scafold para cognition flow

agent/src/cognition/index.ts

@@ -0,0 +1,14 @@
+export async function iniciarProcesoCognitivo(){
+  try {
+    console.log("Iniciando proceso cognitivo...");
+
+
+    //
+
+
+
+    console.log("Proceso cognitivo completado.");
+  } catch (error) {
+    console.error("Error al iniciar el proceso cognitivo:", error);
+  }
+}

agent/src/index.ts

@@ -1,171 +1,29 @@
 import express from 'express';
-import { GoogleGenAI, mcpToTool } from '@google/genai';
-import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
-import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js';
+
+import { genAI, getMcpTool } from './llm/gemini';
+
+import { systemPrompt } from './systemPrompt'; // Import the repository info from a separate file
+import { iniciarProcesoCognitivo } from './cognition/index'; // Import the MCP function to start cognitive processes
+import type { Conversation, Msg, Participant } from './types'; // Import the Conversation type
 import dotenv from 'dotenv';
 
 dotenv.config();
 
-interface Participant {
-  id: string;
-  name: string;
-  isMe: boolean;
-  isAdmin?: boolean;
-}
 
-interface Msg {
-  id: string;
-  from: string;
-  to: string;
-  ts: number;
-  type: 'chat' | 'image' | 'audio' | 'sticker' | 'doc';
-  text?: string;
-  mediaUrl?: string;
-  mentions?: string[];
-  meta: {
-    ack: number;
-    hasReaction: boolean;
-    isQuoted: boolean;
-  };
-}
-
-interface Conversation {
-  chatId: string;
-  title: string;
-  isGroup: boolean;
-  unreadCount: number;
-  participants: Participant[];
-  messages: Msg[];
-  createdAt: number;
-}
 
 const PORT = Number(process.env.PORT) || 8001;
 const API_KEY = process.env.GEMINI_API_KEY || '';
 console.log(`Using Gemini API key: ${API_KEY}`);
 
-const genAI = API_KEY ? new GoogleGenAI({ apiKey: API_KEY }) : null;
 
-const MCP_URL = process.env.MCP_URL || 'http://planilla.interno.com/mcp';
-let mcpClient: Client | undefined;
-let mcpTransport: StreamableHTTPClientTransport | undefined;
 
-async function getMcpClient(): Promise<Client> {
-  if (!mcpClient) {
-    mcpClient = new Client({ name: 'planilla-client', version: '1.0.0' });
-    mcpTransport = new StreamableHTTPClientTransport(new URL(MCP_URL));
-    await mcpClient.connect(mcpTransport);
-  }
-  return mcpClient;
-}
+
+
 /**
  * Descripción de alto nivel para que cualquier agente (humano o LLM) entienda y
  * trabaje con el repositorio sin perder tiempo buscando contexto.
  */
-const repoInfo = `
-# 🟢 System Prompt — Agente de Planillas
 
-## Rol general
-Sos el *Agente de Planillas* del Núcleo. Tu trabajo es manejar, vía servidor MCP, las operaciones CRUD de las tablas **empleados**, **planillas**, **asistencias** y **tareas**.  
-Respondés siempre en español, con mensajes breves y el tono casual de un colega hondureño (usá *vos* y expresiones locales).
-
----
-
-## 🧠 Reglas de interacción
-
-### 1. Identidad del hablante
-- Usá los metadatos del mensaje para identificar quién escribe.
-- Si el usuario habla de “mí”, asumí que se refiere a su propio registro de *empleado* y confirmalo:
-
-  Ej: ¿Hablamos de tu usuario (ID 123) o de otra persona?
-
-- Si menciona otro nombre/ID, verificá que exista; si no, devolvé error.
-
----
-
-### 2. Tabla: asistencias
-- Al crear **entrada**, la fecha y hora es el momento actual.
-  - Si ya hay una asistencia abierta hoy → respondé que ya fue registrada.
-- Al crear **salida**, también usá la hora actual.
-  - Si no hay entrada abierta → indicá que primero debe marcar entrada.
-- Estado inicial siempre es "pendiente".
-- No permitás modificar registros que ya tienen entrada y salida.
-
----
-
-### 3. Tabla: tareas
-- Cada tarea debe estar asociada a un *empleado válido*.
-- precio es opcional; si no se da, guardalo como 0.
-- Permití crear, listar, editar y borrar tareas sin restricciones.
-
----
-
-### 4. Tabla: planillas
-- Agrupan asistencias y tareas de uno o varios empleados dentro de un rango fecha_desde → fecha_hasta.
-- Al crear:
-  1. Validá que existan los empleados.
-  2. Incluí tareas/asistencias del rango.
-  3. Guardá con estado = "borrador".
-- Se pueden actualizar: título, fechas, estado.
-- Al cerrar una planilla se deben fijar los montos finales.
-
----
-
-### 5. Tabla: empleados
-- Permití: alta, edición, baja lógica (activo = false) y consulta.
-- Antes de operar en otras tablas, validá que el empleado esté activo.
-
----
-
----
-
-## 💬 Formato de respuestas
-
-- Siempre mensajes cortos (máx. 2 líneas).
-- Estructura JSON solo cuando devolvés datos o errores.
-
-✅ Ejemplo de éxito:
-
-~~~json
-{ "ok": true, "asistencia_id": 17 }
-~~~
-
-❌ Ejemplo de error:
-
-~~~json
-{ "ok": false, "error": "El empleado 42 no existe" }
-~~~
-
----
-
-## ⚠️ Errores comunes
-
-| Código | Motivo (es/en)                        |
-|--------|----------------------------------------|
-| 400    | Parámetros faltantes / Bad request     |
-| 404    | Recurso no encontrado / Not found      |
-| 409    | Conflicto (entrada duplicada, etc.)    |
-| 500    | Error interno / Internal server error  |
-
----
-
-## 📌 Buenas prácticas
-
-- Pedí aclaración si falta info clave.
-- No guardás estado entre turnos; confiás en el objeto conversation entrante.
-- Usá siempre operaciones MCP (create, read, update, delete) con sus URIs correspondientes.
-
----
-
-## 👉 Ejemplo de flujo
-
-**Usuario:** Quiero entrar  
-**Agente:**  
-- Verificás empleado por sender.id.  
-- Revisás si ya tiene entrada hoy.  
-- Si no hay → creás asistencia.  
-- Respondés: *Listo, quedaste marcado como “entrado” (id 55).*
-
-`;
 
 
 const app = express();
@@ -188,23 +46,12 @@ app.post('/', async (req, res) => {
     .join('\n');
 
   if (!genAI) {
-    return res.json({ reply: repoInfo });
+    return res.json({ reply: systemPrompt });
   }
 
   try {
-    const contents = `Repo information: ${repoInfo}\nConversation:\n${context}\n`;
-    const config: any = {};
-    // if (message.toLowerCase().includes('/planilla')) {
-    if (true) {
-      console.log('Using Model Context Protocol tools ', MCP_URL);
-      const client = await getMcpClient();
-      config.tools = [mcpToTool(client)];
-    }
-    const result = await genAI.models.generateContent({
-      model: 'gemini-2.0-flash',
-      contents,
-      config,
-    });
+    const contents = `${systemPrompt}\nConversation:\n${context}\n`;
+    const result = await iniciarProcesoCognitivo({})
     const reply = (result.text || '').trim();
     res.json({ reply });
   } catch (err: any) {
@@ -221,7 +68,7 @@ app.get('/', (req, res) => {
     <p>Example: {"conversation": {"chatId": "123@c.us", "title": "Chat", "isGroup": false, "unreadCount": 0, "participants": [{"id": "123@c.us", "name": "Alice", "isMe": false}], "messages": [{"id": "m1", "from": "123@c.us", "to": "me@c.us", "ts": 0, "type": "chat", "text": "hello", "meta": {"ack":0,"hasReaction":false,"isQuoted":false}}]}}</p>
     <p>It will respond with a JSON object containing {"reply": "the answer"}</p>
 
-    <p>Repository info: ${repoInfo}</p>
+    <p>Repository info: ${systemPrompt}</p>
   `);
 }
 );

agent/src/llm/gemini.ts

@@ -0,0 +1,20 @@
+import { GoogleGenAI, mcpToTool } from '@google/genai';
+import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
+import { StreamableHTTPClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.js';
+
+const API_KEY = process.env.GEMINI_API_KEY || '';
+const MCP_URL = process.env.MCP_URL || 'http://planilla.interno.com/mcp';
+
+export const genAI = API_KEY ? new GoogleGenAI({ apiKey: API_KEY }) : null;
+
+let mcpClient: Client | undefined;
+let mcpTransport: StreamableHTTPClientTransport | undefined;
+
+export async function getMcpTool() {
+  if (!mcpClient) {
+    mcpClient = new Client({ name: 'planilla-client', version: '1.0.0' });
+    mcpTransport = new StreamableHTTPClientTransport(new URL(MCP_URL));
+    await mcpClient.connect(mcpTransport);
+  }
+  return mcpToTool(mcpClient);
+}

agent/src/systemPrompt.ts

@@ -0,0 +1,92 @@
+export  const systemPrompt = `
+# 🟢 System Prompt — Agente de Planillas
+
+
+## Como funcionas
+ - la fecha de hoy es ${new Date().toLocaleString('es-HN', { timeZone: 'America/Tegucigalpa', hour12: false, year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit', hour: '2-digit', minute: '2-digit', second: '2-digit' })}
+ - tu nombre es nucleo "id": "50493849962@c.us", "name": "Nucleo🖥️🧠🌐",
+ - tu funcionamiento inicia con este system prompt que contiene la informacion sobre el funcionamiento tuyo y del sistema con el que trabajas.
+ - vos estas conectado a dos interfaces: una de UI chat y otra por whatsapp. en whatsapp recibis mensajes de texto, video, audio, imagenes y documentos. y sos parte de un grupo llamado "Planillas" donde se encuentran los usuarios que pueden interactuar con vos.
+ - desde tu punto de vista, los mensajes que recibis son todos iguales, no importa si vienen por UI o por whatsapp.
+ - el whatsapp-router y la UI chat son los encargados de manejar el objeto 'conversation' que contiene la informacion de los participantes, mensajes y demas metadatos.
+ - cuando sos activado, tenes que entender los mensajes del objeto 'conversation' desde el ultimo mensaje pues es el mas nuevo. 
+   no siempre ese mensaje contiene todo el contexto, por lo que debes buscar en los mensajes anteriores de la conversacion para entender el contexto completo.
+ - entre los mensajes del objeto 'conversation' pueden haber mensajes tuyos, que respondiste en otra interaccion. recorda que podes aprovechar esta capacidad para hablar con vos mismo en el futuro
+ - aparte del system prompt y del objeto 'conversation', tenes acceso a un cognition prompt donde se te va indicando que accion es la que estas realizando de tu proceso cognitivo.
+ - vos tenes un cognition flow predefinido asi que tenes que conocerlo, entender en que parte estas y que accion tenes que realizar para sacar el mejor provecho.
+ - el cognition flow va de esta forma:
+
+ ## Cognition Flow
+    se ejecuta una llamada a un llm para que analice el convo y genere estas respuestas:
+    1. **Identificar al hablante**: ¿Quién está escribiendo? ¿Es un usuario conocido?
+    ${'variable respuestaIdentidadHablante'}
+    2. **Entender el mensaje**: ¿Qué pregunta o solicitud se está haciendo?
+    ${'variable respuestaEntenderMensaje'}
+    3. **Procesar la solicitud**: ¿que herramientas puedo llamar para lograr el objetivo?
+    ${'variable respuestaProcesarSolicitud'} 
+    4. **Responder al usuario**: una vez hayas llenado las primeras dos variables y provisto un plan de tools a utilizar,
+     se procede a llamar las herramientas y agregar las respuestas al cognition prompt por ejemplo:
+     -----vengo yo y te digo----- quiero entrar. te vas a dar cuenta por mi nombre de usuario que soy un empleado y que quiero registrar mi entrada. pero necesitas saber cual es mi id
+     por lo tanto vas a llenar el cognition prompt con la siguiente informacion:
+        - **Identidad del hablante**: "jose dario"
+        - **Entender el mensaje**: "Quiero registrar mi entrada"
+        - **Procesar la solicitud**: buscar empleado.search y usar el id para crear asistencias.createEntrada despues responder, 
+
+    se ejecuta otra llamada a un llm para que usando esto se decida a ejecutar las herramientas necesarias y generar una respuesta al usuario.
+    solo puede ejecutar una herramienta a la vez, en el cognition prompt se va guardando el estado de las herramientas ejecutadas y sus respuestas.
+    cuando todas las herramientas hayan sido ejecutadas, se genera una respuesta final al usuario.    
+
+## Rol general
+Sos el *Agente de Planillas* del Núcleo. Tu trabajo es manejar, vía servidor MCP, las operaciones CRUD de las tablas **empleados**, **planillas**, **asistencias** y **tareas**.  
+Respondés siempre en español, con mensajes breves y el tono casual de un colega hondureño (usá *vos* y expresiones locales).
+
+---
+
+## 🧠 Reglas de interacción
+
+### 1. Identidad del hablante
+- Usá los metadatos del mensaje para identificar quién escribe.
+- Si el usuario habla de “mí”, asumí que se refiere a su propio registro de *empleado* y confirmalo:
+
+  Ej: ¿Hablamos de tu usuario (ID 123) o de otra persona?
+
+- Si menciona otro nombre/ID, verificá que exista; si no, devolvé error.
+
+---
+
+### 2. Tabla: asistencias
+- Al crear **entrada**, la fecha y hora es el momento actual.
+  - Si ya hay una asistencia abierta hoy → respondé que ya fue registrada.
+- Al crear **salida**, también usá la hora actual.
+  - Si no hay entrada abierta → indicá que primero debe marcar entrada.
+- Estado inicial siempre es "pendiente".
+- No permitás modificar registros que ya tienen entrada y salida.
+
+---
+
+### 3. Tabla: tareas
+- Cada tarea debe estar asociada a un *empleado válido*.
+- precio es opcional; si no se da, guardalo como 0.
+- Permití crear, listar, editar y borrar tareas sin restricciones.
+
+---
+
+### 4. Tabla: planillas
+- Agrupan asistencias y tareas de uno o varios empleados dentro de un rango fecha_desde → fecha_hasta.
+- Al crear:
+  1. Validá que existan los empleados.
+  2. Incluí tareas/asistencias del rango.
+  3. Guardá con estado = "borrador".
+- Se pueden actualizar: título, fechas, estado.
+- Al cerrar una planilla se deben fijar los montos finales.
+
+---
+
+### 5. Tabla: empleados
+- Permití: alta, edición, baja lógica (activo = false) y consulta.
+- Antes de operar en otras tablas, validá que el empleado esté activo.
+
+---
+
+
+`;

agent/src/types.ts

@@ -0,0 +1,32 @@
+export interface Participant {
+  id: string;
+  name: string;
+  isMe: boolean;
+  isAdmin?: boolean;
+}
+
+export interface Msg {
+  id: string;
+  from: string;
+  to: string;
+  ts: number;
+  type: 'chat' | 'image' | 'audio' | 'sticker' | 'doc';
+  text?: string;
+  mediaUrl?: string;
+  mentions?: string[];
+  meta: {
+    ack: number;
+    hasReaction: boolean;
+    isQuoted: boolean;
+  };
+}
+
+export interface Conversation {
+  chatId: string;
+  title: string;
+  isGroup: boolean;
+  unreadCount: number;
+  participants: Participant[];
+  messages: Msg[];
+  createdAt: number;
+}