# Neuron Memória + máquina de estados de revisão

Este padrão é útil quando um agente precisa manter o contexto da conversa entre várias rodadas de revisão humana, mas o ciclo de vida geral ainda deve ser orquestrado por Queuety.

Queuety gerencia a máquina de estados de revisão, enquanto Neuron gerencia a memória do agente para a conversa de redação.

## Por que a memória Neuron ajuda neste caso

Se um revisor rejeitar um rascunho e pedir alterações, a próxima chamada do agente não deve precisar reconstruir todo o contexto do zero.

O `SQLChatHistory` de Neuron é ideal para isso, pois o agente pode continuar trabalhando na mesma conversa enquanto Queuety encaminha as decisões do revisor e as rodadas de revisão.

## O agente Neuron com histórico baseado em SQL

```php
namespace App\Neuron;

use NeuronAI\Agent\Agent;
use NeuronAI\Chat\History\ChatHistoryInterface;
use NeuronAI\Chat\History\SQLChatHistory;
use NeuronAI\Providers\AIProviderInterface;
use NeuronAI\Providers\Anthropic\Anthropic;
use NeuronAI\SystemPrompt;

final class EditorAgent extends Agent
{
    public function __construct(
        private readonly string $threadId,
        private readonly \PDO $pdo,
    ) {}

    protected function provider(): AIProviderInterface
    {
        return new Anthropic(
            key: $_ENV['ANTHROPIC_API_KEY'],
            model: $_ENV['ANTHROPIC_MODEL'],
        );
    }

    protected function chatHistory(): ChatHistoryInterface
    {
        return new SQLChatHistory(
            thread_id: $this->threadId,
            pdo: $this->pdo,
            table: 'neuron_chat_history',
            contextWindow: 50000,
        );
    }

    public function instructions(): string
    {
        return (string) new SystemPrompt(
            background: [
                'You are an editorial agent for long-form product briefs.',
                'Apply reviewer notes without losing the original intent.',
            ],
        );
    }
}
```

## Redija uma vez e revise usando a mesma conversa como memória

```php
namespace App\StateMachines\Actions;

use App\Neuron\EditorAgent;
use NeuronAI\Chat\Messages\UserMessage;
use Queuety\Contracts\StateAction;

final class DraftBriefAction implements StateAction
{
    public function handle(array $state, ?string $event = null, array $event_payload = [], array $payload = []): array|string
    {
        // Queuety creates actions with `new DraftBriefAction()`, so build dependencies here.
        $pdo = new \PDO($_ENV['NEURON_DB_DSN'], $_ENV['NEURON_DB_USER'], $_ENV['NEURON_DB_PASSWORD']);

        $threadId = $state['neuron_thread_id'] ?? sprintf(
            'brief:%d:editor',
            $state['brief_id'],
        );

        $prompt = "Write the first draft for brief {$state['brief_id']}.";

        if ('reject' === $event) {
            $prompt = sprintf(
                'Revise the draft using these review notes: %s',
                $event_payload['reason'] ?? 'Tighten the draft and address reviewer concerns.',
            );
        }

        $agent = new EditorAgent($threadId, $pdo);
        $message = $agent->chat(
            new UserMessage($prompt)
        )->getMessage();

        return [
            'neuron_thread_id' => $threadId,
            'draft_markdown' => $message->getContent(),
            'review_round' => (int) ($state['review_round'] ?? 0) + 1,
            '_event' => 'draft_ready',
        ];
    }
}
```

## A máquina de estados Queuety

```php
use Queuety\Enums\StateMachineStatus;
use Queuety\Queuety;

$machine_id = Queuety::machine('brief_review_session')
    ->version('brief-review-session.v1')
    ->state('drafting')
    ->action(DraftBriefAction::class)
    ->on('draft_ready', 'awaiting_review')
    ->state('awaiting_review')
    ->on('approve', 'completed')
    ->on('reject', 'drafting')
    ->state('completed', StateMachineStatus::Completed)
    ->dispatch([
        'brief_id' => 42,
    ]);

// Later, once the draft action has finished and the machine waits in `awaiting_review`:
Queuety::machine_event(
    $machine_id,
    'reject',
    [ 'reason' => 'Tighten the introduction and add pricing context.' ]
);

Queuety::machine_event(
    $machine_id,
    'approve',
    [ 'reviewer' => 'editor@example.com' ]
);
```

A primeira passagem entra em `drafting`, executa a ação enfileirada e faz a transição para `awaiting_review`.

Se o revisor rejeitar o rascunho, a máquina volta para `drafting`. Como o payload do evento `reject` é passado para `DraftBriefAction`, o próximo rascunho pode usar as observações do revisor sem perder o histórico original da conversa Neuron.

## Por que isso é mais simples do que repetir um fluxo de trabalho

Este problema é orientado pelo ciclo de vida. Um rascunho aguarda a revisão humana, um revisor pode aprová-lo ou rejeitá-lo, a rejeição retorna a sessão à redação e a aprovação encerra a sessão. Isso se encaixa melhor em uma máquina de estados do que em um fluxo de trabalho linear com um ciclo de retorno.

O estado do fluxo de trabalho continua sendo excelente para fatos de orquestração, como número da rodada de revisão, IDs de artefatos, IDs de fluxos de trabalho e decisões de encaminhamento. A memória Neuron é mais adequada para o contexto da conversa, como prompts anteriores, revisões iterativas e respostas do modelo que devem continuar na conversa de redação.

Usar os dois permite que cada sistema faça o que sabe fazer melhor.

## Quando manter isso como um fluxo de trabalho

Prefira um fluxo de trabalho quando o processo de revisão tiver escopo bem definido e for orientado à execução, por exemplo:

Gere um rascunho, aguarde uma aprovação e publique.

Prefira uma máquina de estados quando a sessão puder revisitar os mesmos estados várias vezes e eventos externos conduzirem o ciclo de vida.

## Documentação relacionada

- [Máquinas de estados](https://queuety.inline0.dev/pt/docs/state-machines)
- [Sinais do fluxo de trabalho](https://queuety.inline0.dev/pt/docs/workflows/signals)
- [Orquestração de agentes](https://queuety.inline0.dev/pt/docs/workflows/agent-orchestration)