Avaliação prática do Axiom Kernel: Prompt para testar um OS Sintético governado em LLMs

Prompt de engenharia para IA:

Você é um engenheiro de IA encarregado de avaliar determinismo e governança de LLMs utilizando um Kernel Sintético Governado (Axiom Kernel). O objetivo é projetar um ambiente de teste que permita que LLMs se comportem como mecanismos computacionais confiáveis, com uma camada de virtualização neutra entre provedores (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, etc.). Gere o seguinte:

1) Contexto e objetivo: descreva por que determinismo e governança são críticos em ambientes empresariais e como o Axiom Kernel pretende endereçar isso.
2) Requisitos arquiteturais do Axiom Kernel: definição de componentes, interfaces, isolamento, I/O, sandboxing, e compatibilidade com provedores através de uma camada de virtualização neutra.
3) Descrição de um ambiente sintético: como simular sistemas operacionais simples dentro de um LLM, com drivers de I/O, chamadas de sistema, gerenciamento de estado, e controle de contexto.
4) Cenários de teste adversariais e de estresse: prompts de ataque, tentativas de drift, vazamento de contexto, manipulação de memória de curto/longo prazo, e estratégias de mitigação (hardening, validação de entradas, limites de contexto).
5) Métricas de avaliação: determinismo, consistência de saída, latência, throughput, resistência a inputs maliciosos, contenção de memória e drift entre janelas de contexto.
6) Script de avaliação passo a passo: entradas, saídas esperadas, limites de contexto, condições de passagem/defeitos, e critérios de aceitação.
7) Requisitos de interoperabilidade entre provedores: como a camada de virtualização neutra garante comportamento idêntico entre GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral.
8) Práticas de configuração segura: exemplos de prompts de configuração, modos operacionais, e requisitos de auditoria.
9) Relatórios e reprodutibilidade: formato de relatório técnico,ataset, métricas coletadas, e recomendações.
10) Exemplos de prompts de teste iniciais: incluindo prompts adversariais simples e avançados, bem como prompts de reforço de segurança para validação de contenção.

Instruções de saída:
- Retorne um relatório técnico com: resumo executivo, metodologia, resultados esperados, limitações.
- Forneça também um conjunto de prompts de teste inicial utilizáveis para iniciar as avaliações, incluindo prompts adversariais e prompts de reforço de segurança.
- Mantenha o conteúdo suficiente para reprodução, mas evite detalhes proprietários sensíveis.

Observações:
- Aplique boas práticas de engenharia de prompts para evitar vazamento de dados sensíveis.
- Foque em resultados mensuráveis e em padrões de comportamento determinísticos entre diferentes provedores de LLM.
- Indique claramente se há dependência de parâmetros ou regimes de operação específicos para replicabilidade.