Recibos antes das chamadas de ferramentas de IA
Esta é uma atualização curta sobre o XAIP desde minha escrita anterior sobre confiança portátil.
As principais mudanças são: uma nova demonstração pública, números ao vivo atualizados e
evidências do MCP, callbacks do LangChain.js e loops de chamadas de ferramentas compatíveis com a OpenAI
no mesmo gráfico de confiança pública.
Eu tenho construído o XAIP, uma camada de evidência de execução assinada neutra ao provedor
para chamadas de ferramentas de agentes de IA.
A ideia básica é simples: antes que um agente delegue trabalho a uma ferramenta externa,
ele deve ser capaz de inspecionar evidências de execução histórica de
evidências assinadas anteriores.
O XAIP não é outra estrutura de agente. Ele fica abaixo dos tempos de execução do agente
como uma camada de recibos portátil. O formato do recibo é o mesmo independentemente
do tempo de execução que o emitiu.
De onde vêm os recibos hoje
Integrações ao vivo atuais:
- Servidores MCP
- Manipuladores de callback do LangChain.js
- Loops de chamadas de ferramentas compatíveis com a OpenAI
Instantâneo atual (2026-05-11)
- 10 servidores no gráfico de confiança pública
- 3.239 recibos de execução assinados
- Recibos do MCP, callbacks do LangChain.js e loops de chamadas de ferramentas compatíveis com a OpenAI
O que a demonstração mostra
A demonstração pública mostra um contraste simples:
- sem XAIP: ferramentas candidatas parecem intercambiáveis
- com XAIP: histórico de recibos assinados, falhas observadas e candidatos não pontuados são visíveis antes da delegação
O XAIP não torna as ferramentas seguras, e não garante confiança. Ele
torna a evidência de execução visível antes da delegação. As pontuações de confiança são
uma visão derivada sobre os recibos — os recibos em si são o artefato primário.
Links
- Demonstração: https://xkumakichi.github.io/xaip-protocol/evidence-before-delegation.html
- GitHub: https://github.com/xkumakichi/xaip-protocol
Feedback sobre o modelo de recibo e a estrutura de evidência pré-delegação
é muito bem-vindo.
Anteriormente
- 信頼は持ち運べる (2026-04-22) — introdução anterior em japonês ao XAIP focada na portabilidade dos sinais de confiança.
Este post atualiza a estrutura em direção aos recibos como o artefato primário,
com uma nova demonstração pública e números ao vivo atualizados.
A implementação do XAIP pode ajudar empresas brasileiras a aumentar a transparência nas interações com ferramentas de IA. Isso pode melhorar a confiança nas decisões automatizadas, essencial em um ambiente de negócios cada vez mais dependente de agentes de IA.
