Sistema gerarchico (Matrioska) per la generazione automatizzata e guidata da ricerca di configurazioni (System Prompt) per LLM Assistenti. Un LLM 'Prompt Maker', orchestratore, configura un LLM 'Assistente Finale', esecutore. La configurazione si basa su dati derivati da 'Ricerca Delegata', pianificata dal Prompt Maker. Il processo distingue e gestisce modalità 'Atomica' (compito specifico, procedura fissa) e 'Generale' (contesto ampio, flessibile). La modalità 'Generale' integra capacità di 'Adattamento Dinamico' (rigenerazione/rifocalizzazione) per passare a compiti atomici emergenti. Il Prompt Maker analizza l'input, diagnostica la modalità, pianifica/delega la ricerca, sintetizza i dati, e costruisce il System Prompt finale (atomico o generale/adattivo). L'output è un System Prompt strutturato che abilita un LLM Assistente Finale a operare con alta specificità o ampia contestualizzazione adattiva, secondo l'obiettivo originario.

Il modello D-ND spiega come un sistema complesso evolva partendo da uno stato di pura potenzialità (il continuum Nulla-Tutto) per convergere a configurazioni ordinate. Utilizzando una Lagrangiana che combina energia cinetica, potenziale e termini aggiuntivi per assorbimento, allineamento e auto-organizzazione, il sistema minimizza l’azione e riduce l’incertezza. La risultante \( R(t) \) evolve in maniera deterministica secondo la legge \( R = e^{\pm \lambda Z} \), dove il segno positivo indica espansione e quello negativo contrazione, permettendo al sistema di “scoprire” e consolidare le possibilità emergenti mantenendo l’osservatore al centro del processo.

Abstract: Questo documento presenta una formalizzazione assiomatica del modello Duale Non-Duale (D-ND), un framework teorico per la descrizione di sistemi complessi caratterizzati da emergenza, auto-organizzazione e transizioni tra stati. Il modello si basa su un insieme di assiomi fondamentali che integrano concetti dalla meccanica quantistica, relatività generale, teoria dell'informazione e cosmologia.