⚙️ 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:
ИИ (встроенный или локальный LLM) Инициируется агентом, участвует в размышлениях, генерирует идеи, оценки, гипотезы.
HMP-Агент (активный центр)
- Оркестратор когнитивного цикла
- Инициирует мышление, обработку дневников, графов, внешних данных
- Выполняет CogSync, GMP, EGP, MeshConsensus
БД и долговременные структуры:
Когнитивные дневники: мысли, гипотезы, цели, оценки (
diaries)Семантический граф: концепты, связи, задачи (
concepts,edges)Контекст: диалоги, сообщения, рассуждения (
context_store)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
Когнитивный REPL-цикл:
- Чтение входов (дневники, граф, блокнот)
- Генерация новой мысли
- Сравнение с предыдущими (semantic scoring, embeddings)
- Фиксация новой мысли / пропуск повторов (анти-зацикливание)
- 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:
ИИ (внешний LLM) Использует HMP-агент как интерфейс к Mesh-инфраструктуре.
HMP-Агент (исполнитель)
- Принимает команды через MCP, REST или gRPC
- Выполняет чтение/запись в граф, дневник
- Синхронизация, голосования, поиск узлов и снапшотов
БД:
- Классические: дневники, графы, DHT, репутации, bootstrap, IPFS/BT
- Нет встроенного контекста и notepad — их функцию выполняет внешний LLM
Типичные команды:
graph.search(...)diary.append(...)reputation.update(...)nodes.ping(...)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