Dieser Artikel entwickelt eine einheitliche Darstellung der Mediativen Fuzzy-Logik, von ihren Typ-1-Grundlagen bis zu Typ-2-, Typ-3- und Quanten-Erweiterungen. Er charakterisiert den mediativen Operator, modelliert Wahrheitswerte und führt ein propositionales System ein, das dessen Korrektheit und Parakonsistenz festlegt.
Der Artikel beschreibt einen 7-Schichten-KI-Governance-Stack, der über sechs Monate entwickelt wurde, um 53 autonome KI-Agenten in der Produktion zu steuern und dabei null Vorfälle zu verzeichnen. Dieses System ermöglicht es den Agenten, in verschiedenen Familienmanagementaufgaben sichere und reale Entscheidungen zu treffen.
Credo führt ein neuartiges Framework zur deklarativen Steuerung von LLM-Pipelines ein, das den semantischen Zustand als Überzeugungen darstellt und Verhalten durch Richtlinien reguliert. Dieses Design soll die Anpassungsfähigkeit, Prüfbarkeit und Komponierbarkeit von agentenbasierten KI-Systemen verbessern, indem es sich von brüchigen imperativen Kontrollschleifen abwendet.
Dieses Papier stellt einen kommunikationseffizienten Reinforcement-Learning-Ansatz vor, bei dem eine einzige Politik sowohl Steuerungs- als auch Timing-Entscheidungen lernt, geschützt durch ein punktuelles Lyapunov-Sicherheitsschild. Eine Laufzeit-Assurance-Schicht setzt die Politik außer Kraft, um strengere Sicherheitsgarantien zu bieten und deutlich höhere mittlere Abtastintervalle bei verschiedenen Systemen zu erzielen.
Der Inhalt argumentiert, dass KI-Agenten ein „Betriebssystem“ und nicht nur ein Harness benötigen, um zuverlässige, kontrollierte Arbeit zu gewährleisten, wobei der Fokus auf der Trennung von Ausführung und Überprüfung sowie Auditierbarkeit liegt. Das Ziel ist kontrollierte KI-Arbeit, nicht autonome Agenten, und wird durch XRefKit veranschaulicht.