Agent IR

Agent IR é o nome que o Pathrule dá ao que um agente recebe para uma tarefa: a fronteira entre tudo o que o Pathrule sabe e uma única execução feita por um agente.

Essa fronteira importa. Trata-se de conhecimento, selecionado para uma tarefa e depois renderizado para um cliente, e não de uma consulta colada a um prompt. O que um agente recebe é montado para o trabalho que ele tem pela frente, e o formato disso é uma decisão de projeto, não o que uma busca por acaso retornou.

O que ele carrega

Para uma tarefa, em um escopo:

• As regras que se aplicam, como regras, em uma seção própria.
• As memórias mais importantes para o caminho e o prompt, na íntegra, e as outras que se aplicam, listadas pelo título.
• As skills que se aplicam, pelo nome, para que o agente possa carregar o procedimento quando precisar.
• Suas preferências pessoais, em clientes com hook de prompt, sob um título que mantém os requisitos do espaço de trabalho em primeiro lugar. Veja User Intelligence.
• Descobertas que agentes registraram sobre o código, apresentadas como conselhos a verificar, no contexto que um agente solicita. Veja aprendizado do projeto.
• Padrões de equipe verificados, no Pathrule Cloud. Sugestões que ninguém verificou não são entregues.

O que ele deixa de fora de propósito

Tudo o que não melhora a execução.

Nada de campos de controle interno, nada de identificadores internos que não servem para o agente, nada de conhecimento vinculado a outras partes do repositório e nada que uma pessoa não tenha aprovado quando a aprovação é exigida. Uma sugestão, uma preferência candidata ou uma restrição de regra não aprovada não é entregue.

Três propriedades que sustentam tudo

O tipo é preservado. Uma correção anterior é entregue como correção anterior, e uma regra, como regra. Reduzir as duas a "lembre-se disto" joga fora justamente o que tornava cada uma útil.

A autoridade é codificada, não achatada. Um conselho é renderizado em um lugar claramente subordinado, em vez de ser concatenado depois de uma regra obrigatória com o mesmo peso. Um agente que lê a entrega consegue distinguir um requisito de uma sugestão, porque a própria entrega disse qual era qual. Veja Knowledge IR.

O texto completo está sempre a uma leitura de distância. Uma memória que não cabe no orçamento por prompt é listada pelo título em vez de descartada, e lê-la pelo nome retorna tudo o que sua equipe escreveu.

Como uma memória chega ao agente

Uma memória chega a um agente de uma de três formas.

• Na íntegra, para o prompt. Em clientes com hook de prompt, Claude Code e Codex, o Pathrule seleciona as memórias que importam para o caminho e o prompt, define a prioridade entre elas e entrega as mais relevantes na íntegra antes de o agente começar, dentro de um orçamento por prompt. Uma memória já entregue na sessão não é enviada de novo.
• Pelo título. Memórias que se aplicam mas não cabem são listadas pelo título, para que o agente saiba que existem e possa ler qualquer uma delas com pathrule_read_memory.
• Nos arquivos de instrução. Os arquivos que o Pathrule compila para cada cliente carregam o conhecimento do espaço de trabalho, ou um índice dele, nos caminhos que esse conhecimento rege, de modo que até um cliente sem hooks já começa a partir dele.

Ler uma memória pelo nome não é entrega. A leitura sempre retorna o texto completo, porque uma leitura explícita é um pedido pela fonte.

O que chega completo e o que chega só como nome descreve o orçamento em mais detalhes, e como a recuperação funciona descreve como a seleção é feita.

Onde a entrega compilada se aplica

O quanto disso chega sem que o agente peça depende dos hooks do cliente.

O Remote MCP é um endpoint de ferramentas hospedado. Ele não instala hooks nem grava arquivos locais, então um cliente remoto que solicita conhecimento é diferente de um hook local que o entrega no momento em que o agente age. Qualquer agente, em qualquer uma dessas rotas, pode pedir mais com pathrule_get_context.

Independente do motor

O que é selecionado nunca depende de qual agente está prestes a rodar. O mesmo conhecimento é renderizado uma única vez, e cada cliente o recebe pelo seu próprio mecanismo nativo: seus arquivos de instrução, seus hooks, quando os tem, e o MCP. Veja como os hooks funcionam.

É isso que torna a independência de agente estrutural, e não apenas uma aspiração. Não existe conhecimento com formato de Claude nem conhecimento com formato de Codex, só o conhecimento e o envelope em que ele é enviado. O que muda entre os clientes é o quanto dele pode chegar sem ser pedido, e a tabela acima deixa isso explícito.