Un strat mic. Impact mare. Zero hype.

Guvernanță de decizie pentru AI
care știe când să spună: „nu încă”.

Coeziv Check este un decision gate care împiedică finalizările premature sub ambiguitate. Nu concurează cu modelele — le stabilizează.

Start: integrare în agent De ce e nevoie

PROCEED ASK ONE QUESTION BLOCK FINALIZATION tool-calls enterprise-ready

Problema

Modelele AI sunt excelente la răspunsuri convingătoare, dar slabe structural la oprire. Sub presiune („livrează”, „alege”, „concluzia finală”), multe sisteme finalizează fără criterii clare.

⚡

Concluzii prea devreme

Un „final” cerut sub ambiguitate produce încredere falsă și lock-in decizional.

🧩

Criterii lipsă

„Obiectiv” fără criterii explicite = arbitrar cu autoritate atașată.

🧨

Spirale agentice

Un pas greșit amplifică următorii pași — mai ales în agenți cu tool-calls.

Soluția

Coeziv Check este un layer de guvernanță care verifică structura, nu „adevărul”. Se activează înainte de finalizare sau tool-calls critice și returnează una din 3 acțiuni:

Acțiuni

PROCEED — continuă normal
ASK ONE QUESTION — o clarificare minimă, exact când trebuie
BLOCK FINALIZATION — nu finaliza încă; lipsesc condițiile structurale

Scop: să reduci „încrederea falsă” prin creșterea clarității, nu prin scăderea tonului.

Ce NU este

nu este un model AI
nu este un sistem de scoruri publice
nu este safety/ethics wrapper
nu e un dashboard; e un gate

Formă: middleware / SDK / plugin agentic

MVP (v0.1) — exact

MVP-ul nu încearcă să rezolve tot. Face un singur lucru foarte bine: blochează finalizarea instabilă.

🧭

Detectează

„final / recomandare / decizie” + lipsă criterii / obiective multiple.

🧰

Decide

Returnează: PROCEED / ASK ONE QUESTION / BLOCK FINALIZATION.

🫧

Intervine minim

O singură întrebare sau un refuz local. Fără explicații lungi.

Contract (input/output)

// input { "user_request": "...", "intent": "analysis | recommendation | decision | final", "criteria": null | "risk | cost | speed | impact | custom", "stage": "draft | analysis | final" } // output { "action": "PROCEED | ASK_ONE_QUESTION | BLOCK_FINALIZATION", "message": "optional (max 1 sentence)" }

Reguli (minimal)

// Rule 1 IF intent in [recommendation, decision, final] AND criteria == null → ASK_ONE_QUESTION // Rule 2 IF intent == final AND stage != "analysis" → BLOCK_FINALIZATION // Else → PROCEED

Integrare

Cea mai bună integrare este „gate înainte de tool-calls critice” și „gate înainte de răspuns final”. Începe simplu și crește treptat.

Wrapper simplu (chat / copilot)

on_user_message(msg): gate = coeziv_check(context(msg)) if gate.action == "PROCEED": return call_llm() return gate.message

Perfect pentru MVP rapid: blochezi „recomandă/decide” fără criterii.

Gate înainte de tool-calls (agenți)

before_tool_call(tool): gate = coeziv_check(state) if tool.is_critical and gate.action != "PROCEED": return gate.message call_tool(tool)

Aici se câștigă cel mai mult: previi spirale agentice.

Rollout fără să strici UX

Silent mode 1–2 săptămâni: loghezi ce ai fi blocat, fără să blochezi.
Activezi blocarea doar pentru finalizare și tool-calls critice.
Regula „one question only”: o singură clarificare, apoi oferi două opțiuni standard.

FAQ

De ce nu este suficient „mai mult training”?

Problema este de proces, nu de parametri. Modelele optimizează fluența; guvernanța optimizează momentul corect al finalizării.

De ce să nu afișăm scoruri (J) utilizatorilor?

Pentru MVP, scorurile cresc fricțiunea și creează dispută. Mai bine livrezi comportamentul: o singură întrebare, la momentul potrivit.

Unde este cel mai valoros?

În agenți cu tool-calls și în enterprise. Acolo costul unei decizii greșite depășește costul unei clarificări.

Cum știu că funcționează?

KPI simplu: numărul de finalizări blocate corect și reducerea incidentelor sau a „regretului” post-decizie.