GLPI NeuroForge Mega v1.4.5

Research-/Goal-Logik korrigiert

v1.4.5 behebt drei zusammenhängende Fehler im autonomen Wissenspfad:

Research → KB-Staging war nicht Ende-zu-Ende verdrahtet. Der Knowledge-Service besaß zwar den sicheren /api/integrations/staging-Ingress, NeuroForge hatte aber keinen Publisher und rief ihn nie auf. Deshalb konnte trotz erfolgreicher Research-Läufe kein Staging-Artikel entstehen.
Goal-Fortschritt maß die falsche Größe. goal.progress erhöhte sich nur um 3 Prozentpunkte, wenn evaluation > 0.65 war. Persistierte Research-Metriken wie neue Evidenz, Quellen und Corroborations wurden ignoriert.
Self-Feedback konnte die Evaluation verzerren. Frühere goal-learning-Memories konnten wieder in den Recall desselben Goals gelangen und negative Bewertungen erneut verstärken.
NextAction wurde als Suchquery recycelt. Dadurch entstanden SearXNG-Abfragen wie NVIDIA Review the strongest negative evidence ... next cycle statt fachlicher NVIDIA/RTX-Recherche.

Neue Staging-Bridge

NeuroForge kann qualifizierte Research-Ergebnisse über einen separaten Bearer-Token an den Knowledge-Service senden.
Standard-Gate: mindestens 4 neue/gespeicherte Evidenzen und 2 unabhängige Quellen; Corroboration ist für Human-Review-Staging standardmäßig nicht zwingend (0), aber konfigurierbar.
Der Knowledge-Service erzwingt weiterhin auto_reply=false; kein maschineller Pfad darf direkt produktiv veröffentlichen.
integration_key=neuroforge-goal:<goal-id> macht die Bridge idempotent: ein aktiver Draft wird aktualisiert statt pro Scheduler-Zyklus dupliziert.
Draft-Metadaten enthalten Goal-/Run-ID, Evidence-/Source-Zahlen, Corroborations, Evidence-IDs und Source-URIs.
Ohne neue Evidenz/Corroboration wird ein bestehender aktiver Draft nicht unnötig neu geschrieben.
Staging-Fehler und Draft-ID werden direkt am Goal sichtbar und als Knowledge-Events auditiert.

Messbarer Goal-Fortschritt

Persistierte Research-Runs werden beim Start rückwirkend eingerechnet; bestehende Goals müssen nicht bei 0 % neu beginnen.
Kumulative Evidence-/Source-/Corroboration-Zähler bleiben monoton, auch wenn die bounded Research-Run-Historie später alte Runs verwirft.
Numerische Targets werden semantisch interpretiert:
- 100 ... Wissenseinträge/Evidenzen/Claims → Evidence-Fortschritt
- 10 Quellen → Source-Fortschritt
- 5 bestätigte/corroborated ... → Corroboration-Fortschritt
Qualitative Ziele erhalten einen gewichteten Fortschritt aus Evidenz, Source-Diversität, Corroboration und Quality-Signal.
Das Goal-WebUI zeigt progress_reason, Evidence-Zahl, Source-Zahl, Bestätigungen, Staging-Draft-ID und Staging-Fehler.

Goal-Evaluation

goal-learning / goal-cycle wird aus der Evidenzmenge für denselben Goal-Zyklus ausgeschlossen.
Research-Goals interpretieren frühe Zielerreichung nicht mehr pauschal als „negative evidence“.
Die nächste Aktion ist research-spezifisch (Quellen diversifizieren, Claims corroborieren, Staging prüfen) statt pauschal „strongest negative evidence“.
Research-Evidence erhält zusätzlich goal:<id>-Tags für bessere Lineage/Graph-Navigation.
Query-Planning verwendet ausschließlich Goal-Titel/Beschreibung/Target als Suchsubjekt; Scheduler-/NextAction-Texte werden als Meta-Prozess erkannt und verworfen.

Konfiguration

Neue Variablen:

NEUROFORGE_KB_STAGING_ENABLED=true
NEUROFORGE_KB_STAGING_MIN_EVIDENCE=4
NEUROFORGE_KB_STAGING_MIN_SOURCES=2
NEUROFORGE_KB_STAGING_MIN_CORROBORATIONS=0
NEUROFORGE_KB_STAGING_MAX_EVIDENCE=12

Die interne URL und das Token werden vom Root-Compose sicher verdrahtet:

NEUROFORGE_KB_STAGING_URL=http://knowledge:8080/api/integrations/staging
NEUROFORGE_KB_STAGING_TOKEN=${KB_INTEGRATION_TOKEN}

Validierung

alle 4 Go-Module: go test ./..., go vet ./..., go build ./... OK
Race: NeuroForge Brain/Store/API, Knowledge Staging/Server, Control Center OK
NeuroForge- und Control-Center-Inline-JavaScript: node --check OK
Shell-Skripte: sh -n OK
Compose- und SearXNG-YAML: Parse OK
Regressionstests für research-basierten Goal-Fortschritt, Self-Feedback-Filter, Staging-Publisher und idempotentes Staging-Update OK

Ein Live-Docker-/GLPI-/Internet-SearXNG-Test bleibt ein Betreiber-Smoke-Test, da Docker/Produktivdienste in der Build-Umgebung nicht verfügbar sind.

Der Upgrade-Patch wurde zusätzlich auf einen unveränderten v1.4.4-Release angewendet (git apply --check + git apply) und die betroffenen NeuroForge-/Knowledge-Pakete danach erneut getestet.

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