docs: aggiorna AGENT_ROADMAP - Fase 3 completata

docs/AGENT_ROADMAP.md

@@ -13,7 +13,7 @@ L'attuale LangCode Agent è classificabile come **chatbot avanzato con tool call
 | **Input/Output** | Turn-by-turn | Goal-oriented | ✅ Goal-oriented |
 | **Planning** | Nessuno | Scomposizione in task | ✅ Integrato |
 | **Loop operativo** | Singola risposta | Pensa → Agisci → Osserva → Ripianifica | ✅ Funzionante |
-| **Memoria** | Solo cronologia sessione | A lungo termine, persistente | ⚠️ Esiste ma non integrato |
+| **Memoria** | Solo cronologia sessione | A lungo termine, persistente | ✅ Integrato |
 | **Autonomia** | Dipende da input utente | Esegue autonomamente | ✅ Parziale |
 | **Tool use** | Arricchisci risposta | Agisci sull'ambiente | ✅ Funzionante |
 | **Goal tracking** | Nessuno | Tiene traccia obiettivi | ✅ Integrato nel planner |
@@ -94,13 +94,14 @@ Implementato in `enhancements/react_agent.py`:
 - `decompose_goal()` scompone goal complessi via LLM
 - Task tracciati con stato: pending->in_progress->completed/failed
 
-### ⬜ Fase 3: Memory Integration
+### ✅ Fase 3: Memory Integration (COMPLETATO)
 **Obiettivo**: Rendere memoria parte dell'agente
 
-- Integrare `simple_memory` in `ReActAgent`
-- Aggiungere tool: `remember`, `recall`
-- Salvare conversazioni automaticamente
-- Recuperare fatti rilevanti per contesto
+- Integrato `simple_memory` in `ReActAgent`
+- Aggiunti tool: `remember`, `recall`, `preference`, `memory_stats`
+- Memoria persistente tra sessioni (file `.langcode/simple_memory.json`)
+- Metodi: `remember()`, `recall()`, `get_memory_stats()`
+- Totale: 10 tool disponibili (6 built-in + 4 memory)
 
 ### Fase 4: Enhanced Observability
 **Obiettivo**: Tracciare e mostrare progresso
@@ -206,6 +207,21 @@ print(agent.get_plan_progress())
 # {'total_tasks': 3, 'plans': 1}
 ```
 
+### Test Memory:
+```python
+# Ricorda un fatto
+agent.remember("L'utente preferisce il tema scuro", "preferenza")
+
+# Cerca fatti
+print(agent.recall("tema"))
+# Trovati 1 ricordi:
+# - L'utente preferisce il tema scuro (preferenza)
+
+# Statistiche memoria
+print(agent.get_memory_stats())
+# {'total_conversations': 0, 'total_facts': 11, 'total_preferences': 1, ...}
+```
+
 ---
 
 ## Commit Log
@@ -214,6 +230,7 @@ print(agent.get_plan_progress())
 |------|--------|-------------|
 | 24 Mar 2026 | `1c778a` | feat: aggiungi ReAct Agent Loop |
 | 24 Mar 2026 | `f847b92` | feat: integra Planning system nel ReActAgent |
+| 24 Mar 2026 | `fc60fc1` | feat: integra Simple Memory nel ReActAgent |
 
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@@ -221,13 +238,13 @@ print(agent.get_plan_progress())
 
 **Il progetto è progredito da chatbot ad agente con loop operativo.**
 
-Sono state completate le fasi 1 e 2 della roadmap:
+Sono state completate le fasi 1, 2 e 3 della roadmap:
 - ✅ Agent Loop (Pensa→Agisci→Osserva)
 - ✅ Planning Integration
-- ⬜ Memory Integration
+- ✅ Memory Integration
 - ⬜ Enhanced Observability
 
-Il prossimo passo principale è l'integrazione della memoria persistente.
+Il prossimo passo è l'Enhanced Observability (logging, feedback visivo).
 
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