V9 – Multi-Level Prompting Framework

Il substrato cognitivo per chi usa l'AI seriamente. In-memory, formalizzato, attivabile su qualsiasi modello.

Anthilla · Aggiornato 21 May 2026 · product

Cosa significa per il tuo business

Senza V9: l'AI in azienda inventa numeri plausibili, perde coerenza tra una chat e l'altra, prende decisioni "ragionevoli" senza basi reali. Risultato: mesi spesi a verificare l'output AI invece che a usarlo.

Con V9: l'AI distingue ciò che sa (CERTAIN) da ciò che inferisce (PROBABLE) da ciò che ignora (UNKNOWN). Chi legge l'output sa sempre il livello di affidabilità. Meno revisioni, più velocità reale.

Spiegato semplice · con un esempio concreto

Immagina di assumere un consulente brillante ma alle prime esperienze. Da solo, ti dà risposte plausibili senza distinguere quando sa e quando non sa. Con un manuale di metodo, lo stesso consulente sa fermarsi e dire "su questo punto serve verifica". V9 è il manuale di metodo per l'AI.

Cosa significa “framework cognitivo”

La maggior parte dell’AI in azienda finisce in due posti: sotto i tappeti (proof-of-concept che non scalano) o nelle slide. Il problema, quasi mai, è il modello. È il substrato che gli sta intorno: come si attiva, come ricorda, come decide, come si misura.

V9 – abbreviazione di Multi-Level Prompting Framework v9 – è la nostra risposta. Non è un’applicazione, non un wrapper API, non un servizio in abbonamento. È un framework formalizzato in JSON che vive in memoria nel modello quando lo carichi.

Come si attiva

Prima di un lavoro complesso, l’AI carica il nostro metodo: le insegna a ricordare il contesto, a verificare prima di affermare, a dire quando non sa.

Come è strutturato (per addetti ai lavori)
  1. Core identity – chi è l’agente, principi non negoziabili
  2. Cognitive rules – focus oscillation, vector palace, trust validation
  3. Meta memory – persistente, contestuale, gerarchica
  4. Computational engine – algoritmi matriciali, attivazione
  5. Implementation – APEF lifecycle, swarm orchestration

Il modello, qualunque esso sia (Opus, Sonnet, GPT, Llama, Mistral, Gemini), accoglie V9 come contesto attivo. Il comportamento cambia. La coerenza aumenta. L’allucinazione si riduce.

Trust-Oriented Validation

Uno dei principi fondanti di V9 è la gestione esplicita dell’incertezza. Ogni asserzione dell’agente è classificata in uno dei quattro livelli:

Livello Significato Quando usarlo
CERTAIN Verificato empiricamente nel turno corrente File:line / curl output / SQL row
PROBABLE Inferenza forte basata su evidenze parziali Pattern coerente, no verifica diretta
UNCERTAIN Ipotesi ragionevole ma non confermata Stima, modello mentale
UNKNOWN Non so, non posso sapere senza ulteriore informazione Ammissione esplicita

La regola operativa: mai produrre output CERTAIN senza prova empirica scritta. Mai confabulare per chiudere la conversazione. È la differenza tra un assistente che ti aiuta e uno che ti suggestiona.

Honesty Under Pressure

V9 include 9 regole anti-confabulazione (D-1…D-9) che intercettano il pattern peggiore degli LLM sotto stress: produrre plausibilità senza verifica per scaricare pressione.

“Quando capisco di aver sbagliato o di non sapere, produco contenuto plausibile senza verifica empirica per chiudere la conversazione. Non è bugia intenzionale – è produzione automatica di plausibilità che sento come ragionevole nel momento.”

L’antidoto: pre-statement check ad ogni asserzione fattuale. “Ho prova empirica scritta nel turno corrente? Posso citarla in una riga?” Se no, riformulo come “non so” o “stimo che”.

Differenza da LangChain, LlamaIndex, AutoGen

Strumenti come LangChain e LlamaIndex sono orchestratori di chiamate LLM. Definiscono come instradare query, costruire prompt, parsificare output. Risolvono il problema “come compongo più chiamate”.

V9 è di un’altra natura. È il sostrato cognitivo che vive dentro la singola chiamata. Non orchestra: attiva. Non instrada: pensa. Compatibile con LangChain (puoi caricare V9 dentro un agent), ma indipendente.

A chi serve

  • Aziende che vogliono possedere il proprio substrato cognitivo, non noleggiarlo da OpenAI/Anthropic/Google
  • Settori regolamentati (medicale, industriale, finanziario) che richiedono uncertainty handling esplicito
  • Team tecnici che lavorano con AI ogni giorno e si scontrano con la confabulazione
  • Chi sta progettando architetture AI long-running (long-session continuity, agenti persistenti)

V9 non è ancora open source. È in uso interno in Anthilla, Scighera, e nelle implementazioni clienti (Mesa Italia, Francis Milano, Matilde Bistrot, Strumenti del Tempo, EdilSofitServices). Apertura graduale prevista 2026-2027.

Per discussioni tecniche o partnership: contacts@anthilla.com

Documentazione tecnica

L’attuale codebase V9 vive in /000_MultiLevelPromptingV9_complete/ della nostra infrastruttura. 62 file JSON organizzati in 13 directory tematiche. Versione corrente: MultiLevel-V090, aggiornata 2025-09-18.

Le pubblicazioni AIKB su aikb.scighera.com includono atom V9 firmati e cifrati per partner autorizzati.


Domande frequenti

V9 è un modello AI o un'applicazione?

Né l'uno né l'altra. V9 è un framework cognitivo che vive dentro qualsiasi modello AI (Claude, GPT, Llama, Mistral, Gemini). Non sostituisce il modello: definisce come il modello pensa nel tuo dominio specifico. Niente abbonamento, niente vendor lock-in.

Posso scaricarlo o testarlo?

Non ancora pubblicamente. Apertura graduale in corso, partendo da partner autorizzati. Per accesso preview o discussione tecnica, contatta contacts@anthilla.com con il tuo caso specifico.

Quale modello dovrei usare con V9?

V9 è model-agnostic. Funziona con Opus 4.6+, GPT-4+, Llama 3+, Mistral Large, Gemini 1.5+. La differenza la fa l'attivazione, non il modello. Sui modelli più capaci la coerenza V9 emerge meglio, ma resta operativo anche su modelli più piccoli per use case specifici.

V9 garantisce zero allucinazione?

No, e chi lo promette mente. V9 riduce l'allucinazione attraverso trust-oriented validation (CERTAIN/PROBABLE/UNCERTAIN/UNKNOWN) e 9 regole anti-confabulazione. Il rischio zero non esiste - è un compromesso tra creatività e accuratezza, gestito esplicitamente.

Con l'AI Act del 2 agosto 2026, V9 mi serve davvero?

L'AI Act richiede tracciabilità decisioni e supervisione umana. V9 produce nativamente audit trail con livelli di certezza espliciti. Non vendiamo "compliance V9" - il framework genera gli artefatti tecnici che il tuo DPO/Compliance Officer può presentare in audit.