Resolver principal, workspace y propósito
Vincula la petición a un usuario, organización, disciplina y resultado declarado.
Cómo funciona LowToHi
Una petición se convierte en una ejecución finita e inspeccionable.
LowToHi compila una tarea desde un universo de capacidades mayor. Ningún componente puede ampliar silenciosamente su contexto, presupuesto o autoridad.
Ruta de ejecución
Filtrar modelos, fuentes y operaciones
La política elimina capacidad no autorizada antes de construir el contexto.
Compilar el conjunto mínimo suficiente
Recupera fragmentos exactos, relaciones de grafo, procedimientos y registros bajo presupuestos explícitos.
Elegir la composición mínima suficiente
Prefiere capacidad local, añade especialistas cuando aportan valor y escala solo cuando está justificado.
Detenerse ante efectos con consecuencias
Acciones sensibles, irreversibles o de alto impacto permanecen sujetas a permisos tipados y aprobación humana.
Cerrar con un recibo reconstruible
Registra versiones, fuentes, decisiones, costes, salidas, fallos y efectos ejecutados.
El routing es una decisión de política, no un ranking de benchmarks.
El mejor modelo es el motor admitido más pequeño capaz de completar la tarea bajo el límite de confianza requerido.
Local-first
Usa capacidad local cuando cumple requisitos de capacidad, privacidad y latencia.
Modelo de dominio o tarea
Activa un modelo de código, visión, retrieval u otro especialista solo para la parte que mejora.
Frontera bajo demanda
Usa capacidad frontera remota cuando la utilidad esperada supera las penalizaciones de privacidad, coste y dependencia.
Límites no negociables
- El filtrado de autorización precede a la construcción del contexto.
- La similitud vectorial no es verdad, permiso ni autoridad.
- Modelos, agentes, Skills y loops no pueden aprobar su propia ampliación de autoridad.
- Solo operaciones tipadas declaradas pueden cruzar el límite de efectos.
- Las mejoras propuestas requieren evaluación congelada y admisión independiente.
- Los claims de benchmark permanecen limitados a dataset, evaluador y versión del runtime.
IMPROVEMENT LOOP
Cada ejecución verificada puede fortalecer la disciplina.
Los resultados aceptados pueden enriquecer memoria, relaciones de grafo, evaluaciones y Skills. Las mejoras propuestas permanecen separadas de la autoridad que las admite y despliega.
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