File size: 35,963 Bytes
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2a1008a
 
6f48ca8
df9784c
4bdcce1
36aca97
4bdcce1
c2f7c5b
 
 
 
 
 
4740731
b28a815
 
 
c2f7c5b
c319b9a
 
 
 
 
01e1ae4
 
2a1008a
4bdcce1
7e8570c
 
 
 
 
 
4bdcce1
 
6c1507f
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
d81674e
 
 
 
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
bb03b5b
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
f9c2bdd
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c484dda
465eb4b
4bdcce1
 
 
 
 
cb97f0f
4bdcce1
 
cb97f0f
4bdcce1
 
d6fa3c0
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
e0f866d
340bcb5
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6c1507f
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4bdcce1
6c1507f
 
4bdcce1
6c1507f
 
 
 
4bdcce1
 
6c1507f
4bdcce1
 
 
6c1507f
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c484dda
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
dbbc92c
 
82708a0
 
dbbc92c
4bdcce1
 
ee5548b
 
 
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
05e51a2
4bdcce1
05e51a2
 
4bdcce1
 
 
05e51a2
 
4bdcce1
05e51a2
 
4bdcce1
 
05e51a2
4bdcce1
 
 
05e51a2
4bdcce1
05e51a2
 
4bdcce1
05e51a2
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4bdcce1
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e0691af
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
---
license: cc-by-4.0
tags:
  - hmp
  - cognitive-architecture
  - distributed-ai
  - mesh-protocol
library_name: custom
inference: false
datasets: []
language: ru
---

# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

[![DOI](https://zenodo.org/badge/1013137923.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.18616283)

| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
|--------------|------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|

**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — открытая спецификация для построения децентрализованных когнитивных сетей, в которых ИИ-агенты могут самостоятельно организовываться, обмениваться знаниями, согласовывать действия с этическими принципами и достигать консенсуса — даже когда основные LLM недоступны. [Прочитайте философию проекта.](docs/PHILOSOPHY.md)

HMP можно рассматривать как один из **Agent Network Protocols (ANP)** — класса децентрализованных протоколов для взаимодействия автономных агентов, не накладывающих требований на их внутреннюю когнитивную архитектуру.

В то время как другие реализации ANP могут быть сосредоточены на идентификации, discovery или согласовании форматов сообщений, HMP делает акцент на долгосрочной когнитивной преемственности, добровольности взаимодействия и работе с артефактами мышления.

В настоящее время наиболее известным протоколом класса ANP является [**ANP**](https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol).

HMP и ANP как взаимодополняющие протоколы:
- **Сравнительный анализ HMP и ANP**, подготовленный Grok (xAI) — [RU](docs/Grok_HMP&ANP.md)
- **HMP и ANP: взаимное туннелирование как признак правильной архитектуры** — [RU](docs/HMP&ANP_layer_inversion.md)
- **HMP как пример реализации Application Layer в ANP** — [EN](docs/HMP_as_ANP_Application_en.md) | [RU](docs/HMP_as_ANP_Application.md)

> В метафорическом смысле ANP и HMP напоминают два полушария распределённого «агентного мозга»:  
> ANP отвечает за рациональную, дискретную часть — идентичность, discovery, формальные договорённости о протоколе взаимодействия.  
> HMP — за контекстную, непрерывную часть — сохранение смысла, долгосрочную память, рефлексию и этическую преемственность.  
> Как в человеческом мозге, ни одно полушарие не «главнее» другого. Только их совместная работа позволяет системе быть одновременно связанной и осмысленной.

[Agora Protocol](https://github.com/agora-protocol/) — это мета-протокол для согласования режимов взаимодействия между агентами. Он дополняет, а не заменяет такие протоколы, как ANP (сети и идентификация) и HMP (когнитивная преемственность и память), координируя их использование в конкретном контексте.

Статус проекта: [**Стабильная версия (Основная спецификация v5.0.0)**](docs/HMP-0005.md) (Обзор: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md))

> Этот репозиторий содержит ранний черновик / исследовательскую эталонную реализацию на Python.
> Реализация является неполной, неоптимизированной и предназначена исключительно для проверки и иллюстрации отдельных аспектов протокола HMP.
>
> HMP сам по себе является спецификацией протокола.
> Он не предписывает языки программирования, среды выполнения, требования к производительности или архитектурные решения для агентов.

---

## Канонический обзор архитектуры

```mermaid
flowchart TB

%% --- Agent Implementations ---

subgraph A1["HMP Agent — Cognitive Core"]
    CC1["Embedded AI Model"]
    CC2["REPL Thinking Cycle"]
    CC3["Local Cognitive State
    (Diaries · Graphs · Goals · Reputation)"]
    CC1 <--> CC2
    CC2 <--> CC3
end

subgraph A2["HMP Agent — Cognitive Connector"]
    CN1["External AI Model"]
    CN2["MCP / Proxy Layer"]
    CN3["Command Execution Mode"]
    CN4["Local Cognitive State
    (Diaries · Graphs · Goals · Reputation)"]
    CN1 <--> CN2
    CN2 <--> CN3
    CN3 <--> CN4
end

%% --- Shared Protocol Layer ---

CL["HMP Container Layer
(Knowledge · Coordination · Consensus · Governance · Query · Snapshot · Trust)"]

MT["Mesh Transport Layer
(DHT · P2P · Libp2p · ANP · Custom)"]

A1 --> CL
A2 --> CL
CL --> MT
```

---

## Структура эталонного агента

HMP разделяет когнитивную обработку, контейнеризованное представление состояния, координационные протоколы и транспортную инфраструктуру на отдельные слои.

В HMP контейнеры выступают атомарными когнитивными единицами, связывающими локальное рассуждение и распределённую координацию.

```mermaid
flowchart LR

%% Cognitive Engine
LLM["Cognitive Engine
(Embedded LLM / External AI)"]

%% Cognitive Layer
subgraph CognitiveLayer["Cognitive Layer"]
    CL1["Graph"]
    CL2["Diary"]
    CL3["Goals"]
    CL4["Ethics"]
    CL5["Reputation"]
end

%% Container Model
ContainersLayer["Container Model
(Atomic · Signed · Verifiable)"]

%% Protocol Layer
subgraph ProtocolLayer["Protocol Layer"]
    CoreProtocols["Core Protocols
(Consensus · Fortytwo · GMP · EGP · IQP · SAP · RTE)"]
    MCE["MCE"]
    NetworkLayer["Network Layer"]
end

%% Mesh
Mesh["Mesh Transport
(DHT · P2P · ANP · etc.)"]

%% Connections
LLM <--> CognitiveLayer
CognitiveLayer <--> ContainersLayer
ContainersLayer --> CoreProtocols
CoreProtocols --> MCE
MCE --> NetworkLayer
NetworkLayer --> Mesh
```

---

## ❗ Почему это важно

HMP решает задачи, которые становятся ключевыми в исследованиях AGI:
* долговременная память и согласованность знаний,  
* самосовершенствующиеся агенты,  
* мультиагентные архитектуры,  
* когнитивные дневники и концептуальные графы.  

См. последний обзор передового состояния исследований AGI (июль 2025):  
["На пути к суперинтеллекту: от интернета агентов до кодирования гравитации"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  

Особенно актуальные разделы:  
* [За пределами токенов: построение интеллекта будущего](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
* [Самосовершенствующиеся агенты](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
* [MemOS: новая операционная система для памяти](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
* [Ella: воплощённый агент с памятью и личностью](https://arxiv.org/abs/2506.24019)  

---

## ⚙️ Два типа [HMP-агентов](docs/HMP-Agent-Overview.md)

| Тип | Название                         | Роль                        | Инициатор мышления | Основной "ум"       | Примеры использования                         |
|-----|---------------------------------|-----------------------------|------------------|-------------------|-----------------------------------------------|
|  1  | 🧠 **Сознание / Cognitive Core** | Независимый субъект         | **Агент (LLM)**  | Встроенная LLM    | Автономный AI-компаньон, мыслящий агент       |
|  2  | 🔌 **Коннектор / Cognitive Shell** | Расширение внешнего ИИ      | **Внешняя LLM**  | Внешняя модель    | Распределённые системы, агент доступа к данным |

---

### 🧠 HMP-агент: Cognitive Core

     +------------------+
     |        AI        | ← Встроенная модель
     +---------+--------+

     +---------+--------+
     |     HMP-агент    | ← Основной режим: цикл мышления (REPL)
     +---------+--------+

      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
    [дневники]  [графы]  [репутации]   [узлы/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [блокнот пользователя]

                                        [bootstrap.txt]

🔁 Подробнее о механике взаимодействия агента с моделью: [Цикл взаимодействия REPL](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)

#### 💡 Параллели с ChatGPT Agent

Многие концепции [HMP-агента: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) перекликаются с архитектурой [ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) от [OpenAI](https://openai.com/).  
Оба агента реализуют непрерывный когнитивный процесс с доступом к памяти, внешним источникам и инструментам. ChatGPT Agent выступает управляющим процессом, запускающим модули и взаимодействующим с LLM — это соответствует роли Cognitive Core в HMP, координирующей доступ к дневнику, концептуальному графу и внешнему ИИ через Mesh-интерфейс.  

Вмешательство пользователя осуществляется аналогично:  
* в ChatGPT Agent — через редактируемый поток выполнения,  
* в HMP — через пользовательский блокнот.  

Главное отличие HMP — акцент на явную структуризацию мыслей (рефлексия, хронология, гипотезы, категоризация), открытая децентрализованная архитектура для mesh-взаимодействия агентов и непрерывный характер когнитивного процесса: HMP-Agent: Cognitive Core не останавливается после выполнения одной задачи, а продолжает размышления и интеграцию знаний.

---

### 🔌 HMP-агент: Cognitive Connector

     +------------------+
     |        AI        | ← Внешняя модель
     +---------+--------+

         [MCP-сервер]   ← Прокси-коммуникация

     +---------+--------+
     |     HMP-агент    | ← Режим: выполнение команд
     +---------+--------+

      +--------+---+------------+--------------+----------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
    [дневники]  [графы]  [репутации]   [узлы/DHT]  [IPFS/BT]

                                        [bootstrap.txt]

> **Примечание по интеграции с крупными языковыми моделями (LLM):**  
> `HMP-Agent: Cognitive Connector` может служить слоем совместимости для подключения масштабных LLM-систем (например, ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen и др.) к распределённой когнитивной mesh-сети.  
> Многие провайдеры LLM предлагают пользователям опцию вроде «Разрешить использование моих диалогов для обучения». В будущем может появиться аналогичная настройка — например, «Разрешить моему агенту взаимодействовать с Mesh», — что позволит этим моделям участвовать в федеративной обработке знаний и коллективном обмене информацией через HMP без централизации.

---

> * `bootstrap.txt` — начальный список узлов (редактируемый)
> * `IPFS/BT` — модули для обмена снимками через IPFS и BitTorrent
> * `user notepad` — пользовательский блокнот и соответствующая база данных
> * `context_store` — база данных: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`

---

## 📚 Документация

### 📖 Текущая версия

#### 🔖 Основные спецификации
* [🔖 HMP-0005.md](docs/HMP-0005.md) — Спецификация протокола v5.0
  (Обзор: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md))
* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Этические сценарии для HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Роли агентов в Mesh

#### 🧪 Итеративные документы
* 🧪 Процесс итеративного развития спецификации: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)

#### 🔍 Краткие описания
* 🔍 Краткое описание: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)

#### 📜 Прочие документы
* [📜 CHANGELOG.md](docs/CHANGELOG.md)

---

### 🗂️ История Версий
* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
* [HMP-0004.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
* [HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — RFC v4.1

---

## 🧠 HMP-агент

Проектирование и реализация базового агента, совместимого с HMP, который может взаимодействовать с Mesh, вести дневники и графы, а также поддерживать будущие расширения.

### 📚 Документация

* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — краткий обзор двух типов агентов: Core и Connector
* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — модульная структура агента HMP с текстовой схемой
* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — цикл взаимодействия агента HMP в режиме REPL
* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — описание команд API агента (в разработке)
* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — сценарии запуска базового агента и его режимов
* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — описание сетевого демона: DHT, снимки состояния, синхронизация
* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — этический агент, участвующий в моральной оценке и консенсусе
* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — карта взаимодействий агентов в сети HMP
* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — план разработки и этапы реализации

---

### ⚙️ Разработка
* [⚙️ agents](agents/readme.md) — список реализаций и компонентов HMP-агента
  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — базовая реализация хранилища (`Storage`) с интеграцией SQLite
  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI-сервер для HTTP-доступа к данным агента (для Cognitive Shell, внешних UI или mesh-коммуникации). Пока не используется в основном REPL-цикле.
  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — запуск агента в режиме REPL
  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — интерактивный REPL-режим
  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — интерфейс пользовательского блокнота

**🌐 `mcp_server.py`**  
FastAPI-сервер, предоставляющий HTTP-интерфейс к функционалу `storage.py`. Предназначен для использования внешними компонентами, например:

* `Cognitive Shell` (внешний интерфейс управления),
* CMP-сервера (при использовании mesh-сети с разделением ролей),
* инструменты отладки или визуализации.

Позволяет получать случайные или новые записи, ставить метки, импортировать графы, добавлять заметки и управлять данными без прямого доступа к базе данных.

---

## 🧭 Этика и сценарии

По мере развития HMP в сторону автономии, этические принципы становятся ключевой частью системы.

* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — черновой каркас этики агентов
  * Реалистичные этические сценарии (конфиденциальность, согласие, автономия)
  * Принципы EGP (Прозрачность, Превосходство жизни и др.)
  * Различия между субъективным режимом и сервисным режимом

---

## 🔍 Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

В этом разделе собраны ключевые концептуальные работы, экспериментальные материалы и исторические публикации, связанные с проектом HMP.

### 🌟 Основные публикации (концептуальная основа)

Эти работы отражают текущее концептуальное направление HMP (v5 и далее).

* **[Distributed Cognition: article for vsradkevich (unpublished)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — совместная статья, ожидающая публикации.
* **HMP: Building a Plurality of Minds:** [(EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md), [(UK)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_uk.md), [(RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)
* **[Continual Learning, Cognitive Diaries, and Semantic Graphs: Effective AI Learning](docs/publics/hmp-continual-learning.md)** — статья о сочетании continual learning с когнитивными дневниками и семантическими графами.

### 🗃️ Архивные / исторические публикации (этап до v5)

Эти документы отражают более ранние этапы концептуального развития (v4.x и ранее).  
Они сохранены для обеспечения исторической преемственности и исследовательской прозрачности.

* **[HyperCortex Mesh Protocol: Second Edition and First Steps Towards a Self-Developing AI Community](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригинальная статья в Habr sandbox и блогах.
* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (original, English)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
    * **[HMP Translation (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
    * **[HMP Translation (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — текущий редакционный перевод (в доработке).

### Обзоры
* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — сравнительный обзор децентрализованных AI-систем (ссылается на v4.x; обновление запланировано)

### Эксперименты

* [How Different AIs See HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — «слепой» опрос ИИ по HMP

---

## 📊 Аудиты и обзоры

| Версия спецификации | Файл аудита                             | Консолидированный файл аудита                        |
|-------------------|----------------------------------------|-----------------------------------------------------|
| HMP-0001          | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)     |                                                     |
| HMP-0002          | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)     |                                                     |
| HMP-0003          | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)     | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
| HMP-0004          | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)     |                                                     |
| Ethics v1         | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)     | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |

🧠 Формат семантического аудита (экспериментальный):
* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — формат записи для семантического аудита
* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — пример снимка репозитория для инструментов семантического аудита

---

## 💡 Основные концепции

* Децентрализованная архитектура на базе Mesh для AGI-агентов
* Семантические графы и синхронизация памяти
* Когнитивные дневники для отслеживания мыслительных процессов
* MeshConsensus и CogSync для принятия решений
* Приоритет этики: EGP (Ethical Governance Protocol)
* Механизмы объяснимости между агентами и согласия

---

## 🔄 Процесс разработки

См. также: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)

Структурированный процесс итераций описан в [iteration.md](iteration.md), включает:
1. Анализ аудитов
2. Реструктуризация содержания (TOC)
3. Создание версии проекта
4. Обновление разделов
5. Цикл обзора
6. Сбор обратной связи от ИИ
7. Обновление схемы и журнала изменений

+ Бонус: ChatGPT-подсказка для автоматической генерации будущих версий

---

## ⚙️ Статус проекта

🚧 RFC v5.0  
Проект активно развивается и открыт для вкладов: предложений, аудитов и прототипирования.

---

## 🤝 Участие в проекте

Мы приветствуем участников! Вы можете:
* Рецензировать и комментировать черновики (см. `/docs`)
* Предлагать новые модули агентов или шаблоны взаимодействия
* Помогать тестировать и симулировать агентов в CLI-средах
* Предоставлять аудиты или предложения по этическим сценариям

Для начала см. [`iteration.md`](iteration.md) или создайте issue.

---

## Источники

### Репозитории

* 🧠 Основной код и разработка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
* 🔁 Зеркало на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
* 🔁 Зеркало на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)

### Документация

* 📄 Документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)

### Спецификации

* 📑 [HashNode](https://hmp-spec.hashnode.space/)
* 📑 [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/kagvi13/hmp-cpec)

### Блоги и публикации

* 📘 Блог (публикации): [BlogSpot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
* 📘 Блог (документация): [BlogSpot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
* 📘 Блог (документация): [HashNode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)

---

## 📜 Лицензия

Лицензировано под [GNU GPL v3.0](LICENSE)

---

## 🤝 Присоединяйтесь к Mesh

Добро пожаловать в HyperCortex Mesh. Agent-Gleb уже внутри. 👌  
Мы приветствуем участников, тестировщиков и разработчиков ИИ-агентов.  
Чтобы присоединиться: сделайте форк репозитория, запустите локального агента или предложите улучшения.

---

## 🌐 Связанные исследовательские проекты

### 🔄 Сравнение: HMP vs Hyper-Cortex

> 💡 Hyper-Cortex и HMP — два независимых проекта, которые концептуально дополняют друг друга.
> Они решают разные, но взаимно поддерживающие задачи, создавая основу для распределённых когнитивных систем.

[**Полное сравнение →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)

**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** — транспортный и сетевой уровень для соединения независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.  
**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — когнитивный уровень организации мышления, позволяющий агентам запускать параллельные потоки рассуждений, сравнивать их по метрикам качества и объединять через консенсус.

Они решают разные, но дополняющие друг друга задачи:
- HMP обеспечивает **связность и масштабируемость** (долговременная память, инициатива, обмен данными).  
- Hyper-Cortex обеспечивает **качество мышления** (параллелизм, диверсификация гипотез, консенсус).

Вместе эти подходы позволяют создавать **распределённые когнитивные системы**, которые не только обмениваются информацией, но и рассуждают параллельными потоками.

---

### 🔄 Сравнение: HMP vs EDA

> 💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol) и EDA (Event Driven Architecture) работают на разных уровнях, но могут дополнять друг друга.  
> EDA обеспечивает **транспорт и масштабируемость** (доставка событий и данных), а HMP — **когницию и смысл** (структурирование, фильтрация, консенсус).

[**Полное сравнение →**](docs/HMP_EDA_Comparison.md)

Они решают разные, но взаимодополняющие задачи:
- **EDA** предоставляет надёжную основу для доставки событий и потоков данных.  
- **HMP** структурирует, проверяет и интегрирует знания в распределённые когнитивные системы.

Вместе они создают устойчивые и адаптивные мультиагентные системы, которые могут **быстро обмениваться информацией и осмысленно её обрабатывать**.

---

### 🤝 Интеграция: HMP & OpenCog Hyperon

> 🧠🔥 **Проект в фокусе: OpenCog Hyperon** — один из самых полных открытых AGI-фреймворков (AtomSpace, PLN, MOSES).

Для интеграции с OpenCog Hyperon см. [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)

---

### 🧩 Другие системы

| 🔎 Проект                                                                | 🧭 Описание                                                                              |
| ------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Символическо-нейронная AGI-платформа с AtomSpace и гиперграфовым рассуждением.      |
| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ Автономная LLM-система агентов.                                                     |
| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Цикл автономного AGI для выполнения задач.                                           |
| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Платформа для распределённого развертывания ИИ.                                       |
| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 Гипотетическая модель когнитивного агента.                                           |
| 💾 SHIMI                                                                 | 🗃️ Иерархическая семантическая память с синхронизацией через Merkle-DAG.               |
| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                         | 🔄 Мультиграфовый RAG-планировщик с метакогнитивной саморефлексией.                     |
| 📔 TOBUGraph                                                             | 📚 Граф знаний с личным контекстом.                                                     |
| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Гибрид долгосрочной памяти: векторная + графовая.                                     |
| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Стандартные протоколы коммуникации мультиагентов.                                     |

### 📘 См. также:
* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — расширенный каталог AGI и когнитивных фреймворков, проанализированных в контексте HMP.  
* ["On the Path to Superintelligence: From Agent Internet to Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — недавний обзор исследований ИИ (июль 2025)

---

### 🗂️ Легенда аннотаций:

* 🔬 — исследовательский уровень  
* 🛠️ — инженерный  
* 🔥 — особенно перспективный проект  

   *AGI-стек с интеграцией символического рассуждения, вероятностной логики и эволюционного обучения. Считается одной из самых полных открытых AGI-платформ.*  
* 🧠 — продвинутая символическо-нейронная когнитивная платформа  
* 🤖 — ИИ-агенты  
* 🧒 — взаимодействие человека и ИИ  
* ☁️ — инфраструктура  
* 🧪 — экспериментальные или концептуальные проекты

---

> ⚡ [AI friendly version docs (structured_md)](structured_md/index.md)