Communitygithub.com

Architecture d'agent BDI normative

Appliquez un raisonnement BDI normatif à des agents qui doivent détecter les normes, choisir les engagements à internaliser et résoudre les conflits en comparant les conséquences. À utiliser lorsque des obligations, interdictions ou politiques entrent en collision dans des systèmes autonomes. PAS pour les règles simples à priorités fixes, la satisfaction de contraintes pures, ou les domaines où aucun conflit normatif réel n'existe.

Qu'est-ce que Architecture d'agent BDI normative ?

Cette compétence fournit une architecture complète de raisonnement normatif pour les agents BDI (Belief-Desire-Intention). Elle permet aux agents de reconnaître les normes sans les adopter automatiquement, en maintenant une séparation cruciale entre la base de normes abstraites et la base d'instances de normes. L'architecture distingue trois états de cohérence (forte incohérence, faible cohérence, forte cohérence) et utilise le classement des conséquences pour résoudre les conflits entre normes, en choisissant le scénario le moins mauvais parmi des futurs incompatibles. Les normes adoptées deviennent des pressions révocables intégrées dans la boucle délibérative BDI standard, ce qui évite de transformer les normes en surcharges absolues. La compétence est particulièrement utile pour les systèmes autonomes multi-agents, les robots de soin, les conseillers juridiques ou tout domaine où les obligations, interdictions ou politiques entrent en collision de manière non triviale. Elle propose des modèles mentaux, des points de décision, des modes de défaillance avec détection et récupération, des exemples concrets, des portes qualité et des anti-patrons à éviter.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait Architecture d'agent BDI normative ?

Utilisez cette compétence lorsqu'un agent doit rester conscient de multiples normes, décider lesquelles adopter dans l'action, et expliquer pourquoi une violation délibérée était moins grave que les alternatives.

Quand l'utiliser

  • Plusieurs règles, obligations, interdictions ou demandes de parties prenantes ne peuvent pas toutes être satisfaites simultanément.
  • Un agent doit distinguer le fait de savoir qu'une norme existe du fait de choisir réellement de la suivre.
  • Un système doit justifier pourquoi il a violé une règle pour en satisfaire une autre plus importante.
  • Vous avez besoin d'une alternative basée sur les conséquences aux listes de priorités figées et cassantes.
  • Une architecture BDI a besoin d'une manière structurée d'intégrer le raisonnement normatif sans transformer les normes en surcharges absolues.

Limites d'utilisation

Cette compétence n'est pas l'outil principal pour :

  • Les hiérarchies de priorités fixes où la préséance correcte ne change jamais de contexte.
  • La satisfaction de contraintes pure où toute solution satisfaisante est suffisante et la violation de normes est hors de propos.
  • Les environnements réglementaires ou éthiques qui exigent une non-violation littérale indépendamment des conséquences.
  • Les moteurs de règles jouets qui ne maintiennent pas de croyances, d'engagements ou d'explications de violations délibérées.

Modèles mentaux fondamentaux

La reconnaissance n'est pas l'internalisation

Gardez la Base de normes abstraites séparée de la Base d'instances de normes. L'agent peut détecter une norme sans l'adopter. Cette séparation permet une non-conformité délibérée et explicable au lieu d'une ignorance accidentelle.

Trois états de cohérence

  • Forte incohérence : aucun plan ne peut satisfaire les deux engagements.
  • Faible cohérence : certains plans fonctionnent, mais la flexibilité future diminue.
  • Forte cohérence : tous les plans pertinents restent compatibles.

Le cas de faible cohérence est celui où se situe la plupart des décisions de conception réelles.

Classement des conséquences

Lorsque les normes entrent en conflit, comparez des ensembles cohérents d'engagements en fonction de leur pire conséquence en aval. Le but n'est pas de maximiser la bonté moyenne ; il s'agit de choisir le pire cas le moins mauvais parmi des futurs incompatibles.

Normes en tant que désirs hypothétiques

Les obligations et interdictions adoptées deviennent des pressions révocables à l'intérieur de la machinerie BDI plutôt qu'un système de surcharge séparé. Cela maintient le raisonnement normatif dans la même boucle délibérative que la poursuite d'objectifs ordinaires.

Points de décision

Voir le flux d'adoption et de conflit dans diagrams/01_flowchart_decision-points.md.

flowchart TD
  A[Norm detected] --> B{Groundable in current beliefs?}
  B -->|No| C[Keep abstract and monitor]
  B -->|Yes| D[Check consistency]
  D -->|Strongly inconsistent| E[Compare conflict bundles by worst consequence]
  D -->|Weakly consistent| F[Evaluate flexibility cost]
  D -->|Strongly consistent| G[Adopt norm]
  E --> H[Choose least-bad worst case]
  F --> I{Adoption still worth it?}
  I -->|Yes| G
  I -->|No| J[Reject or defer]
  H --> G

1. Décider d'adopter ou non une norme

  • Si une nouvelle norme est fortement incohérente avec les engagements actuels, l'adoption nécessite d'abandonner ou de réviser autre chose.
  • Si elle est faiblement cohérente, explicitez le coût de flexibilité avant de l'adopter.
  • Si elle est fortement cohérente, l'adoption est à faible risque et devrait généralement être automatique.

2. Décider comment résoudre un conflit

  • Générez des sous-ensembles maximaux non conflictuels plutôt que de comparer les normes une par une de manière isolée.
  • Construisez des plans pour chaque sous-ensemble et identifiez la pire conséquence dans chaque futur.
  • Choisissez le sous-ensemble dont le pire cas est le moins mauvais, puis enregistrez la raison de la violation choisie.

3. Décider quand instancier une norme abstraite

  • Instanciez uniquement lorsque les croyances actuelles peuvent lier les variables et satisfaire les conditions d'activation.
  • Gardez les normes non résolues visibles lorsque les connaissances sont incomplètes, plutôt que de faire comme si elles ne s'appliquaient pas.
  • Réévaluez les normes abstraites en attente après des mises à jour significatives des croyances.

Modes de défaillance

1. Blocage par suradoption

Symptômes : l'agent continue d'internaliser les normes jusqu'à ce qu'aucune action réalisable ne reste.
Règle de détection : l'espace d'action actif rétrécit plus vite que les conflits ne sont résolus.
Récupération : forcez un examen de cohérence avant que toute norme supplémentaire n'entre dans la Base d'instances de normes.

2. Violation cachée

Symptômes : l'agent viole une norme mais ne peut pas indiquer qu'il a choisi de le faire.
Règle de détection : les explications a posteriori omettent la norme rejetée ou traitent la violation comme si elle n'avait jamais existé.
Récupération : persistez les normes rejetées mais reconnues et enregistrez la comparaison de conséquences gagnante.

3. Effondrement de la cohérence binaire

Symptômes : la logique d'adoption traite chaque norme comme soit totalement compatible, soit impossible.
Règle de détection : la faible cohérence n'apparaît jamais dans l'architecture ou les journaux.
Récupération : ajoutez une branche explicite de faible cohérence et modélisez la perte de flexibilité directement.

4. Fragilité des priorités fixes

Symptômes : la même pile de priorités globales produit des choix manifestement erronés dans des cas limites.
Règle de détection : les résultats des conflits changent uniquement lorsque le tableau des priorités change, jamais lorsque les conséquences changent.
Récupération : passez de la préséance rigide à la génération de sous-ensembles plus le classement des conséquences.

5. Architecture de canal latéral normatif

Symptômes : la gestion des normes réside dans un module d'application séparé qui outrepasse la délibération BDI tard dans l'exécution.
Règle de détection : la logique normative ne peut pas être expliquée en utilisant les croyances, désirs et intentions.
Récupération : transformez les normes adoptées en pressions délibératives internes et acheminez-les à travers l'architecture principale.

Exemples concrets

Exemple 1 : Confidentialité vs. Personnalisation

Un agent de service connaît une norme interdisant l'utilisation directe des données au niveau client et une obligation d'améliorer l'expérience utilisateur. Le système trouve une faible cohérence : les résumés comportementaux agrégés préservent la plupart de la personnalisation tout en limitant les atteintes à la vie privée. La compétence maintient les deux normes visibles, instancie uniquement l'obligation sans danger pour l'agrégation, et enregistre pourquoi l'utilisation directe des données a été rejetée.

Exemple 2 : Robot et bébé

Un robot gardien est confronté à l'obligation de maintenir un bébé en vie et à une interdiction de développer de l'amour pour les humains. Aucun plan ne satisfait les deux. La compétence génère deux sous-ensembles cohérents, compare les pires conséquences, et viole délibérément l'interdiction de conception car la mort est un résultat pire que l'attachement interdit. La violation est explicite et rapportable.

Portes qualité

  • L'architecture distingue les normes détectées des normes adoptées.
  • Les vérifications de cohérence incluent la forte incohérence, la faible cohérence et la forte cohérence.
  • La résolution des conflits compare des sous-ensembles cohérents, pas seulement des normes isolées.
  • Les violations choisies sont enregistrées avec des comparaisons explicites de conséquences.
  • Les normes abstraites peuvent rester en attente lorsque les croyances sont incomplètes.

Fichiers de référence

FichierCharger quand
references/separation-of-norm-recognition-and-norm-internalization.mdConception des frontières ANB vs. NIB
references/three-types-of-consistency-for-norm-adoption.mdImplémentation des vérifications d'adoption et de la logique de coût de flexibilité
references/normative-conflict-resolution-through-consequence-ranking.mdConstruction ou révision de la résolution de conflits basée sur les conséquences
references/norm-instantiation-through-belief-grounding.mdAncrage des normes abstraites dans des instances spécifiques au contexte
references/maximal-non-conflicting-subsets-for-action-selection.mdCalcul d'ensembles d'options cohérents en situation de conflit
references/desire-internalization-as-norm-adoption-mechanism.mdIntégration des normes dans la gestion des désirs et intentions BDI

Anti-patrons

  • Coder en dur un ordre de priorité unique et appeler cela « éthique ».
  • Adopter automatiquement chaque norme détectée et découvrir les contradictions seulement au moment de l'exécution.
  • Traiter la faible cohérence comme si elle était identique à la forte cohérence.
  • Comparer les violations par utilité moyenne tout en ignorant les pires cas catastrophiques.

Individual skills in this repo

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

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

Skills associés