Run phase2-5-qwen25-prompt-mut-001 fallito perché qwen-2.5-72b ha emesso
empty completion ripetutamente; le 3 retry tenacity in LLMClient.complete
si sono esaurite e l'exception è bollata fino a run_phase1, marcando l'intero
run come failed (perso ~$0.017 di tier C).
Fix: HypothesisAgent.propose() ora cattura EmptyCompletionError nel loop
max_attempts trattandola come parse-fail "empty_completion" e ritentando
con max_retries+1 tentativi (cumulativo: max_retries tenacity × max_attempts
loop esterno, default 3×3 = 9 retry effettive). Se TUTTI i tentativi
falliscono con empty, ritorna proposal con strategy=None e
parse_error="empty_completion: ...", lasciando l'orchestrator continuare
con quel genome marcato come "fitness=0" senza crash totale del run.
+2 test: success dopo 1 empty + retry; failure totale dopo 3 empty consecutive.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
HypothesisAgent.propose ora riprova una volta in caso di parse o
validation error: il prompt user del retry include l'output precedente
(troncato a 800 char) e il messaggio di errore, così l'LLM può
auto-correggersi. Configurabile via max_retries (default 1).
Cambia il modello dati di HypothesisProposal: completion (singolare)
diventa completions: list[CompletionResult] con n_attempts. L'orchestrator
itera su completions per registrare il costo di ogni chiamata LLM,
incluse le retry.
Phase 1 v4 mostrava 64% di parse failure recuperabili: il retry punta
a tagliare quel tasso senza inflazionare i token oltre 2x worst-case.
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Sostituisce la grammatica S-expression con uno schema JSON stretto. La
grammatica S-expression falliva il parsing nel 64% delle generazioni del
modello Qwen3-235B sul run reale; JSON e' nativo per gli LLM moderni e
si parsa con json.loads.
Cambiamenti principali:
- grammar.py: costanti rinominate LOGICAL_OPS / COMPARATOR_OPS /
CROSSOVER_OPS / ACTION_VALUES / KIND_VALUES.
- parser.py: nuovo AST a dataclass tipizzato (OpNode, IndicatorNode,
FeatureNode, LiteralNode, Rule, Strategy); parse_strategy ora consuma
JSON tramite json.loads.
- validator.py: walk dispatchato per tipo (isinstance) invece di
pattern-matching su 'kind'; arity check su operatori e indicator.
- compiler.py: traversal del nuovo AST tipizzato, dispatch per
isinstance; logica indicator/feature/literal invariata.
- hypothesis.py: prompt SYSTEM riscritto con esempi JSON e vincoli
espliciti su no-nesting; estrazione via fence ```json``` + fallback
brace-balanced.
- __init__.py: re-export pubblico delle entita' del protocollo.
- Tutti i test (parser, validator, compiler, hypothesis_agent,
falsification, adversarial, e2e, smoke_run) migrati a JSON.
- Rimossa dipendenza sexpdata da pyproject.toml + uv.lock.
Test: 135 passed (era 122; aggiunti casi parser/validator).
ruff + mypy strict clean. Smoke run end-to-end OK.
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Aggiunge HypothesisAgent che invoca LLMClient con system/user template
parametrizzati sul genoma e sul MarketSummary, poi estrae la S-expression
(da fence markdown lisp/scheme/sexp o testo nudo), la parsa e la valida.
Restituisce HypothesisProposal con strategy=None + parse_error in caso di
output malformato, mantenendo sempre il CompletionResult per accounting.
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Adriano