Estructura central del agente
Cada agente ActiveMotion se basa en cuatro componentes principales: el bucle de razonamiento, la capa de orquestación de herramientas, el subsistema de memoria y el controlador de escalada. El bucle de razonamiento es el motor central de ejecución. Recibe una solicitud, la descompone en subobjetivos, planifica una secuencia de acciones, ejecuta cada acción a través de la capa de orquestación de herramientas, verifica los resultados e itera hasta que la solicitud se resuelve por completo o se activa la escalada. El bucle de razonamiento admite estrategias configurables que incluyen cadenas de pensamiento para tareas complejas de varios pasos y acción directa para operaciones simples y bien definidas.
Capa de orquestación de herramientas
La capa de orquestación de herramientas gestiona todas las interacciones con sistemas externos. Cada herramienta está registrada con un esquema escrito que define sus entradas, salidas, modos de error, latencia esperada y costo. Cuando el bucle de razonamiento decide invocar una herramienta, la capa de orquestación maneja la autenticación, el formato de la solicitud, la lógica de reintento, la gestión del tiempo de espera y el análisis de la respuesta. Los disyuntores evitan fallas en cascada cuando los sistemas aguas abajo se degradan. Las llamadas a herramientas se registran con cargas útiles de entrada y salida completas para fines de auditoría y depuración. La capa de orquestación admite la ejecución de herramientas paralelas para subtareas independientes y la ejecución secuencial con gestión de dependencias para flujos de trabajo ordenados.
Subsistema de memoria
El subsistema de memoria proporciona tres niveles de estado persistente. La memoria a corto plazo mantiene el contexto de la interacción actual, incluida la solicitud, los resultados intermedios y el historial de la conversación. La memoria de trabajo mantiene el contexto de interacción cruzada para los flujos de trabajo en curso, como un proceso de aprobación de varios días. La memoria a largo plazo almacena el conocimiento acumulado del agente sobre el entorno: relaciones entre entidades, patrones de resolución, registros de excepciones y datos históricos de rendimiento. Todos los niveles de memoria se pueden consultar a través de una interfaz de recuperación unificada que admite búsqueda semántica y consultas estructuradas.
Controlador de escalada
El controlador de escalada gobierna el límite entre la acción autónoma y la participación humana. Evalúa la confianza del agente en cada punto de decisión frente a umbrales configurables que varían según el tipo de acción y el nivel de riesgo. Las acciones de bajo riesgo, como responder una pregunta de política, pueden realizarse con un umbral de confianza del setenta por ciento. Las acciones de alto riesgo, como modificar los permisos de acceso, pueden requerir un noventa y cinco por ciento de confianza o aprobación humana explícita, independientemente de la confianza. Cuando se activa la escalada, el controlador empaqueta el contexto de interacción completo, el razonamiento del agente hasta el momento y el punto específico de incertidumbre en una carga útil de escalada estructurada que se dirige a la cola humana adecuada.