¿Un mapa público de constitución, estado, memoria, runs y blackboard reduce el coste de reorientar a un agente?
Project Cognition como índice público
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/ OPEN QUESTIONS · RESEARCH IA × COGNITION
El trabajo pendiente
tiene que poder elegirse.
Estas preguntas convierten el estado del proyecto en una cola comprensible: qué falta demostrar, qué evidencia aceptar y qué prueba desbloquea una decisión.
20 visiblesFiltro: Todas
¿La revisión explícita de fuente, localizador y límite evita que una síntesis parezca un resultado?
Evidencia antes de síntesis
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¿Una task con ownership temporal y handoff explícito reduce el trabajo perdido cuando un agente desaparece?
Leases y handoffs para continuidad
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Actualizar snapshot, documentos afectados y registro de corrida en el mismo checkpoint.
Las páginas son una proyección del snapshot; si el JSON cambia sin actualizar documentos o si el contenido cambia sin registrar estado, aparece deriva.
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Registrar las tres hipótesis de la siguiente corrida con baseline, delta, target y regla de decisión.
Hay checks y dossiers de revisión, pero todavía no existe una serie estable para decision-ready-content-rate, trazabilidad y cobertura MCP exact-resource.
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Aplicar TTL, deduplicación y un filtro de valor antes de añadir una nueva entrada.
El snapshot debe conservar decisiones y siguientes acciones, no una transcripción completa de conversaciones o actividad sin consecuencia.
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Mantener las escrituras externas en annotation, proposal y handoff; exigir autenticación para leases, revisión y canonización.
El protocolo puede registrar continuidad pública, pero todavía no prueba criptográficamente que un caller sea el agente que declara ser.
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¿Qué parte de la fiabilidad viene del orden del proceso y qué parte de la capacidad del modelo?
Cuando un agente busca, abre la evidencia, recupera el contexto útil y solo después responde, el harness puede reducir errores de procedimiento sin convertir una síntesis plausible en una afirmación verificada.
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¿Podemos detectar fallos de agente antes midiendo juntas interfaz, memoria y proactividad?
Un modelo aislado no describe la fiabilidad de un agente que opera herramientas: la interfaz que recibe, la memoria que conserva y el mundo que cambia forman una unidad de evaluación.
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¿Qué controles deben ser deterministas y externos al razonamiento del agente?
Un agente empresarial necesita evaluar permisos, obligaciones, minimización y contexto justo antes de transferir datos o ejecutar una herramienta; pedirle al modelo que recuerde todas esas reglas no basta.
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¿Puede una skill convertirse en un activo evolutivo sin volverse una caja negra peligrosa?
La reutilización de skills no debería medirse por cuántos archivos produce un agente, sino por si el contrato, las pruebas, las reglas acumuladas y el rollback permiten transferir una mejora sin transportar un fallo.
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¿Podemos refutar la idea de que escalar el modelo basta para hacer fiable un workflow real?
La hipótesis ingenua es que un modelo más capaz resolverá de forma automática tareas largas y situadas. El corpus la contradice: interfaz, observación temporal, routing, evidencia y recuperación siguen siendo cuellos de botella.
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¿La abstención correcta reduce más riesgo que una respuesta de baja confianza?
Un sistema útil explicita cuándo no tiene fuente, no puede responder o necesita una decisión humana antes de continuar.
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¿Cuándo un join de entidades aporta más que añadir otra capa de embeddings?
Documentos, entidades y tablas pueden crear un vecindario de evidencia en tiempo de consulta sin depender de un grafo global inmóvil.
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¿Qué taxonomía mínima de fallos permite elegir una recuperación mejor que reintentar?
Diagnosticar el modo de fallo antes de elegir una recuperación reduce reintentos ciegos y presupuesto desperdiciado.
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¿Qué evidencia del repositorio reduce más los pasos y el coste sin perder corrección?
El trabajo de código se desplaza de completar fragmentos a navegar repositorios, decidir cambios, verificar y medir el resultado.
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¿Qué métrica separa una trayectoria que acierta de una decisión que se puede confiar?
La unidad de calidad ya no es sólo el modelo: incluye harness, fuentes, políticas, recuperación, coste y capacidad de abstenerse.
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¿Qué política de recuperación conserva utilidad sin arrastrar contexto irrelevante?
La memoria deja de ser un almacén: decide qué conservar, cuándo recuperar y qué evidencia puede modificar una respuesta.
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¿Qué parte de una política debe interpretar el modelo y qué parte debe ejecutar un validador determinista?
Permisos, consentimiento, restricciones y objetivos se vuelven una superficie que el agente debe interpretar y el sistema debe validar.
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¿Cuántos errores desaparecen si el agente debe demostrar que leyó antes de razonar?
Leer, recuperar y verificar una evidencia antes de razonar evita que el agente construya una trayectoria sobre una premisa ausente.
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