GPire PROMETHEUS — Predictive Resonant Orchestration with Meta-Evolving Token-Hierarchical Emergent Universal System
12 Brevetti Originali — Architettura Unica al Mondo
IL PROBLEMA REALE (che nessuno ha risolto)
PROBLEMA 1: Cold Start Blindness
→ Nessun sistema conosce la vera complessità prima di spendere token
PROBLEMA 2: Static Routing
→ Il routing avviene UNA volta, mai si adatta durante l'esecuzione
PROBLEMA 3: Hallucination Propagation
→ Le allucinazioni si propagano silenziosamente nella pipeline
PROBLEMA 4: Semantic Drift
→ Pipeline multi-step si allontanano dall'intento originale
PROBLEMA 5: Prompt Ossification
→ Lo stesso prompt forever, non impara mai a migliorarsi
PROBLEMA 6: Parallel Redundancy
→ Agenti paralleli producono informazioni duplicate (token sprecati)
PROBLEMA 7: Context Poisoning
→ Output negativi di un agente contaminano quelli successivi
PROBLEMA 8: Quality Uncertainty
→ Nessuno sa se l'output è buono senza review umana
PROBLEMA 9: Intent Loss
→ L'intento originale si diluisce in pipeline lunghe
PROBLEMA 10: Cache Coldness
→ Ogni sessione riparte da zero, zero riuso computazioni
PROBLEMA 11: Confidence Blindness
→ Tutti gli output hanno lo stesso peso, anche i più incerti
PROBLEMA 12: No Adversarial Validation
→ Nessuno cerca i buchi nell'output prima di consegnarlo
PROMETHEUS risolve tutti e 12.
ARCHITETTURA COMPLETA
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ P R O M E T H E U S │
│ Neural Execution & Cross-agent System │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────▼───────────────┐
│ [PATENT 1] INTENT CRYSTAL │
│ Comprime intent in vettore │
│ immutabile. Viaggia sempre. │
└───────────────┬───────────────┘
│ intent_vector
┌─────────────────────────▼─────────────────────────┐
│ [PATENT 2] QUANTUM SUPERPOSITION ROUTER │
│ Lancia N micro-esecuzioni parallele con prompt │
│ varianti → collassa al migliore (QSP Collapse) │
└────────────┬──────────────┬──────────────┬────────┘
│ │ │
┌─────────────────▼──┐ ┌────────▼──────┐ ┌──▼────────────────┐
│[PATENT 3] TEMPORAL │ │[PATENT 4] │ │[PATENT 5] │
│CONTEXT DECAY │ │SEMANTIC DEDUP │ │EMERGENT PROMPT │
│Peso esponenziale │ │Engine │ │GENOME │
│contesto per età │ │Rimuove overlap│ │Auto-crea prompt │
└─────────┬──────────┘ └──────┬────────┘ └──┬────────────────┘
│ │ │
└────────────────────▼───────────────┘
│
┌───────────────▼───────────────┐
│ [PATENT 6] SEMANTIC GRADIENT │
│ DESCENT ENGINE │
│ Prompt si auto-migliora │
│ iterativamente │
└───────────────┬───────────────┘
│
┌────────────────────▼──────────────────────┐
│ [PATENT 7] HALLUCINATION FIREWALL │
│ Cross-agent verification + fact-check │
│ Blocca propagazione errori │
└────────────────────┬──────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ [PATENT 8] CONFIDENCE WEIGHTED VOTING │
│ Ogni agente vota con confidence score → sintesi pesata │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ [PATENT 9] ADVERSARIAL RED-TEAM │
│ Agente devil's advocate cerca buchi nell'output │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ [PATENT 10] PREDICTIVE CACHE WARMING │
│ Pre-computa prossimi step probabili mentre esegue │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ [PATENT 11] CROSS-MODAL COHERENCE SCORING │
│ Valida coerenza tra testo, struttura, semantica, logica │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────────────▼───────────────────────────────┐
│ [PATENT 12] META-PROMPT EVOLUTIONARY MEMORY │
│ Prompt migliora tra sessioni via selezione evolutiva │
└───────────────────────────────┬───────────────────────────────┘
│
OUTPUT FINALE
(qualità verificata, intent-anchored,
hallucination-free, confidence-scored)
BREVETTO 1: INTENT CRYSTAL — Anti-Drift Anchor
Problema risolto: semantic drift nelle pipeline lunghe.
Idea: comprimi l'intento originale in un "cristallo" JSON immutabile che viaggia con ogni agente. Ogni output viene validato contro il cristallo prima di procedere. Se deriva > soglia → auto-correzione.
import hashlib, json
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import Any
@dataclass
class IntentCrystal:
"""Vettore di intento immutabile. Generato una volta, viaggia sempre."""
core_goal: str # Cosa deve produrre in una frase
key_entities: list[str] # Entità critiche che devono apparire
forbidden: list[str] # Cosa NON deve contenere
success_criteria: list[str] # Come sappiamo che è riuscito
tone: str # Tono/stile richiesto
domain: str # Dominio di conoscenza
fingerprint: str = "" # Hash per verifica integrità
def __post_init__(self):
data = f"{self.core_goal}{self.key_entities}{self.success_criteria}"
self.fingerprint = hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()[:12]
def drift_score(self, output: str) -> float:
"""
Misura quanto l'output si è allontanato dall'intent.
0.0 = perfetto allineamento | 1.0 = totale deriva
"""
output_lower = output.lower()
goal_words = set(self.core_goal.lower().split())
output_words = set(output_lower.split())
# Coverage: quante parole chiave dell'intent sono presenti
coverage = len(goal_words & output_words) / max(len(goal_words), 1)
# Entity presence
entity_hits = sum(1 for e in self.key_entities if e.lower() in output_lower)
entity_coverage = entity_hits / max(len(self.key_entities), 1)
# Forbidden check
forbidden_hits = sum(1 for f in self.forbidden if f.lower() in output_lower)
forbidden_penalty = forbidden_hits * 0.3
alignment = (coverage * 0.4 + entity_coverage * 0.6) - forbidden_penalty
return max(0.0, min(1.0 - alignment, 1.0))
def inject(self, prompt: str) -> str:
"""Inietta il cristallo nel prompt dell'agente."""
crystal_str = f"""
[INTENT CRYSTAL #{self.fingerprint}]
GOAL: {self.core_goal}
MUST INCLUDE: {', '.join(self.key_entities)}
MUST NOT: {', '.join(self.forbidden)}
SUCCESS WHEN: {' | '.join(self.success_criteria)}
TONE: {self.tone}
[END CRYSTAL — OGNI OUTPUT VIENE VALIDATO CONTRO QUESTO]
"""
return crystal_str + "\n" + prompt
def synthesize_crystal(task: str, client) -> IntentCrystal:
"""Usa Haiku per estrarre il cristallo dal task (30 token)."""
prompt = f"""Analizza e rispondi SOLO con JSON:
{{
"core_goal": "una frase che descrive l'output atteso",
"key_entities": ["entità1", "entità2", "entità3"],
"forbidden": ["cosa evitare1", "cosa evitare2"],
"success_criteria": ["criterio1", "criterio2"],
"tone": "professionale|creativo|tecnico|persuasivo",
"domain": "seo|copy|brand|code|strategy|general"
}}
Task: {task[:400]}"""
response = client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=200,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
data = json.loads(response.content[0].text)
return IntentCrystal(**data)
BREVETTO 2: QUANTUM SUPERPOSITION PROMPTING (QSP)
Problema risolto: non sai mai quale formulazione del prompt darà il miglior risultato.
Idea brevettabile: esegui N varianti del prompt in parallelo (superposizione), misura la qualità di ciascun output con entropia semantica, "collassa" alla variante migliore. Come la meccanica quantistica: tutte le possibilità esistono finché non misuri.
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
async def qsp_execute(
task: str,
crystal: IntentCrystal,
n_variants: int = 4,
model: str = "claude-haiku-4-5-20251001"
) -> dict:
"""
Quantum Superposition Prompting:
N prompt variants → parallel execution → collapse to best.
"""
client = AsyncAnthropic()
# Genera N varianti del prompt (stesso task, angolazioni diverse)
PROMPT_VARIANTS = [
# Variante 1: diretta
crystal.inject(f"Esegui questo task con massima precisione:\n{task}"),
# Variante 2: step-by-step
crystal.inject(f"Pensa passo dopo passo, poi esegui:\n{task}"),
# Variante 3: esperto con ruolo
crystal.inject(f"Come esperto di {crystal.domain} con 20 anni di esperienza:\n{task}"),
# Variante 4: constraint-first
crystal.inject(f"Rispettando questi criteri: {crystal.success_criteria}\nTask: {task}"),
][:n_variants]
async def execute_variant(prompt: str, idx: int) -> dict:
response = await client.messages.create(
model=model,
max_tokens=600,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
output = response.content[0].text
# Calcola score composito
entropy = semantic_entropy_score(output)
drift = crystal.drift_score(output)
quality = entropy * 0.6 + (1 - drift) * 0.4
return {
"variant": idx,
"output": output,
"quality": quality,
"entropy": entropy,
"drift": drift,
"tokens": response.usage.output_tokens
}
# Esegui TUTTE le varianti in parallelo (superposizione)
results = await asyncio.gather(*[
execute_variant(prompt, i) for i, prompt in enumerate(PROMPT_VARIANTS)
])
# COLLAPSE: seleziona la variante con qualità massima
best = max(results, key=lambda r: r["quality"])
total_tokens = sum(r["tokens"] for r in results)
print(f"[QSP] {n_variants} variants | Best: variant_{best['variant']} "
f"(quality={best['quality']:.2f}) | Total tokens: {total_tokens}")
return {
"output": best["output"],
"winning_variant": best["variant"],
"quality": best["quality"],
"all_variants": results,
"tokens_used": total_tokens
}
BREVETTO 3: TEMPORAL CONTEXT DECAY (TCD)
Problema risolto: tutte le conversazioni trattano il contesto vecchio come quello nuovo. Ma la rilevanza decade nel tempo — come la memoria umana.
Idea: ogni messaggio ha un "peso di rilevanza" che decade esponenzialmente con l'età. Il context manager comprime i messaggi vecchi proporzionalmente al loro peso decaduto.
import math
from datetime import datetime, timedelta
class TemporalContextManager:
"""
La memoria decade come nel cervello umano.
Messaggi recenti: peso pieno.
Messaggi vecchi: compressi proporzionalmente alla loro età.
"""
DECAY_HALF_LIFE = 10 # in numero di messaggi (non tempo)
def __init__(self, max_tokens: int = 80_000):
self.max_tokens = max_tokens
self.messages: list[dict] = []
self.message_weights: list[float] = []
def add(self, role: str, content: str):
self.messages.append({"role": role, "content": content})
# Il messaggio più nuovo ha peso 1.0
self.message_weights.append(1.0)
# Aggiorna i pesi precedenti (decay)
self._apply_decay()
def _apply_decay(self):
"""Applica decadimento esponenziale a tutti i messaggi precedenti."""
n = len(self.message_weights)
for i in range(n - 1):
age = n - 1 - i # età in numero di messaggi
self.message_weights[i] = math.exp(-0.693 * age / self.DECAY_HALF_LIFE)
def get_optimized_context(self, client) -> list[dict]:
"""
Restituisce il contesto ottimizzato:
- Messaggi recenti (peso > 0.5): inclusi integrali
- Messaggi medi (0.2 < peso ≤ 0.5): compressi al 50%
- Messaggi vecchi (peso ≤ 0.2): compressi in summary
"""
result = []
to_summarize = []
for msg, weight in zip(self.messages, self.message_weights):
if weight > 0.5:
result.append(msg)
elif weight > 0.2:
# Comprimi: prendi prime N parole proporzionali al peso
words = msg["content"].split()
keep_ratio = weight # es. peso 0.3 → tieni 30% delle parole
compressed = " ".join(words[:int(len(words) * keep_ratio)]) + "..."
result.append({**msg, "content": compressed})
else:
to_summarize.append(msg)
# Messaggi vecchi → un unico summary
if to_summarize:
combined = "\n".join([f"[{m['role']}]: {m['content'][:200]}" for m in to_summarize])
summary_response = client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=150,
messages=[{"role": "user", "content": f"Riassumi in 100 token: {combined}"}]
)
result.insert(0, {
"role": "user",
"content": f"[CONTEXT SUMMARY — messaggi precedenti]: {summary_response.content[0].text}"
})
return result
BREVETTO 4: SEMANTIC DEDUPLICATION ENGINE (SDE)
Problema risolto: in swarm paralleli, agenti diversi producono le stesse informazioni → token sprecati nella sintesi.
Idea: prima della sintesi, rimuovi automaticamente le informazioni duplicate/ridondanti tra gli output paralleli, preservando solo il contributo unico di ogni agente.
import re
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
class SemanticDeduplicationEngine:
"""
Rimuove ridondanza semantica tra output paralleli.
Preserva solo le informazioni uniche di ogni agente.
Non richiede embeddings esterni — usa TF-IDF locale.
"""
SIMILARITY_THRESHOLD = 0.75 # sopra questo → duplicato
def __init__(self):
self.vectorizer = TfidfVectorizer(
max_features=500,
ngram_range=(1, 2),
stop_words=None # mantieni stopwords per italiano
)
def deduplicate(self, outputs: list[dict]) -> list[dict]:
"""
Input: lista di {role, output, quality}
Output: lista con contenuti deduplicati
"""
if len(outputs) <= 1:
return outputs
# Estrai frasi da ogni output
deduplicated = []
seen_ideas: list[str] = []
# Ordina per qualità (agenti migliori per primi → le loro idee vincono)
sorted_outputs = sorted(outputs, key=lambda x: x.get("quality", 0), reverse=True)
for agent_output in sorted_outputs:
sentences = self._split_sentences(agent_output["output"])
unique_sentences = []
for sentence in sentences:
if len(sentence.split()) < 5:
unique_sentences.append(sentence)
continue
if not seen_ideas:
unique_sentences.append(sentence)
seen_ideas.append(sentence)
else:
# Calcola similarità con idee già viste
similarity = self._max_similarity(sentence, seen_ideas)
if similarity < self.SIMILARITY_THRESHOLD:
unique_sentences.append(sentence)
seen_ideas.append(sentence)
# else: duplicato → scarta
if unique_sentences:
deduplicated.append({
**agent_output,
"output": " ".join(unique_sentences),
"unique_ratio": len(unique_sentences) / max(len(sentences), 1)
})
total_before = sum(len(o["output"]) for o in outputs)
total_after = sum(len(o["output"]) for o in deduplicated)
print(f"[SDE] Deduplication: {total_before} → {total_after} chars "
f"({(1-total_after/total_before)*100:.0f}% redundancy removed)")
return deduplicated
def _split_sentences(self, text: str) -> list[str]:
return [s.strip() for s in re.split(r'[.!?\n]', text) if len(s.strip()) > 10]
def _max_similarity(self, sentence: str, seen: list[str]) -> float:
try:
all_texts = seen + [sentence]
matrix = self.vectorizer.fit_transform(all_texts)
similarities = cosine_similarity(matrix[-1:], matrix[:-1])
return float(similarities.max())
except:
return 0.0
BREVETTO 5: EMERGENT PROMPT GENOME (EPG)
Problema risolto: il prompt è statico. Nessun sistema auto-crea il prompt ottimale per ogni task specifico.
Idea brevettabile: ogni prompt è composto da "geni" (frammenti funzionali). Il sistema combina e muta i geni per creare il prompt ottimale, misura il fitness (qualità output), e propaga i geni migliori nelle generazioni successive.
import random
import json
from pathlib import Path
class PromptGenome:
"""
Un prompt è un organismo vivo composto da geni.
I geni migliori sopravvivono. I peggiori vengono eliminati.
"""
# Libreria di geni funzionali (si espande con l'uso)
GENE_LIBRARY = {
"role_activation": [
"Sei un esperto di {domain} con 20 anni di esperienza.",
"Agisci come il miglior {domain} specialist al mondo.",
"Sei un {domain} advisor che ha aiutato 1000+ clienti Fortune 500.",
],
"thinking_protocol": [
"Prima di rispondere, pensa passo dopo passo.",
"Analizza prima il problema, poi genera la soluzione.",
"Considera 3 approcci diversi, scegli il migliore.",
],
"output_constraint": [
"Sii specifico con dati e esempi concreti.",
"Ogni affermazione deve essere verificabile.",
"Usa struttura: problema → soluzione → implementazione.",
],
"quality_amplifier": [
"Il tuo output sarà valutato da un esperto del settore.",
"Questo è per un cliente che paga €10.000/mese.",
"La risposta deve essere immediatamente actionable.",
],
"format_gene": [
"Formato: lista strutturata con titoli.",
"Formato: paragrafi densi con esempi.",
"Formato: tabella confronto quando applicabile.",
]
}
GENOME_PATH = Path("~/.prometheus_genomes.json").expanduser()
def __init__(self):
self.population = self._load_population()
def _load_population(self) -> list[dict]:
if self.GENOME_PATH.exists():
return json.loads(self.GENOME_PATH.read_text())
return []
def synthesize_prompt(self, task: str, domain: str, crystal: IntentCrystal) -> str:
"""
Sintetizza il prompt ottimale per questo task.
Se ci sono genomi evolutivi per questo dominio, usali.
Altrimenti usa combinazione iniziale.
"""
# Cerca genomi che hanno performato bene su questo dominio
domain_genomes = [
g for g in self.population
if g.get("domain") == domain and g.get("fitness", 0) > 0.7
]
if domain_genomes:
# Usa il miglior genoma come base + mutazione 20%
best = max(domain_genomes, key=lambda g: g["fitness"])
genes = best["genes"].copy()
# Mutazione: cambia un gene casuale
if random.random() < 0.2:
category = random.choice(list(self.GENE_LIBRARY.keys()))
genes[category] = random.choice(self.GENE_LIBRARY[category])
else:
# Prima volta: combinazione evolutiva iniziale
genes = {
cat: random.choice(options)
for cat, options in self.GENE_LIBRARY.items()
}
# Assembla il prompt dal genoma
assembled = f"""
{genes['role_activation'].format(domain=domain)}
{genes['thinking_protocol']}
{crystal.inject(task)}
{genes['output_constraint']}
{genes['quality_amplifier']}
{genes['format_gene']}
""".strip()
return assembled, genes
def evolve(self, genes: dict, domain: str, fitness: float):
"""Registra il fitness di questo genoma per evoluzione futura."""
genome = {
"domain": domain,
"genes": genes,
"fitness": fitness,
"generation": len(self.population)
}
self.population.append(genome)
# Selezione naturale: mantieni solo i top 50 per dominio
domain_pop = [g for g in self.population if g["domain"] == domain]
if len(domain_pop) > 50:
domain_pop.sort(key=lambda g: g["fitness"], reverse=True)
keep = set(id(g) for g in domain_pop[:50])
self.population = [g for g in self.population
if g["domain"] != domain or id(g) in keep]
self.GENOME_PATH.write_text(json.dumps(self.population, indent=2))
print(f"[EPG] Genome evolved | Domain: {domain} | Fitness: {fitness:.2f} | "
f"Population: {len(self.population)}")
BREVETTO 6: SEMANTIC GRADIENT DESCENT (SGD) per Prompt
Problema risolto: non esiste un modo automatico per migliorare un prompt iterativamente senza intervento umano.
Idea: applica gradient descent semantico al prompt. Misura la qualità dell'output (loss function). Perturba il prompt in direzioni semantiche diverse. Convergi verso il minimo della loss (= massimo della qualità).
async def semantic_gradient_descent(
initial_prompt: str,
task: str,
crystal: IntentCrystal,
max_iterations: int = 3,
learning_rate: float = 0.3,
client = None
) -> dict:
"""
Ottimizza il prompt iterativamente come gradient descent.
Ogni iterazione:
1. Esegui prompt corrente → misura quality (loss)
2. Genera perturbazioni semantiche (gradiente)
3. Scegli la perturbazione che riduce più la loss
4. Aggiorna il prompt
"""
current_prompt = initial_prompt
history = []
for iteration in range(max_iterations):
# FORWARD PASS: esegui il prompt corrente
response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=400,
messages=[{"role": "user", "content": current_prompt + "\n\n" + task}]
)
output = response.content[0].text
quality = composite_quality_score(output) * (1 - crystal.drift_score(output))
history.append({
"iteration": iteration,
"prompt": current_prompt[:200],
"quality": quality,
"output": output
})
print(f"[SGD] Iteration {iteration}: quality={quality:.3f}")
if quality > 0.88:
print(f"[SGD] Converged at iteration {iteration}")
break
# GRADIENT COMPUTATION: genera perturbazioni del prompt
perturb_prompt = f"""Il seguente prompt produce output di qualità {quality:.2f}/1.0.
Suggerisci 3 varianti migliorate del prompt (una per riga, brevi):
PROMPT ATTUALE: {current_prompt[:300]}
Obiettivo: {crystal.core_goal}
Problemi da risolvere: {'drift dal goal' if crystal.drift_score(output) > 0.3 else 'bassa specificità'}"""
perturb_response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=300,
messages=[{"role": "user", "content": perturb_prompt}]
)
variants_text = perturb_response.content[0].text
variants = [v.strip() for v in variants_text.split("\n") if len(v.strip()) > 20][:3]
# BACKPROP: testa ogni variante, scegli la migliore
best_variant = current_prompt
best_quality = quality
for variant in variants:
v_response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=300,
messages=[{"role": "user", "content": variant + "\n\n" + task}]
)
v_output = v_response.content[0].text
v_quality = composite_quality_score(v_output)
if v_quality > best_quality:
best_quality = v_quality
best_variant = variant
# UPDATE: applica con learning rate
if best_variant != current_prompt:
# Interpola tra prompt attuale e migliore (learning rate)
if learning_rate >= 1.0:
current_prompt = best_variant
else:
# Merge parziale (primi X% del nuovo + resto del vecchio)
old_words = current_prompt.split()
new_words = best_variant.split()
merge_point = int(len(new_words) * learning_rate)
current_prompt = " ".join(new_words[:merge_point] + old_words[merge_point:])
return {
"optimized_prompt": current_prompt,
"final_quality": history[-1]["quality"] if history else 0,
"improvement": history[-1]["quality"] - history[0]["quality"] if history else 0,
"iterations": len(history),
"history": history
}
BREVETTO 7: HALLUCINATION FIREWALL (HFW)
Problema risolto: le allucinazioni si propagano silenziosamente attraverso la pipeline, corrompendo tutti gli output successivi.
Idea brevettabile: un agente verificatore indipendente (non lo stesso che ha generato) analizza ogni output per segnali di allucinazione prima che proceda nella pipeline. Se rileva allucinazione → blocca + rigenera.
HALLUCINATION_SIGNALS = [
# Pattern di overconfidence
r'\b(sicuramente|certamente|è un fatto che|è noto che)\b',
# Statistiche troppo precise senza fonte
r'\b\d+[.,]\d+%\b(?!.*fonte|.*studio|.*ricerca)',
# Citazioni di ricerche vaghe
r'(?:studi|ricerche|esperti) (?:dimostrano|confermano|suggeriscono) che',
# Affermazioni assolute
r'\b(sempre|mai|tutti|nessuno|inevitabilmente)\b',
# Numeri specifici in contesti impossibili
r'\b(nel \d{4}|il \d+ \w+ \d{4})\b(?!.*verificabile)',
]
async def hallucination_firewall(
output: str,
crystal: IntentCrystal,
client,
auto_fix: bool = True
) -> dict:
"""
Analizza l'output per segnali di allucinazione.
Se rilevati → blocca + rigenera o segnala.
"""
import re
# LAYER 1: Pattern matching (veloce, 0 token)
flagged_patterns = []
for pattern in HALLUCINATION_SIGNALS:
matches = re.findall(pattern, output, re.IGNORECASE)
if matches:
flagged_patterns.extend(matches)
pattern_risk = min(len(flagged_patterns) * 0.15, 0.6)
# LAYER 2: Semantic verification (leggero, Haiku)
verify_prompt = f"""Analizza questo testo per allucinazioni AI. Rispondi SOLO con JSON:
{{
"hallucination_score": 0.0-1.0,
"suspicious_claims": ["affermazione1", "affermazione2"],
"verified_claims": ["fatto verificabile1"],
"verdict": "safe|warning|dangerous"
}}
TESTO: {output[:600]}
CONTESTO ATTESO: {crystal.core_goal}"""
verify_response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=200,
messages=[{"role": "user", "content": verify_prompt}]
)
try:
verdict_data = json.loads(verify_response.content[0].text)
except:
verdict_data = {"hallucination_score": 0.3, "verdict": "warning"}
composite_risk = (pattern_risk + verdict_data.get("hallucination_score", 0)) / 2
result = {
"output": output,
"hallucination_risk": composite_risk,
"flagged_patterns": flagged_patterns,
"suspicious_claims": verdict_data.get("suspicious_claims", []),
"verdict": verdict_data.get("verdict", "warning"),
"passed": composite_risk < 0.4
}
if not result["passed"] and auto_fix:
print(f"[HFW] ⚠️ Hallucination risk {composite_risk:.2f} → Auto-fixing...")
fix_prompt = f"""Riscrivi questo testo rimuovendo affermazioni non verificabili,
sostituendo con linguaggio più cauto e specifiche concrete:
TESTO ORIGINALE: {output}
AFFERMAZIONI SOSPETTE: {verdict_data.get('suspicious_claims', [])}
GOAL: {crystal.core_goal}"""
fix_response = await client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=len(output.split()) * 2,
messages=[{"role": "user", "content": fix_prompt}]
)
result["output"] = fix_response.content[0].text
result["auto_fixed"] = True
print("[HFW] ✓ Auto-fixed")
return result
BREVETTO 8: CONFIDENCE-WEIGHTED VOTING (CWV)
Problema risolto: tutti gli output degli agenti hanno lo stesso peso nella sintesi, anche quelli incerti.
async def confidence_weighted_synthesis(
agent_outputs: list[dict],
task: str,
crystal: IntentCrystal,
client
) -> str:
"""
Ogni agente vota con confidence score.
La sintesi è pesata: agenti più certi influenzano di più.
"""
# Step 1: Calcola confidence per ogni output
async def get_confidence(output_data: dict) -> dict:
conf_prompt = f"""Quanto sei sicuro di questo output? Rispondi SOLO con JSON:
{{"confidence": 0.0-1.0, "uncertain_parts": ["parte1"], "strong_parts": ["parte1"]}}
OUTPUT: {output_data['output'][:300]}"""
response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=100,
messages=[{"role": "user", "content": conf_prompt}]
)
try:
conf_data = json.loads(response.content[0].text)
confidence = conf_data.get("confidence", 0.5)
except:
confidence = 0.5
quality = composite_quality_score(output_data["output"])
drift = crystal.drift_score(output_data["output"])
# Score finale = confidence × quality × (1 - drift)
final_weight = confidence * quality * (1 - drift)
return {**output_data, "confidence": confidence, "weight": final_weight}
weighted_outputs = await asyncio.gather(*[get_confidence(o) for o in agent_outputs])
# Step 2: Sintesi pesata
total_weight = sum(o["weight"] for o in weighted_outputs)
weighted_context = "\n\n".join([
f"[AGENT: {o.get('role', 'Agent')} | WEIGHT: {o['weight']/total_weight:.0%}]\n{o['output']}"
for o in sorted(weighted_outputs, key=lambda x: x["weight"], reverse=True)
])
synthesis_response = await client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1500,
system=crystal.inject("Sintetizza rispettando i pesi degli agenti. Agenti con peso maggiore = più influenza."),
messages=[{"role": "user", "content": f"SYNTHESIS TASK: {task}\n\n{weighted_context}"}]
)
return synthesis_response.content[0].text
BREVETTI 9-12: CODICE COMPATTO
# ═══ BREVETTO 9: ADVERSARIAL RED-TEAM ═══════════════════════════════════
async def adversarial_validation(output: str, crystal: IntentCrystal, client) -> dict:
"""
Un agente devil's advocate cerca attivamente i buchi nell'output.
Trova debolezze PRIMA che le trovi il cliente.
"""
red_team_prompt = f"""Sei un critico esperto e scettico. Il tuo compito è trovare
TUTTO ciò che non va in questo output. Sii spietato e specifico.
OUTPUT DA ATTACCARE: {output[:800]}
GOAL DICHIARATO: {crystal.core_goal}
Trova: affermazioni deboli, mancanze critiche, contraddizioni,
overpromise, cosa manca che un esperto noterebbe subito.
Formato: lista di critiche specifiche con severità (alta/media/bassa)."""
response = await client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=600,
messages=[{"role": "user", "content": red_team_prompt}]
)
critiques = response.content[0].text
# Auto-fix critico: incorpora le critiche per migliorare l'output
fix_response = await client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1500,
messages=[{"role": "user", "content":
f"Migliora questo output risolvendo TUTTE le critiche seguenti:\n\n"
f"OUTPUT: {output}\n\nCRITICHE: {critiques}\n\nGOAL: {crystal.core_goal}"}]
)
return {
"original": output,
"critiques": critiques,
"hardened_output": fix_response.content[0].text
}
# ═══ BREVETTO 10: PREDICTIVE CACHE WARMING ══════════════════════════════
class PredictiveCacheWarmer:
"""
Pre-computa i prossimi step probabili MENTRE esegue quello corrente.
Quando serve il risultato → già pronto in cache.
"""
PIPELINE_PATTERNS = {
"seo_audit": ["keyword_research", "content_gap", "backlink_analysis", "recommendations"],
"brand_identity": ["archetype", "palette", "typography", "voice_tone", "guidelines"],
"content_strategy": ["audience_analysis", "content_pillars", "calendar", "distribution"],
"competitor_analysis": ["mapping", "gap_analysis", "positioning", "attack_plan"]
}
def __init__(self):
self._cache: dict[str, str] = {}
self._pending: dict[str, asyncio.Task] = {}
async def warm(self, current_step: str, domain: str, context: str, client):
"""Lancia in background i prossimi step probabili."""
pipeline = next(
(steps for pattern, steps in self.PIPELINE_PATTERNS.items() if domain in pattern),
[]
)
if not pipeline or current_step not in pipeline:
return
current_idx = pipeline.index(current_step)
next_steps = pipeline[current_idx + 1: current_idx + 3] # prossimi 2 step
for step in next_steps:
if step not in self._cache and step not in self._pending:
print(f"[PCW] Pre-computing: {step}...")
task = asyncio.create_task(
self._precompute(step, context, client)
)
self._pending[step] = task
async def _precompute(self, step: str, context: str, client):
response = await client.messages.create(
model="claude-haiku-4-5-20251001",
max_tokens=300,
messages=[{"role": "user", "content": f"Prepara analisi per step '{step}' basandoti su: {context[:300]}"}]
)
result = response.content[0].text
self._cache[step] = result
del self._pending[step]
return result
async def get(self, step: str) -> str | None:
if step in self._cache:
print(f"[PCW] ✓ Cache hit: {step}")
return self._cache[step]
if step in self._pending:
print(f"[PCW] Waiting for pre-computation: {step}...")
return await self._pending[step]
return None
# ═══ BREVETTO 11: CROSS-MODAL COHERENCE SCORING ═════════════════════════
def cross_modal_coherence(output: str, crystal: IntentCrystal) -> dict:
"""
Valida la coerenza dell'output su 5 dimensioni simultanee.
Un output può essere semanticamente corretto ma logicamente incoerente.
"""
import re
scores = {}
# 1. LOGICAL COHERENCE: cerca contraddizioni interne
sentences = [s.strip() for s in re.split(r'[.!?]', output) if len(s.strip()) > 10]
negation_pairs = [
(r'\bnon\b', r'\bsempre\b'), (r'\bmai\b', r'\bspesso\b'),
(r'\bimpossibile\b', r'\bpossibile\b')
]
contradictions = 0
for s1, s2 in [(sentences[i], sentences[j])
for i in range(len(sentences)) for j in range(i+1, min(i+3, len(sentences)))]:
for neg, pos in negation_pairs:
if re.search(neg, s1) and re.search(pos, s2):
contradictions += 1
scores["logical"] = max(0, 1 - contradictions * 0.2)
# 2. STRUCTURAL COHERENCE: ha intro + corpo + conclusione?
has_intro = len(output) > 100
has_structure = bool(re.search(r'(\n|•|-|\d+\.)', output))
has_conclusion = output[-200:].count('\n') > 0
scores["structural"] = (has_intro + has_structure + has_conclusion) / 3
# 3. INTENT COHERENCE: allineamento con crystal
scores["intent"] = 1 - crystal.drift_score(output)
# 4. DENSITY COHERENCE: informazioni vs filler
content_words = len([w for w in output.split() if len(w) > 4])
total_words = max(len(output.split()), 1)
scores["density"] = min(content_words / total_words * 2, 1.0)
# 5. ACTIONABILITY COHERENCE: è actionable?
action_words = ['implementa', 'usa', 'crea', 'ottimizza', 'aggiungi', 'rimuovi', 'analizza']
action_count = sum(1 for w in action_words if w in output.lower())
scores["actionability"] = min(action_count * 0.15, 1.0)
composite = sum(scores.values()) / len(scores)
return {"scores": scores, "composite": composite, "passed": composite > 0.65}
# ═══ BREVETTO 12: META-PROMPT EVOLUTIONARY MEMORY ═══════════════════════
class MetaPromptEvolution:
"""
I prompt evolvono tra sessioni come organismi biologici.
Mutazione + Selezione naturale + Crossover tra prompt vincenti.
"""
EVOLUTION_PATH = Path("~/.prometheus_evolution.json").expanduser()
def crossover(self, parent_a: str, parent_b: str) -> str:
"""Combina due prompt vincenti (crossover genetico)."""
words_a = parent_a.split()
…(truncated)