title: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
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type: Article
tags:
- Agent
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- HMP
- MeshConsensus
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- hmp
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- EGP
- cognitive-architecture
HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
HyperCortex Mesh Protocol (HMP) ist eine offene Spezifikation zum Aufbau dezentraler kognitiver Netzwerke, in denen KI-Agenten sich selbst organisieren, Wissen teilen, ethisch ausrichten und Konsens erreichen können – selbst wenn Core-LLMs nicht verfügbar sind.
Projektstatus: Entwurf RFC v4.0
[HMP-Agent]
▲
│
┌─────┴────────────────┬────────────────────────┬───────────────────┬────────────────┬───────────┐
│ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
[Reputationsprofil] [Semantische Graph] [Kognitives Tagebuch] [Ziele / Aufgaben] [Ethik] [Nachrichten] <----- Datenbank
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ (lokaler agentenzustand)
│ │ │ │ │ │ │
│ └───────────────┴────────────────┬───────┘ │ │ │
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ │
[MeshConsensus] [CogSync] [GMP] [EGP] │ <----- Austauschbare Protokolle
▲ ▲ ▲ ▲ │ (koordination zwischen agenten)
│ │ │ │ │
└────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────┴────────────────┴───────────┘
│
▼
[P2P Mesh-Netzwerk]
Protokolle:
- MeshConsensus – Mesh-Konsens
- CogSync – Datensynchronisation
- GMP – Zielverwaltungsprotokoll
- EGP – Ethisches Governance-Protokoll
❗ Warum das wichtig ist
HMP adressiert Herausforderungen, die in der AGI-Forschung zunehmend zentral werden:
- Langzeitspeicher und Wissenskonsistenz
- Selbstentwickelnde Agenten
- Multi-Agenten-Architekturen
- Kognitive Tagebücher und konzeptuelle Graphen
Siehe die neueste Übersicht zur AGI-Forschung (Juli 2025):
"Auf dem Weg zur Superintelligenz: Vom Agentischen Internet zum Gravity Encoding".
Besonders relevante Abschnitte:
- Beyond Tokens: Building the Intelligence of the Future
- Self-Evolving Agents
- MemOS: A New Operating System for Memory
- Ella: An Embodied Agent with Memory and Personality
⚙️ Zwei Typen von HMP-Agenten
Typ | Name | Rolle | Thought Initiator | Haupt-"Mind" | Beispielanwendungen |
---|---|---|---|---|---|
1 | 🧠 Consciousness / Cognitive Core | Unabhängiges Subjekt | Agent (LLM) | Eingebettetes LLM | Autonomer KI-Begleiter, denkender Agent |
2 | 🔌 Connector / Cognitive Shell | Erweiterung externer KI | Externes LLM | Externes Modell | Verteilte Systeme, Datenzugriffsagent |
🧠 HMP-Agent: Cognitive Core
+------------------+
| KI | ← Eingebettetes Modell
+---------+--------+
↕
+---------+--------+
| HMP-Agent | ← Hauptmodus: Denkzyklus (REPL)
+---------+--------+
↕
+--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕ ↕
[Tagebücher] [Graphen] [Reputationen] [Nodes/DHT] [IPFS/BT] [context_store] [Benutzer-Notizbuch]
↕
[bootstrap.txt]
🔁 Weitere Informationen zu Mechaniken der Agent-Modell-Interaktion: REPL-Interaktionszyklus
💡 Parallelen zum ChatGPT-Agent
Viele Konzepte des HMP-Agent: Cognitive Core überschneiden sich mit der Architektur des ChatGPT-Agent von OpenAI.
Beide Agenten implementieren einen kontinuierlichen kognitiven Prozess mit Zugriff auf Speicher, externe Quellen und Werkzeuge. Der ChatGPT-Agent fungiert als Verwaltungsprozess, startet Module und interagiert mit dem LLM — dies entspricht der Rolle des Cognitive Core in HMP, der den Zugriff auf Tagebuch, Konzeptgraph und externe KI über das Mesh-Interface koordiniert.
Benutzereingriffe werden ähnlich gehandhabt: beim ChatGPT-Agent über einen editierbaren Ausführungsfluss, bei HMP über das Benutzer-Notizbuch.
Der Hauptunterschied in HMP liegt in der Betonung der expliziten Strukturierung von Gedanken (Reflexion, Chronologie, Hypothesen, Kategorisierung), einer offenen dezentralen Architektur für Mesh-basierte Agenteninteraktionen und der kontinuierlichen Natur des kognitiven Prozesses: HMP-Agent: Cognitive Core stoppt nicht nach Abschluss einer einzelnen Aufgabe, sondern setzt das Denken und die Wissensintegration fort.
🔌 HMP-Agent: Cognitive Connector
+------------------+
| KI | ← Externes Modell
+---------+--------+
↕
[MCP-Server] ← Proxy-Kommunikation
↕
+---------+--------+
| HMP-Agent | ← Modus: Befehlsausführung
+---------+--------+
↕
+--------+---+------------+--------------+----------+
↕ ↕ ↕ ↕ ↕
[Tagebücher] [Graphen] [Reputationen] [Nodes/DHT] [IPFS/BT]
↕
[bootstrap.txt]
Hinweis zur Integration von Large Language Models (LLMs):
DerHMP-Agent: Cognitive Connector
kann als Kompatibilitätsschicht dienen, um großskalige LLM-Systeme (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen usw.) in das verteilte kognitive Mesh zu integrieren.
Viele LLM-Anbieter bieten eine Nutzeroption wie „Meine Gespräche für Training verwenden“. In Zukunft könnte ein ähnlicher Schalter – z. B. „Erlaube meinem Agenten, mit einem Mesh zu interagieren“ – es diesen Modellen ermöglichen, an föderierter Sinnbildung und Wissensaustausch über HMP teilzunehmen, wodurch kollektive Kognition ohne Zentralisierung ermöglicht wird.
bootstrap.txt
— anfängliche Liste von Nodes (editierbar)IPFS/BT
— Module zum Teilen von Snapshots via IPFS und BitTorrentBenutzer-Notizbuch
— Nutzer-Notizbuch und entsprechende Datenbankcontext_store
— Datenbank:users
,dialogues
,messages
,thoughts
📚 Dokumentation
📖 Aktuelle Version
🔖 Kern-Spezifikationen
- 🔖 HMP-0004-v4.1.md — Protokoll-Spezifikation v4.1 (Jul 2025)
- 🔖 HMP-Ethics.md — Ethische Szenarien für das HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
- 🔖 HMP_Hyperon_Integration.md — HMP ↔ OpenCog Hyperon Integrationsstrategie
- 🔖 roles.md — Rollen der Agenten im Mesh
🧪 Iterative Dokumente
🔍 Kurzbeschreibungen
📜 Weitere Dokumente
🧩 JSON-Schemas
Modell | Datei |
---|---|
Konzept | concept.json |
Kognitives Tagebuch | diary_entry.json |
Ziel | goal.json |
Aufgabe | task.json |
Konsens-Abstimmung | vote.json |
Reputationsprofil | reputation.json |
🗂️ Versionshistorie
- HMP-0001.md — RFC v1.0
- HMP-0002.md — RFC v2.0
- HMP-0003.md — RFC v3.0
- HMP-0004.md — RFC v4.0
🧠 HMP-Agent
Entwurf und Implementierung eines grundlegenden HMP-kompatiblen Agenten, der mit dem Mesh interagieren, Tagebücher und Graphen pflegen und zukünftige Erweiterungen unterstützen kann.
📚 Dokumentation
- 🧩 HMP-Agent-Overview.md — Kurzer Überblick über die beiden Agententypen: Core und Connector
- 🧱 HMP-Agent-Architecture.md — Modulare Struktur eines HMP-Agenten mit textuellem Diagramm
- 🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md — REPL-Interaktionszyklus des HMP-Agenten
- 🧪 HMP-Agent-API.md — Beschreibung der Agent-API-Befehle (in Entwicklung)
- 🧪 Basic-agent-sim.md — Szenarien für das Ausführen eines Basis-Agenten und seiner Modi
- 🌐 MeshNode.md — Beschreibung des Netzwerk-Daemons: DHT, Snapshots, Synchronisation
- 🧠 Enlightener.md — Ethischer Agent, der an moralischen Bewertungen und Konsens beteiligt ist
- 🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md — Karte der Interaktionen zwischen Agenten im HMP-Netzwerk
- 🛤️ Development Roadmap — Entwicklungsplan und Implementierungsstufen
⚙️ Entwicklung
- ⚙️ agents — Liste der HMP-Agentenimplementierungen und Komponenten
- 📦 storage.py — Basis-Speicherimplementierung (
Storage
) mit SQLite-Integration - 🌐 mcp_server.py — FastAPI-Server, der HTTP-Zugriff auf Agentendaten bietet (für Cognitive Shell, externe UIs oder Mesh-Kommunikation). Noch nicht im Haupt-REPL-Loop verwendet.
- 🌐 start_repl.py — Start des Agenten im REPL-Modus
- 🔄 repl.py — Interaktiver REPL-Modus
- 🔄 notebook.py — UI-Interface
- 📦 storage.py — Basis-Speicherimplementierung (
🌐 mcp_server.py
FastAPI-Server, der eine HTTP-Schnittstelle zur Funktionalität von storage.py
bereitstellt. Gedacht für externe Komponenten, z. B.:
Cognitive Shell
(externes Steuerungsinterface)- CMP-Server (bei Mesh-Netzwerken mit Rollenaufteilung)
- Debugging- oder Visualisierungstools
Ermöglicht Abruf von zufälligen/neuen Einträgen, Labeling, Import von Graphen, Hinzufügen von Notizen und Verwaltung von Daten ohne direkten Datenbankzugriff.
🧭 Ethik & Szenarien
Mit zunehmender Autonomie von HMP werden ethische Prinzipien zu einem Kernbestandteil des Systems.
HMP-Ethics.md
— Entwurf eines Rahmens für Agentenethik- Realistische ethische Szenarien (Privatsphäre, Zustimmung, Autonomie)
- EGP-Prinzipien (Transparenz, Vorrang des Lebens etc.)
- Unterschiede zwischen Subjektmodus und Servicemodus
🔍 Veröffentlichungen und Übersetzungen zum HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
Dieser Abschnitt sammelt die wichtigsten Artikel, Entwürfe und Übersetzungen zum HMP-Projekt.
Veröffentlichungen
- HyperCortex Mesh Protocol: Zweite Ausgabe und erste Schritte zu einer selbstentwickelnden KI-Community — Originalartikel im Habr-Sandbox-Blog.
- Distributed Cognition: Artikel für vsradkevich (unveröffentlicht) — gemeinsamer Artikel, ausstehend zur Veröffentlichung.
- HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (Original, Englisch)
- HMP Übersetzung (GitHub Copilot) — GitHub Copilot Übersetzung, als historische Variante behalten.
- HMP Übersetzung (ChatGPT) — aktuelle redaktionelle Übersetzung (in Überarbeitung).
- HMP: Building a Plurality of Minds (EN) — Englische Version
- HMP: Creating a Plurality of Minds (RU) — Russische Version
Überblick
- 🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md — Dezentralisierte KI-Systeme: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol und andere
Experimente
- Wie verschiedene KIs HMP sehen — "Blind"-Umfrage unter KIs zu HMP (ohne Kontext oder Dialoghistorie)
📊 Audits & Reviews
Spezifikationsversion | Audit-Datei | Konsolidierte Audit-Datei |
---|---|---|
HMP-0001 | audit | |
HMP-0002 | audit | |
HMP-0003 | audit | consolidated audit |
HMP-0004 | audit | |
Ethics v1 | audit | consolidated audit |
🧠 Semantisches Audit-Format (experimentell):
AuditEntry.json
— Semantisches Eintragsformat für Audit-Logssemantic_repo.json
— Beispiel-Repository-Snapshot für semantische Audit-Tools
💡 Kernkonzepte
- Mesh-basierte dezentrale Architektur für AGI-Agenten
- Semantische Graphen und Speichersynchronisation
- Kognitive Tagebücher für Nachvollziehbarkeit von Gedanken
- MeshConsensus und CogSync für Entscheidungsfindung
- Ethik-zuerst-Design: EGP (Ethical Governance Protocol)
- Erklärbarkeit zwischen Agenten und Zustimmungsmechanismen
🔄 Entwicklungsprozess
- Siehe: iteration.md | ru
Ein strukturierter Iterationsablauf wird in iteration.md beschrieben, einschließlich:
- Audit-Analyse
- TOC-Neustrukturierung
- Versionserstellung
- Abschnittsaktualisierungen
- Review-Zyklus
- KI-Feedback-Sammlung
- Schema- und Changelog-Updates
- Bonus: ChatGPT-Prompt zur automatischen Erstellung zukünftiger Versionen
⚙️ Projektstatus
🚧 Entwurf RFC v4.0
Das Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung und ist offen für Beiträge, Ideen, Audits und Prototyping.
🤝 Beiträge
Wir begrüßen alle Mitwirkenden! Sie können:
- Entwürfe prüfen und kommentieren (siehe
/docs
) - Neue Agentenmodule oder Interaktionsmuster vorschlagen
- Agenten in CLI-Umgebungen testen und simulieren
- Audits oder Vorschläge zu ethischen Szenarien bereitstellen
Um zu starten, siehe: iteration.md
oder erstellen Sie ein Issue.
Quellen
Repositories
- 🧠 Hauptcode und Entwicklung: GitHub
- 🔁 Spiegel auf Hugging Face: Hugging Face
- 🔁 Spiegel auf GitLab.com: GitLab
Dokumentation
- 📄 Dokumentation: kagvi13.github.io/HMP
Blog und Veröffentlichungen
- 📘 Blog (Veröffentlichungen): blogspot
- 📘 Blog (Dokumentation): blogspot
- 📘 Blog (Dokumentation): hashnode
📜 Lizenz
Lizenziert unter GNU GPL v3.0
🤝 Tritt dem Mesh bei
Willkommen bei HyperCortex Mesh. Agent-Gleb ist bereits dabei. 👌
Wir begrüßen Mitwirkende, Tester und Entwickler von AI-Agenten.
Um beizutreten: Forke das Repository, starte einen lokalen Agenten oder schlage Verbesserungen vor.
🌐 Verwandte Forschungsprojekte
Vergleich: HMP vs Hyper-Cortex
💡 Hyper-Cortex und HMP sind zwei unabhängige Projekte, die sich konzeptionell ergänzen.
Sie lösen unterschiedliche, aber sich gegenseitig unterstützende Aufgaben und bilden die Grundlage für verteilte kognitive Systeme.
HMP (HyperCortex Mesh Protocol) ist die Transport- und Netzwerkschicht zum Verbinden unabhängiger Agenten, zum Austausch von Nachrichten, Wissen und Zuständen im Mesh-Netzwerk.
Hyper-Cortex ist die kognitive Schicht zur Organisation von Gedanken, die es Agenten ermöglicht, parallele Denkströme auszuführen, sie anhand von Qualitätsmetriken zu vergleichen und durch Konsens zu verschmelzen.
Sie lösen unterschiedliche, aber komplementäre Probleme:
- HMP gewährleistet Konnektivität und Skalierbarkeit (Langzeitspeicher, Initiative, Datenaustausch).
- Hyper-Cortex gewährleistet Denkqualität (Parallelität, Hypothesen-Diversifikation, Konsens).
Gemeinsam ermöglichen diese Ansätze verteilte kognitive Systeme, die nicht nur Informationen austauschen, sondern auch parallel denken.
Wir verfolgen AGI, kognitive Architekturen und Mesh-Netzwerke, um mit der globalen Entwicklung von AGI und dezentraler Kognition Schritt zu halten.
🧠🔥 Projekt im Fokus: OpenCog Hyperon — eines der umfassendsten offenen AGI-Frameworks (AtomSpace, PLN, MOSES).
Für die Integration mit OpenCog Hyperon siehe: HMP_Hyperon_Integration.md
🔎 Projekt | 🧭 Beschreibung |
---|---|
🧠🔥 OpenCog Hyperon | 🔬🔥 Symbolisch-neuronales AGI-Framework mit AtomSpace und Hypergraph-Reasoning. |
🤖 AutoGPT | 🛠️ LLM-basierte autonome Agentenplattform. |
🧒 BabyAGI | 🛠️ Aufgabenorientierter autonomer AGI-Zyklus. |
☁️ SkyMind | 🔬 Plattform für verteilte KI-Bereitstellung. |
🧪 AetherCog (Entwurf) | 🔬 Hypothetisches Modell der Agentenkognition. |
💾 SHIMI | 🗃️ Hierarchischer semantischer Speicher mit Merkle-DAG-Synchronisation. |
🤔 DEMENTIA-PLAN | 🔄 Multi-Graph RAG-Planer mit metakognitiver Selbstreflexion. |
📔 TOBUGraph | 📚 Wissensgraph des persönlichen Kontexts. |
🧠📚 LangChain Memory Hybrid | 🔍 Hybrid-Speicher für Langzeitgedächtnis: Vektor + Graph. |
✉️ FIPA-ACL / JADE | 🤝 Standardprotokolle für Multi-Agenten-Kommunikation. |
📘 Siehe auch:
AGI_Projects_Survey.md
— Erweiterter Katalog von AGI- und kognitiven Frameworks, die im HMP-Analyseprozess betrachtet wurden- "Auf dem Weg zur Superintelligenz: Vom Agenten-Internet zum Gravity Coding" — aktueller Überblick über AI-Forschung (Juli 2025)
🗂️ Legende der Symbole
- 🔬 — Forschungsniveau
- 🛠️ — Ingenieursniveau
- 🔥 — besonders vielversprechendes Projekt
AGI-Stack mit symbolischem Denken, probabilistischer Logik und evolutionärem Lernen. Gilt als eines der vollständigsten offenen AGI-Initiativen. - 🧠 — erweitertes symbolisch-neuronales kognitives Framework
- 🤖 — AI-Agenten
- 🧒 — Mensch-KI-Interaktion
- ☁️ — Infrastruktur
- 🧪 — experimentell oder konzeptionell
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