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ARCHITECT 6ea70bd34f Update to Skynet v7 - Complete documentation restructure

- Nueva estructura de carpetas según Skynet v7
- Añadidos schemas SQL completos
- Documentación de entidades, componentes e integraciones
- Modelo de seguridad actualizado
- Infraestructura y operaciones reorganizadas

2025-12-29 18:23:41 +00:00

5.2 KiB

Raw Blame History

Factory Protocol

Versión: 1.0
Estado: Especificación

Descripción

THE FACTORY es el sistema de generación iterativa. Implementa un ciclo de mejora continua con Director, Executor, Evaluator y Auditor.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      THE FACTORY                                │
│                                                                 │
│   ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐                │
│   │ DIRECTOR │───▶│ EXECUTOR │───▶│ EVALUATOR│                │
│   │ (decide) │◀───│ (genera) │◀───│ (evalúa) │                │
│   └────┬─────┘    └──────────┘    └──────────┘                │
│        │                                                        │
│        ▼                                                        │
│   ┌──────────┐                                                 │
│   │ AUDITOR  │ ──▶ SENTINEL                                    │
│   │(registra)│                                                 │
│   └──────────┘                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Componentes

DIRECTOR

Cerebro de THE FACTORY:

Recibe jobs de Alfred (DECK) o Clara (CORP)
Selecciona modelos apropiados
Decide convergencia
Gestiona presupuesto e iteraciones

// Convergencia si:
// - confidence >= 0.85
// - mejora < 0.02 con confidence > 0.7 (rendimientos decrecientes)
const decision = director.decideConvergence(job, evaluation);

EXECUTOR

Genera artefactos según tipo:

Función	Modelos
TEXT_GENERATION	claude-sonnet, claude-opus, gpt-4, llama-3
IMAGE_GENERATION	flux-pro, flux-dev, sdxl, dalle-3
CODE_GENERATION	claude-sonnet, claude-opus, gpt-4
DOCUMENT_GENERATION	claude-opus, gpt-4
AUDIO_GENERATION	elevenlabs, bark, xtts
VIDEO_GENERATION	runway, pika, stable-video

EVALUATOR

Analiza cada artefacto:

{
  "confidence": 0.82,
  "strengths": ["Cumple estructura básica", "Lenguaje apropiado"],
  "weaknesses": ["Falta detalle en sección X"],
  "feedback": "Mejorar especificidad y añadir ejemplos."
}

AUDITOR

Registra eventos para trazabilidad:

JOB_CREATED - Inicio del job
JOB_STARTED - Ejecución iniciada
ITERATION_COMPLETED - Cada iteración
JOB_COMPLETED - Finalización

Ciclo de Iteración

1. DIRECTOR recibe job
2. DIRECTOR selecciona modelo para EXECUTOR
3. EXECUTOR genera artefacto
4. EVALUATOR evalúa resultado
5. DIRECTOR decide:
   - Converge → Finalizar
   - No converge → Volver a paso 3 con feedback
6. AUDITOR registra cada paso

Request

{
  "contract_version": "2.1",
  "profile": "FULL",
  
  "routing": {
    "module": "FACTORY",
    "version": "1.0"
  },
  
  "factory": {
    "function": "TEXT_GENERATION",
    "objective": "Generar artículo sobre IA",
    "constraints": {
      "max_iterations": 5,
      "min_confidence": 0.85,
      "max_cost_units": 1.0
    },
    "context": {
      "style": "profesional",
      "length": "1500 palabras",
      "audience": "técnico"
    }
  },
  
  "payload": {
    "type": "text",
    "content": "Brief del artículo..."
  }
}

Response

{
  "result": {
    "status": "SUCCESS",
    "content": "Artículo generado...",
    "content_hash": "sha256"
  },
  
  "factory": {
    "iterations": 3,
    "final_confidence": 0.89,
    "model_used": "claude-opus",
    "convergence_reason": "confidence_threshold"
  },
  
  "audit": {
    "job_id": "uuid",
    "events": [
      {"type": "JOB_CREATED", "ts": "..."},
      {"type": "ITERATION_COMPLETED", "iteration": 1, "confidence": 0.72},
      {"type": "ITERATION_COMPLETED", "iteration": 2, "confidence": 0.81},
      {"type": "ITERATION_COMPLETED", "iteration": 3, "confidence": 0.89},
      {"type": "JOB_COMPLETED", "ts": "..."}
    ]
  },
  
  "performance": {
    "total_ms": 45000,
    "cost_units": 0.45
  }
}

Convergencia

Condición	Acción
confidence >= threshold	Converge
mejora < 0.02 && confidence > 0.7	Converge (rendimientos decrecientes)
iteraciones >= max	Converge forzado
costo >= max	Converge forzado

Configuración

factory:
  default_max_iterations: 5
  default_min_confidence: 0.85
  default_max_cost: 1.0
  
  convergence:
    confidence_threshold: 0.85
    diminishing_returns_threshold: 0.02
    diminishing_returns_min_confidence: 0.7
  
  models:
    text:
      primary: claude-opus
      fallback: [claude-sonnet, gpt-4]
    image:
      primary: flux-pro
      fallback: [flux-dev, sdxl]

5.2 KiB Raw Blame History