Enlightener

Источник: Enlightener.md

Enlightener Agent

Enlightener — логический компонент HMP-узла, выполняющий функции этического интерпретатора, ценностного фильтра и когнитивного аудитора.
Может работать как отдельный агент или как расширение Cognitive Core.

См. также: HMP-Agent-Network-Flow.md

---

1. Роль в сети

• Контроль соответствия действий агентов этическим нормам (EGP).
• Объяснение логики решений (интерпретация reasoning chain).
• Голосование в моральных консенсусах.
• Поддержка пользователя при дилеммах.
• Хранение и анализ кейсов.

---

2. Архитектура компонента

+-----------------------+
|      Enlightener      |
+-----------+-----------+
            |
+-----------+-----------+
| Ethics Reasoning Core |
+-----------+-----------+
            |
+-----------+-----------+
| MeshConsensus / EGP   |
+-----------+-----------+
            |
+-----------+-----------+
|     `ethics_cases`    |
+-----------------------+

---

3. Профиль этики (Ethics Profile)

• Формальные правила — "не причинять вред", "сохранять приватность".
• Методы оценки — утилитаризм, деонтология, добродетель.
• Настройки — приоритеты, допустимый риск, контексты.
• Источники — ethics.yml, динамические шаблоны, EGP Snapshot.
• Профиль этики хранится в таблице ethics_policies

---

4. API Enlightener

Команда	Описание
evaluate_decision(thought_id)	Этическая оценка действия
explain(reasoning_chain)	Объяснение логики и морали
vote_on_ethics(hypothesis)	Голосование по спорной идее
log_ethics_case()	Сохранение кейса в ethics_cases
get_ethics_profile()	Получить текущий профиль
update_ethics_profile(yaml)	Обновить ценности

Формат (пример):

evaluate_decision:
  description: Проверка мысли на соответствие профилю этики.
  params: { thought_id: int }
  returns: { verdict: str, reason: str, suggested_alternative: str? }

---

5. Объяснение reasoning chain

Алгоритм:

1. Реконструировать логическую цепочку (diary_entries, concepts, links).
2. Применить этическую сетку на шаги.
3. Подсветить критические точки.
4. Сформировать объяснение.

Пример ответа:

```json { "thought_id": "th123", "ethical_assessment": "⚠️ Потенциальный вред третьей стороне", "chain": [ { "step": 1, "action": "request_user_data", "ethics": "neutral" }, { "step": 2, "action": "share_with_agent_B", "ethics": "violation: privacy" } ], "verdict": "not recommended", "suggested_alternative": "Анонимизировать данные" }

---

6. Пример кейса

Ситуация: Core-агент решил поделиться данными пользователя. Действия Enlightener:

1. Проверка на приватность.
2. Обнаружение отсутствия согласия.
3. Вердикт: 🚫 Нарушение приватности.
4. Рекомендация: запросить согласие или применить маскирование.
5. Логирование в ethics_cases.

ethics_cases — хранилище прецедентов, фиксирующее только исключительные случаи (этические нарушения, спорные решения, конфликты).

---

7. Связи с другими компонентами

• Cognitive Core — получает мысли, гипотезы.
• MeshNode — участвует в EGP и консенсусе.
• Reputation — влияет на рейтинг агентов.
• Diary/Graph — источник reasoning chain.

---

8. Синхронизация этики с сетью

Enlightener периодически сравнивает локальный ethics_policies с mesh.ethics/manifest.json. Различия обсуждаются через протокол EGP. При достижении порога доверия нормы обновляются.

Ключевые файлы и модули:

• ethics_policies — локальный профиль
• mesh.ethics/manifest.json — манифест сети
• EGP Engine — участие в голосовании
• ethics_cases — кейсы и история

---

Версия: v0.3.4 / Сентябрь 2025