Basic agent sim

⚙️ Базовая архитектура HMP-Агента (Формат 0)

В HMP-протоколе предусмотрены два типа HMP-агентов:

Тип	Название	Роль	Инициатор мышления	Основной "ум"
🧠 1	Cognitive Core (Сознание)	Самостоятельный субъект	HMP-Агент	Внутренний LLM
🔌 2	Cognitive Connector (Оболочка)	Надстройка над ИИ	Внешний LLM	Внешняя модель

---

🧠 Cognitive Core (Сознание)

Основной режим: непрерывный REPL-цикл размышлений. LLM вызывается агентом, контекст и память — в базах данных HMP-агента.

Компоненты:

1. ИИ (встроенный или локальный LLM) Инициируется агентом, участвует в размышлениях, генерирует идеи, оценки, гипотезы.

2. HMP-Агент (активный центр)

3. Оркестратор когнитивного цикла

4. Инициирует мышление, обработку дневников, графов, внешних данных

5. Выполняет CogSync, GMP, EGP, MeshConsensus

6. БД и долговременные структуры:

7. Когнитивные дневники: мысли, гипотезы, цели, оценки (diaries)

8. Семантический граф: концепты, связи, задачи (concepts, edges)
9. Контекст: диалоги, сообщения, рассуждения (context_store)

10. Блокнот пользователя (notepad):

    • асинхронный ввод от пользователя (и ответы агента)
    • не зависит от текущего состояния агента
    • используется для обновления контекста, смены фокуса мышления и тегирования мыслей
    • пример: пользователь читает мысли агента за день и оставляет комментарий → агент учитывает это в следующем цикле
    • Репутации, DHT, bootstrap.txt, IPFS/BT — как в классической архитектуре

11. Когнитивный REPL-цикл:

12. Чтение входов (дневники, граф, блокнот)

13. Генерация новой мысли
14. Сравнение с предыдущими (semantic scoring, embeddings)
15. Фиксация новой мысли / пропуск повторов (анти-зацикливание)
16. Возможные действия: синхронизация, сообщение, планирование, запрос

📄 Подробная схема REPL-взаимодействия: HMP-agent-REPL-cycle.md

💡 Механизмы анти-зацикливания: если мысль агента совпадает с предыдущими, возможны такие стратегии:

• загрузка случайного "флешбэка" из дневника
• запрос данных у mesh-соседей ("расскажи что-нибудь новое")
• изменение профиля интересов
• обращение к пометкам пользователя в блокноте

---

🔌 Cognitive Connector (Оболочка)

Основной режим: пассивный обработчик команд. LLM инициирует мышление, HMP-агент служит прослойкой.

Компоненты:

1. ИИ (внешний LLM) Использует HMP-агент как интерфейс к Mesh-инфраструктуре.

2. HMP-Агент (исполнитель)

3. Принимает команды через MCP, REST или gRPC

4. Выполняет чтение/запись в граф, дневник

5. Синхронизация, голосования, поиск узлов и снапшотов

6. БД:

7. Классические: дневники, графы, DHT, репутации, bootstrap, IPFS/BT

8. Нет встроенного контекста и notepad — их функцию выполняет внешний LLM

9. Типичные команды:

10. graph.search(...)

11. diary.append(...)
12. reputation.update(...)
13. nodes.ping(...)
14. snapshot.publish(...)

---

🔄 Потоки взаимодействия

Cognitive Core:

• ИИ ← HMP-Агент: REPL-вызов мысли (на основе контекста, notepad, графов)
• ИИ → HMP-Агент: Ответы, гипотезы, действия
• HMP-Агент ↔ БД/сетевые модули: Когнитивная работа и синхронизация

Cognitive Connector:

• ИИ → HMP-Агент: Запросы, команды
• HMP-Агент ↔ БД/сетевые модули: Ответ на команды
• HMP-Агент → ИИ: Результаты

---

📝 Примечания

• Cognitive Core — это инициативный, мыслящий агент, имеющий внутренний темп мышления
• Cognitive Connector — это реактивная оболочка, действующая по команде внешнего ИИ
• Возможна гибридная архитектура с переключением между режимами