El 83% de las reglas para agentes de IA requieren supervisión a nivel de sistema
An Empirical Study: AI Agent Rules Need Context and Layered Enforcement
Un estudio empírico de ActPlane analiza 2,116 instrucciones de archivos CLAUDE.md y AGENTS.md en 64 repositorios populares de GitHub. Revela que el 83% de las políticas son observables por el sistema, pero solo el 45% pueden aplicarse a nivel de SO. La mayoría requiere contexto del proyecto o tarea, y las políticas entre eventos son un 95% dependientes del contexto. El artículo introduce ActPlane, un sistema que compila estas reglas en políticas ejecutables por el kernel mediante eBPF, con efectos como bloquear, matar o notificar, y una jerarquía de autoridad temporal.
La aplicación de políticas para agentes comienza compilando el contexto del repositorio y la tarea en un estado concreto que las comprobaciones deterministas puedan evaluar.