# ALPHA_PROJECT — Changelog

Tutte le modifiche significative al progetto ALPHA_PROJECT sono documentate qui.

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## [2026-03-21] Schema DB v2 — contacts, memory_facts_archive, entity_refs

### Nuove tabelle

- **`contacts`**: grafo di persone multi-tenant. Ogni riga modella una relazione `user_id → subject` con `relation`, `city`, `country`, `profession`, `aliases[]`, `born_year`, `details` (narrativa libera per LLM) e `metadata` JSONB. Traversabile ricorsivamente per inferire relazioni di secondo grado (es. Martin → zio Mujsi → figlio Euris → cugino di primo grado da parte di madre). Indici GIN su `subject` (trigram) e `aliases` per similarity search.
- **`memory_facts_archive`**: destinazione del cleanup settimanale dei fatti scaduti. Struttura identica a `memory_facts` + `archived_at` + `archive_reason` (`expired` | `superseded` | `merged`). I fatti archiviati vengono poi condensati in un episodio Qdrant settimanale.

### Colonne aggiunte a `memory_facts`

- **`pompeo_note TEXT`**: inner monologue dell'LLM al momento dell'insert — il "perché" del fatto (già in uso nel Calendar Agent, ora standardizzato su tutti i source).
- **`entity_refs JSONB`**: entità estratte dal fatto strutturato — `{people: [], places: [], products: [], amounts: []}`. Permette query SQL su persone/luoghi senza full-text scan (es. `entity_refs->'people' ? 'euris vruzhaj'`).

### Applicato a

- `alpha/db/postgres.sql` aggiornato (schema v2)
- Live su Patroni primary (`postgres-1`, namespace `persistence`, DB `pompeo`)

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## [2026-03-21] Actual Budget — Import Estratto Conto via Telegram

### Nuovi workflow

- **`💰 Actual — Import Estratto Conto [Telegram]`** (`qtvB3r0cgejyCxUp`): importa l'estratto conto Banca Sella (CSV) in Actual Budget tramite Telegram.
  - Trigger: documento Telegram con caption `Estratto conto`
  - Parse CSV Banca Sella (separatore `;`, date `gg/mm/aaaa`, importi con `.` decimale)
  - Skip automatico di `SALDO FINALE` e `SALDO INIZIALE`
  - Classificazione GPT-4.1 in batch da 30 transazioni: assegna payee e categoria, crea automaticamente i mancanti su Actual
  - Import via `/transactions/import` con dedup nativo tramite `imported_id` (pattern `banca-sella-{Id}` o hash fallback)
  - Report Telegram con nuove transazioni importate, già presenti e totale CSV
- **`⏰ Actual — Reminder Estratto Conto [Schedule]`** (`w0oJ1i6sESvaB5W1`): reminder giornaliero (09:00) su Telegram se il task Google "Actual - Estratto conto" nella lista "Finanze" è scaduto.

### Note tecniche

- Binary data letta con `getBinaryDataBuffer()` (compatibile con filesystem binary mode di n8n)
- Loop GPT gestito con iterazione interna nel Code node (no `splitInBatches` — instabile con input multipli)
- Payee/categorie mancanti creati al volo e riutilizzati nei batch successivi della stessa run
- Dedup Actual: `added` = nuove, `updated` = già presenti

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## [2026-03-21] Calendar Agent — fix sincronizzazione e schedule

### Problemi risolti

- **`ON CONFLICT DO NOTHING` → `DO UPDATE`**: gli eventi modificati (orario, titolo) venivano ignorati. Ora vengono aggiornati in Postgres.
- **Cleanup eventi cancellati**: aggiunto step `🗑️ Cleanup Cancellati` che esegue `DELETE FROM memory_facts WHERE source_ref NOT IN (UID attuali da HA)` per la finestra 7 giorni. Se Martin cancella un meeting, sparisce da Postgres al prossimo run.
- **Schedule `*/30 * * * *`**: da cron 06:30 giornaliero a ogni 30 minuti — il calendario Postgres è sempre allineato alla source of truth (HA/Google Calendar).

### Flusso aggiornato

```
... → 📋 Parse GPT → 🗑️ Cleanup Cancellati → 🔀 Riemetti → 💾 Upsert → 📦 → 📱
```

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## [2026-03-20] Calendar Agent — primo workflow Pompeo in produzione

### Cosa è stato fatto

Primo agente Pompeo deployato e attivo su n8n: `📅 Pompeo — Calendar Agent [Schedule]` (ID `4ZIEGck9n4l5qaDt`).

### Design

- **Sorgente dati**: Home Assistant REST API usata come proxy Google Calendar — evita OAuth Google diretto in n8n e funziona per tutti i 25 calendari registrati in HA.
- **Calendari tracciati** (12): Lavoro, Famiglia, Spazzatura, Pulizie, Formula 1, WEC, Inter, Compleanni, Varie, Festività Italia, Films (Radarr), Serie TV (Sonarr).
- **LLM enrichment**: GPT-4.1 (via Copilot) classifica ogni evento: category, action_required, do_not_disturb, priority, behavioral_context, pompeo_note.
- **Dedup**: `memory_facts.source_ref` = HA event UID; `ON CONFLICT DO NOTHING` su indice unico parziale.
- **Telegram briefing**: ogni mattina alle 06:30, riepilogo eventi prossimi 7 giorni raggruppati per calendario.

### Migrazioni DB applicate

- `ALTER TABLE memory_facts ADD COLUMN source_ref TEXT` — colonna per ID esterno di dedup
- `CREATE UNIQUE INDEX memory_facts_dedup_idx ON memory_facts (user_id, source, source_ref) WHERE source_ref IS NOT NULL`
- `CREATE INDEX idx_memory_facts_source_ref ON memory_facts (source_ref) WHERE source_ref IS NOT NULL`

### Credential n8n create

| ID | Nome | Tipo |
|---|---|---|
| `u0JCseXGnDG5hS9F` | Home Assistant API | HTTP Header Auth |
| `mRqzxhSboGscolqI` | Pompeo — PostgreSQL | Postgres (pompeo/martin) |

### Flusso workflow

```
⏰ Schedule (06:30) → 📅 Range → 🔑 Token Copilot
  → 📋 Calendari (12 items) → 📡 HA Fetch (×12) → 🏷️ Estrai + Tag
  → 📝 Prompt (dedup) → 🤖 GPT-4.1 → 📋 Parse
  → 💾 Postgres Upsert (memory_facts) → 📦 Aggrega → 📱 Telegram
```

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## [2026-03-21] ADR — Message Broker: nessun broker dedicato

### Decisione

**Non verrà deployato un message broker dedicato** (né NATS JetStream né Redis Streams). Il blackboard pattern viene implementato interamente su PostgreSQL + webhook n8n.

### Ragionamento

Al momento della progettazione iniziale, il broker era necessario per disaccoppiare gli agenti dall'Arbiter. Con l'introduzione della tabella `agent_messages` nel database `pompeo`, questo obiettivo è già raggiunto:

```
Agente n8n  →  INSERT agent_messages  (arbiter_decision = NULL)
Arbiter     →  SELECT WHERE arbiter_decision IS NULL  (polling a cron)
            →  UPDATE arbiter_decision = 'notify' | 'defer' | 'discard'
```

Il flusso high-priority (bypass immediato dell'Arbiter) viene gestito con una chiamata diretta al **webhook n8n dell'Arbiter** da parte dell'agente — zero infrastruttura aggiuntiva.

### Alternative valutate

| Opzione | Esito | Motivazione |
|---|---|---|
| `agent_messages` su PostgreSQL | ✅ **Adottata** | Già deployata, persistente, queryabile, audit log gratuito |
| Redis Streams | ⏸ Rimandato | Già in cluster, valutabile se volume cresce |
| NATS JetStream | ❌ Scartato | Nuovo componente da operare, overkill per il volume attuale (pochi msg/ora) e per il caso d'uso single-household |

### Impatto su README.md

La sezione "Message Broker (Blackboard Pattern)" rimane valida concettualmente. Il campo `agent` e il message schema definiti nel README vengono rispettati nella tabella `agent_messages` — cambia solo il mezzo di trasporto (Postgres invece di NATS/Redis).

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## [2026-03-21] PostgreSQL — Database "pompeo" e schema ALPHA_PROJECT

### Overview

Creato il database `pompeo` sul cluster Patroni (namespace `persistence`) e applicato lo schema iniziale per la memoria strutturata di Pompeo. Seconda milestone della Phase 0 — Infrastructure Bootstrap.

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### Modifica manifest Patroni

Aggiunto `pompeo: martin` nella sezione `databases` di `infra/cluster/persistence/patroni/postgres.yaml`. Il database è stato creato automaticamente dallo Zalando Operator senza downtime sugli altri database.

Script DDL idempotente disponibile in: `alpha/db/postgres.sql`

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### Design decision — Multi-tenancy anche in PostgreSQL

Coerentemente con la scelta adottata per Qdrant, tutte le tabelle includono il campo `user_id TEXT NOT NULL DEFAULT 'martin'`. I valori `'martin'` e `'shared'` sono seedati in `user_profile` come utenti iniziali del sistema.

Aggiungere un nuovo utente in futuro non richiede modifiche allo schema — è sufficiente inserire una riga in `user_profile` e usare il nuovo `user_id` negli INSERT.

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### Design decision — agent_messages come blackboard persistente

La tabella `agent_messages` implementa il **blackboard pattern** del message broker: ogni agente n8n inserisce le proprie osservazioni con `arbiter_decision = NULL` (pending). Il Proactive Arbiter legge i messaggi in coda, decide (`notify` / `defer` / `discard`) e aggiorna `arbiter_decision`, `arbiter_reason` e `processed_at`.

Rispetto a usare solo NATS/Redis come broker, questo approccio garantisce un **audit log permanente** di tutte le osservazioni e decisioni, interrogabile via SQL per debug, tuning e analisi storiche.

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### Schema creato

**5 tabelle** nel database `pompeo`:

| Tabella | Ruolo |
|---|---|
| `user_profile` | Preferenze statiche per utente (lingua, timezone, stile notifiche, quiet hours). Seed: `martin`, `shared` |
| `memory_facts` | Fatti episodici prodotti da tutti gli agenti, con TTL (`expires_at`) e riferimento al punto Qdrant (`qdrant_id`) |
| `finance_documents` | Documenti finanziari strutturati: bollette, fatture, cedolini. Include `raw_text` per embedding |
| `behavioral_context` | Contesto IoT/comportamentale per l'Arbiter: DND, home presence, tipo evento |
| `agent_messages` | Blackboard del message broker — osservazioni agenti + decisioni Arbiter |

**15 index** totali:

| Index | Tabella | Tipo |
|---|---|---|
| `idx_memory_facts_user_source_cat` | `memory_facts` | `(user_id, source, category)` |
| `idx_memory_facts_expires` | `memory_facts` | `(expires_at)` WHERE NOT NULL |
| `idx_memory_facts_action` | `memory_facts` | `(user_id, action_required)` WHERE true |
| `idx_finance_docs_user_date` | `finance_documents` | `(user_id, doc_date DESC)` |
| `idx_finance_docs_correspondent` | `finance_documents` | `(user_id, correspondent)` |
| `idx_behavioral_ctx_user_time` | `behavioral_context` | `(user_id, start_at, end_at)` |
| `idx_behavioral_ctx_dnd` | `behavioral_context` | `(user_id, do_not_disturb)` WHERE true |
| `idx_agent_msgs_pending` | `agent_messages` | `(user_id, priority, created_at)` WHERE pending |
| `idx_agent_msgs_agent_type` | `agent_messages` | `(agent, event_type, created_at)` |
| `idx_agent_msgs_expires` | `agent_messages` | `(expires_at)` WHERE pending AND NOT NULL |

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### Phase 0 — Stato aggiornato

- [x] ~~Deploy **Qdrant** sul cluster~~ ✅ 2026-03-21
- [x] ~~Collections Qdrant con multi-tenancy `user_id`~~ ✅ 2026-03-21
- [x] ~~Payload indexes Qdrant~~ ✅ 2026-03-21
- [x] ~~Database `pompeo` + schema PostgreSQL~~ ✅ 2026-03-21
- [ ] Verify embedding endpoint via Copilot (`text-embedding-3-small`)
- [ ] Migrazione a Ollama `nomic-embed-text` (quando LLM server è online)

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## [2026-03-21] Qdrant — Deploy e setup collections (Phase 0)

### Overview

Completato il deploy di **Qdrant v1.17.0** sul cluster Kubernetes (namespace `persistence`) e la creazione delle collections per la memoria semantica di Pompeo. Questa è la prima milestone della Phase 0 — Infrastructure Bootstrap.

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### Deploy infrastruttura

Qdrant deployato via Helm chart ufficiale (`qdrant/qdrant`) nel namespace `persistence`, coerente con il pattern infrastrutturale esistente (Longhorn storage, Sealed Secrets, ServiceMonitor Prometheus).

**Risorse create:**

| Risorsa | Dettaglio |
|---|---|
| StatefulSet `qdrant` | 1/1 pod Running, image `qdrant/qdrant:v1.17.0` |
| PVC `qdrant-storage-qdrant-0` | 20Gi Longhorn RWO |
| Service `qdrant` | ClusterIP — porte 6333 (REST), 6334 (gRPC), 6335 (p2p) |
| SealedSecret `qdrant-api-secret` | API key cifrata, namespace `persistence` |
| ServiceMonitor `qdrant` | Prometheus scraping su `:6333/metrics`, label `release: monitoring` |

**Endpoint interno:** `qdrant.persistence.svc.cluster.local:6333`

Manifest in: `infra/cluster/persistence/qdrant/`

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### Design decision — Multi-tenancy collections (Opzione B)

**Problema affrontato**: nominare le collections `martin_episodes`, `martin_knowledge`, `martin_preferences` avrebbe vincolato Pompeo ad essere esclusivamente un assistente personale singolo, rendendo impossibile — senza migration — estendere il sistema ad altri membri della famiglia in futuro.

**Scelta adottata**: architettura multi-tenant con 3 collection condivise e isolamento via campo `user_id` nel payload di ogni punto vettoriale.

```
episodes      ← user_id: "martin" | "shared" | <futuri utenti>
knowledge     ← user_id: "martin" | "shared" | <futuri utenti>
preferences   ← user_id: "martin" | "shared" | <futuri utenti>
```

Il valore `"shared"` è riservato a dati della casa/famiglia visibili a tutti gli utenti (es. calendario condiviso, documenti di casa, finanze comuni). Le query n8n usano un filtro `should: [user_id=martin, user_id=shared]` per recuperare sia il contesto personale che quello condiviso.

**Vantaggi**: aggiungere un nuovo utente domani non richiede alcuna modifica infrastrutturale — solo includere il nuovo `user_id` negli upsert e nelle query.

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### Collections create

Tutte e 3 le collections sono operative (status `green`):

| Collection | Contenuto |
|---|---|
| `episodes` | Fatti episodici con timestamp (email, IoT, calendario, conversazioni) |
| `knowledge` | Documenti, note Outline, newsletter, knowledge base |
| `preferences` | Preferenze, abitudini e pattern comportamentali per utente |

**Payload schema comune** (5 index su ogni collection):

| Campo | Tipo | Scopo |
|---|---|---|
| `user_id` | keyword | Filtro multi-tenant (`"martin"`, `"shared"`) |
| `source` | keyword | Origine del dato (`"email"`, `"calendar"`, `"iot"`, `"paperless"`, …) |
| `category` | keyword | Dominio semantico (`"finance"`, `"work"`, `"personal"`, …) |
| `date` | datetime | Timestamp del fatto — filtrabile per range |
| `action_required` | bool | Flag per il Proactive Arbiter |

**Dimensione vettori**: 1536 (compatibile con `text-embedding-3-small` via GitHub Copilot — bootstrap phase). Da rivedere alla migrazione verso `nomic-embed-text` su Ollama.

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### Phase 0 — Stato al momento del deploy Qdrant

- [x] ~~Deploy **Qdrant** sul cluster~~
- [x] ~~Creazione collections con multi-tenancy `user_id`~~
- [x] ~~Payload indexes: `user_id`, `source`, `category`, `date`, `action_required`~~
- [x] ~~Run **PostgreSQL migrations** su Patroni~~ ✅ completato nella sessione stessa