Gli sviluppatori hanno presentato il framework HEXIS per il controllo della sequenza delle azioni degli agenti

Il team di sviluppatori ha rilasciato HEXIS — uno strumento progettato per gestire il comportamento degli agenti AI attraverso la formalizzazione delle loro abilità. Il sistema converte un set di funzionalità dell'agente in automi a stati finiti estesi (EFSM), consentendo di definire rigidamente l'ordine di esecuzione delle operazioni ed escludere errori logici nelle catene di azioni.

L'obiettivo principale di HEXIS è quello di garantire la prevedibilità dei sistemi autonomi. Il framework supporta l'aggiornamento dinamico dei modelli sulla base dell'analisi delle tracce (traces), fornendo la possibilità di correggere la logica dell'agente senza dover ricostruire l'intero sistema. L'strumentario include un set di esempi di automi pronti all'uso per vari scenari di utilizzo.

Per garantire l'affidabilità, il repository include un set di test ermetici (hermetic test suite). Ciò consente agli sviluppatori di verificare la correttezza del funzionamento degli agenti in un ambiente isolato, garantendo che le modifiche alla logica non violino i protocolli di interazione stabiliti. Il progetto è orientato alla creazione di flussi di lavoro stabili in compiti complessi a più fasi.

L'utilizzo di automi a stati finiti per la gestione degli agenti AI consente di limitare lo spazio degli stati in cui può trovarsi il modello. Ciò riduce la probabilità di verificarsi di allucinazioni o di esecuzione di sequenze di comandi non ammesse, aspetto critico per l'automatizzazione dei processi aziendali e l'interazione con API esterne.