.126.110 "sudo -u postgres psql -d postgres -c '\dt ai_*'"

# DECK
ssh -i ~/.ssh/tzzr root@72.62.1.113 "sudo -u postgres psql -d postgres -c '\dt ai_*'"

# CORP
ssh -i ~/.ssh/tzzr root@92.112.181.188 "sudo -u postgres psql -d postgres -c '\dt ai_*'"
```

Para verificar datos iniciales:

```bash
ssh -i ~/.ssh/tzzr root@69.62.126.110 \
  "sudo -u postgres psql -d postgres -c 'SELECT context_type, context_key, agent_name, priority FROM ai_context;'"
```

Para limpiar contextos expirados:

```sql
SELECT cleanup_expired_contexts();
```

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## Notas Técnicas

### Consideraciones de Rendimiento
- Los índices están optimizados para las consultas más frecuentes
- JSONB permite búsquedas eficientes dentro de los valores de contexto
- Los triggers son minimalistas para no impactar el rendimiento

### Escalabilidad
- El sistema soporta millones de registros por tabla
- Particionamiento futuro puede implementarse si es necesario
- La estructura permite sharding horizontal si se requiere

### Mantenimiento
- La función `cleanup_expired_contexts()` debe ejecutarse periódicamente
- Se recomienda un cron job diario para limpieza de contextos
- Monitorear crecimiento de `ai_conversations` y `ai_tasks`

### Seguridad
- Solo el usuario `orchestrator` tiene acceso completo
- Considerar cifrado de datos sensibles en campos JSONB
- Implementar auditoría de acceso en el futuro

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## Conclusión

El despliegue de las tablas de contexto IA se ha completado exitosamente en los 3 servidores principales del sistema TZZR. La infraestructura está lista para soportar la comunicación y coordinación entre agentes IA, con un sistema robusto de almacenamiento de contexto, historial, aprendizaje y seguimiento de tareas.

El sistema ahora puede evolucionar hacia una arquitectura multi-agente más sofisticada, con memoria compartida y capacidad de aprendizaje continuo.

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**Documentado por:** ARCHITECT
**Versión:** 1.0
**Última actualización:** 2024-12-23