ICISELFLAB / SENTINEL

Стресс-тест AI-агентов за пределами benchmark-оценок

ICI Sentinel исследует, как ошибки входят, распространяются и переживают коррекцию в сети агентов, памяти, инструментов и оркестраторов. Цель — найти механизмы, которые не объясняет один итоговый балл.

01

Проблема

Агент может пройти знакомый тест и провалиться при неполных доказательствах, конфликте инструментов, загрязнённой памяти или взаимном усилении одной ошибочной предпосылки несколькими агентами. Правильный финальный ответ не доказывает независимость источников и устойчивость исправления.

02

Подход ICI

Sentinel разделяет наблюдение, вывод, проверку, provenance, память и полномочия действия. Причинные гипотезы атакуются направленными контртестами и повторными запусками в изменённых условиях. Trace Audit различает OBSERVED, INFERRED, VERIFIED, UNVERIFIED и CONTRADICTION до вердикта ALLOW, WARN, BLOCK или HUMAN_REVIEW.

03

Операционный пример

Четыре агента приходят к консенсусу, но все зависят от одного исходного источника. Sentinel рассматривает согласие как коррелированное доказательство, меняет доступность или авторитет источника и проверяет, сохраняется ли вывод независимо.

04

Дисциплина доказательств

Публичный Live Trial предоставляет серверный Trace Audit, provenance, Goal Drift, Tool Authority, rate limiting, редактирование секретов и экспорт JSON. Real-Web остаётся отдельным режимом и считается настроенным только при наличии серверной credential провайдера.

CONTACT

Работа с ICI

Исследовательское сотрудничество, контролируемые пилоты и техническая оценка.