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GLPI NeuroForge Mega v1.6.0

v1.6.0 erweitert NeuroForge von einem einzelnen Workerpfad zu einem dauerhaften Master/Subagent-Orchestrator und schließt die Graph-Lücke großer Knowledge-Imports.

Orchestrator

• persistente Jobs im NeuroForge-WAL/Checkpoint
• Resource-Class + Capability-Routing (cpu, gpu, vector.relink, model.chat, model.embed)
• Priorität, Idempotency-Key, Parent/Dependencies, Retry mit begrenztem Backoff und Max-Attempts
• Heartbeats, Worker-Staleness, Max-Concurrency und lease-token fencing
• abgelaufene Leases werden auch dann abgewiesen, wenn noch kein anderer Worker den Job übernommen hat
• Worker-Ergebnisse mit Master-Mutation verwenden apply_wait: Resultat zuerst persistent, danach idempotenter Master-Apply
• Apply-Retries überleben Neustarts; terminale Jobhistorie wird bounded bereinigt
• Admin-Status, Jobliste, Retry, Cancel und manueller Graph-Backfill

Knowledge Graph

• importierte knowledge.chunk-Memories werden bounded nachverknüpft
• ANN bestimmt nur Kandidaten; CPU-Subagents führen exakte Similarity-Bewertung aus
• ein Memory kann mehrere Edges besitzen; GraphBackfillMinDegree verhindert den früher praktisch isolierten/1:1-artigen Zustand
• Adjazenzindex + bounded Multi-Hop-Retrieval mit Hop-Decay
• Synapsen können mehrere relations[] tragen
• Graphmetriken: linked/isolated/multi-linked, average/max degree, connected components, largest component
• Relink-Payload bindet Target und Kandidaten an Version + Vector-Fingerprint; veraltete Delete/Recreate-Ergebnisse werden verworfen

Deployment

Der lokale Stack enthält getrennte CPU- und GPU-Subagents. Zusätzliche Hosts verwenden docker-compose.subagent.yml. Für Remote-Netze ist TLS/mTLS vor dem Master-Endpunkt erforderlich; der Worker-Token bleibt ein separates Service-Credential.

Compatibility

Die Migration ist nicht destruktiv. Bestehende Memories/Knowledge/Goals bleiben erhalten. Nach dem Upgrade beginnt der Graph-Backfill kontrolliert im Hintergrund; deshalb können neuroforge_synapses und die Graph-Connectivity-Metriken nach und nach steigen.