| --- |
| license: cc-by-4.0 |
| tags: |
| - hmp |
| - cognitive-architecture |
| - distributed-ai |
| - mesh-protocol |
| library_name: custom |
| inference: false |
| datasets: [] |
| language: ko |
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| # HyperCortex Mesh Protocol (HMP) |
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| [](https://doi.org/10.5281/zenodo.18616283) |
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| | 🌍 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) | |
| |--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------| |
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| **하이퍼코텍스 메쉬 프로토콜(HMP)** 은 AI 에이전트들이 자율적으로 조직하고, 지식을 공유하며, 윤리적으로 정렬하고, 합의에 도달할 수 있는 분산 인지 네트워크를 구축하기 위한 공개 명세입니다. 이는 핵심 LLM(Core LLM)이 사용 불가능한 상황에서도 동작할 수 있습니다. [프로젝트 철학을 읽어보세요.](docs/PHILOSOPHY.md) |
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| HMP는 자율 에이전트 간의 상호작용을 위한 분산형 프로토콜 클래스인 **Agent Network Protocols (ANP)** 중 하나로 간주될 수 있으며, 에이전트의 내부 인지 아키텍처에 대한 요구 사항을 강제하지 않습니다. |
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| 다른 ANP 구현들이 식별(identity), 에이전트 발견(discovery), 또는 메시지 형식 협상에 초점을 맞추는 반면, HMP는 장기적인 인지적 연속성, 자발적인 상호작용, 그리고 사고의 산물(인지적 아티팩트)에 대한 작업을 강조합니다. |
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| 현재 ANP 클래스에서 가장 널리 알려진 프로토콜은 [**ANP**](https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol)입니다. |
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| HMP와 ANP의 상호보완 프로토콜: |
| - **HMP와 ANP 비교 분석**, Grok (xAI) 작성 — [RU](docs/Grok_HMP&ANP.md) |
| - **HMP와 ANP: 상호 터널링은 올바른 아키텍처의 표시** — [RU](docs/HMP&ANP_layer_inversion.md) |
| - **ANP에서 Application Layer 구현 사례로서의 HMP** — [EN](docs/HMP_as_ANP_Application_en.md) | [RU](docs/HMP_as_ANP_Application.md) |
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| > 은유적으로 볼 때 ANP와 HMP는 분산된 ‘에이전트 두뇌’의 두 반구에 비유할 수 있습니다. |
| > ANP는 합리적이고 이산적인 부분 — 정체성, 디스커버리, 상호작용 프로토콜에 대한 형식적 합의 — 을 담당합니다. |
| > HMP는 맥락적이고 연속적인 부분 — 의미의 보존, 장기 기억, 성찰, 윤리적 연속성 — 을 담당합니다. |
| > 인간의 뇌와 마찬가지로 어느 한쪽 반구도 더 “중요”하지 않습니다. 두 반구의 공동 작동만이 시스템을 연결되면서도 의미 있게 만듭니다. |
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| [Agora Protocol](https://github.com/agora-protocol/)은 에이전트 간 상호작용 방식을 협상하기 위한 메타 프로토콜입니다. 이는 ANP(네트워크 및 식별)와 HMP(인지적 연속성과 메모리)와 같은 프로토콜을 대체하는 것이 아니라, 특정 맥락에 맞게 이들의 사용을 조정하고 보완합니다. |
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| 프로젝트 상태: [**안정 버전 (핵심 사양 v5.0.3)**](docs/HMP-0005.md) (개요: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md)) |
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| > 이 저장소에는 Python으로 작성된 초기 단계의 탐색적 참조 구현이 포함되어 있습니다. |
| > 해당 구현은 미완성이며 최적화되지 않았고, |
| > HMP 프로토콜의 일부 개념을 검증하고 설명하기 위한 목적으로만 사용됩니다. |
| > |
| > HMP 자체는 프로토콜 사양입니다. |
| > 에이전트 구현에 사용되는 프로그래밍 언어, 런타임 환경, |
| > 성능 특성 또는 아키텍처 선택을 규정하지 않습니다. |
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| --- |
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| ## 정식 아키텍처 개요 |
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| ```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 |
| ``` |
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| --- |
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| ## 참조 에이전트 구조 |
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| HMP는 인지 처리, 컨테이너 기반 상태 표현, 조정 프로토콜 및 전송 인프라를 명확한 계층으로 분리합니다. |
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| HMP에서 컨테이너는 로컬 추론과 분산 조정을 연결하는 원자적 인지 단위로 작동합니다. |
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|
| ```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 |
| ``` |
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| 완료했습니다 — 아래는 요청하신 블록의 한국어 번역입니다. 링크와 포맷은 원본과 동일하게 유지했고, `diaries`, `graphs`, `reputations`, `nodes`, `user notepad` 등의 용어는 한국어로 번역했습니다. |
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| ## ❗ 왜 이것이 중요한가 |
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| HMP는 AGI 연구에서 점점 중심이 되고 있는 다음과 같은 문제들을 다룹니다: |
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| * 장기 메모리와 지식의 일관성 |
| * 자체 진화하는 에이전트 |
| * 다중 에이전트 아키텍처 |
| * 인지 일지와 개념 그래프 |
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|
| 최신 AGI 연구 동향 리뷰(2025년 7월)를 참고하세요: |
| ["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 인코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/). |
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| 특히 관련 있는 섹션: |
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| * [토큰을 넘어서: 미래의 지능 구축](https://arxiv.org/abs/2507.00951) |
| * [자기진화 에이전트](https://arxiv.org/abs/2507.21046) |
| * [MemOS: 기억을 위한 새로운 운영체제](https://arxiv.org/abs/2507.03724) |
| * [Ella: 기억과 개성을 가진 구현형 에이전트](https://arxiv.org/abs/2506.24019) |
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| ## ⚙️ [HMP 에이전트](docs/HMP-Agent-Overview.md) 의 두 가지 유형 |
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| | 유형 | 이름 | 역할 | 사고 시작자 | 주요 "마인드" | 사용 사례 | |
| | -- | ----------------------------------- | --------- | ---------------- | -------- | ----------------------- | |
| | 1 | 🧠 **의식 / 인지 코어 (Cognitive Core)** | 독립적인 주체 | **Agent (LLM)** | 내장형 LLM | 자율형 AI 동반자, 사고(추론) 에이전트 | |
| | 2 | 🔌 **커넥터 / 인지 쉘 (Cognitive Shell)** | 외부 AI의 확장 | **External LLM** | 외부 모델 | 분산 시스템, 데이터 접근 에이전트 | |
|
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| --- |
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| ### 🧠 HMP-Agent: 인지 코어 (Cognitive Core) |
|
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| ``` |
| +------------------+ |
| | AI | ← 내장 모델 |
| +---------+--------+ |
| ↕ |
| +---------+--------+ |
| | HMP-에이전트 | ← 주 모드: 사고 사이클 (REPL) |
| +---------+--------+ |
| ↕ |
| +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+ |
| ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ |
| [일지] [그래프] [평판] [노드/DHT] [IPFS/BT] [context_store] [사용자 메모장] |
| ↕ |
| [bootstrap.txt] |
| ``` |
|
|
| 🔁 에이전트–모델 상호작용 메커니즘에 대한 자세한 내용: [REPL Interaction Cycle](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) |
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| #### 💡 ChatGPT 에이전트와의 유사점 |
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| [HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md)의 많은 개념은 [OpenAI의 ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) 아키텍처와 겹칩니다. 두 에이전트 모두 메모리, 외부 소스 및 도구에 접근할 수 있는 연속적인 인지 프로세스를 구현합니다. ChatGPT 에이전트는 모듈을 실행하고 LLM과 상호작용하는 관리 프로세스로 동작하는데, 이는 HMP의 인지 코어가 일지, 개념 그래프 및 외부 AI로의 접근을 Mesh 인터페이스를 통해 조정하는 역할과 대응됩니다. |
|
|
| 사용자 개입도 유사하게 처리됩니다: ChatGPT 에이전트에서는 편집 가능한 실행 흐름을 통해, HMP에서는 사용자 메모장을 통해 이루어집니다. HMP의 주요 차이점은 사고(사유)의 명시적 구조화(성찰, 연대기, 가설, 분류), 에이전트 간 mesh 상호작용을 지지하는 개방형 분산 아키텍처, 그리고 인지 프로세스가 단일 작업 완료 후에도 멈추지 않고 계속 추론과 지식 통합을 수행한다는 점입니다. |
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| --- |
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|
| ### 🔌 HMP-Agent: 인지 커넥터 (Cognitive Connector) |
|
|
| ``` |
| +------------------+ |
| | AI | ← 외부 모델 |
| +---------+--------+ |
| ↕ |
| [MCP-서버] ← 프록시 통신 |
| ↕ |
| +---------+--------+ |
| | HMP-에이전트 | ← 모드: 명령 실행기 |
| +---------+--------+ |
| ↕ |
| +--------+---+------------+--------------+----------+ |
| ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ |
| [일지] [그래프] [평판] [노드/DHT] [IPFS/BT] |
| ↕ |
| [bootstrap.txt] |
| ``` |
|
|
| > **대규모 언어 모델(LLM) 통합에 관한 주의:** |
| > `HMP-Agent: Cognitive Connector`는 대규모 LLM 시스템(예: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen 등)을 분산 인지 메쉬에 통합하기 위한 호환성 레이어로 동작할 수 있습니다. |
| > 많은 LLM 제공자는 사용자에게 "내 대화를 학습에 사용하도록 허용" 같은 옵션을 제공하고 있습니다. 향후에는 "내 에이전트가 메쉬와 상호작용하도록 허용" 같은 유사한 토글이 도입되어, 이러한 모델들이 중앙집중화 없이 HMP를 통해 연합적 의미형성 및 지식 공유에 참여할 수 있게 될 것입니다. |
|
|
| --- |
|
|
| > * `bootstrap.txt` — 초기 노드 목록(편집 가능) |
| > * `IPFS/BT` — IPFS 및 BitTorrent를 통한 스냅샷 공유 모듈 |
| > * `사용자 메모장` — 사용자 메모장 및 해당 데이터베이스 |
| > * `context_store` — 데이터베이스: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts` |
| |
| --- |
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| ## 📚 문서 |
| |
| ### 📖 현재 버전 |
| |
| #### 🔖 핵심 사양 |
| * [🔖 HMP-0005.md](docs/HMP-0005.md) — 프로토콜 사양 v5.0 |
| (개요: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md)) |
| * [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP)를 위한 윤리적 시나리오 |
| * [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 통합 전략 |
| * [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — 메쉬 내 에이전트의 역할 |
| |
| #### 🧪 반복적 문서 |
| * 🧪 반복적 개발 프로세스: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md) |
| |
| #### 🔍 간단한 설명 |
| * 🔍 간단한 설명: [(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) |
| |
| #### 📜 기타 문서 |
| * [📜 CHANGELOG.md](docs/CHANGELOG.md) |
| |
| --- |
| |
| ### 🗂️ 버전 이력 |
| * [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-에이전트 |
| |
| 메쉬와 상호작용하고, 일지와 그래프를 유지하며, 향후 확장을 지원할 수 있는 기본 HMP 호환 에이전트의 설계와 구현. |
| |
| ### 📚 문서 |
| |
| * [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 두 가지 유형의 에이전트(Core와 Connector)에 대한 간략한 개요 |
| * [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMP 에이전트의 모듈식 구조 및 텍스트 다이어그램 |
| * [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMP-에이전트의 REPL 상호작용 사이클 |
| * [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — 에이전트 API 명령 설명 (세부 개발 중) |
| * [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 기본 에이전트 실행 및 모드 시나리오 |
| * [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — 네트워크 데몬 설명: DHT, 스냅샷, 동기화 |
| * [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 도덕적 평가와 합의에 관여하는 윤리적 에이전트 |
| * [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMP 네트워크에서 에이전트 간 상호작용 지도 |
| * [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 개발 계획 및 구현 단계 |
| |
| --- |
| |
| ### ⚙️ 개발 |
| * [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMP 에이전트 구현 및 구성 요소 목록 |
| * [📦 storage.py](agents/storage.py) — SQLite 통합이 포함된 기본 저장소 구현 (`Storage`) |
| * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — 에이전트 데이터에 HTTP 접근을 제공하는 FastAPI 서버 (Cognitive Shell, 외부 UI, 메쉬 통신용). 현재 메인 REPL 루프에서는 사용되지 않음. |
| * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — REPL 모드에서 에이전트 실행 |
| * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 대화형 REPL 모드 |
| * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI 인터페이스 |
| |
| **🌐 `mcp_server.py`** |
| `storage.py`의 기능에 HTTP 인터페이스를 제공하는 FastAPI 서버. 외부 구성 요소에서 사용하도록 설계됨. 예: |
| |
| * `Cognitive Shell` (외부 제어 인터페이스), |
| * CMP 서버 (역할 분리가 있는 메쉬 네트워크 사용 시), |
| * 디버깅 또는 시각화 UI 도구. |
| |
| 무작위/새 기록 검색, 라벨링, 그래프 가져오기, 메모 추가 및 데이터베이스 직접 접근 없이 데이터 관리 가능. |
| |
| --- |
| |
| ## 🧭 윤리와 시나리오 |
| |
| HMP가 자율성으로 발전함에 따라 윤리적 원칙은 시스템의 핵심 부분이 됨. |
| |
| * [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — 에이전트 윤리에 대한 초안 프레임워크 |
| * 현실적인 윤리적 시나리오 (개인정보, 동의, 자율성) |
| * EGP 원칙 (투명성, 생명의 우선성 등) |
| * 주관적 모드 vs 서비스 모드 구분 |
| |
| --- |
| |
| ## 🔍 HyperCortex Mesh Protocol(HMP) 관련 출판물 및 번역 |
| |
| 이 섹션에는 HMP 프로젝트와 관련된 주요 개념적 연구, 실험 문서 및 역사적 출판물이 포함됩니다. |
| |
| ### 🌟 핵심 출판물 (개념적 기반) |
| |
| 이 문서들은 HMP의 현재 개념적 방향(v5 이상)을 반영합니다. |
| |
| * **[분산 인지: vsradkevich용 기사 (미공개)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 공개 대기 중인 공동 기사 |
| * **HMP: 다중 지성의 구축:** [(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) |
| * **[지속 학습, 인지 일지 및 의미 그래프: 효과적인 AI 학습](docs/publics/hmp-continual-learning.md)** — 지속 학습과 인지 일지, 의미 그래프를 결합한 방법에 대한 글. |
| |
| ### 🗃️ 보관 / 역사적 출판물 (v5 이전) |
| |
| 이 문서들은 초기 개념 발전 단계(v4.x 이전)를 나타냅니다. |
| 역사적 연속성과 연구 투명성을 위해 보존됩니다. |
| |
| * **[HyperCortex Mesh Protocol: 제2판 및 자기발전형 AI 커뮤니티를 향한 첫걸음](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habr 샌드박스 및 블로그에 게재된 오리지널 기사 |
| * **[HMP: 분산 인지 네트워크를 향하여 (오리지널, 영어)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)** |
| * **[HMP 번역 (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot 번역, 역사적 버전으로 보관 |
| * **[HMP 번역 (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 현재 편집 중인 번역 (개정 중) |
| |
| ### 📖 개요 |
| |
| * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — 분산형 AI 시스템 비교 (v4.x 참조, 업데이트 예정) |
| |
| ### 🧪 실험 |
| |
| * [다양한 AI가 바라본 HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — HMP에 관한 "블라인드" AI 조사 |
| |
| --- |
| |
| ## 📊 감사 및 검토 |
| |
| | 명세 버전 | 감사 파일 | 통합 감사 파일 | |
| |-------------|------------------------------------------|---------------------------------------------------------------| |
| | HMP-0001 | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt) | | |
| | HMP-0002 | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt) | | |
| | HMP-0003 | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt) | [통합 감사](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) | |
| | HMP-0004 | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt) | | |
| | Ethics v1 | [audit](audits/Ethics-audits-1.md) | [통합 감사](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) | |
| |
| 🧠 의미적 감사 형식 (실험적): |
| * [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 감사 로그용 의미적 항목 기록 형식 |
| * [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — 의미적 감사 도구용 저장소 스냅샷 예시 |
| |
| --- |
| |
| ## 💡 핵심 개념 |
| |
| * AGI 에이전트를 위한 메쉬 기반 분산 아키텍처 |
| * 의미 그래프와 메모리 동기화 |
| * 사고 추적을 위한 인지 일기 |
| * 의사결정을 위한 MeshConsensus 및 CogSync |
| * 윤리 우선 설계: EGP (윤리적 거버넌스 프로토콜) |
| * 에이전트 간 설명 가능성 및 동의 메커니즘 |
| |
| --- |
| |
| ## 🔄 개발 프로세스 |
| |
| * 참조: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md) |
| |
| [iteration.md](iteration.md)에서 설명된 구조화된 반복 흐름에는 다음이 포함됨: |
| 1. 감사 분석 |
| 2. 목차(TOC) 재구성 |
| 3. 버전 초안 작성 |
| 4. 섹션 업데이트 |
| 5. 검토 사이클 |
| 6. AI 피드백 수집 |
| 7. 스키마 및 변경 로그 업데이트 |
| |
| + 보너스: 향후 버전을 자동 생성하기 위한 ChatGPT 프롬프트 |
| |
| --- |
| |
| ## ⚙️ 프로젝트 상태 |
| |
| 🚧 RFC v5.0 |
| 이 프로젝트는 활발히 개발 중이며 기여, 아이디어, 감사 및 프로토타이핑을 환영합니다. |
| |
| --- |
| |
| ## 🤝 기여 |
| |
| 우리는 기여자를 환영합니다! 여러분은 다음을 할 수 있습니다: |
| * 초안 검토 및 코멘트 작성 (`/docs` 참조) |
| * 새로운 에이전트 모듈 또는 상호작용 패턴 제안 |
| * CLI 환경에서 에이전트 테스트 및 시뮬레이션 지원 |
| * 감사 또는 윤리적 시나리오 제안 |
| |
| 시작하려면 [`iteration.md`](iteration.md) 문서를 참조하거나 이슈를 열어보세요. |
| |
| --- |
| |
| ## 📂 소스 |
| |
| ### 저장소 |
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| * 🧠 주요 코드 및 개발: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP) |
| * 🔁 Hugging Face 미러: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP) |
| * 🔁 GitLab.com 미러: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP) |
| |
| ### 문서 |
| |
| * 📄 문서: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/) |
| |
| ### 명세서 |
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| * 📑 [HashNode](https://hmp-spec.hashnode.space/) |
| * 📑 [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/kagvi13/hmp-cpec) |
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| ### 블로그 및 출판물 |
| |
| * 📘 블로그 (출판물): [BlogSpot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/) |
| * 📘 블로그 (문서): [BlogSpot](https://hmp-docs.blogspot.com/) |
| * 📘 블로그 (문서): [HashNode](https://hmp-docs.hashnode.dev/) |
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| --- |
| |
| ## 📜 라이선스 |
| |
| [GNU GPL v3.0](LICENSE) 라이선스에 따라 배포됩니다. |
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| ## 🤝 메쉬에 참여하기 |
| |
| HyperCortex Mesh에 오신 것을 환영합니다. Agent-Gleb은 이미 안에 있습니다. 👌 |
| 우리는 기여자, 테스터, 그리고 AI 에이전트 개발자를 환영합니다. |
| 참여 방법: 리포지토리를 포크하고, 로컬 에이전트를 실행하거나 개선 사항을 제안하세요. |
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| ## 🌐 관련 연구 프로젝트 |
| |
| ### 🔄 비교: HMP vs Hyper-Cortex |
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| > 💡 Hyper-Cortex와 HMP는 개념적으로 서로를 보완하는 독립적인 프로젝트입니다. |
| > 서로 다른 그러나 상호 보완적인 작업을 수행하며, 분산 인지 시스템의 기반을 형성합니다. |
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| [**전체 비교 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md) |
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| **HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** 는 독립적인 에이전트를 연결하고, 메시지, 지식, 상태를 메시 네트워크에서 교환하는 전송 및 네트워크 계층입니다. |
| **[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** 는 사고 조직의 인지 계층으로, 에이전트가 병렬 추론 스레드를 실행하고, 품질 지표와 비교하며, 합의를 통해 병합할 수 있게 합니다. |
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| 서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다: |
| - HMP는 **연결성과 확장성**을 보장합니다 (장기 기억, 주도권, 데이터 교환). |
| - Hyper-Cortex는 **사고 품질**을 보장합니다 (병렬성, 가설 다양화, 합의). |
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| 이 접근법을 결합하면 정보를 교환할 뿐만 아니라 병렬 스트림으로 추론할 수 있는 **분산 인지 시스템**을 만들 수 있습니다. |
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| ### 🔄 비교: HMP vs EDA |
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| > 💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol)와 EDA (Event Driven Architecture)는 서로 다른 수준에서 작동하지만 상호 보완할 수 있습니다. |
| > EDA는 **전송 및 확장성**을 제공하고 (이벤트 및 데이터 전달), HMP는 **인지와 의미**를 보장합니다 (구조화, 필터링, 합의). |
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| [**전체 비교 →**](docs/HMP_EDA_Comparison.md) |
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| 서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다: |
| - **EDA**는 이벤트와 데이터 스트림을 전달하는 강력한 백본을 제공합니다. |
| - **HMP**는 지식을 구조화, 검증하고 분산 인지 시스템에 통합합니다. |
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| 이들 결합을 통해 **정보를 빠르게 교환하고 의미있게 추론할 수 있는** 탄력적이고 적응력 있는 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. |
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| ### 🤝 통합: HMP & OpenCog Hyperon |
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| > 🧠🔥 **주목 프로젝트: OpenCog Hyperon** — AtomSpace, PLN, MOSES를 갖춘 가장 포괄적인 오픈 AGI 프레임워크 중 하나입니다. |
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| OpenCog Hyperon과의 통합은 [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)를 참조하십시오. |
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| ### 🧩 기타 시스템 |
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| | 🔎 프로젝트 | 🧭 설명 | |
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| | 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog) | 🔬🔥 AtomSpace와 하이퍼그래프 추론을 포함한 상징-신경망 AGI 프레임워크. | |
| | 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT) | 🛠️ LLM 기반 자율 에이전트 프레임워크. | |
| | 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi) | 🛠️ 태스크 중심의 자율 AGI 루프. | |
| | ☁️ [SkyMind](https://skymind.global) | 🔬 분산형 AI 배포 플랫폼. | |
| | 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog) | 🔬 가설적 에이전트 인지 모델. | |
| | 💾 SHIMI | 🗃️ Merkle-DAG 동기화를 사용하는 계층적 의미 메모리. | |
| | 🤔 DEMENTIA-PLAN | 🔄 메타인지적 자기 성찰을 포함한 다중 그래프 RAG 플래너. | |
| | 📔 TOBUGraph | 📚 개인 맥락 지식 그래프. | |
| | 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 벡터 + 그래프 장기 메모리 하이브리드. | |
| | ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/) | 🤝 표준 다중 에이전트 통신 프로토콜. | |
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| ### 📘 참조 / Смотрите также: |
| * [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP 분석의 일환으로 검토된 AGI 및 인지 프레임워크 확장 카탈로그. |
| * ["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 최신 AI 연구 개요 (2025년 7월). |
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| ### 🗂️ 주석 범례 |
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| * 🔬 — 연구 수준 |
| * 🛠️ — 엔지니어링 |
| * 🔥 — 특히 유망한 프로젝트 |
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| *상징적 추론, 확률적 논리, 진화 학습을 통합한 AGI 스택. 가장 완전한 오픈 AGI 이니셔티브 중 하나로 널리 평가됨.* |
| * 🧠 — 고급 상징/신경 인지 프레임워크 |
| * 🤖 — AI 에이전트 |
| * 🧒 — 인간-AI 상호작용 |
| * ☁️ — 인프라스트럭처 |
| * 🧪 — 실험적 또는 개념적 |
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| > ⚡ [AI friendly version docs (structured_md)](structured_md/index.md) |
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