RUNE-BOT: Başarısızlıklardan kurallar öğrenen yerel AI ajanı

Yerelde çalışan genel amaçlı yapay zeka asistanı rune üzerinde çalışıyorum.

Temel fikir, "hafıza biriktiren bir ajan" değil; başarısızlıkları kurallar hâline genelleştiren ve bu kuralları gerçek görevlerde
doğrulayarak kendi davranışını ayarlayan, kendini geliştiren bir mimari olmasıdır.

Self-Improving: Başarısızlıklardan kurallar üretir, ardından bu kuralları yeniden doğrular

Çalıştırma → kayıt → tekrarlayan başarısızlığı algılama → kural adayı oluşturma → ilgili görevlerde doğrulama → yükseltme veya eleme

Ajan aynı türden başarısızlıkları tekrar ettiğinde, bu deseni önleyici bir kural adayı olarak oluşturur. Bu kural doğrudan
prompt'a eklenmez. Düşük güvenle başlar ve sonrasında yalnızca ilgili görevlerde sonuçları izlenir.
Yalnızca işe yarayan kurallar kademeli olarak yükseltilir; etkisiz olanlar ise daha hızlı puan kaybedip ortadan kalkar.

Tüm görevler birer episode olarak kaydedilir ve başarı/başarısızlık sonuçları saklanır. Benzer bir iş yapılırken geçmiş
episode'lar çıkarılıp referans alınır.

Proactive: Söylenmeden önce harekete geçer

Kullanıcı istemeden önce öneride bulunur. İş akışında hayal kırıklığı sinyalleri (tekrarlayan başarısızlık, hızlı iptal, biriken
hatalar) algılandığında yardım önerir; tekrarlayan başarısızlık desenleri tespit edildiğinde ise otomatik olarak önleyici kurallar üretir.

Ancak rastgele araya girmez. Kullanıcı öneriyi reddederse bu geri bildirimi izler. 30 dakika içinde 5 kez reddedilirse
müdahale sıklığını otomatik olarak düşürür ve öneri eşiğini yükseltir. Proaktif sistemin kendisi de kullanıcı tepkilerine bakarak
kendini ayarlar.

Ajanın yapabildikleri

• Dosya okuma/yazma/düzenleme/arama, shell komutları çalıştırma
• Tarayıcı otomasyonu — sayfada gezinme, tıklama, giriş yapma, ekran görüntüsü alma, metin çıkarma
• Web araması (DuckDuckGo/Brave) ve URL scraping
• Kod analizi — tree-sitter tabanlı sembol izleme, tanım/referans arama, değişiklik etki analizi
• Alt ajan delegasyonu — karmaşık işleri bölüp paralel çalıştırma
• cron tabanlı zamanlanmış çalıştırma
• MCP sunucusu entegrasyonu — harici araçları otomatik keşfetme ve çalıştırma
• Özel yetenekler — kullanıcı doğrudan araç oluşturup kaydedebilir

Güvenlik

Guardian riskli eylemleri önce engeller; Completion/Evidence Gate ise "gerçekten okuyup, yazıp, doğruladığını" kontrol eder ve
Quality Gate, içeriği olmayan başarı yanıtlarını veya hata gizlemeyi filtreler. Güvenlik sistemi fail-open değil, fail-closed'dur.

Önce yerel

Tüm uzun vadeli hafızada source of truth markdown dosyalarıdır. SQLite ve FAISS yalnızca arama önbelleğidir ve istenildiği zaman
markdown'dan yeniden inşa edilebilir. Dosyaları doğrudan açıp düzenleyebilir ve git ile sürümleyebilirsiniz.

Arayüz

• CLI + Rich tabanlı terminal arayüzü
• Çok kanallı: Telegram, Discord, Slack, LINE, WhatsApp, Google Chat, Mattermost
• Web

Teknoloji yığını Python 3.13+, litellm, APSW(WAL), FAISS HNSW, tree-sitter ve structlog'dur. litellm üzerinden, belirli bir model sağlayıcısına bağlı kalmadan herhangi bir LLM bağlanabilir.