Systematisk gjennomgang av PG-skjema, auth-middleware, intensjoner, skrivestien og WebSocket-laget. Alle kjernetabeller matcher docs. Auth fungerer korrekt (401 for ugyldig/manglende token). Skrivestien er konsistent: direkte PG-skriving → NOTIFY → WebSocket. Fikser: - Fjern død kode: pg_writes enqueue-funksjoner (aldri kalt etter STDB-migrering) - Fjern ubrukt truncate() i tts.rs - Legg til #[allow(dead_code)] for sqlx-structs med ubrukte felt - Rett feilaktig doc-påstand i api_grensesnitt.md om jobbkø - Fjern utdatert STDB-referanse i agent_api.md - Kompilerer uten warnings Se logs/validering-23.1.md for fullstendig rapport.
5.4 KiB
Agent API — Claude sitt strukturerte grensesnitt mot maskinrommet
Bakgrunn
I dag snakker Claude med systemet via claude -p med hele konteksten
bakt inn som en tekststreng. Det fungerer for enkle chat-svar, men
skalerer ikke:
- Prompten blir enorm når spec + historikk + graf-kontekst skal med
- Claude kan ikke hente mer info underveis — alt må være i prompten
- Claude kan ikke gjøre handlinger (oppdatere spec, søke, sjekke status)
- Ingen struktur — alt er fritekst, ingen validering
Konsept
Et sett med maskinrommet-endepunkter designet for agenten — ikke for
brukere. Autentisert med agent-token (samme som i agent_identities).
Gir Claude strukturert tilgang til grafen, spesifikasjoner og handlinger.
Endepunkter
Lesing (kontekst)
GET /agent/context
Hent alt Claude trenger for å svare i en samtale.
GET /agent/context?communication_id=<uuid>
Returnerer:
{
"communication": { "id": "...", "title": "..." },
"participants": [{ "id": "...", "title": "...", "node_kind": "..." }],
"messages": [{ "id": "...", "content": "...", "sender": "...", "timestamp": "..." }],
"spec": { "id": "...", "content": "...", "feature_key": "..." } | null,
"related_nodes": [{ "id": "...", "title": "...", "edge_type": "..." }]
}
Fordel over dagens løsning: én request, strukturert, med spec og relaterte noder inkludert. Maskinrommet bestemmer hva som er relevant.
GET /agent/node
Hent en spesifikk node med edges.
GET /agent/node?id=<uuid>&depth=1
Returnerer noden med edges i angitt dybde. Nyttig når Claude trenger
mer kontekst enn det som var i context-svaret.
GET /agent/search
Søk i grafen.
GET /agent/search?q=<tekst>&node_kind=content&limit=10
PG fulltekstsøk over nodes.content + nodes.title. Filtrering på node_kind, visibility, samling. Returnerer noder med relevans-score.
GET /agent/feature_status
Sjekk implementeringsstatus for en feature.
GET /agent/feature_status?key=lydstudio
Returnerer:
{
"feature_key": "lydstudio",
"spec_node_id": "...",
"tasks": [
{ "id": "17.1", "description": "...", "status": "done" },
{ "id": "17.2", "description": "...", "status": "todo" }
],
"recent_commits": ["..."],
"feedback_summary": "3 brukere har gitt feedback, 1 ubesvart"
}
Henter fra tasks.md (parser markdown), git log, og feedback-chat.
GET /agent/tasks
Hent gjeldende oppgavestatus.
GET /agent/tasks?phase=14&status=todo
Parser tasks.md og returnerer strukturert. Filtrer på fase og status.
Skriving (handlinger)
POST /agent/update_spec
Oppdater en spec-node.
{
"node_id": "...",
"content": "oppdatert markdown...",
"reason": "Integrert feedback fra bruker X om Y"
}
Oppdaterer noden i PG. Logger endringen i ai_usage_log
med job_type: 'spec_update'. Oppretter revision-node med
forrige versjon for historikk.
POST /agent/respond
Send et svar i en samtale.
{
"communication_id": "...",
"content": "svarteksten",
"metadata": { "confidence": 0.9, "sources": ["node_id_1"] }
}
Maskinrommet håndterer node-opprettelse og edges. Metadata kan inkludere kildereferanser som frontend kan vise.
POST /agent/suggest_edges
Foreslå nye edges basert på innholdsanalyse.
{
"source_id": "...",
"suggestions": [
{ "target_id": "...", "edge_type": "mentions", "confidence": 0.85 },
{ "target_id": "...", "edge_type": "related_to", "confidence": 0.7 }
]
}
Lagres som forslag (metadata.suggested: true) — bruker eller admin
godkjenner. Over en viss confidence-terskel kan de auto-godkjennes.
Autentisering
Agent-endepunktene bruker agent-token fra agent_identities-tabellen.
Header:
Authorization: Bearer <agent_token>
Maskinrommet validerer at tokenet tilhører en aktiv agent
(is_active = true). Agentens node_id brukes som created_by
for alle handlinger.
Integrasjon med claude -p
Dagens agent_respond-jobb kaller claude -p med en tekstprompt.
Med Agent API endres flyten:
Før (nåværende)
melding → agent_respond-jobb → bygg prompt (SQL) → claude -p → parse svar → skriv PG
Etter (med Agent API)
melding → agent_respond-jobb → GET /agent/context → claude -p med tool-definisjon → claude bruker tools → POST /agent/respond
Claude får tool-definisjoner i prompten og kan kalle Agent API via tool-use i JSON-output. Maskinrommet parser tool-calls og utfører dem.
Alternativt: Claude Code har allerede tool-bruk via Bash. Agent API
kan eksponeres som curl-kommandoer som Claude kaller direkte.
Prioritering
Fase 1 (umiddelbar verdi)
GET /agent/context— erstatter SQL-i-prompten, gir spec-kontekstPOST /agent/respond— strukturert svar med metadata
Fase 2 (bedre feedback-løkke)
GET /agent/feature_status— Claude kan gi informerte statussvarPOST /agent/update_spec— Claude kan integrere feedback direkteGET /agent/search— Claude kan finne relevant kontekst selv
Fase 3 (proaktiv agent)
POST /agent/suggest_edges— automatisk grafbyggingGET /agent/tasks— Claude kan rapportere på fremdrift- Periodiske jobber: digest, spec-synk, feedback-oppsummering
Bygger på
- Agent-infrastruktur (
docs/infra/claude_agent.md) - Feature feedback (
docs/features/feature_feedback.md) - Jobbkø (
docs/infra/jobbkø.md) - AI Gateway (
docs/infra/ai_gateway.md)