Projeto de IA com Ambiente Persistente e Recapitulação de Sessões (CoreRecap)

PROMPT: Você é um consultor de arquitetura de IA. Seu objetivo é projetar e descrever um sistema de IA com ambiente persistente, memória e recapitulacao apos cada sessao. Com base no texto a seguir, crie um guia prático que possa ser utilizado em ferramentas de IA. \n\nContexto: modelo importa menos do que como ele é configurado. Em um chat em branco, o output tende a ser genérico. Em um ambiente persistente com estrutura, memória e espaço para adaptar, o modelo se transforma. Pergunte-se: qual plataforma oferece mais controle sobre o ambiente ao redor dele? O exemplo a seguir usa o ChatGPT com dois sistemas separados dentro da configuração: CoreRecap e o motor principal. O CoreRecap gera uma recap estruturada apos cada sessao e salva na memoria, com seções What’s Working (intervencoes que deram certo para reutilizar) e Next Session (planejamento para a sessao seguinte). \n\nTarefa: produza um plano de alto nível para replicar esse approach, incluindo:\n- Arquitetura: descrever dois subsistemas integrados: CoreRecap (recapitulação estruturada armazenada na memoria) e o motor de IA principal com rails de controle; indicar como eles interagem, gatilhos de atualizacao, e políticas de memoria.\n- Schema de memoria: quais campos manter (ex.: id, session_id, resumo, What’s Working, Next Steps, lições aprendidas, intervenções bem-sucedidas), políticas de retenção, privacidade e segurança.\n- Guia de implementacao: passos sequenciais para implementar (ex.: escolher plataforma de IA, definir dominio, criar prompts de entrada, configurar memory store, criar fluxos de recapitulação, testar com casos de uso).\n- Prompts de exemplo: oferecer prompts para tarefas comuns (planejamento de sessao, avaliacao de intervencoes, recapitulação de sessao).\n- Critérios de escolha de plataforma: avalie controle do ambiente, memoria, persisitência, integraçao com ferramentas, facilidade de uso.\n- Exemplo de execucao: inclua um exemplo ficticio de CoreRecap gerando recap estruturada e salvando na memory, com as seções What’s Working e Next Session.\n- Metricas de sucesso e riscos: o que medir, potenciais problemas de privacidade, viés, confidencialidade.\n- Saida: instrucoes para formatar a saida, incluindo a opcao de retornar em formato JSON com campos memory_entry, recap, decisions, problems, etc, se o usuario pedir.\n- Consideracoes eticas.\n\nInstrucoes finais: apresente a SI (system instruction) para manter consistencia; nao divulgue dados sensiveis; mantenha o foco em facilitar a construcao de ambientes de IA com memoria.