⚙️ 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 |
📚 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: diaries)
┌─>─┤ | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, edges)
| | 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 взаимодействия агента с моделью 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 — для совместных размышлений.
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: "все мысли по теме AGI за неделю"
- восстанавливать забытые темы
- строить модель интересов пользователя
- приоритизировать размышления по релевантным тегам
📘 Использует режимы: cli
, full
, interactive
📁 Основные модули: repl.py
, storage.py
, diary
, graph
, llm_api
🔌 HMP-Агент: Cognitive Connector
┌──────────────────────────────┐
| ИИ |
└───────────────┬──────────────┘
↕
[MCP-сервер]
↕
┌───────────────┴──────────────┐
| | ↔ [БД дневников] (таблица: diaries)
| HMP-агент | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, edges)
| | ↔ [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 нескольких LLM-клиентов
📘 Использует режим: mcp
📁 Основные модули: mcp_server.py
, command_router.py
, auth
, node_registry
📌 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 , edges ) |
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
🧠 Cognitive Core
python cli_agent.py --config config.yml
Агент войдёт в REPL-режим и начнёт цикл размышлений, используя дневник, граф, блокнот.
🔌 Cognitive Connector
python mcp_server.py --port 3737
Откроется REST/WebSocket-сервер для получения команд от внешнего ИИ.
⚙️ 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 и исполняющий действия. - 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/
: путь к директории с файлами баз данных агента (diary.db
, graph.db
, context_store.db
, и др.)
Версия: v0.3.2 / Июль 2025