#3 Reflexion — Aprender com Falhas

Reflexion fecha o loop de aprendizado: quando um agente falha ou produz saída de baixa qualidade, em vez de perder a experiência, o pipeline gera uma Lesson estruturada e persiste na memória de longo prazo. Na próxima tarefa similar, essa lição emerge naturalmente via RAG+HyDE.

Reflexion é o único post-hook ligado por default — porque só dispara em condições excepcionais (erro, discrepância) e o trabalho de geração de lição nunca bloqueia o turn do usuário.

Modo durável (default desde Abr/2026): triggers passam por uma fila WAL-backed com worker pool e dead-letter queue. Lições sobrevivem a crash do processo via replay no próximo boot. Ver Fila Durável.

O que é uma Lesson

Uma Lesson é um registro de quatro linhas:

type Lesson struct {
    Situation  string   // "Quando preciso editar arquivo Go grande..."
    Mistake    string   // "Tentei reescrever o arquivo todo de uma vez"
    Correction string   // "Use Edit tool com old_string/new_string específicos"
    Tags       []string // ["go", "edit-file", "large-file", "reflexion"]
    Trigger    string   // "error" | "hallucination" | "low_quality" | "manual"
    CreatedAt  time.Time
}

Ao persistir em memory.Fact, o Content fica:

LESSON: Quando preciso editar arquivo Go grande
MISTAKE: Tentei reescrever o arquivo todo de uma vez
CORRECTION: Use Edit tool com old_string/new_string específicos
TRIGGER: error

A categoria do Fact é lesson e as tags incluem reflexion + trigger:<x> + os tags específicos do domínio. Isso permite queries precisas: “me mostre todas as lições sobre edit-file” se torna uma pesquisa normal da memória.

Quatro gatilhos

OnError
OnHallucination
OnLowQuality
Manual via /reflect

if cfg.OnError && result.Error != nil {
    return "error"
}

O worker retornou Error != nil. Exemplos: timeout, tool call inválido, crash do provedor. Default: ON.

if cfg.OnHallucination && result.MetadataFlag("verified_with_discrepancy") {
    return "hallucination"
}

O VerifyHook (#6 CoVe) flagou discrepância entre o rascunho e as respostas às perguntas de verificação. Default: ON.

if cfg.OnLowQuality && result.MetadataFlag("refine_low_quality") {
    return "low_quality"
}

O RefineHook (#5) deu nota baixa no rascunho original. Default: OFF (barulhento demais por default).

if result.MetadataFlag(MetaForceReflexion) {
    return "manual"
}

Slash /reflect <free-text> persiste direto, sem chamada LLM. Sempre disponível.

Fluxo — modo durável (default)

Com CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_ENABLED=true (default), o trigger vai pra uma fila persistente. O hook não bloqueia o turn e o processo pode crashar sem perder a lição:

PostRun inspeciona o trigger

ReflexionHook.PostRun(ctx, hc, result) olha result.Metadata + result.Error — se nenhum gate bate, retorna em μs.

WAL Append (síncrono, sub-ms)

O hook chama enqueuer.Enqueue(req). O Runner calcula um JobID = sha256(task|trigger|attempt)[:16], escreve um record no WAL (~/.chatcli/reflexion/wal/<id>.wal) via tmp → fsync → atomic rename → dir fsync, então empilha em memory.

Retorno imediato ao pipeline

PostRun retorna nil; o turn do usuário continua sem espera. A latência adicional é o fsync (tipicamente < 1 ms).

Worker pool processa async

Um dos N workers (default 2) deenfileira, chama GenerateLesson com timeout per-job (default 2 min) e persiste em memory.Fact se o LLM não emitir <skip>.

Classificação do outcome

Sucesso ou Skipped → ACK (delete WAL record). Transient error (timeout, 429/503) → reschedule com backoff exponencial + jitter. Permanent (parser error) → move pra DLQ imediatamente.

Replay on boot

Na próxima sessão, Runner.Replay() roda async e reenfileira todo record pendente do WAL (descartando os mais velhos que StaleAfter, default 7 dias).

Latência observável no turn: um fsync local típico é < 1 ms em SSD. A geração de lição em si (chamada LLM) acontece depois do turn responder — o usuário nunca espera.

Fallback: modo legado (goroutine detached)

Se CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_ENABLED=false, o hook volta ao comportamento original:

go h.runReflexion(context.Background(), req)  // fire-and-forget

Zero dependência de filesystem, mas lições em vôo somem se o processo for morto. Mantido para compatibilidade e para usuários que preferem simplicidade sobre durabilidade.

Fila Durável — WAL + Worker Pool + DLQ

A fila é implementada em cli/agent/quality/lessonq/ com garantias enterprise:

WAL (Write-Ahead Log)

Cada lição pendente é um arquivo .wal em ~/.chatcli/reflexion/wal/ — um por Job ID. Layout binário:

[4B magic 'LSN1'][4B length BE][4B CRC32 payload][N bytes JSON payload][4B CRC32 trailer]

CRC duplo detecta torn writes (crash no meio do fsync). Records corruptos são descartados no replay + chatcli_lessonq_wal_corruption_total incrementa.
Atomic rename: escrita em <id>.tmp.<pid>.<seq> → fsync → rename → dir fsync. Nunca um leitor vê record parcial.
O(1) ACK: um único unlink remove o record. Sem compactação em background.

Worker Pool

Queue (min-heap by NextAttemptAt)
      │
      ├─► Worker 1 ─► GenerateLesson ─► persist ─► ACK
      ├─► Worker 2 ─► GenerateLesson ─► persist ─► ACK
      └─► Worker N ─► ...

Cada worker:

Dequeue bloqueante (espera por NextAttemptAt ≤ now).
Per-job timeout bounded (não herda ctx do turn — reflexion outlive o turn por design).
Panic recovery: se o processor panica, vai direto pra DLQ (retry não ajuda bug).
Métrica chatcli_lessonq_processing_duration_seconds{outcome} emitida.

Dead Letter Queue

Failures permanentes ou exaustão de retries vão pra ~/.chatcli/reflexion/dlq/ (mesmo formato WAL, read-only pro processo). Operador inspeciona e decide:

/reflect failed              # lista com último erro
/reflect retry <job-id>      # reenfileira (reseta Attempts=0)
/reflect purge <job-id>      # remove definitivo

Retry com Jitter

Transient errors (ctx timeout, provider 429/503, temp fs error) viram reschedule:

delay = InitialDelay × Multiplier^(attempt-1)
delay = min(delay, MaxDelay)
delay = delay × uniform(1-JitterFraction, 1+JitterFraction)

Defaults: 1s inicial, 5min cap, 2.0 multiplier, ±20% jitter, 5 tentativas. Full jitter previne thundering herd quando provider volta do fora-do-ar.

Idempotência

JobID é conteúdo-endereçado: sha256(normalized(task) | trigger | attempt | outcome)[:16]. Re-trigger da mesma situação enquanto o job está in-flight é no-op (WAL existe → Runner pula queue insert). Whitespace é normalizado pra evitar inflação por churn trivial.

Drain + Graceful Shutdown

Na saída (cli.cleanup()), o Runner fica em DrainAndShutdown(30s):

Queue fecha — sem novos dequeues.
Workers terminam in-flight (ou são cancelados no timeout).
WAL/DLQ fecham.

Jobs ainda enfileirados sobrevivem no WAL e reprocessam no próximo boot. Zero perda de dado em SIGTERM ou kill -9.

`/reflect` — Comandos

/reflect                     # queue depth + DLQ size + subcommands hint

/reflect quando editar arquivos Go grandes use Edit, não rewrite total
# → grava direto em memory.Fact (trigger=manual)

/reflect list
# pending (N):
#   <id>  [trigger=...  attempts=N  age=Ns]
#     task: <truncated>
# dead letter queue (M):
#   <id>  [trigger=...  attempts=N]
#     last error: <truncated>

/reflect failed

/reflect retry <job-id>
# Tab complete puxa IDs reais da DLQ com preview da task

/reflect purge <job-id>
# Tab complete puxa IDs reais da DLQ

/reflect drain
# Útil depois de importar WAL de outra máquina, ou pra reprocessar manualmente

Todos os subcomandos têm autocomplete via Tab. /reflect retry e /reflect purge listam IDs reais vivos da DLQ com preview da task + último erro.

Arquivos e layout

~/.chatcli/reflexion/
├── wal/                          # fila ativa (pendentes + in-flight)
│   ├── a3f8...bc.wal            # um arquivo por Job ID
│   └── ...
└── dlq/                          # dead letter queue (falhas permanentes)
    ├── 9e2c...7a.wal
    └── ...

Caminho configurável via CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_BASE_DIR (default: <workspace>/.chatcli/reflexion).

Operadores podem ls o diretório pra triagem rápida sem tools especiais. Cada record é um JSON dentro do framing binário — xxd + o protocolo na doc do lessonq ajudam em forense.

Protocolo do lesson generator

O system prompt instrui o modelo a ser geral, não one-off:

Rules:
- A "lesson" must be GENERAL enough to apply next time a similar task
  comes up — not one-off and not a play-by-play.
- If there is genuinely nothing to learn (e.g. the task was trivial and
  the failure was a transient network blip), reply with exactly:
  <skip>nothing actionable</skip>
- Otherwise emit ALL of the following blocks. Keep each to ONE line.
- "tags" is a comma-separated list of 2-5 short keywords (lowercase,
  hyphenated if needed) that future similar tasks will likely contain.

OUTPUT:
<situation>brief description of when this lesson applies</situation>
<mistake>what went wrong this time</mistake>
<correction>what to do differently next time</correction>
<tags>tag1, tag2, tag3</tags>

O bloco <skip> existe justamente para evitar pollution da memória com “lições” de falhas transientes. O modelo pode recusar gerar lição com custo zero de persistência.

`/reflect` — caminho manual sem LLM

Quando você sabe a lição e não precisa do LLM destilando:

/reflect quando editar arquivos Go grandes use Edit, não rewrite total

Isso entra direto em memory.Fact:

LESSON: quando editar arquivos Go grandes use Edit, não rewrite total
MISTAKE: (user-supplied lesson; no automatic mistake detection)
CORRECTION: quando editar arquivos Go grandes use Edit, não rewrite total
TRIGGER: manual

Tags geradas: ["reflexion", "trigger:manual", "user-supplied"].

O caminho manual não faz chamada LLM — é barato, síncrono e ideal para capturar aprendizados durante a sessão.

Como a lição “volta”

Uma vez persistida, a lesson é um fact normal no índice. Ela emerge via:

Retrieval por hints: se a próxima task mencionar keywords em Tags, o scorer relevance-based a surfaceia.
HyDE amplifica: com CHATCLI_QUALITY_HYDE_ENABLED=true, a hipótese gerada cobre conceitos semelhantes, aumentando chance de match.
Vector search: com embeddings configurados, a lesson é buscada por proximidade cosseno.

O system prompt do turn seguinte contém a seção ## Long-term Memory com o texto da lesson, e o modelo tem todas as pistas para não repetir o erro.

Variáveis de ambiente

Gates (quando disparar)

Env var	Default	O que faz
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_ENABLED`	`true`	Master switch
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_ON_ERROR`	`true`	Disparar em erro de tool
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_ON_HALLUCINATION`	`true`	Disparar em `verified_with_discrepancy`
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_ON_LOW_QUALITY`	`false`	Disparar em `refine_low_quality`
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_PERSIST`	`true`	Escrever em memory.Fact (false = log-only)

Fila durável (WAL + worker pool + DLQ)

Env var	Default	Efeito
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_ENABLED`	`true`	Master switch da fila. `false` volta ao modo legado (detached goroutine)
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_WORKERS`	`2`	Tamanho do worker pool. Reflexion é I/O-bound na chamada LLM
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_CAPACITY`	`1000`	Profundidade máxima em memory antes de aplicar overflow policy
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_DROP_OLDEST`	`false`	Overflow policy: `true` = drop oldest; `false` = block com timeout
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_BLOCK_TIMEOUT`	`5s`	Quanto Enqueue espera quando fila está cheia (se `DROP_OLDEST=false`)
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_MAX_ATTEMPTS`	`5`	Retries totais por job antes de mover pra DLQ
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_INITIAL_DELAY`	`1s`	Primeiro delay de retry
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_MAX_DELAY`	`5m`	Cap no retry exponencial
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_JITTER`	`0.2`	Jitter fracionário ([0, 0.5]) — full jitter AWS-style
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_JOB_TIMEOUT`	`2m`	Timeout por chamada ao processor (LLM + persist)
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_STALE_AFTER`	`168h`	Records do WAL mais velhos que isso são descartados no replay (7 dias)
`CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_BASE_DIR`	`<workspace>/.chatcli/reflexion`	Override do diretório raiz (WAL + DLQ)

Métricas Prometheus

A fila emite 10 métricas em chatcli_lessonq_*:

Métrica	Tipo	Labels	Significado
`enqueue_total`	Counter	`outcome`	accepted, rejected_full, deduped, dropped_oldest
`queue_depth`	Gauge	—	Pendentes in-memory
`processing_duration_seconds`	Histogram	`outcome`	Tempo dequeue→outcome
`attempts_total`	Counter	`outcome`	success, skipped, transient, permanent
`retry_total`	Counter	`attempt`	Retries por número da tentativa
`dlq_size`	Gauge	—	Jobs na DLQ
`wal_segments`	Gauge	—	Arquivos `.wal` no diretório ativo
`wal_corruption_total`	Counter	—	Records rejeitados por CRC mismatch/torn write
`stale_discarded_total`	Counter	—	Records descartados no replay por idade
`persist_failures_total`	Counter	—	Falhas no callback de memory.Fact

Exemplo de ciclo completo

Usuário pede task que falha

/coder refactor pkg/engine to extract Close method

CoderAgent tenta rewrite total

Arquivo tem 2000 linhas, provider responde com timeout.

PostRun detecta result.Error != nil

OnError trigger matched.

goroutine: GenerateLesson

Model emite:

<situation>Refactoring large Go files (>1000 lines)</situation>
<mistake>Attempted full rewrite via @coder write</mistake>
<correction>Use @coder patch or Edit tool for surgical changes</correction>
<tags>go, refactor, large-file, edit-tool</tags>

Persiste em memory.Fact

Categoria=lesson, workspace=current project.

Próxima semana, usuário pede refactor similar

/coder refactor pkg/auth/manager.go split into smaller files

RAG+HyDE traz a lesson

Tags refactor + large-file matchem. Lesson aparece no system prompt.

Coder escolhe abordagem correta de primeira

Emite múltiplos @coder patch ao invés de write. Task concluída sem timeout.

Inspecionar lições armazenadas

# Lições já persistidas (materializadas em memory.Fact)
/memory longterm | grep -A3 "^LESSON:"
cat ~/.chatcli/memory/memory_index.json | jq '.[] | select(.category=="lesson")'

# Fila durável — pendentes + DLQ em tempo real
/reflect list               # pendentes + DLQ
/reflect failed             # só DLQ (triagem)
/config quality             # estado dos hooks + queue depth + dlq size

Prometheus snapshots úteis

# Saúde geral da fila
chatcli_lessonq_queue_depth
chatcli_lessonq_dlq_size
sum(rate(chatcli_lessonq_attempts_total[5m])) by (outcome)

# Detecção de regressão: DLQ crescendo sem novos success
rate(chatcli_lessonq_attempts_total{outcome="permanent"}[5m]) > 0

# Alertar em corrupção do WAL (sinal de fs instável)
increase(chatcli_lessonq_wal_corruption_total[1h]) > 0

# Latência percentil do processor
histogram_quantile(0.95,
  rate(chatcli_lessonq_processing_duration_seconds_bucket[5m]))

#4 RAG + HyDE

Como as lições são recuperadas em tarefas futuras via retrieval semântico.

#6 CoVe

O verifier gera o signal verified_with_discrepancy que Reflexion consome.

Bootstrap Memory

Como a memória de longo prazo foi estruturada pré-pipeline.

Memory Commands

/memory load, /memory show, /memory longterm.

Configuração quality

Todos os CHATCLI_QUALITY_REFLEXION_QUEUE_* + presets.

Início

Primeiros Passos

Conceitos Fundamentais

Funcionalidades

Segurança

Suporte

#3 Reflexion — Aprender com Falhas

O que é uma Lesson

Quatro gatilhos

Fluxo — modo durável (default)

Fallback: modo legado (goroutine detached)

Fila Durável — WAL + Worker Pool + DLQ

WAL (Write-Ahead Log)

Worker Pool

Dead Letter Queue

Retry com Jitter

Idempotência

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`/reflect` — Comandos

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Como a lição “volta”

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Métricas Prometheus

Exemplo de ciclo completo

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Configuração quality

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Worker Pool

Dead Letter Queue

Retry com Jitter

Idempotência

Drain + Graceful Shutdown

`/reflect` — Comandos

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