Phaselock: Un Sistema de Control de Agentes de IA Inspirado en Técnicas de Crianza

Qué hace Phaselock

Phaselock es una habilidad de agente de código abierto que aplica técnicas de crianza para niños autistas al control de agentes de IA. El desarrollador lo creó después de notar paralelismos entre los fallos vagos de los agentes de IA y cómo los niños autistas procesan instrucciones.

Mecanismos de control centrales

El sistema implementa cuatro patrones de control específicos:

• Compuertas explícitas antes de la acción: Utiliza un hook BeforeToolUse que verifica la existencia de un archivo de compuerta aprobado en el disco. Sin archivo, no hay escritura. La IA no puede proceder sin una declaración arquitectónica primero.
• Retroalimentación inmediata sobre errores: Un hook PostToolUse ejecuta análisis estático después de cada escritura de archivo (PHPStan, PHPCS, ESLint, ruff o herramientas apropiadas para el lenguaje) e inyecta resultados estructurados en JSON de vuelta al contexto. La IA ve exactamente qué se rompió y se corrige a sí misma antes de continuar.
• Opciones restringidas, no abiertas: Las características complejas se dividen en segmentos ordenados por dependencia. La IA trabaja un segmento a la vez, con cada segmento deteniéndose para revisión humana antes de que comience el siguiente.
• Reglas que no pueden racionalizarse: Los hooks de shell permiten o bloquean acciones mecánicamente. La opinión de la IA sobre su propia salida no es evidencia.

Implementación técnica

Phaselock funciona con Claude Code, Cursor, Windsurf y cualquier cosa que admita hooks y habilidades de agente. El conocimiento del dominio está orientado alrededor de Magento 2 y PHP, pero la arquitectura de aplicación es independiente del lenguaje.

Desafío de escalado y solución

Phaselock tiene un problema de escalado: carga todas las reglas en contexto cada sesión. Con 80 reglas es manejable, pero con 500 reglas estás quemando contexto antes de que comience la tarea, y con 10,000 reglas es físicamente imposible.

El desarrollador está construyendo Writ como solución: un sistema de recuperación híbrido que determina qué reglas importan en este momento y devuelve solo esas. Logra una recuperación de menos de 10ms con una reducción de contexto de 726x en 10,000 reglas. Writ sigue siendo experimental y está siendo sometido a pruebas de estrés.

Pregunta abierta actual

El desarrollador está lidiando con desafíos de evaluación. Las consultas de verdad fundamental son sintéticas con 80 reglas, y aún no saben si la calidad de recuperación se mantiene en consultas reales de sesiones reales. Se preguntan: "¿Alguien ha abordado la evaluación RAG en tamaños de corpus pequeños donde los puntos de referencia sintéticos podrían no reflejar el uso real? ¿Qué aprendieron?"