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Arquitectura de Agente BDI Normativo

Aplica razonamiento BDI normativo a agentes que deben detectar normas, elegir qué compromisos internalizar y resolver conflictos comparando consecuencias. Útil cuando obligaciones, prohibiciones o políticas chocan en sistemas autónomos. NO para reglas simples de prioridad fija, satisfacción de restricciones pura o dominios donde no exista un conflicto normativo real.

¿Qué es Arquitectura de Agente BDI Normativo?

Esta habilidad implementa una arquitectura de agente BDI (Creencias, Deseos e Intenciones) con razonamiento normativo avanzado. Permite que un agente no solo reconozca normas, sino que decida deliberadamente cuáles internalizar como compromisos, basándose en un análisis de consistencia (fuerte, débil o fuerte inconsistencia) y en la comparación de consecuencias de futuros posibles. Es especialmente útil cuando múltiples obligaciones, prohibiciones o políticas chocan entre sí, ofreciendo una alternativa fundamentada a las listas de prioridades fijas. Compatible con plataformas como Claude Code, Cursor y Codex, esta habilidad guía al agente a través de un flujo de decisión estructurado: desde la detección de una norma hasta su adopción o rechazo justificado. Incluye modelos mentales clave como la separación entre reconocimiento e internalización de normas, la identificación de tres estados de consistencia, y la resolución de conflictos mediante subconjuntos maximales no conflictivos. También documenta modos de fallo comunes (como el bloqueo por sobre-adopción o la violación oculta) y proporciona ejemplos trabajados (privacidad vs. personalización, robot y bebé) para ilustrar su aplicación.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/a-normative-extension-for-the-bdi-agent

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Documentación

¿Qué hace Arquitectura de Agente BDI Normativo?

Usa esta habilidad cuando un agente deba mantenerse consciente de múltiples normas, decidir cuáles adoptar para la acción y explicar por qué una violación deliberada fue menos mala que las alternativas.

Cuándo Usarlo

  • Múltiples reglas, obligaciones, prohibiciones o demandas de partes interesadas no pueden satisfacerse todas juntas.
  • Un agente debe distinguir entre saber que una norma existe y elegir realmente seguirla.
  • Un sistema necesita justificar por qué violó una regla para satisfacer otro compromiso de mayor riesgo.
  • Necesitas una alternativa basada en consecuencias a las frágiles listas de prioridades codificadas.
  • Una arquitectura BDI necesita una forma fundamentada de integrar el razonamiento normativo sin convertir las normas en anulaciones absolutas.

NO para Límites

Esta habilidad no es la herramienta principal para:

  • Jerarquías de prioridad fija donde la precedencia correcta nunca cambia con el contexto.
  • Satisfacción de restricciones pura donde cualquier solución satisfactoria es suficiente y la violación de normas está fuera del alcance.
  • Entornos regulatorios o éticos que requieren la no violación literal independientemente de las consecuencias.
  • Motores de reglas de juguete que no mantienen creencias, compromisos o explicaciones de violaciones deliberadas.

Modelos Mentales Centrales

El Reconocimiento No Es Internalización

Mantén la Base de Normas Abstractas separada de la Base de Instancias de Normas. El agente puede detectar una norma sin adoptarla. Esa separación es lo que permite el incumplimiento deliberado y explicable, en lugar de la ignorancia accidental.

Tres Estados de Consistencia

  • Inconsistencia fuerte: ningún plan puede satisfacer ambos compromisos.
  • Consistencia débil: algunos planes funcionan, pero la flexibilidad futura se reduce.
  • Consistencia fuerte: todos los planes relevantes siguen siendo compatibles.

El caso de consistencia débil es donde reside la mayor parte del juicio de diseño real.

Clasificación de Consecuencias

Cuando las normas entran en conflicto, compara paquetes coherentes de compromisos por su peor consecuencia posterior. El objetivo no es maximizar la bondad promedio; es elegir el peor caso menos malo entre futuros incompatibles.

Las Normas como Deseos Hipotéticos

Las obligaciones y prohibiciones adoptadas se convierten en presiones revocables dentro de la maquinaria BDI, en lugar de un sistema de anulación separado. Eso mantiene el razonamiento normativo dentro del mismo bucle deliberativo que la búsqueda de objetivos ordinaria.

Puntos de Decisión

Consulta el flujo de adopción y conflicto en diagrams/01_flowchart_decision-points.md.

flowchart TD
  A[Norma detectada] --> B{¿Fundamentable en creencias actuales?}
  B -->|No| C[Mantener abstracta y monitorear]
  B -->|Sí| D[Verificar consistencia]
  D -->|Fuertemente inconsistente| E[Comparar paquetes de conflicto por peor consecuencia]
  D -->|Débilmente consistente| F[Evaluar costo de flexibilidad]
  D -->|Fuertemente consistente| G[Adoptar norma]
  E --> H[Elegir el peor caso menos malo]
  F --> I{¿Sigue valiendo la pena la adopción?}
  I -->|Sí| G
  I -->|No| J[Rechazar o aplazar]
  H --> G

1. Decidir si Adoptar una Norma

  • Si una nueva norma es fuertemente inconsistente con los compromisos actuales, la adopción requiere abandonar o revisar algo más.
  • Si es débilmente consistente, haz explícito el costo de flexibilidad antes de adoptarla.
  • Si es fuertemente consistente, la adopción es de bajo riesgo y normalmente debería ser automática.

2. Decidir Cómo Resolver un Conflicto

  • Genera subconjuntos maximales no conflictivos en lugar de comparar normas una por una de forma aislada.
  • Construye planes para cada subconjunto e identifica la peor consecuencia en cada futuro.
  • Elige el subconjunto cuyo peor caso sea menos malo, luego registra la razón de la violación elegida.

3. Decidir Cuándo Instanciar una Norma Abstracta

  • Instancia solo cuando las creencias actuales puedan vincular variables y satisfacer las condiciones de activación.
  • Mantén visibles las normas no resueltas cuando el conocimiento esté incompleto, en lugar de fingir que no aplican.
  • Reevalúa las normas abstractas pendientes después de actualizaciones significativas de creencias.

Modos de Falla

1. Bloqueo por Sobreadopción

Síntomas: el agente sigue internalizando normas hasta que no queda ninguna acción factible.
Regla de detección: el espacio de acción activo se reduce más rápido de lo que se resuelven los conflictos.
Recuperación: fuerza una revisión de consistencia antes de que cualquier norma adicional entre en la Base de Instancias de Normas.

2. Violación Oculta

Síntomas: el agente viola una norma pero no puede afirmar que eligió hacerlo.
Regla de detección: las explicaciones posteriores omiten la norma rechazada o tratan la violación como si nunca hubiera existido.
Recuperación: persiste las normas rechazadas pero reconocidas y registra la comparación de consecuencias ganadora.

3. Colapso de Consistencia Binaria

Síntomas: la lógica de adopción trata cada norma como totalmente compatible o imposible.
Regla de detección: la consistencia débil nunca aparece en la arquitectura ni en los registros.
Recuperación: añade una rama explícita de consistencia débil y modela la pérdida de flexibilidad directamente.

4. Fragilidad de Prioridad Fija

Síntomas: la misma pila de prioridad global produce elecciones obviamente incorrectas en casos límite.
Regla de detección: los resultados de conflicto cambian solo cuando cambia la tabla de prioridades, nunca cuando cambian las consecuencias.
Recuperación: pasa de la precedencia rígida a la generación de subconjuntos más clasificación de consecuencias.

5. Arquitectura de Canal Lateral de Normas

Síntomas: el manejo de normas reside en un módulo de cumplimiento separado que anula la deliberación BDI tarde en la ejecución.
Regla de detección: la lógica normativa no puede explicarse usando creencias, deseos e intenciones.
Recuperación: transforma las normas adoptadas en presiones deliberativas internas y enrutarlas a través de la arquitectura principal.

Ejemplos Trabajados

Ejemplo 1: Privacidad vs. Personalización

Un agente de servicio conoce una norma que prohíbe el uso directo de datos a nivel de cliente y una obligación de mejorar la experiencia del usuario. El sistema encuentra consistencia débil: los resúmenes de comportamiento agregados preservan la mayor parte de la personalización mientras limitan el daño a la privacidad. La habilidad mantiene ambas normas visibles, instancia solo la obligación segura en forma agregada y registra por qué se rechazó el uso directo de datos.

Ejemplo 2: Robot y Bebé

Un robot cuidador enfrenta una obligación de mantener vivo a un bebé y una prohibición de desarrollar amor por los humanos. Ningún plan satisface ambas. La habilidad genera dos subconjuntos coherentes, compara las peores consecuencias y viola deliberadamente la prohibición de diseño porque la muerte es un resultado peor que el apego prohibido. La violación es explícita y reportable.

Puertas de Calidad

  • La arquitectura distingue las normas detectadas de las normas adoptadas.
  • Las verificaciones de consistencia incluyen inconsistencia fuerte, consistencia débil y consistencia fuerte.
  • La resolución de conflictos compara subconjuntos coherentes, no solo normas aisladas.
  • Las violaciones elegidas se registran con comparaciones explícitas de consecuencias.
  • Las normas abstractas pueden permanecer pendientes cuando la fundamentación de creencias está incompleta.

Archivos de Referencia

ArchivoCargar cuando
references/separation-of-norm-recognition-and-norm-internalization.mdDiseñando límites entre ANB y NIB
references/three-types-of-consistency-for-norm-adoption.mdImplementando verificaciones de adopción y lógica de costo de flexibilidad
references/normative-conflict-resolution-through-consequence-ranking.mdConstruyendo o revisando resolución de conflictos basada en consecuencias
references/norm-instantiation-through-belief-grounding.mdFundamentando normas abstractas en instancias específicas del contexto
references/maximal-non-conflicting-subsets-for-action-selection.mdComputando paquetes de opciones coherentes bajo conflicto
references/desire-internalization-as-norm-adoption-mechanism.mdIntegrando normas en el manejo de deseos e intenciones BDI

Anti-patrones

  • Codificar un único orden de prioridad y llamarlo "ética".
  • Adoptar automáticamente cada norma detectada y descubrir contradicciones solo en tiempo de ejecución.
  • Tratar la consistencia débil como si fuera lo mismo que la consistencia fuerte.
  • Comparar violaciones por utilidad promedio mientras se ignoran los peores casos catastróficos.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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