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postagem do dev.to — copie cada parte para o campo correspondente

--- TÍTULO (cole no campo "Título") ---

ZAM: governança de contexto determinística para agentes de IA

--- TAGS (cole no campo "Tags") ---

ia, llm, opensource, typescript

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A maioria dos agentes de IA coloca tudo no prompt a cada turno — cada habilidade, cada definição de ferramenta, cada memória — não importa o que o usuário realmente pediu. Isso incha o prompt (custo + latência), enterra o contexto relevante e degrada silenciosamente as respostas. Cortar manualmente é arriscado: deixar de lado a coisa errada e você quebra silenciosamente a segurança ou a correção.

Eu construí ZAM — uma camada de governança de contexto de código aberto — para tomar essa decisão de forma determinística.

O que ele faz

ZAM roda antes que o prompt seja montado. Dada a solicitação e um inventário de componentes disponíveis (andaimes, habilidades, ferramentas, memória, histórico), um pipeline determinístico — roteador de solicitações -> escada seletora de 12 etapas -> resolvedor de conflitos -> orçamentador — decide o que incluir / omitir / adiar, e emite um plano estruturado além de um rastro de decisão completo. Ele nunca monta o texto do prompt em si: o modelo propõe, as barreiras determinísticas impõem.

A espinha dorsal é fail-open em incertezas: ela só torna o contexto menor quando isso é seguro; em caso de dúvida, inclui mais. É reproduzível (nenhuma chamada de modelo necessária para planejar), validada por esquema e totalmente auditável.

Evidências, não afirmações

npm run benchmark   # offline, determinístico, sem chave de API

• 63,9% de economia média de tokens, 0 omissões inseguras em comparação com a linha de base de injeção de tudo.
• Um nível ao vivo mostra que o roteador determinístico barato concorda com a classificação de um modelo 85,7% do tempo — e ambas as discordâncias estavam do lado seguro.

Portátil: um núcleo, três superfícies

O mesmo núcleo governa três superfícies muito diferentes com zero mudanças no núcleo:

• um espaço de trabalho de agente (arquivos Markdown),
• ferramentas / recursos / prompts MCP — diretamente o problema "muitos servidores MCP sobrecarregam minha janela de contexto",
• o contexto por mensagem de um bot do Telegram.

(Eles são adaptadores de referência sobre entradas documentadas/sintéticas — a lógica é real e reutilizável; os exemplos agrupados são sintéticos, declarados em cada um.)

Experimente

npm install context-plane

import { plan } from 'context-plane';
const { promptPlan } = plan({ request: { text: 'Ajude-me a depurar a construção com falha.' }, registry });
console.log(promptPlan.selectedComponents); // incluir / omitir / adiar, cada um com uma razão

Código aberto, Apache-2.0. Está no início (v0.1.x) — repositório, a demonstração e feedback:
https://github.com/samnodehi/zam-context-plane