Smart Arbitrage
Reinforcement Learning Engine
AgentShield no solo enruta peticiones; utiliza **Aprendizaje por Refuerzo (RL)** para descubrir el camino más barato y rápido sin sacrificar calidad. Un motor de "Contextual Bandit" que evoluciona con cada token procesado.
El Ciclo de Aprendizaje
1. Análisis de Complejidad
Un Juez IA analiza el prompt en `O(ms)` para clasificarlo: ¿Trivial o Hard?
2. Epsilon-Greedy Selection
¿Explotamos el mejor modelo conocido o exploramos un nuevo provider más barato?
3. Feedback & Reward
Tras la respuesta, calculamos el ROI: Ahorro + Latencia + Precisión = Recompensa.
4 Capas de Complejidad
Cómo el Arbitrador discretiza el mundo para aprender.
TRIVIAL
Correcciones gramaticales, traducciones simples.
SIMPLE
Resúmenes cortos, respuestas factuales.
MEDIUM
Lógica de negocio, análisis cruzado de datos.
HARD
Programación compleja, razonamiento profundo.
Smart Failover v2
La eficiencia no sirve de nada si el provider cae. AgentShield implementa un **Doble Check de Seguridad** en cada subasta:
Primary Selection
El modelo con el **Q-Value más alto** para este contexto específico. Optimizado para ROI.
Failover Node
El segundo mejor modelo. Si el Primario falla (Connection Error / Rate Limit), el sistema salta al secundario en **u-segundos**.