IArtLabs construye infraestructura multi-agente gobernada. Cada decisión pasa por un gate. Cada output se mide. Cada error tiene contrato de recuperación.
# Prompt analizado
$ edis_calculator.py --test "input"
EDIS: 22.4% → GO_AUDITORIA
Bench-Ring: 94.2% → APPROVED
✓ Sistema operativo_
Un framework operativo para sistemas multi-agente donde cada capa tiene métricas, gates y contratos explícitos.
Entropy Dynamics Instability Score. Detecta anomalías en outputs de LLMs usando entropía de Shannon.
Gates deterministas. Sin ambigüedad, sin "depende del experto". La métrica decide.
<15% → GO_NORMAL
15-30% → GO_AUDITORIA
30-50% → GO_CTO
>50% → GO_NO_APPLY
Protocolo JSON estricto para comunicación Agent-to-Agent. Previene manipulación por texto libre.
{
"intencion": ...,
"go_mode": ...,
"edis_max": 30
}
4 benchmarks continuos. Promedio >90% = APPROVED. Si no pasa, el sistema está en HOLD.
CERROJO · GO gates
PUENTE · integridad A2A
FORENSIC · detección
DOCTRINE · coherencia
Backend FastAPI con persistencia JSON y file locking para concurrencia. Contratos AgentResponse y AgentError. 24 tests en suite pytest. API REST con 6 endpoints para orquestación de agentes.
Canta con efectos de coro, armonías, metrónomo, afinador, grabación vertical y beats generados por IA. Controla todo con gestos de mano: graba, genera beats, cambia estilos y más.
Jerarquía de agentes especializados con roles explícitos: OBSERVER → EXECUTOR → SPECIALIST → OPERATOR → SENIOR → ARCHITECT. Protocolo de gobernanza con GO explícito en cada paso. Cero scope contamination.
7 módulos con pruebas repetibles. No teoría inflada — cada módulo genera evidencia que cualquier alumno puede reproducir con Python stdlib.
Entropía como detector de anomalías
Shannon entropy aplicada a LLM outputs
EDIS — métrica interna reproducible
Scripts + datasets incluidos
GO Modes — gates deterministas
Eliminan la ambigüedad del "depende del experto"
Semillas vs Prompts · Bench-Ring · Evidence Packaging · Enfoques Globales
China · USA · UE · La Colmena — análisis sin fanatismo
$ bench_ring_runner.py
Claims transparentes:
Stack & Modelos
Si estás construyendo sistemas multi-agente o te interesa la metodología La Colmena, escríbenos.
# Estado del sistema
INBEEBOX v0.1.0 · 24 tests ✓
Colmena operativa · 6 agentes activos
Bench-Ring APPROVED · 94.2%
iartlabs.lat_