Agent IR

Agent IR es el nombre que Pathrule da a lo que recibe un agente para una tarea: la frontera entre todo lo que Pathrule sabe y una ejecución concreta de un agente.

Esa frontera importa. Se trata de conocimiento seleccionado para una tarea y luego preparado para un cliente, no de una consulta pegada a un prompt. Lo que recibe un agente se arma para el trabajo que tiene delante, y su forma es una decisión de diseño, no lo que una búsqueda haya devuelto por casualidad.

Qué incluye

Para una tarea, dentro de un alcance:

• Las reglas que aplican, como reglas, en su propia sección.
• Las memorias más importantes para la ruta y el prompt, completas, y las demás que aplican, listadas por título.
• Las skills que aplican, por nombre, para que el agente pueda cargar el procedimiento cuando lo necesite.
• Tus preferencias personales, en clientes con hook de prompt, bajo un encabezado que mantiene primero los requisitos del espacio de trabajo. Consulta User Intelligence.
• Hallazgos que los agentes registraron sobre el código, presentados como consejos que hay que verificar, en el contexto que pide un agente. Consulta aprendizaje del proyecto.
• Patrones de equipo verificados, en Pathrule Cloud. Las sugerencias que nadie ha verificado no se entregan.

Qué deja fuera a propósito

Todo lo que no mejora la ejecución.

Nada de campos de control interno, ni identificadores internos que al agente no le sirven, ni conocimiento vinculado a otras partes del repositorio, ni nada que una persona no haya aprobado cuando se requiere aprobación. Una sugerencia, una preferencia candidata o una restricción de regla sin aprobar no se entrega.

Tres propiedades fundamentales

Se conserva el tipo. Una corrección anterior se entrega como corrección anterior y una regla como regla. Reducir ambas a "recuerda esto" desecha justo lo que hacía útil a cada una.

La autoridad se codifica, no se aplana. Los consejos se colocan en un lugar claramente subordinado, en lugar de concatenarse después de una regla estricta con el mismo peso. Un agente que lee la entrega puede distinguir un requisito de una sugerencia, porque la entrega indicó cuál era cuál. Consulta Knowledge IR.

El texto completo siempre está a una lectura de distancia. Una memoria que no cabe en el presupuesto por prompt se lista por título en lugar de descartarse, y leerla por su nombre devuelve todo lo que escribió tu equipo.

Cómo llega una memoria al agente

Una memoria llega a un agente de una de tres maneras.

• Completa, para el prompt. En clientes con hook de prompt, Claude Code y Codex, Pathrule selecciona las memorias relevantes para la ruta y el prompt, las prioriza y entrega completas las más relevantes antes de que el agente empiece, dentro de un presupuesto por prompt. Una memoria que ya se entregó en la sesión no se vuelve a enviar.
• Por título. Las memorias que aplican pero no caben se listan por título, para que el agente sepa que existen y pueda leer cualquiera de ellas con pathrule_read_memory.
• En los archivos de instrucciones. Los archivos que Pathrule compila para cada cliente contienen el conocimiento del espacio de trabajo, o un índice de él, en las rutas que rige, así que incluso un cliente sin hooks parte de ese conocimiento.

Leer una memoria por su nombre no es una entrega. Siempre devuelve el texto completo, porque una lectura explícita es una solicitud de la fuente.

Qué llega completo y qué llega solo como nombre describe el presupuesto con más detalle, y cómo funciona la recuperación describe cómo se hace la selección.

Dónde aplica la entrega compilada

Cuánto de esto llega sin que el agente lo pida depende de los hooks del cliente.

Remote MCP es un endpoint de herramientas alojado. No instala hooks ni escribe archivos locales, así que un cliente remoto que solicita conocimiento no es lo mismo que un hook local que lo entrega en el momento en que el agente actúa. Cualquier agente, por cualquiera de estas vías, puede pedir más con pathrule_get_context.

Independiente del motor

Lo que se selecciona nunca depende de qué agente está por ejecutarse. El mismo conocimiento se prepara una sola vez y cada cliente lo recibe por su propio mecanismo nativo: sus archivos de instrucciones, sus hooks cuando los tiene, y MCP. Consulta cómo funcionan los hooks.

Esto es lo que hace que la independencia del agente sea estructural y no una aspiración. No hay conocimiento con forma de Claude ni conocimiento con forma de Codex, solo el conocimiento y el envoltorio en el que se envía. Lo que cambia entre clientes es cuánto puede llegar sin que se pida, y la tabla anterior lo deja explícito.