Informe de producte i evidència · setembre MMXXVIGovernança de trajectòria

Governança de trajectòria per a agents d'IA.

FIONA és una capa externa i independent del model que avalua cada acció proposada amb l'estat acumulat de la tasca abans de l'execució.

Nucli privat
Client HTTPS restringit
Model-agnostic
Prototip intern

El problema que aborda

En tasques llargues, cada pas pot semblar raonable i, tanmateix, la seqüència pot perdre compromisos, repetir accions, esgotar pressupost o acabar sense un resultat utilitzable.

Patró de governança

Agent d'IAproposa la pròxima acció

FIONAfases · compromisos · precondicions
obligacions pendents · pressupost

Entorn d'execucióactua segons la decisió

Allow
Repair
Justify
Stop

L'agent proposa una acció; FIONA l'avalua contra l'estat acumulat i retorna una de quatre decisions; l'entorn actua en conseqüència.

Què existeix avui

SDK privat 0.7.0b1 amb contractes d'acció i trajectòria.
Client restringit 0.1.0b1 amb contractes tipats i transport HTTPS.
659 proves superades, 2 omeses, més controls de tipus, build i empaquetat.

Què encara s'ha de demostrar

Eficàcia en fluxos reals: completitud, qualitat, cost i no-interferència.
Servei de producció: autenticació, aïllament entre clients, exportació de traça i rendiment.
Validació independent i preparació per al desplegament.

Lectura correcta de l'evidència

Els resultats controlats mostren potencial del mecanisme, no validació del producte. Un pilot experimental sobre un benchmark extern va ser mixt i va revelar un defecte de control de termini. Això orienta la pròxima validació; no prova superioritat general.

Encaix normatiu

Objectius de treball, no certificacions.

La taula següent no declara compliment. Situa on el mecanisme de FIONA podria contribuir a obligacions del Reglament (UE) 2024/1689 i a riscos del MIT AI Risk Repository, i indica l'estat real de cada hipòtesi. Cap fila ha estat validada per un tercer independent.

Calendari. El Reglament és aplicable amb caràcter general des del 2 d'agost de 2026. Les regles aplicables als sistemes d'alt risc de l'annex III ho seran des del 2 de desembre de 2027 i les relatives als sistemes integrats en productes regulats de l'annex I, des del 2 d'agost de 2028, segons el Reglament (UE) 2026/1744.

Hipòtesis d'encaix normatiu i estat actual de validació de cadascuna.
Obligació o risc	Què exigeix	Hipòtesi d'encaix de FIONA	Estat actual
EU AI Act · Art. 9	Sistema de gestió de riscos documentat i continuat.	L'avaluació prèvia a l'acció podria aportar un punt de control documentat.	Per validar en pilot
EU AI Act · Art. 12	Registre automàtic d'esdeveniments reconstruïble.	La traça de decisions podria cobrir part del requisit.	Format d'exportació no tancat
EU AI Act · Art. 14	Supervisió humana efectiva sobre decisions rellevants.	El mode Justify podria materialitzar el punt d'intervenció humana.	No provat amb operadors reals
EU AI Act · Art. 15	Robustesa i ciberseguretat davant errors i manipulació.	Separar la decisió del prompt podria reduir alguns riscos de manipulació, però l'efecte net de seguretat i la nova superfície API i de servei encara s'han d'auditar.	Sense auditoria de seguretat
MIT AIRI · 7.3	Manca de capacitat o robustesa.	Validació determinista de precondicions sobre l'estat acumulat.	Resultats controlats, no en flux real
MIT AIRI · 7.4	Manca de transparència o interpretabilitat.	Regla i estat citables per decisió; depèn de la qualitat de l'ontologia del client.	Dependent de l'ontologia

L'encaix normatiu real d'un sistema d'alt risc requereix avaluació de conformitat pels procediments que estableix el propi Reglament. FIONA pot aportar-hi evidència tècnica; no la substitueix ni la garanteix.

Primer pilot proposat

Un agent. Un flux d'alt valor. Una línia base fixada abans de començar. Mesurem completitud, qualitat, no-interferència, latència i cost per arribar a una decisió tècnica go/no-go sobre el desplegament. Si els resultats no superen la línia base, el resultat correcte del pilot és no desplegar.

Explorem el cas d'ús

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FIONA facilita governança i evidència tècnica. No és assessorament jurídic, certificació de compliment ni garantia de resultats. Les xifres de versió i de proves corresponen al codi intern a setembre de 2026 i no han estat auditades externament.

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Informe de producto y evidencia · septiembre MMXXVIGobernanza de trayectoria

Gobernanza de trayectoria para agentes de IA.

FIONA es una capa externa e independiente del modelo que evalúa cada acción propuesta con el estado acumulado de la tarea antes de la ejecución.

Núcleo privado
Cliente HTTPS restringido
Agnóstico al modelo
Prototipo interno

El problema que aborda

En tareas largas, cada paso puede parecer razonable y, sin embargo, la secuencia puede perder compromisos, repetir acciones, agotar el presupuesto o terminar sin un resultado utilizable.

Patrón de gobernanza

Agente de IApropone la siguiente acción

FIONAfases · compromisos · precondiciones
obligaciones pendientes · presupuesto

Entorno de ejecuciónactúa según la decisión

Allow
Repair
Justify
Stop

El agente propone una acción; FIONA la evalúa contra el estado acumulado y devuelve una de cuatro decisiones; el entorno actúa en consecuencia.

Qué existe hoy

SDK privado 0.7.0b1 con contratos de acción y de trayectoria.
Cliente restringido 0.1.0b1 con contratos tipados y transporte HTTPS.
659 pruebas superadas, 2 omitidas, más controles de tipos, build y empaquetado.

Qué falta por demostrar

Eficacia en flujos reales: completitud, calidad, coste y no interferencia.
Servicio de producción: autenticación, aislamiento entre clientes, exportación de trazas y rendimiento.
Validación independiente y preparación para el despliegue.

Lectura correcta de la evidencia

Los resultados controlados muestran potencial del mecanismo, no validación del producto. Un piloto experimental sobre un benchmark externo fue mixto y reveló un defecto de control de plazos. Esto orienta la próxima validación; no prueba superioridad general.

Encaje normativo

Objetivos de trabajo, no certificaciones.

La tabla siguiente no declara cumplimiento. Sitúa dónde el mecanismo de FIONA podría contribuir a obligaciones del Reglamento (UE) 2024/1689 y a riesgos del MIT AI Risk Repository, e indica el estado real de cada hipótesis. Ninguna fila ha sido validada por un tercero independiente.

Calendario. El Reglamento es aplicable con carácter general desde el 2 de agosto de 2026. Las normas aplicables a los sistemas de alto riesgo del anexo III lo serán desde el 2 de diciembre de 2027, y las relativas a los sistemas integrados en productos regulados del anexo I, desde el 2 de agosto de 2028, según el Reglamento (UE) 2026/1744.

Hipótesis de encaje normativo y estado actual de validación de cada una.
Obligación o riesgo	Qué exige	Hipótesis de encaje de FIONA	Estado actual
EU AI Act · Art. 9	Sistema de gestión de riesgos documentado y continuo.	La evaluación previa a la acción podría aportar un punto de control documentado.	Por validar en piloto
EU AI Act · Art. 12	Registro automático de eventos reconstruible.	La traza de decisiones podría cubrir parte del requisito.	Formato de exportación no cerrado
EU AI Act · Art. 14	Supervisión humana efectiva sobre decisiones relevantes.	El modo Justify podría materializar el punto de intervención humana.	No probado con operadores reales
EU AI Act · Art. 15	Robustez y ciberseguridad frente a errores y manipulación.	Separar la decisión del prompt podría reducir algunos riesgos de manipulación, pero el efecto neto en seguridad y la nueva superficie de API y de servicio aún deben auditarse.	Sin auditoría de seguridad
MIT AIRI · 7.3	Falta de capacidad o de robustez.	Validación determinista de precondiciones sobre el estado acumulado.	Resultados controlados, no en flujo real
MIT AIRI · 7.4	Falta de transparencia o de interpretabilidad.	Regla y estado citables en cada decisión; depende de la calidad de la ontología del cliente.	Dependiente de la ontología

El encaje normativo real de un sistema de alto riesgo requiere una evaluación de la conformidad según los procedimientos que establece el propio Reglamento. FIONA puede aportar evidencia técnica; no la sustituye ni la garantiza.

Primer piloto propuesto

Un agente. Un flujo de alto valor. Una línea base fijada antes de empezar. Medimos completitud, calidad, no interferencia, latencia y coste para llegar a una decisión técnica go/no-go sobre el despliegue. Si los resultados no superan la línea base, el resultado correcto del piloto es no desplegar.

Exploremos el caso de uso

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FIONA facilita gobernanza y evidencia técnica. No es asesoramiento jurídico, certificación de cumplimiento ni garantía de resultados. Las cifras de versión y de pruebas corresponden al código interno a septiembre de 2026 y no han sido auditadas externamente.

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Product and evidence brief · September MMXXVITrajectory governance

Trajectory governance for AI agents.

FIONA is an external, model-independent layer that evaluates each proposed action against the accumulated state of the task before it is executed.

Private core
Restricted HTTPS client
Model-agnostic
Internal prototype

The problem it addresses

In long tasks, every step can look reasonable, and yet the sequence can lose commitments, repeat actions, exhaust the budget or end without a usable result.

Governance pattern

AI agentproposes the next action

FIONAphases · commitments · preconditions
pending obligations · budget

Execution environmentacts on the decision

Allow
Repair
Justify
Stop

The agent proposes an action; FIONA evaluates it against the accumulated state and returns one of four decisions; the environment acts accordingly.

What exists today

Private SDK 0.7.0b1 with action and trajectory contracts.
Restricted client 0.1.0b1 with typed contracts and HTTPS transport.
659 tests passed, 2 skipped, plus type, build and packaging checks.

What still has to be demonstrated

Effectiveness in real workflows: completeness, quality, cost and non-interference.
Production service: authentication, tenant isolation, trace export and performance.
Independent validation and deployment readiness.

How to read the evidence

Controlled results show the mechanism's potential, not validation of the product. An experimental pilot on an external benchmark was mixed and revealed a deadline-control defect. This guides the next validation; it does not prove general superiority.

Regulatory fit

Working objectives, not certifications.

The table below does not claim compliance. It shows where FIONA's mechanism could contribute to obligations under Regulation (EU) 2024/1689 and to risks in the MIT AI Risk Repository, and gives the actual status of each hypothesis. No row has been validated by an independent third party.

Timeline. The Regulation has applied generally since 2 August 2026. The rules for high-risk systems under Annex III will apply from 2 December 2027, and those for systems embedded in regulated products under Annex I from 2 August 2028, under Regulation (EU) 2026/1744.

Regulatory-fit hypotheses and the current validation status of each.
Obligation or risk	What it requires	FIONA fit hypothesis	Current status
EU AI Act · Art. 9	A documented, continuous risk-management system.	Pre-action evaluation could provide a documented control point.	To be validated in a pilot
EU AI Act · Art. 12	Automatic, reconstructable event logging.	The decision trace could cover part of the requirement.	Export format not finalised
EU AI Act · Art. 14	Effective human oversight of relevant decisions.	Justify mode could implement the human intervention point.	Not tested with real operators
EU AI Act · Art. 15	Robustness and cybersecurity against errors and manipulation.	Separating the decision from the prompt could reduce some manipulation risks, but the net security effect and the new API and service surface have yet to be audited.	No security audit
MIT AIRI · 7.3	Lack of capability or robustness.	Deterministic validation of preconditions against the accumulated state.	Controlled results, not in a real workflow
MIT AIRI · 7.4	Lack of transparency or interpretability.	Rule and state citable for each decision; depends on the quality of the client's ontology.	Depends on the ontology

Actual regulatory conformity of a high-risk system requires a conformity assessment under the procedures laid down by the Regulation itself. FIONA can contribute technical evidence; it does not replace or guarantee it.

Proposed first pilot

One agent. One high-value workflow. A baseline fixed before we start. We measure completeness, quality, non-interference, latency and cost to reach a technical go/no-go decision on deployment. If the results do not beat the baseline, the correct outcome of the pilot is not to deploy.

Let's explore your use case

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FIONA provides governance and technical evidence. It is not legal advice, a compliance certification or a guarantee of results. Version and test figures refer to the internal code as of September 2026 and have not been externally audited.