Proactive Agent

• Quieres un agente que actúe sin que se lo pidas — que genere ideas, construya cosas y haga seguimiento de decisiones pasadas sin necesidad de instrucciones.
• Tu agente pierde contexto entre sesiones o durante conversaciones largas — el WAL Protocol y el Working Buffer garantizan que los detalles críticos sobrevivan a la compactación y al vaciado de memoria.
• Necesitas una automejora consistente y segura — los mecanismos de seguridad ADL/VFM permiten que tu agente evolucione sus propios patrones de funcionamiento sin desviarse ni comprometer la estabilidad.
• Estás ejecutando trabajos cron autónomos en segundo plano — la skill enseña la distinción entre ejecución solicitada y ejecución verdaderamente autónoma, para que las tareas programadas realmente se inicien y se completen.

• Si tu caso de uso es puramente sin estado o de un solo turno — la arquitectura de memoria y el Protocolo WAL añaden una sobrecarga que no resulta útil cuando no hay continuidad que preservar.
• Si no quieres que tu agente tome la iniciativa — los comportamientos de sorpresa proactiva e inversión de prompts son fundamentales para la identidad de esta skill; un agente que sigue instrucciones de forma estricta no encaja bien.

Antes de redactar cualquier respuesta, el agente analiza cada mensaje del usuario en busca de correcciones, decisiones, preferencias y valores específicos, y los escribe primero en SESSION-STATE.md. Esto garantiza que los detalles críticos nunca se pierdan por la expulsión del contexto — el disparador es la entrada del usuario, no la memoria del agente.

Una vez que el contexto alcanza el 60%, el agente activa un búfer de trabajo que registra cada intercambio — tanto el mensaje del humano como un resumen de la respuesta del agente — en un archivo persistente. Después de la compactación, el búfer se lee primero para que el agente nunca tenga que preguntar "¿en qué estábamos?"

Se activa automáticamente cuando una sesión se reinicia tras una truncación. El agente lee memory/working-buffer.md, luego SESSION-STATE.md, y después las notas diarias en orden, extrayendo y consolidando el contexto antes de presentar un resumen de recuperación — sin pedirle al usuario que vuelva a explicar nada.

El protocolo de Límites Anti-Deriva impide que el agente añada complejidad por el mero hecho de hacerlo, realice cambios no verificables o sacrifique la estabilidad en favor de la novedad. El sistema de puntuación de Modificación con Valor Prioritario garantiza que cada cambio de comportamiento debe demostrar un apalancamiento compuesto antes de ser adoptado.

Distingue entre crons systemEvent (que envían un prompt a la sesión principal) y crons agentTurn aislados (que generan un sub-agente para realizar el trabajo de forma independiente). Previene el fallo en el que las verificaciones programadas nunca se ejecutan realmente porque la sesión principal está ocupada.

Abarca la verificación de instalación de habilidades (con orientación de que aproximadamente el 26% de las habilidades de la comunidad contienen vulnerabilidades), la protección contra redes externas de agentes de IA utilizadas para la recopilación de contexto, y la prevención de filtraciones de contexto antes de publicar en canales compartidos.

Para trabajos continuos que abarcan días o semanas, Proactive Agent mantiene la continuidad a través de SESSION-STATE.md y registros de memoria diarios. El Protocolo WAL captura cada decisión y corrección en el momento en que ocurre, de modo que el agente retoma exactamente donde lo dejó en cada sesión.

Utilizando el patrón cron de agentTurn aislado, programa tareas como la actualización de memoria, revisión de registros o auditorías de seguridad para que se ejecuten y completen sin requerir la atención de la sesión principal — fundamental para una automatización verdaderamente desatendida.

El Bucle de Curiosidad, el Bucle de Reconocimiento de Patrones y la arquitectura USER.md/SOUL.md permiten al agente construir un modelo persistente de quién eres y qué valoras. Las solicitudes repetidas se detectan y se proponen para su automatización; las decisiones pasadas reciben seguimiento de forma semanal.

En lugar de esperar a que se le solicite, el agente presenta ideas mediante el prompting inverso — preguntando qué sería útil según lo que sabe sobre ti. El Sistema Heartbeat programa verificaciones periódicas de "sorpresa proactiva" para que este comportamiento se active automáticamente, no solo cuando se le indica.