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Kernel di agente per sistemi auto-miglioranti

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Changelog: BX-System v1.1

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BX-System : un kernel di agente che genera i propri strumenti, li verifica rispetto ai risultati attesi e impara dai risultati.

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Principi

Architettura del kernel di agente: la guida completa
Kernel di agente vs Framework per agenti
BX-System vs. LangGraph: Kernel vs. Framework
Come valutare un kernel di agente: la checklist in 6 punti
Cos'è un kernel di agente?
Flussi dichiarativi vs script imperativi
Guida all'implementazione: firmare gli strumenti con SHA-256
Come costruire un flusso dichiarativo
Un ciclo: generare, verificare, registrare, aggiornare
Come un agente genera i propri strumenti
Verifica dei risultati: atteso vs reale
Come verificare l'output di un agente
Pesi delle strategie: come i risultati cambiano il comportamento
Reward tra 0 e 1: progettare la scala del verdetto
Chiamate a strumenti non dichiarati: quando uno strumento viene inventato
Il motore AST: riparazione del codice basata su regole
Perché il codice generato da LLM fallisce in produzione
Definire regole di riparazione per il codice generato
Kill switch e contesto isolato
Esecuzione solo in RAM per i moduli core
Cifrare i pacchetti degli strumenti con AES-GCM
Stato stabile: a cosa ritorna il kernel
Mettere in pausa e riprendere un kernel autonomo
Contesto del flusso di lavoro e stato di memoria
Perdita di contesto tra le esecuzioni
Misurare l'efficienza senza indovinare
Il costo degli agenti sempre attivi
Cambiare comportamento senza nuovo codice
Perché gli agenti solo-prompt si rompono su larga scala
Automazione non verificata: il fallimento silenzioso
Perché gli agenti AI entrano in loop infiniti
Operazione continua
Autoprotezione
Adattamento
Riparazione automatica
Efficienza
I cinque principi operativi in una pagina
Firmare ogni strumento con SHA-256
Profili di ruolo: prefisso del prompt, bias, instradamento

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