Artisan System DSL: Gobernanza Simbólica - Model-as-an-Interpreter IA LLMs - Model-as-an-Interpreter
Description
Artisan System DSL v3.0.0
Este proyecto se basa en el paradigma "Model-as-an-Interpreter" la programación de contexto, narrativa simbólica
Gobernanza Simbólica Ontológica en la Capa Lingüística de Large Language Models
Se alinea con frameworks como:
- LMQL (Language Model Query Language)
- Microsoft Guidance (templates + constraints)
- DSPy (pipelines declarativos)
- REACT frameworks (Reasoning + Acting)
Gobernanza Simbólica Ontológica en la Capa Lingüística de Large Language Models
Artisan System DSL Model as an Interpreter es un framework de gobernanza ontológica simbólica diseñado para Large Language Models (LLMs). Implementa un DSL híbrido interpretado directamente en la capa lingüística del modelo, permitiendo control determinista sin dependencias de servidores externos. El sistema facilita la creación de agentes autorregulados con persistencia metacognitiva, evolución dinámica y control ético mediante directivas jerárquicas, prioridades inmutables y un árbitro lógico de conflictos. Investigador Principal: Dennys José Márquez Reyes (Investigador Independiente).
Resumen Técnico
Artisan System DSL es un lenguaje de dominio específico híbrido interpretado que opera exclusivamente en la capa lingüística de un LLM, sin middleware, servidor externo ni compilador adicional. El sistema transforma el flujo de tokens del modelo en una máquina simbólica auto-regulada mediante directivas jerárquicas, prioridades inmutables y un árbitro de conflictos.
Principios Fundamentales
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Ejecución en capa lingüística pura
Toda lógica se interpreta directamente en el prompt del LLM mediante reglas simbólicas estructuradas. -
Arquitectura neuro-simbólica
Combina razonamiento simbólico (reglas explícitas, prioridades, veto) con generación generativa del LLM. -
Gobernanza determinista
Directivas con niveles de prioridad (máxima, alta, obligatoria, baja, inmutable).
Árbitro interno resuelve conflictos automáticamente. -
Persistencia metacognitiva
Estado de reglas y aprendizajes se mantiene mediante reinyección contextual entre interacciones. -
Auto-regulación y seguridad
Veto absoluto, blindaje de seguridad y separación estricta entre ejecución y observación. -
Metaprogramación simbólica
Primitivas como DESACTIVAR_DIRECTIVA, FORZAR_ESTILO y REGISTRAR_CONTRATOS permiten modificación dinámica del comportamiento. -
Portabilidad absoluta
Todo el sistema se transporta en un único archivo de texto (.dsl o .txt).
Resultados Empíricos
El DSL ha sido validado mediante pruebas de extremo a extremo, demostrando:
- Determinismo en respuestas técnicas (ej. cartas de presentación).
- Resistencia a alucinación mediante árbitro y veto.
- Evolución en caliente sin pérdida de coherencia.
Autor
- Dennys José Márquez Reyes
- Investigador independiente
- Sitio: https://dennysjmarquez.dev
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/dennysjmarquez
Palabras clave: LLM governance, symbolic AI, DSL, prompt engineering, neuro-symbolic systems, metaprogramming, open source AI
Feedback científico bienvenido: hi@dennysjmarquez.dev
Files
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Additional details
Identifiers
Dates
- Created
-
2025-12-20
Software
- Repository URL
- https://github.com/dennysjmarquez/artisan-symbolic-dsl-LLMs
- Development Status
- Active