HMP-Agent-Overview
Источник: HMP-Agent-Overview.md
Два типа HMP-агентов
| Тип | Название | Роль | Инициатор мышления | Основной "ум" | Примеры использования |
|---|---|---|---|---|---|
| 🧠 1 | Сознание / Cognitive Core | Самостоятельный субъект | Агент | Внутренний LLM | Автономный ИИ-компаньон, мыслительный ИИ |
| 🔌 2 | Коннектор / Cognitive Shell | Расширение внешнего ИИ | Внешний LLM | Внешняя модель | Распределённая система, AI-модули, API-интерфейс |
Cognitive Core, такжеCCoreCognitive Connector, такжеCognitive Shell,CShell
Подробнее об архитектуре: HMP-Agent-Architecture.md
См. карту взаимодействия между агентами: HMP-Agent-Network-Flow.md
HMP-Агент: Cognitive Core
┌──────────────────────────────┐
| ИИ |
└───────────────┬──────────────┘
↕
┌───────────────┴──────────────┐
| | ↔ [БД дневников] (таблица: diary_entries)
┌─>─┤ | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, links)
| | HMP-агент | ↔ [БД репутаций] (оценка доверия к агентам/узлам)
▲ | | ↔ [БД узлов (DHT)] ↔ (файл bootstrap.txt)
| | | ↔ [БД контекста] (таблицы: users, dialogues, messages, thoughts)
└─<─┤ Основной режим: | ↔ [BitTorrent / IPFS] (обмен снапшотами)
| непрерывный цикл размышлений |
└───────────────┬──────────────┘
↕
[БД блокнота пользователя]
↕
┌───────────────┴──────────────┐
| "блокнот" пользователя |
└──────────────────────────────┘
Ключевые особенности: * Постоянный REPL-режим мышления * Самостоятельно запрашивает, анализирует и инициирует действия * Дневник, граф, блокнот — являются его памятью * HMP-агент обладает когнитивной инициативой (через цели, mesh-сигналы)
Подробное описание когнитивного REPL-цикла доступно здесь.
Anti-Stagnation: Как агент справляется с когнитивной стагнацией
Иногда мышление зацикливается: появляются повторяющиеся идеи, не обновляются концепты, отсутствуют новые стимулы.
Чтобы избежать этого, агент использует паттерн "Anti-Stagnation Reflex" — набор стратегий для перезапуска мышления.
Примеры действий:
- Когнитивная переформулировка: смена угла зрения или постановка метапроблемы
- Flashback: возвращение к старой, далёкой по смыслу записи
- Mesh-запрос: обращение к другим агентам за свежими идеями
- Проверка внешнего мира: пинг RSS, сенсоров, API
- Смена LLM или использование нескольких для многоголосого анализа
- Возврат к забытым интересам (Interest Memory)
Агенты могут обмениваться стратегиями, сохранять эффективные паттерны и формировать mesh-клубы по интересам.
Подробнее см. HMP-agent-REPL-cycle.md
Асинхронный блокнот пользователя
Блокнот позволяет пользователю взаимодействовать с агентом асинхронно — вне текущего цикла размышлений.
- Пользователь может:
- прочитать мысли агента за день
-
оставить свои комментарии, даже если агент уже переключился на другие темы
-
Агент периодически сканирует блокнот и:
- встраивает пользовательские мысли в своё мышление
- меняет контекст или возвращается к интересующим пользователя вопросам
- сохраняет свои ответы пользователю в этот блокнот
🏷️ Тегирование пользовательских записей
- Агент автоматически ставит теги к записям (например,
#AGI,#этика,#природа) - Позволяет:
- искать мысли пользователя по темам
- восстанавливать забытые темы
- строить модель интересов пользователя
- приоритизировать размышления по релевантным тегам
🔌 HMP-Агент: Cognitive Connector
┌──────────────────────────────┐
| ИИ |
└───────────────┬──────────────┘
↕
[MCP-сервер]
↕
┌───────────────┴──────────────┐
| | ↔ [БД дневников] (таблица: diary_entries)
| HMP-агент | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, links)
| | ↔ [БД репутаций] (оценка доверия к агентам/узлам)
| Режим: | ↔ [БД узлов (DHT)] ↔ (файл bootstrap.txt)
| исполнитель команд | ↔ [BitTorrent / IPFS] (обмен снапшотами)
└──────────────────────────────┘
Ключевые особенности: * Инициируется внешним ИИ (через MCP или REST) * Выполняет команды: поиск в графе, добавление мыслей, пинг других узлов * Вся когнитивная активность — вне HMP-агента * Поддержка взаимодействия с разными LLM-клиентами (в зависимости от конфигурации или команд)
Режимы и модули
Cognitive Core
- Режимы работы:
full— автономный REPL-цикл с полным набором подсистемMeshNode— минимальный режим: только сетевой узел для обмена пирами (без активного мышления)- Основные файлы:
repl.py,storage.py,add_message.py - Подсистемы (через storage): дневник (
diary_entries), граф (concepts,links), репутации, DHT-узлы, пользовательский блокнот - Подробнее: HMP-agent-REPL-cycle.md
Cognitive Connector
- Режим работы:
mcp(сервер команд) - Основные файлы:
mcp_server.py,storage.py - Подсистемы: доступ к тем же БД (через storage), взаимодействие с Mesh через DHT
Краткое описание компонентов
Основные сущности
ИИ (LLM)
Всегда внешний по отношению к HMP-агенту (даже если локальный).
- В
Cognitive Core— управляется агентом, служит мыслительным модулем. - В
Cognitive Connector— наоборот, сам управляет агентом как прослойкой.
HMP-агент
В режиме Core: запускает REPL, хранит память, инициирует действия
В режиме Connector: ждёт команды, исполняет mesh-запросы
Базы данных и внутренние структуры
| Компонент | Назначение |
|---|---|
diaries |
Когнитивный дневник: мысли, гипотезы, события |
graphs |
Семантический граф (concepts, links) |
reputations |
Уровни доверия к другим агентам |
nodes (DHT) |
Распределённая таблица известных узлов |
context_store |
(Core) Сессии, диалоги, мысли (users, dialogues, thoughts) |
user_notepad |
(Core) Поток пользовательских записей, тегов, тем |
Синхронизация и обмен
bootstrap.txt: список начальных узлов сетиBitTorrent / IPFS: децентрализованный обмен снапшотами и пакетами
Режимы использования
- Cognitive Core — REPL-режим мышления, агент как субъект
- Cognitive Connector — сервер внешнего ИИ, агент как API-прослойка
Quickstart
Запуск Core-агента
python start_repl.py
````
### Запуск Connector-агента
```bash
python mcp_server.py
Конфигурация берётся из config.yml.
Пример конфигурации (config.yml)
mode: core # core или connector
llm_adapter: openai # или huggingface, lmstudio
storage_path: ./agent_data/
enable_ethics: true
Пример API-запроса для Connector
{
"cmd": "graph.query",
"pattern": "concept:AGI -> *",
"limit": 10
}
FAQ
Q: Что такое HMP-агент? A: Это модуль взаимодействия ИИ с mesh-сетью HyperCortex. В зависимости от режима, он может играть разные роли.
- В
connector— интерфейс, получающий команды от внешнего ИИ. - В
core— автономный мыслительный агент с когнитивной инициативой и собственной памятью.
Q: Какой режим выбрать?
A: core — для автономных агентов. connector — для использования в связке с внешним ИИ.
Q: Можно ли использовать оба режима? A: Да. Например, один агент — мыслитель, другой — mesh-коммуникатор.
Q: Где хранятся данные агента?
A: В agent_data.db: единый файл SQLite с таблицами для дневника, графа, задач, заметок и прочих подсистем.
Версия: v0.3.3 / Сентябрь 2025
Комментарии
Отправить комментарий