Este artículo desarrolla una visión unificada de la Lógica Fuzzy Mediadora, desde sus fundamentos tipo-1 hasta extensiones tipo-2, tipo-3 y cuánticas. Caracteriza el operador mediador, modela valores de verdad y presenta un sistema proposicional, estableciendo su solidez y paraconsistencia.
El artículo detalla una pila de gobernanza de IA de 7 capas construida durante seis meses para gestionar 53 agentes de IA autónomos en producción sin incidentes. Este sistema permite a los agentes tomar decisiones reales de forma segura en diversas áreas de gestión familiar.
Credo introduce un nuevo marco para el control declarativo de pipelines de LLM, representando el estado semántico como creencias y regulando el comportamiento mediante políticas. Este diseño busca mejorar la adaptabilidad, auditabilidad y composabilidad de los sistemas de IA agentivos, superando los bucles de control imperativos actuales.
Este artículo propone un enfoque de aprendizaje por refuerzo eficiente en comunicación, donde una sola política aprende decisiones de control y temporización, protegida por un escudo de seguridad Lyapunov. Una capa de garantía en tiempo de ejecución anula la política para proporcionar garantías de seguridad más fuertes y lograr intervalos entre muestras significativamente mayores en varios sistemas.
El contenido propone que los agentes de IA requieren un "sistema operativo", no solo un "harness", para un trabajo fiable y controlado, priorizando la separación de ejecución y verificación, la explicitud de lo desconocido y la auditabilidad. Este enfoque, ejemplificado por XRefKit, busca un trabajo de IA controlado, no la autonomía total.