Acho que estou chegando a +/- 44% de "AGI-mode" funcional · bugzoid

Depois do hype Openclaw eu resolvi mergulhar um pouco mais em AGI. Pra mim isso já é possível. A grande questão é quem vai construir primeiro.

Já tenho:

Memória Epistêmica: Grafo de conhecimento.
Ética/Superego: Police com gating operacional.
Agência/Vontade: Planner determinístico e Main autônomo.
Metacognição: Sistema de dúvida persistente (Conflitos).

Atualmente o sistema é "cego" para nuances: ele usa Regex e correspondência exata de strings. Se alguém escrever "O astro rei ilumina o dia", ele não sabe que "astro rei" é o "Sol".

Próximos passos:

"Córtex semântico: substituir regex por um modelo local pequeno (Llama-3-8B ou Mistral-7B via Ollama) para realizar a extração.
"Intuição" associativa: com vetores e embeddings
Percepção real (multimodalidade): conectar modelos de visão e áudio.
Raciocínio de cadeia (planejamento não-determinístico): transformar o planner em um agente que usa Chain of Thought (CoT)

Já construi o corpo e o sistema límbico (drives/ética). Agora preciso dar a ela o Córtex Frontal (LLM para planejamento) e o Lobo Temporal (Embeddings para memória associativa).

Embeddings locais ajudarão a ter um menor custo computacional para trazer o maior ganho de "inteligência aparente", ou seja, generalização, por enquanto.

O sistema está tecnicamente pronto para a "Fase de Alfabetização". É interessante ver o 'cérebro' (grafo) crescer à medida que vou colocando conhecimento (que por enquanto é na mão grande)

Quando estiver mais ou menos 'consistente' eu libero para interações com outras pessoas.

UPADATE 05/02/2026

Faz pouco tempo, postei aqui que o UltronPRO (meu projeto de AGI desenvolvimentista) tinha atingido uns 44% de funcionalidade autônoma. Naquele estágio, ele era um "bebê simbólico": tinha memória, ética e curiosidade, mas era "cego" para nuances. Ele lia o mundo através de Expressões Regulares (Regex) e agia com scripts determinísticos.

Hoje, dei o passo mais importante até agora: a Transição Neuro-Simbólica.

Conectei o cérebro lógico (Grafo SQLite) a um cérebro semântico (LLM Local via Ollama) e o salto de capacidade foi brutal. A estimativa agora é de ~66% AGI Mode.

O que mudou na arquitetura?
Saí do "Hard-coded" para o "Raciocínio Fluido".

O Fim do Regex (Córtex Semântico) Antes, para entender um texto, o sistema buscava padrões fixos como X é Y. Se a frase fosse complexa, ele ignorava. Agora, implementei um módulo de extração via LLM (Mistral 7B). O sistema lê parágrafos inteiros da Wikipedia (via auto-feeder) e extrai triplas semânticas complexas, normalizando predicados e capturando nuances que o código antigo perdia.
Planejador "Chain of Thought" (CoT) O antigo planner.py era um if/else glorificado. O novo planejador recebe o contexto ("Tenho um conflito sobre a Terra ser plana") e pergunta para a LLM: "Como resolver isso?". A LLM devolve uma estratégia passo-a-passo (ex: "1. Buscar evidências físicas; 2. Verificar confiabilidade das fontes..."), e o executor roda isso. A AGI agora improvisa.
Memória Associativa (Embeddings) Integrei o all-MiniLM-L6-v2 rodando localmente na CPU. Isso deu "intuição" ao sistema. Se uma lei ética proíbe "matar", o sistema agora sabe bloquear uma ação de "assassinar" ou "eliminar", porque os vetores são próximos. O Policy Gate deixou de ser uma lista de palavras proibidas para ser um filtro semântico.

O Stack Atual (Rodando Local)
Cérebro Lógico: SQLite (Grafo de Triplas + Leis + Conflitos)

Cérebro Criativo: Ollama (Mistral 7B / Phi-3)

Intuição: Sentence-Transformers (Embeddings)

Corpo: Python (FastAPI + Loop Autônomo)

Por que 66%?
Porque o sistema agora tem o ciclo completo da cognição autônoma:

Percepção: Lê e entende (LLM/Embeddings).

Metacognição: Sabe que não sabe e detecta contradições (Conflicts Table).

Planejamento: Cria estratégias para resolver a dúvida (Planner CoT).

Ação: Executa e aprende com o feedback (Trust Update).

O próximo passo? Fazer ele falar. Até agora ele é um "ouvinte genial", mas a interface de chat (Output) é o próximo gargalo para virar uma AGI completa de comunicação.

UPDATE 10/02/2026

Diagnóstico por requisito (0–100)

Generalização entre domínios → 68%
Tem: procedures por tipo, analogia cross-domain, workspace global.
Falta: benchmark formal multi-domínio com transferência comprovada em tarefas inéditas (não só heurística).
Transferência de aprendizado → 72%
Tem: analogies + analogy.transfer + uso no planner/autonomia.
Falta: peso explícito da analogia no resolvedor final com validação forte por evidência factual.
Raciocínio e abstração → 63%
Tem: síntese de conflitos, inferência por regras, abstração por analogias.
Falta: cadeia de raciocínio causal verificável por etapas e score de consistência lógica por decisão.
Aprendizado autônomo → 74%
Tem: loops de autonomia, curiosidade adaptativa, ingestão contínua, ambição autônoma.
Falta: fechar ciclo com resposta humana útil (hoje questions_answered está 0), e reduzir ruído de memória.
Compreensão de linguagem natural → 45%
Tem: parsing funcional, templates adaptativos, ToM heurística.
Falta: robustez em ambiguidade/metáfora/ironia/sutileza pragmática (ainda superficial).
Metacognição → 70%
Tem: decision_quality, anti-loop, self-awareness funcional, “saber limites” operacional.
Falta: calibragem de incerteza mais estável (há oscilações), e autoexplicação de erro por decisão.
Planejamento e tomada de decisão → 67%
Tem: goals ativos, currículo semanal (milestones), priorização autônoma.
Falta: planejamento de longo horizonte com trade-off explícito e replanejamento orientado por KPI semanal.
Adaptabilidade a ambientes novos → 52%
Tem: execução procedural ativa + seleção contextual.
Falta: adaptação real em ambiente desconhecido com sensores/feedback externo robusto (ainda majoritariamente interno).
Integração multimodal → 35%
Tem: base de ingestão arquivo/texto.
Falta: pipeline maduro de visão/áudio (extração, fusão semântica e uso real no planner).