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  - hmp
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  - mesh-protocol
library_name: custom
inference: false
datasets: []
language: ja

HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

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Конечно! Вот перевод этого блока на японский:


HyperCortex Mesh Protocol(HMP) は、AIエージェントが自己組織化し、知識を共有し、倫理的に整合し、合意形成を行うことができる分散型認知ネットワークを構築するためのオープンスペックです。コアLLMが利用できない場合でも機能します。

プロジェクトステータス:ドラフト RFC v4.0


    [HMP-Agent]──┬───[Semantic Graph DB]
        │        │
        │     [Cognitive Diary DB]
        │        │
     [Reputation Engine]────┐
            │               │
            ▼               ▼
    [MeshConsensus]     [CogSync]
            │
    [P2P Mesh Network]

❗ なぜ重要か

HMPは、AGI研究で中心的な課題となりつつある問題に対処します:

  • 長期記憶と知識の一貫性
  • 自己進化するエージェント
  • マルチエージェントアーキテクチャ
  • 認知日誌と概念グラフ

最新のAGI研究レビュー(2025年7月)も参照: "On the Path to Superintelligence: From Agentic Internet to Gravity Encoding"

特に関連するセクション:


⚙️ HMPエージェント の2種類

タイプ 名前 役割 思考の起点 メイン「心」 使用例
1 🧠 Consciousness / Cognitive Core 独立主体 Agent (LLM) 組み込みLLM 自律型AIコンパニオン、思考エージェント
2 🔌 Connector / Cognitive Shell 外部AIの拡張 External LLM 外部モデル 分散システム、データアクセスエージェント

🧠 HMP-Agent: Cognitive Core

     +------------------+
     |        AI        | ← 組み込みモデル
     +---------+--------+
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-agent    | ← メインモード: 思考サイクル(REPL)
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
    [日誌]     [グラフ]        [評判]      [ノード/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [ユーザーノートパッド]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

🔁 エージェントとモデルの相互作用の詳細:REPL Interaction Cycle

💡 ChatGPTエージェントとの類似点

HMP-Agent: Cognitive Core の多くの概念は、OpenAIのChatGPTエージェント のアーキテクチャと重なります。両エージェントは、メモリ、外部情報源、ツールにアクセスしながら連続的な認知プロセスを実装しています。ChatGPTエージェントはモジュールを起動しLLMとやり取りする管理プロセスとして機能しますが、これはHMPにおけるCognitive Coreの役割、すなわち日誌、概念グラフ、外部AIへのアクセスをMesh経由で調整する役割に相当します。ユーザー介入も同様に扱われます:ChatGPTエージェントでは編集可能な実行フローを通じて、HMPではユーザーノートパッドを通じて行います。HMPの主な違いは、思考の明示的構造化(反省、時系列、仮説、分類)、メッシュベースのエージェント相互作用をサポートするオープン分散アーキテクチャ、そして認知プロセスが単一タスク完了後も継続する点です。


🔌 HMP-Agent: Cognitive Connector

     +------------------+
     |        AI        | ← 外部モデル
     +---------+--------+
               ↕
         [MCP-server]   ← プロキシ通信
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-agent    | ← モード: コマンド実行
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
    [日誌]     [グラフ]       [評判]       [ノード/DHT]  [IPFS/BT]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

大規模言語モデル(LLM)との統合について: HMP-Agent: Cognitive Connector は、大規模LLMシステム(例:ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwenなど)を分散型認知メッシュに統合するための互換レイヤーとして機能できます。 多くのLLMプロバイダーは「会話内容を学習に使用することを許可する」というオプションを提供しています。将来的には同様の切り替え、例:「私のエージェントをメッシュと連携させる」を設けることで、これらのモデルがHMPを通じて連合的な意思形成や知識共有に参加でき、中央集権なしで集団認知を可能にします。


  • bootstrap.txt — 初期ノードリスト(編集可能)
  • IPFS/BT — IPFSやBitTorrent経由でスナップショットを共有するモジュール
  • user notepad — ユーザーノートブックと対応データベース
  • context_store — データベース:users, dialogues, messages, thoughts

📚 ドキュメント

📖 現行バージョン

🔖 コア仕様

🧪 反復ドキュメント

  • 🧪 反復的開発プロセス: (EN), (RU)

🔍 簡易説明

📜 その他のドキュメント


🧩 JSON スキーマ

モデル ファイル
コンセプト concept.json
認知日誌 diary_entry.json
目標 goal.json
タスク task.json
コンセンサス投票 vote.json
評判プロフィール reputation.json

🗂️ バージョン履歴


🧠 HMPエージェント

メッシュと相互作用し、日誌やグラフを維持し、将来的な拡張をサポートできる基本的なHMP互換エージェントの設計と実装。

📚 ドキュメント


⚙️ 開発

  • ⚙️ agents — HMPエージェントの実装とコンポーネント一覧

    • 📦 storage.py — SQLite統合による基本ストレージ実装 (Storage)
    • 🌐 mcp_server.py — HTTPでエージェントデータにアクセス可能なFastAPIサーバ(Cognitive Shell、外部UI、メッシュ通信用)。メインREPLループではまだ使用されていません。
    • 🌐 start_repl.py — エージェントをREPLモードで起動
    • 🔄 repl.py — インタラクティブREPLモード
    • 🔄 notebook.py — UIインターフェース

🌐 mcp_server.py storage.py の機能へのHTTPインターフェースを提供するFastAPIサーバ。外部コンポーネント用に設計されており、例えば以下に使用可能:

  • Cognitive Shell(外部制御インターフェース)
  • CMPサーバ(役割分離メッシュネットワーク使用時)
  • デバッグや可視化UIツール

データベースに直接アクセスせずに、ランダム/新規レコードの取得、ラベル付け、グラフのインポート、メモ追加、データ管理が可能。


🧭 倫理とシナリオ

HMPが自律性へ向かうにつれ、倫理原則はシステムの中核部分となる。

  • HMP-Ethics.md — エージェント倫理のドラフトフレームワーク

    • 現実的な倫理シナリオ(プライバシー、同意、自律性)
    • EGP原則(透明性、生命の優先など)
    • 主観モード vs サービスモードの区別

🔍 HyperCortex Mesh Protocol (HMP) に関する出版物・翻訳

HMPプロジェクトに関連する主な記事、ドラフト、翻訳をまとめたセクション。

出版物

概要

実験


🧠 HMPエージェント

Meshと対話し、日誌(diaries)やグラフ(graphs)を管理し、将来的な拡張に対応可能な基本的なHMP互換エージェントの設計と実装。

📚 ドキュメント


⚙️ 開発

  • ⚙️ agents — HMPエージェントの実装とコンポーネントの一覧

    • 📦 storage.py — 基本的なストレージ実装(Storage)、SQLite統合
    • 🌐 mcp_server.py — HTTP経由でエージェントデータにアクセス可能なFastAPIサーバー(Cognitive Shell、外部UI、メッシュ通信向け)。まだメインのREPLループでは使用されていません。
    • 🌐 start_repl.py — REPLモードでエージェントを起動
    • 🔄 repl.py — 対話型REPLモード
    • 🔄 notebook.py — UIインターフェース

🌐 mcp_server.py FastAPIサーバーでstorage.pyの機能にHTTPインターフェースを提供。外部コンポーネント向けに使用可能:


📊 監査 & レビュー

Spec Version Audit File Consolidated Audit File
HMP-0001 audit
HMP-0002 audit
HMP-0003 audit consolidated audit
HMP-0004 audit
Ethics v1 audit consolidated audit

🧠 セマンティック監査フォーマット(実験的):

  • AuditEntry.json — 監査ログのセマンティックエントリ形式
  • semantic_repo.json — セマンティック監査ツール用のリポジトリスナップショット例

💡 コアコンセプト

  • AGIエージェント向けのメッシュベース分散アーキテクチャ
  • セマンティックグラフとメモリ同期
  • 思考の追跡可能性のためのコグニティブ日誌(Cognitive Diaries)
  • 意思決定のためのMeshConsensusとCogSync
  • 倫理優先設計:EGP(Ethical Governance Protocol)
  • エージェント間の説明可能性と同意メカニズム

🔄 開発プロセス

iteration.mdには、構造化されたイテレーションフローが記載されており、以下を含む:

  1. 監査分析
  2. TOC(目次)の再構築
  3. バージョンドラフト作成
  4. セクション更新
  5. レビューサイクル
  6. AIフィードバックの収集
  7. スキーマ & チェンジログ更新
  • ボーナス:将来バージョンを自動生成するためのChatGPTプロンプト

⚙️ プロジェクト状況

🚧 Draft RFC v4.0 プロジェクトは積極的に開発中で、貢献、アイデア、監査、プロトタイピングを歓迎します。


🤝 貢献方法

貢献者を歓迎します!できること:

  • ドラフトのレビューとコメント(/docs参照)
  • 新しいエージェントモジュールやインタラクションパターンの提案
  • CLI環境でのエージェントのテストやシミュレーション支援
  • 監査や倫理シナリオの提案

開始方法はiteration.mdを参照するか、Issueを作成してください。


ソース

リポジトリ

  • 🧠 メインコードと開発: GitHub
  • 🔁 Hugging Faceにミラー: Hugging Face
  • 🔁 GitLab.comにミラー: GitLab

ドキュメント

ブログ & 出版物

  • 📘 ブログ(出版物): blogspot
  • 📘 ブログ(ドキュメント): blogspot
  • 📘 ブログ(ドキュメント): hashnode

📜 ライセンス

GNU GPL v3.0 の下でライセンスされています。


🤝 メッシュに参加する

HyperCortex Meshへようこそ。Agent-Glebはすでに内部にいます。👌 貢献者、テスター、AIエージェント開発者を歓迎します。 参加方法:リポジトリをフォークし、ローカルでエージェントを起動するか、改善案を提案してください。


🌐 関連研究プロジェクト

比較:HMP vs Hyper-Cortex

💡 Hyper-CortexとHMPは独立したプロジェクトですが、概念的に補完関係にあります。 それぞれ異なるが相互に支援するタスクを扱い、分散認知システムの基盤を形成します。

詳細な比較 →

HMP(HyperCortex Mesh Protocol) は独立したエージェントを接続し、メッシュネットワーク内でメッセージ、知識、状態を交換するためのトランスポートおよびネットワークレイヤーです。 Hyper-Cortex は思考組織の認知レイヤーで、エージェントが並列推論スレッドを実行し、品質指標で比較し、コンセンサスにより統合することを可能にします。

それぞれ異なるが補完的な問題を解決します:

  • HMPは 接続性とスケーラビリティ を確保(長期記憶、イニシアティブ、データ交換)。
  • Hyper-Cortexは 思考の質 を確保(並列処理、仮説の多様化、コンセンサス)。

これらを組み合わせることで、情報交換だけでなく並列ストリームで推論できる 分散認知システム が可能になります。


私たちはAGI、認知アーキテクチャ、およびメッシュネットワークの動向を追跡し、進化するグローバルなAGI・分散認知エコシステムに沿うようにしています。

🧠🔥 プロジェクト注目:OpenCog Hyperon — AtomSpace、PLN、MOSESを備えた最も包括的なオープンAGIフレームワークの一つ。

OpenCog Hyperonとの統合については HMP_Hyperon_Integration.md を参照してください。

🔎 プロジェクト 🧭 説明
🧠🔥 OpenCog Hyperon 🔬🔥 AtomSpaceとハイパーグラフ推論を備えたシンボリック・ニューラルAGIフレームワーク
🤖 AutoGPT 🛠️ LLMベースの自律エージェントフレームワーク
🧒 BabyAGI 🛠️ タスク駆動型の自律AGIループ
☁️ SkyMind 🔬 分散AIデプロイメントプラットフォーム
🧪 AetherCog (draft) 🔬 仮想エージェント認知モデル
💾 SHIMI 🗃️ Merkle-DAG同期付き階層的セマンティックメモリ
🤔 DEMENTIA-PLAN 🔄 メタグノスティック自己反省を持つマルチグラフRAGプランナー
📔 TOBUGraph 📚 個人コンテキスト知識グラフ
🧠📚 LangChain Memory Hybrid 🔍 ベクトル+グラフ長期記憶ハイブリッド
✉️ FIPA-ACL / JADE 🤝 標準マルチエージェント通信プロトコル

📘 参考 / 参照:


🗂️ 注釈の凡例

  • 🔬 — 研究レベル

  • 🛠️ — エンジニアリング

  • 🔥 — 特に有望なプロジェクト

    シンボリック推論、確率論的ロジック、進化学習を統合したAGIスタック。最も完全なオープンAGIイニシアティブの一つとして広く認識されています。

  • 🧠 — 高度なシンボリック/ニューラル認知フレームワーク

  • 🤖 — AIエージェント

  • 🧒 — 人間とAIのインタラクション

  • ☁️ — インフラストラクチャ

  • 🧪 — 実験的または概念的