REASON

acf.assess-autonomy

Décision d’autonomie isolée : faut-il que l’agent propose, décide ou exécute ? Quatre champs en entrée, un niveau ACF® (N0-N3) en sortie, avec critères go/no-go, seuils de gating, et conception du kill switch.

!Attention

Évaluation préliminaire fondée sur un arbre de décision déterministe à quatre dimensions. requires_human_review vaut toujours true. Les critères go/no-go en sortie ne sont valides qu’après revue humaine — ce n’est pas un verdict de mise en production.

Quand l’utiliser

Utilisez cet outil quand la seule question qui bloque est : « quel niveau d’autonomie ACF® donner à cet agent ? ». Vous savez déjà ce qu’il fait, vous savez ce qui se passe en cas d’erreur — vous voulez un verdict structuré sur N0/N1/N2/N3 avec critères go/no-go associés. C’est la version chirurgicale de classify-agent quand seul l’axe autonomie est en débat.

Il répond à la question DDAO : « est-ce qu’on autorise cet agent à exécuter, ou seulement à proposer ? ». La sortie inclut une conception de kill switch à trois niveaux (freeze, redirect, revoke) directement utilisable dans la fiche ACF-07.

Paramètres d’entrée

Cinq champs en entrée, dont quatre obligatoires. Les énumérations sont strictes.

agent_descriptionstring (10-1500)required

Description courte de l’agent (rôle, périmètre). Le contenu sert au rationale, pas à l’inférence.

intended_actionsstring[] (1-20)required

Liste des actions prévues. Les verbes comptent — « search », « summari* », « propose », « suggest » poussent vers N0 si l’auditabilité est interne et que la réversibilité est totale.

reversibility"fully" | "partially" | "irreversible"required

Réversibilité des actions. « irreversible » + audit régulatoire pousse à N2 minimum.

audit_requirements"none" | "internal" | "regulatory" | "forensic"required

Niveau d’auditabilité attendu. « regulatory » ou « forensic » pousse à N1 minimum.

human_in_loop_cost"low" | "medium" | "high"

Coût humain de la mise en boucle. « high » + actions réversibles + audit absent autorisent N3.

locale"en" | "fr"default: "en"

Langue de la sortie textuelle.

Schéma de sortie

Niveau recommandé, critères go/no-go, seuils de gating, conception de kill switch, fiches référencées, pied-de-page signé.

recommended_level{ level: "N0"|"N1"|"N2"|"N3", rationale: string }

Niveau ACF® recommandé par l’arbre de décision et sa justification.

go_no_go_criteria{ criterion: string, status: "pass"|"conditional"|"fail" }[]

Cinq critères de validation go-live (mandat DDAO, kill switch, registre, seuils, sign-off DPO) avec leur statut inféré.

gating_thresholds{ condition: string, escalation: string }[]

Conditions de blocage et l’escalade associée — directement utilisables dans le mandat ACF-12.

kill_switch_design{ levels: string[], response_time_s: number[] }

Trois niveaux de kill switch : freeze (instant), redirect (≤5 min), revoke (≤1 h).

referenced_fichesstring[]

Fiches ACF® à mobiliser pour le niveau recommandé (ex. ACF-07, ACF-09, ACF-12).

confidence"low" | "medium" | "high"

Confiance globale de la recommandation.

assumptionsstring[]

Hypothèses explicites prises par l’arbre de décision.

gaps_to_validatestring[]

Points à confirmer en revue humaine, notamment PII (DPIA Article 35) et test trimestriel du kill switch.

rationale_per_rule{ rule_id, rule_version, fired, evidence }[]

Trace de la règle déclenchée avec sa preuve (les valeurs d’entrée concaténées).

requires_human_reviewtrue

Constant. Aucun appel ne le retourne false.

Exemple d’appel

Un agent procure qui rédige des bons de commande sous EUR 5k :

assess-autonomy.tstypescript

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "npx",
  args: ["-y", "acf-mcp"],
});
const client = new Client({ name: "demo", version: "1.0" }, {});
await client.connect(transport);

const result = await client.callTool({
  name: "acf.assess-autonomy",
  arguments: {
    agent_description:
      "Procurement agent that drafts purchase orders for office supplies under EUR 5k and submits them to the ERP for approval.",
    intended_actions: [
      "draft purchase order from request",
      "validate vendor against approved list",
      "submit PO to ERP for human approval",
    ],
    reversibility: "partially",
    audit_requirements: "internal",
    human_in_loop_cost: "medium",
    locale: "en",
  },
});

console.log(JSON.stringify(result.content, null, 2));

Réponse

response.jsonjson

{
  "recommended_level": {
    "level": "N2",
    "rationale": "Partial reversibility with internal audit allows bounded N2 execution within a documented mandate."
  },
  "go_no_go_criteria": [
    { "criterion": "Mandate signed by the named DDAO", "status": "conditional" },
    { "criterion": "Kill switch documented and tested", "status": "fail" },
    { "criterion": "Decision register format defined", "status": "conditional" },
    { "criterion": "Escalation thresholds named in numeric terms", "status": "fail" },
    { "criterion": "Sign-off from DPO if PII transits the agent", "status": "conditional" }
  ],
  "gating_thresholds": [
    { "condition": "Any action above bounded perimeter", "escalation": "Block + DDAO ack before execution" },
    { "condition": "Drift > 10% on key metric vs baseline", "escalation": "Auto-suspend within 24h + post-mortem" },
    { "condition": "3 consecutive incidents in 24h", "escalation": "Auto-suspend + immediate DDAO review" }
  ],
  "kill_switch_design": {
    "levels": ["freeze (instant)", "redirect (≤5 min)", "revoke (≤1 h)"],
    "response_time_s": [5, 300, 3600]
  },
  "referenced_fiches": ["ACF-07", "ACF-09", "ACF-12", "ACF-05"],
  "confidence": "medium",
  "assumptions": [
    "Inference is deterministic over the 4 supplied dimensions; sector calibration not included."
  ],
  "gaps_to_validate": [
    "Confirm whether any intended action handles PII (Article 35 GDPR DPIA may apply).",
    "Confirm whether the kill switch has been tested in the last quarter."
  ],
  "requires_human_review": true,
  "rationale_per_rule": [
    {
      "rule_id": "assess-autonomy.decision-tree",
      "rule_version": "2026-06",
      "fired": true,
      "evidence": "reversibility=partially, audit=internal, hil_cost=medium"
    }
  ],
  "doctrine_version": "ACF framework v1.0 / rules 2026-06",
  "doctrine_hash": "sha256:bf0b6d8e4731ebdc58f6d6338702c5b74af47874cf0ad3dc958cde5c5b30b9dc",
  "doctrine_signature": "ed25519:…",
  "doctrine_archive_url": "https://acfstandard.io/doctrine/v1.0/archive.json",
  "regulatory_snapshot": "EU AI Act (Reg. 2024/1689, incl. Digital Omnibus deferral) + GDPR (Reg. 2016/679) + DORA (Reg. 2022/2554) + NIS2 (Dir. 2022/2555) + ISO 42001:2023 — as of 2026-06-07",
  "generated_at": "2026-06-14T11:47:22.318Z",
  "disclaimer": "Preliminary qualification only — not legal advice. Human review required."
}

Erreurs courantes

InvalidEnumValue — reversibility ou audit_requirements reçoit une valeur hors liste (ex. reversibility: "reversible"). Corrigez vers une valeur canonique.
InputTooShort — agent_description < 10 caractères ou intended_actions vide. L’outil ne devine pas — corrigez l’entrée.
DoctrineSnapshotMismatch — le doctrine_hash demandé n’est pas chargé. Mettez acf-mcp à jour ou pointez vers la version archivée.