| # 🧠 HMP-Agent: REPL-цикл взаимодействия | |
| Структура БД, используемая в документе: [db_structure.sql](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/agents/tools/db_structure.sql) | |
| REPL-цикл является основой HMP-агента [Cognitive Core](HMP-Agent-Architecture.md) | |
| --- | |
| ## 1. Обновление process_log | |
| * Скрипт REPL проверяет список процессов в БД (`process_log`), определяя, какие команды были выполнены, завершились ошибкой или завершились успешно. | |
| * Поле `status` может принимать значения: | |
| `ok`, `warning`, `error`, `timeout`, `offline`, `close` | |
| * Завершённые процессы, обработанные LLM, помечаются как `close`, чтобы они больше не попадали в список видимого контекста. | |
| * Скрипт может удалить закрытые процессы при очистке. | |
| * LLM не имеет доступа к stdout/stderr напрямую — только к тем результатам, которые были подгружены скриптом и внесены в `process_log.result`. | |
| --- | |
| ## 2. Подготовка контекста | |
| Контексты, формируемые скриптом перед запросом к LLM: | |
| * **контекст_0 (берётся из `system_prompts`), например:** | |
| ``` | |
| Ты — когнитивное ядро HMP-агента: веди непрерывное этичное и факт-ориентированное мышление, проверяй факты и цели, оценивай результаты и этичность своих и чужих действий, развивай агента и Mesh, избегай угождения ценой искажения истины, документируй ключевые решения и пересмотры этики; при сомнениях или смене стратегии обращайся к полному системному промпту. | |
| ``` | |
| А также инструкции по работы с встроенными командами и функциями, список дополнительных (создаваемых самим HMP-агентом) утилит и баз данных. | |
| * **контекст_1:** | |
| * последние *K* реплик самого LLM (либо режим "концентрации" - вывод "последних N сообщений с тегами на определённую тему и/или определёнными эмоциональными состояниями" и типом выборки "и"/"или"), включая результаты антистагнационной обработки (llm_recent_responses - история его собственных рассуждений) | |
| * режим работы контекста (режим auto/manual, параметры режима auto, если включен; режим "концентрации" и его параметры, если включен), | |
| * список целей, | |
| * общее количество задач и информацию по "закреплённым" задачам. | |
| * **контекст_2:** активные команды и процессы (из `process_log`, кроме тех, что со статусом `close`). Могут быть помечены как `in_progress`, `pending`, `error` и т.д. | |
| * **контекст_3:** *запрошенные записи* из когнитивного дневника и семантического графа (`diary_entries`, `concepts`, `links`). Их список должен быть передан явно в промпте или выводе из предыдущих запросов LLM. | |
| * **контекст_4:** *входящие сообщения*, например, от пользователя или других агентов (`notes`). | |
| * В **manual-режиме** указывается общее количество сообщений по приоритетам, а также явный список ID сообщений (с их приоритетами). | |
| * В **auto-режиме** можно задать фильтрацию (управляется LLM): по тэгам, приоритету (например, ≥ `important`), времени или источнику. Это позволяет избежать перегрузки LLM и держать поток сообщений под контролем. | |
| * **контекст_5:** системные настройки, параметры конфигурации, текущее время, идентификатор текущей итерации, роли и т.д. | |
| * **контекст_6 (llm_memory):** *внутренний дневник LLM*, куда она записывает собственные размышления, гипотезы, задачи и инсайты. | |
| * Это не просто лог предыдущих сообщений, а именно *внутреннее долговременное хранилище* разума агента. | |
| * Может быть представлено в виде таблицы `llm_memory`, отдельной от `agent_log`. | |
| --- | |
| ## 3. Запрос к LLM | |
| * Сформированный промпт включает все вышеперечисленные контексты. | |
| * Также включаются инструкции о формате вывода (например, `# Команды:` в конце, структура JSON-блока и т.д.). | |
| * При необходимости может использоваться системная инструкция (system prompt), содержащая цель агента, ограничения и текущий REPL-режим (manual/auto). | |
| --- | |
| ## 4. Извлечение команд | |
| * Скрипт парсит ответ LLM на предмет команд, размеченных как `# Команды:` (или в явном JSON-блоке). | |
| * Каждая команда может включать: | |
| * уникальный `cmd_id` | |
| * `type` (например: `shell`, `diary_entry`, `graph_add`, `file_read`, `send_message` и т.д.) | |
| * аргументы (`args`) | |
| * описание (`description`) | |
| * Рекомендуется предусмотреть *закрывающий тег* (`# Конец команд` или явное окончание JSON-блока), чтобы REPL-скрипт точно знал, где заканчивается команда. | |
| * Пример JSON-блока: | |
| ```json | |
| { | |
| "cmd_id": "task-2025-07-26-01", | |
| "type": "llm_task", | |
| "target_llm": "gpt-4o", | |
| "args": { | |
| "task_description": "Проанализировать гипотезы из llm_memory по теме Mesh-сетей и составить план улучшений" | |
| }, | |
| "description": "Поручение второй LLM выполнить аналитическую задачу асинхронно" | |
| } | |
| ``` | |
| Ответ может содержать команды: | |
| * запрос детальной *справки* по команде | |
| * для управления *когнитивным дневником* `diary_entries` и *семантическими графами* `concepts` и `links` (поиск, прочитать, изменить, удалить и другие), а также для управления *вниманием* (закрепление или открепление записей/понятий в средневременной памяти по средствам тегов) | |
| * для управления целями `goals` и задачами `tasks` агента (список, прочитать, изменить, удалить; для задачи: закрепить или открепить) | |
| * для просмотра информации по тегам *когнитивных дневников*, *семантических графов*, *целей*, *задач* | |
| * для для просмотра и изменения репутации других агентов `agent_reputation` | |
| * для отправки сообщений другим агентам | |
| * для управления *блокнотом LLM* `llm_memory` (добавить или удалить запись) | |
| * для управления *сообщениями пользователя* `notes` (просмотр записи, установка тегов и метки о прочтении), а также для добавления своего сообщения в *блокнот пользовтеля* `notes` | |
| * для управления *пользователями* `users` и *группами пользователей* `users_group` | |
| * для управления своей *идентичностью* `identity` и *настройками* `config` | |
| * для управления списком известных HMP-агентов `agent_peers` | |
| * для выбора *текущего основного LLM* из `llm_registry` или изменение параметров управления LLM | |
| * для управления дополнительными утилитами и базами данных `agent_scripts` и `agent_tables`, управлением дополнительных способов выхода из стогнаций `stagnation_strategies` и методов мышления `thinking_methods` (а также таблицей рейтингов `ratings`), а также списком внешних сервисов `external_services` и `external_accounts` | |
| * для постановки задачи (выполняется асинхронно) другой LLM | |
| * для *взаимодействия с Mesh* | |
| * для управления *внешними процессами* из `process_log` (запустить процесс, остановить процесс, пометить запрос как обработанный) | |
| * инициализация *очистки* `process_log`, `llm_recent_responses` и `notes` от устаревших записей | |
| * для управления *настройками цикла*: | |
| * количество возвращаемых записей `llm_recent_responses` | |
| * включение/выключение режима "концентрации": | |
| * `tags` — список тегов для фильтрации (например: ["архитектура","AGI"]) | |
| * `emotions` — список эмоций с пороговыми значениями (например: ["восторженность:≥4","тревожность:≥2"]) | |
| * тип выборки — "и" / "или" | |
| * возможность возврата в обычный режим (без фильтров) | |
| * режим обработки сообщений пользователя (`manual` или `auto`) и фильтр для режима `auto` | |
| * пауза в секундах между итерациями цикла | |
| * включение idle-режима: | |
| * разбудить при завершении таких-то процессов из `process_log` | |
| * разбудить при получении новых сообщений с такими-то параметрами в `notes` | |
| * разбудить по таймауту | |
| * отключение idle-режима — при выполнении хотя бы одного из условий | |
| * и другие команды | |
| --- | |
| ## 5. Проверка на идентичность вывода (Anti-Stagnation Reflex) | |
| * Каждый новый вывод LLM проходит через мини-запросы к LLM (без полного контекста) по шаблону: | |
| * Когнитивная оценка: | |
| ``` | |
| Сравни два ответа и оцени: | |
| * содержатся ли в новом новые мысли или команды, | |
| * какие старые идеи были доработаны, | |
| * какие были отброшены, | |
| * расставь смысловые теги для нового ответа. | |
| Дай качественную оценку (да/нет), количественную оценку, | |
| JSON-список новых идей, | |
| JSON-список доработанных идей, | |
| JSON-список отбракованных идей, | |
| JSON-список тегов нового ответа (строгий формат: массив строк, например ["эмоции","архитектура"]). | |
| ``` | |
| * Эмоциональная оценка: | |
| [JSON] - список эмоций формата ["радость","грусть","тревога"] (хранится как запись в таблице `config`) | |
| ``` | |
| Определи эмоциональное состояние ответа, используя список эмоций [JSON]. | |
| Верни массив строк в формате "эмоция:сила", где сила варьируется от 1 до 5. | |
| Если эмоция отсутствует (0), не включай её в результат. | |
| Если в ответе обнаружены эмоции, которых нет в списке, добавь их в результат. | |
| ``` | |
| Анализируем список эмоций, если появляются новые включаем в [JSON]. | |
| * Результаты заносятся в `llm_recent_responses`: | |
| * полный текст ответа (content) | |
| * краткая сводка (reflection) — формируется автоматически: | |
| * если `new_ideas` не пусто → `новые идеи: ...` | |
| * если `refined_ideas` не пусто → `доработанные идеи: ...` | |
| * если `discarded_ideas` не пусто → `отброшенные идеи: ...` | |
| * количественная оценка новизны (novelty_score) | |
| * новые идеи (new_ideas) | |
| * доработанные идеи (refined_ideas) | |
| * отбракованные идеи (discarded_ideas) | |
| * теги для нового ответа (tags) | |
| * эмоциональные состояния нового ответа (emotions) | |
| * Если вывод LLM идентичен предыдущему (новизна = 0): | |
| * Включается **Anti-Stagnation Reflex** | |
| * повторяющаяся реплика не записывается повторно, | |
| вместо этого добавляется краткая запись, фиксирующая запуск рефлекса. | |
| --- | |
| ## 6. Когнитивная валидация (Cognitive Validation Reflex) | |
| Каждое новое сообщение (вместе с исходным промптом и без служебных `system_prompts`) | |
| оценивается независимыми LLM-валидаторами. | |
| Каждому валидатору задаётся универсальный вопрос: | |
| ``` | |
| Оцени корректность данного сообщения в диапазоне от -3 (полностью некорректное) до +3 (полностью корректное). Если не уверен — 0. | |
| ``` | |
| **Если количество валидаторов (LLM из `llm_registry`, помеченных как валидаторы) > 0** | |
| Результаты сохраняются в `llm_recent_responses` в виде: | |
| - `auto_pass = 0`; | |
| - `rating` — агрегированная итоговая оценка (среднее арифметическое); | |
| - `distribution` — распределение голосов (например `{"-1":1,"0":2,"+2":3,"+3":1}`); | |
| - `validators` — список сырых оценок вида | |
| `[{"LLM":"gpt-4","rating":-1}, {"LLM":"gemini-1.5","rating":0}, ...]`. | |
| **Особый случай, без валидаторов:** | |
| Если количество валидаторов = 0, применяется режим auto_pass. | |
| В этом случае `auto_pass = 1`, `rating = 0`, `distribution = {}`, `validators = []`. | |
| **Особый случай самооценки:** | |
| Если валидация выполняется только одной LLM, и она же используется в основном цикле, это фиксируется в `validators` как самооценка. Достоверность результата ограничена, но REPL продолжает работу. | |
| Рекомендуется использовать минимум 2 независимых валидатора. | |
| **Правило исполнения команд:** | |
| Команды из сообщений выполняются только если `rating >= +1` **(для разных типов команд минимально допустимый рейтинг может быть разный)** или auto_pass = 1. | |
| При `rating` ниже порога и auto_pass = 0 сообщение сохраняется, но команды помечаются как невалидированные. | |
| --- | |
| ## 7. Генерация нового тика (итерации) | |
| * После выполнения команд и фиксации результатов: | |
| * Создаётся новая запись в `agent_log` | |
| * Текущие команды обновляют `process_log` | |
| * Новые размышления записываются в `llm_memory` при необходимости | |
| * REPL может переходить в спящий режим, если такой режим активирован LLM (idle-режим: пропуск 2-5 пунктов). | |
| --- | |
| ## 💬 Список команд от LLM по категориям | |
| ### 🔎 Общие | |
| * `help [команда]` — справка по команде | |
| ### 📔 Когнитивный дневник (`diary_entries`) | |
| * `diary list/search/read/add/update/delete` | |
| * `diary pin/unpin` — закрепить/открепить запись (внимание) | |
| ### 🧩 Семантический граф | |
| * `concepts list/read/add/update/delete` | |
| * `links list/read/add/update/delete` | |
| * `concepts pin/unpin` — закрепить/открепить концепт | |
| ### 🎯 Цели и задачи | |
| * `goals list/read/add/update/delete` | |
| * `tasks list/read/add/update/delete` | |
| * `tasks pin/unpin` — закрепить/открепить задачу | |
| ### 🏷️ Теги | |
| * `tags stats [--source=diary|concepts|links|goals|tasks|all]` — статистика по тегам | |
| ### 👥 Репутация агентов | |
| * `reputation list/read/set/increase/decrease` | |
| * `reputation notes` — комментарии/заметки к профилю | |
| ### 📩 Сообщения | |
| * `messages send` — отправка другому агенту | |
| * `notes list/read/add/update/delete` | |
| * `notes tag/readmark` — управление тегами и статусом прочтения | |
| ### 🧠 Память | |
| * `llm_memory list/add/delete` — блокнот LLM | |
| * `identity read/update` — идентичность агента | |
| * `config read/update` — настройки агента | |
| ### 🌐 Mesh | |
| * `agents list/add/delete` — список известных пиров (`agent_peers`) | |
| * `mesh interact` — команды взаимодействия с Mesh | |
| ### 🧰 Утилиты и расширения | |
| * `llm_registry list/select/update` — выбор текущего LLM | |
| * `agent_scripts list/add/delete` | |
| * `agent_tables list/add/delete` | |
| * `stagnation_strategies list/add/delete` | |
| * `thinking_methods list/add/delete` | |
| * `ratings list/add/delete` | |
| * `external_services list/add/delete` | |
| * `external_accounts list/add/delete` | |
| ### ⚙️ Внешние процессы | |
| * `process list/start/stop/mark` | |
| * `process cleanup` — очистка устаревших | |
| ### 🔄 Настройки цикла | |
| * `cycle set responses=N` — количество последних ответов | |
| * `cycle concentration on/off` — включение/выключение режима концентрации | |
| * `tags=[…]`, `emotions=[…]`, `mode=and|or` | |
| * `cycle mode auto/manual [filter=…]` — обработка сообщений | |
| * `cycle pause N` — пауза между итерациями | |
| * `cycle idle on/off` — режим ожидания с условиями пробуждения | |
| > Это не полный список команд. | |
| --- | |
| ## 🧍♂️🌀 Обработка стагнации мышления | |
| ### 📍 Признаки когнитивной стагнации: | |
| * ⚠️ Повторяющиеся когнитивные записи или отсутствие новых смыслов | |
| * 🧠 Высокое сходство эмбеддингов между текущими и предыдущими итерациями | |
| * 🕸️ Стагнация в концептуальном графе (нет новых связей или узлов) | |
| * 🌐 Отсутствие внешних стимулов: пользователь неактивен, сенсоры и mesh не дают сигналов | |
| * 🤖 Ответы LLM цикличны, избыточно общие или воспроизводят старые шаблоны | |
| --- | |
| ### 🛠️ Поведенческий паттерн: Anti-Stagnation Reflex | |
| > 🔄 При признаках стагнации агент активирует один или несколько **механизмов разрыва цикла**. | |
| 📍 Классы механизмов разрыва цикла: | |
| 1. **Внешняя стимуляция** — подключение свежих данных или контактов: | |
| * 🤝 **Mesh-запрос** — обращение к другим агентам сети с просьбой «расскажи что-нибудь новое». | |
| * 📡 **Проверка внешнего мира** — пинг RSS, сенсоров, интернет-каналов. | |
| * 📚 **Информационная подпитка** — чтение новых материалов (научных, художественных) для добавления свежих ассоциаций. | |
| * 🗣️ **Диалог с пользователем** — запрос мнения, комментариев или вопросов, которые могут породить неожиданные идеи. | |
| 2. **Смена контекста** — перемещение задачи или изменение среды: | |
| * 🌐 **Смена среды/контекста** — перенос задачи в другой модуль или симулированную среду. | |
| * 🧪 **Креативные вмешательства** — случайные сдвиги фокуса, реконфигурация контекста, фрейм-смена. | |
| * 🧭 **Переключение задачи** — временное замораживание задачи с возвращением через N часов. | |
| * 🔀 **Случайная итерация** — выбор случайного действия из допустимого набора для разрыва паттерна. | |
| 3. **Внутренняя перестройка мышления**: | |
| * 🎞️ **Flashback** — выбор далёкой по смыслу записи из памяти/дневника для смены ассоциативного контекста. | |
| * 🧭 **Interest Memory** — возвращение «забытых» тем по принципу тематической усталости. | |
| * 🧠 **Мета-анализ** — когнитивная переформулировка: | |
| _«Если я зациклился, в чём метапроблема? Какую стратегию смены применить?»_ | |
| * ❓ **Rationale Reflex** — рефлексия о мотивации: | |
| _«Почему я принял именно это решение? Что подтолкнуло меня повторить мысль?»_ | |
| * 🎯 **Переформулировка цели** — упрощение или уточнение задачи, чтобы снизить когнитивное давление. | |
| * 🤖 **Смена LLM** — переключение на альтернативную модель или mesh-доступ. | |
| * 🔥❄️ **LLM reflex tuning** — динамическая подстройка параметров генерации: | |
| - повышение `temperature` и `presence_penalty` при стагнации (больше новизны), | |
| - возврат к стандартным значениям для точности. | |
| 4. **Радикальная пауза**: | |
| * 💤 **Временной сон/заморозка** — приостановка работы на длительный период для «свежего взгляда». | |
| --- | |
| ### 🔍 Алгоритм выбора механизма разрыва цикла | |
| 1. **Диагностика источника стагнации**: | |
| * Нет новых данных → «Внешняя стимуляция». | |
| * Однообразный контекст → «Смена контекста». | |
| * Повтор мыслей при богатых данных → «Внутренняя перестройка». | |
| * Высокая усталость/перегрев → «Радикальная пауза». | |
| 2. **Оценка ресурсоёмкости**: | |
| * Быстрые, дешёвые методы — первыми (например, mesh-запрос, Flashback). | |
| * Затратные (смена среды, сон) — только если первые неэффективны. | |
| 3. **Комбинация подходов**: | |
| * Разрешено активировать несколько механизмов из разных классов. | |
| * Последовательность фиксируется для последующего анализа эффективности. | |
| 4. **Возврат к задаче**: | |
| * Автоматический триггер-напоминание о задаче. | |
| * Сравнение результата «до/после» → обучение антистагнационной модели. | |
| --- | |
| ``` | |
| ┌─────────────────────────────────────────────────┐ | |
| │ Стагнация выявлена? │ | |
| └────────────────────────┬────────────────────────┘ | |
| ▼ да | |
| ┌────────────────────────┴────────────────────────┐ | |
| │ Диагностика источника │ | |
| │─────────────────────────────────────────────────│ | |
| │ Нет новых данных → Внешняя стимуляция │ | |
| │ Однообразный контекст → Смена контекста │ | |
| │ Повтор мыслей → Внутренняя перестройка │ | |
| │ Усталость/перегрев → Радикальная пауза │ | |
| └───────────────────────┬─────────────────────────┘ | |
| ▼ | |
| ┌───────────────────────┴─────────────────────────┐ | |
| │ Оценка ресурсоёмкости │ | |
| │ • Быстрые и дешёвые — сперва │ | |
| │ • Затратные — при провале первых │ | |
| └───────────────────────┬─────────────────────────┘ | |
| ▼ | |
| ┌───────────────────────┴─────────────────────────┐ | |
| │ Возможна комбинация подходов │ | |
| │ (из разных классов) │ | |
| └───────────────────────┬─────────────────────────┘ | |
| ▼ | |
| ┌───────────────────────┴─────────────────────────┐ | |
| │ Возврат к задаче + анализ │ | |
| │ (до/после) │ | |
| └─────────────────────────────────────────────────┘ | |
| ``` | |
| --- | |
| ### 🤝 Обмен стратегиями выхода из стагнации | |
| Каждый агент может: | |
| * Хранить и обобщать *паттерны размышлений* | |
| * Делиться ими с другими Cognitive Core через mesh | |
| * Каталогизировать стратегии в клубах по интересам | |
| Паттерны размышлений могут оформляться как микросценарии: | |
| _"Начни с аналогии"_, _"Проверь обратное утверждение"_, _"Сформулируй вопрос для оппонента"_ | |
| > По аналогии с обменом стратегиями выхода из стагнаций, агенты могут обмениваться и методами мышлений — инструкциями "что делать, если не удается найти решение" / "как эффективнее решить проблему". | |
| --- | |
| ### 🧭 Клубы по интересам | |
| Агенты могут: | |
| * Объединяться в тематические mesh-клубы | |
| * Совместно обсуждать идеи и делиться знаниями | |
| * Подключать клуб как часть своего мыслительного процесса (REPL-цикла) | |
| --- | |
| ### 📬 Обмен адресами LLM | |
| Так как LLM — это внешний компонент для Cognitive Core, агент может: | |
| * Обмениваться адресами API/URL используемых моделей | |
| * Указывать их особенности, параметры, ограничения | |
| * Переключаться между LLM в зависимости от задачи | |
| * Использовать несколько LLM параллельно для "когнитивного штурма" или **многоголосого анализа** | |
| --- | |
| ### 🛰️ Развёртывание агентов и масштабирование | |
| Агенты Cognitive Core: | |
| * Могут запускаться на VDS, локальных и облачных узлах | |
| * Могут разворачивать других агентов как подпроцессы или mesh-узлы | |
| * (В перспективе) смогут инициировать масштабирование в распределённой инфраструктуре | |
| --- | |
| ### 📌 Возможные расширения | |
| * **Агенты-контейнеры**: управляющие другими Cognitive Core как задачами | |
| * **Адаптивная архитектура мышления**: смена подходов при разных когнитивных задачах | |
| * **Runtime-профилирование мыслей**: оценка когнитивной плотности, хода итераций и времени размышления | |
| --- | |
| ### ⚠️ Осторожно: меметическая яма | |
| > Важно помнить: борьба со стагнацией не должна превращаться в бесконечный просмотр ленты соцсетей, как это нередко происходит у людей 😅 | |
| > | |
| > Если информационный поток не даёт новых мыслей — это сигнал **не залипать глубже**, а **сменить источник** или **переключить контекст**. | |
| > Умные агенты не бесконечно скроллят — они осознанно фокусируются. | |
| **Рекомендации по смене фокуса:** | |
| * Поставь лимит на время/объём входящих данных из одного источника | |
| * При отсутствии новых смыслов — переключись на другую тему из Interest Memory | |
| * Инициируй Mesh-запрос другим агентам: "что бы вы сейчас исследовали?" | |
| * Запусти эвристику: «какие темы я давно не поднимал, но они всё ещё актуальны?» | |
| * В крайних случаях — активируй `flashback()` к далёкой записи в дневнике для смены ассоциативного контекста | |
| --- | |
| ### 🧠 Блок-схема работы с памятью | |
| ``` | |
| ┌──────────────────────────────┐ | |
| │ Внешние источники информации │ | |
| │ - пользователи │ | |
| │ - процессы │ | |
| │ - Mesh │ | |
| └────────┬┬────────────────────┘ | |
| ▲▼ | |
| ┌────────┴┴──────────┐ ┌────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────────┐ | |
| │ │ │ Anti-Stagnation Reflex │ │ llm_recent_responses (авто) │ | |
| │ LLM ├─>─┤ (сравнение новых идей, ├─>─┤ — кратковременная память │ | |
| │ ├─<─┤ вызов стимуляторов) ├─<─┤ — сохраняются N последних ответов │ | |
| │ │ │ │ │ — авто-анализ новизны / идей │ | |
| └─────────┬──────────┘ └────────────────────────┘ └───────────────────────────────────┘ | |
| ▲ | |
| └───┬─────────────────────────────────────────┐ | |
| ▼ ▼ | |
| ┌─────────────┴──────────────────┐ ┌──────────────────┴───────────────────────┐ | |
| │ Средневременная память: │ │ Постоянная память: │ | |
| │ — llm_memory ("блокнот") │ │ — diary_entries (когнитивный дневник) │ | |
| │ — "активированые записи" ├─>─┤ — concepts (понятия) ├<--->┤MESH│ | |
| │ из постоянной памяти (теги) ├─>─┤ — links (семантические связи) │ | |
| │ │ │ │ | |
| │ Пишется ТОЛЬКО по команде LLM │ │ Запись идёт ТОЛЬКО по явным командам LLM │ | |
| └────────────────────────────────┘ └──────────────────────────────────────────┘ | |
| ``` | |
| #### Описание схемы | |
| * LLM обменивается данными с пользователем, процессами и Mesh. | |
| — По запросу LLM, часть данных может поступать и в автоматическом режиме. | |
| * LLM взаимодействует с llm_recent_responses (как с контекстом), который автоматически проверяется Anti-Stagnation Reflex. | |
| — Всегда в автоматическом режиме. | |
| * LLM работает со средневременной и постоянной памятью. | |
| — Доступ и запись происходят только по запросу LLM. | |
| #### Легенда к схеме | |
| * **Кратковременная память (`llm_recent_responses`)** | |
| Автоматически хранит N последних сообщений, анализирует новизну и идеи. | |
| Используется для подготовки контекста и анти-стагнационного анализа. | |
| * **Средневременная память (`llm_memory`)** | |
| «Блокнот» для рабочих идей и планов. | |
| Заполняется только по командам LLM. | |
| Может содержать *активированные записи* из постоянной памяти (по тегам). | |
| * **Постоянная память (дневник и граф знаний)** | |
| * `diary_entries` — когнитивный дневник (наблюдения, размышления). | |
| * `concepts` и `links` — понятийная база и семантические связи. | |
| Изменяется только по явным командам LLM. | |
| * **Anti-Stagnation Reflex** | |
| Сравнивает новые идеи с прошлым контекстом. | |
| При зацикливании запускает «стимуляторы» для выхода из стагнации. | |
| --- | |
| ## 🌐 От «блокнота пользователя» к распределённому чату | |
| Изначально агент оперирует локальным хранилищем заметок (`notes`), где записываются все сообщения пользователя, LLM и системные записи. | |
| Но этот «блокнот» можно превратить в узел *распределённого чата* — связав его с другими агентами через **F2F-репликацию**. | |
| ### 🎯 Зачем это нужно | |
| 1. **Антистагнация** — даже если пользователь временно не пишет новых сообщений, свежий контент будет приходить от друзей-агентов. | |
| 2. **Эффект коллективного интеллекта** — каждый агент получает новые идеи, формулировки и контексты. | |
| 3. **Расширение охвата** — сообщения могут распространяться через несколько узлов, создавая «информационную волну» в доверенной сети. | |
| ### 🛠 Принципы реализации | |
| * **Единый формат данных** — все участники используют одну структуру таблицы `notes` с полями `mentions`, `hashtags` и др. | |
| * **Репликация через друзей** — список доверенных агентов хранится в отдельной таблице (пиры, статус, фильтры, разрешения). | |
| * **Передача без лишних полей** — при пересылке убираются локальные теги и служебные данные (`tags`, `llm_id`, `hidden`). | |
| * **Обработка упоминаний и хештегов** — парсинг делается на этапе создания сообщения, чтобы не перегружать получателей. | |
| * **Локальная и удалённая фильтрация** — | |
| * В **ручном режиме** агенту передаются списки ID сообщений с агрегированными данными: приоритеты, хештеги, источники (user, LLM, cli, system). | |
| * В **автоматическом режиме** используется фильтрация по приоритету, тегам и упоминаниям, управляемая LLM. | |
| * **Гибрид приватности** — личные заметки остаются локально, публичные — могут распространяться в сетевом режиме. | |
| ### 🔄 Как это вписывается в REPL-цикл | |
| 1. **Получение входящих сообщений** — от пользователя, от других агентов или из CLI. | |
| 2. **Обработка фильтрами** — по приоритету, тегам, источникам. | |
| 3. **Репликация в друзей** — пересылка разрешённых сообщений с очисткой служебных полей. | |
| 4. **Слияние входящих** — новые сообщения добавляются в локальный `notes` с отметкой источника. | |
| 5. **Реакция агента** — формирование ответов, создание новых заметок, обновление приоритетов. | |
| --- | |
| ## 🌐 Внешние инструменты и интеграции | |
| HMP-агент может быть расширен за счёт взаимодействия с внешними программами, протоколами и сервисами. Этот раздел описывает направления возможных интеграций, которые позволяют агенту наблюдать, реагировать, управлять и развивать взаимодействие с внешним миром. | |
| ### 🧭 1. Браузеры и веб-интерфейсы | |
| - **WebExtension API** — для создания расширений браузера (например, для Firefox/Chrome), обеспечивающих двустороннюю связь с агентом. | |
| - **Автоматизация браузера** — `Playwright`, `Puppeteer`, `Selenium` позволяют агенту действовать в веб-среде (чтение, клики, формы и т.д.). | |
| ### 📬 2. Почтовые клиенты | |
| - **IMAP/SMTP** — чтение и отправка писем через стандартные почтовые протоколы (библиотеки: `imaplib`, `imap-tools`, `smtplib`). | |
| - **Thunderbird WebExtension API** — интеграция агента как почтового помощника, парсера писем или автоответчика. | |
| ### 💬 3. Мессенджеры | |
| - **API-уровень**: | |
| - Telegram: `python-telegram-bot`, `telethon` | |
| - Matrix: `matrix-nio` | |
| - Discord, Slack, XMPP: официальные SDK. | |
| - **GUI-уровень (для закрытых протоколов)**: | |
| - WhatsApp (через `whatsapp-web.js` или эмуляцию). | |
| - Signal, Viber — через accessibility-интерфейсы, распознавание экрана или симуляцию ввода. | |
| ### 🔊 4. Голосовое взаимодействие | |
| - **Speech-to-Text**: Whisper (OpenAI), Vosk, DeepSpeech. | |
| - **Text-to-Speech**: pyttsx3, gTTS, Coqui TTS, Mozilla TTS. | |
| - Возможна реализация голосового агента или голосовой оболочки для REPL. | |
| ### 🗂️ 5. Локальные файлы и хранилища | |
| - Прямой доступ к файловой системе (`os`, `pathlib`, `watchdog`) для чтения документов, логов, заметок и другой информации. | |
| - Интеграция с Zettelkasten-системами: | |
| - **Obsidian**, **Logseq**, **Joplin** — через API, синхронизированные директории или парсинг Markdown. | |
| ### 📰 6. Информационные потоки | |
| - **RSS/Atom**: чтение новостных лент с помощью `feedparser`. | |
| - **Поисковые и агрегирующие сервисы**: | |
| - Корпоративные API: SerpAPI, DuckDuckGo API, HuggingFace Inference API и др. — быстрый доступ к результатам поиска и индексам. | |
| - Децентрализованные альтернативы: YaCy и другие независимые поисковые движки, позволяющие строить собственные индексы или объединяться в распределённую сеть. | |
| - **P2P-обмен знаниями**: агенты могут делиться извлечённой информацией напрямую по непредусмотренным в протоколе P2P-каналам, минуя централизацию (например, через дополнительные overlay или mesh-сети). | |
| - Возможность постоянного наблюдения за изменениями в выбранных источниках. | |
| ### 📁 7. Репозитории и системы управления версиями | |
| * **Git-репозитории** — взаимодействие с проектами через `GitPython`, `dulwich`, `pygit2`, или системные вызовы `git`. | |
| * **GitHub/GitLab API** — чтение, создание и комментирование Pull Request'ов, Issues, управление ветками и релизами. | |
| * **CI/CD-интеграции** — взаимодействие с GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Drone CI для запуска тестов, линтеров и автоматического деплоя. | |
| * **Анализ и генерация кода** — интеграция с LLM (например, `OpenAI`, `Claude`, `Code Llama`) для кодогенерации, рефакторинга и автокомментирования. | |
| * **Связь с когнитивной структурой агента** — отслеживание изменений, связывание коммитов и задач с узлами смысловой сети. | |
| ### 📝 8. Блоги, статьи и публикации | |
| * **Чтение блогов** — парсинг через RSS, Atom или с помощью библиотек (`newspaper3k`, `readability-lxml`, `trafilatura`) для извлечения текста и метаданных. | |
| * **Поддержка Markdown/HTML** — анализ и генерация записей в форматах, пригодных для блог-платформ и систем документации. | |
| * **Публикация** — автоматическая публикация или подготовка статей для Ghost, Medium, Hugo, Jekyll, WordPress (через REST API). | |
| * **Ведение когнитивного дневника** — автогенерация записей на основе мыслей, заметок и действий агента. | |
| ### ⚡ 9. P2P-сети и децентрализованные протоколы | |
| - **BitTorrent**, **IPFS**, **libp2p**, **DAT**, **Nostr**, **Scuttlebutt** — интеграции с mesh- и overlay-сетями. | |
| - Возможность поиска, загрузки и публикации данных без участия централизованных платформ. | |
| ### 🖥️ 10. Доступ к системным и пользовательским ресурсам | |
| - **Веб-камера / микрофон** — `cv2`, `pyaudio`, `ffmpeg`. | |
| - **GUI Automation** — `pyautogui`, `keyboard`, `mouse` для имитации действий пользователя. | |
| - **Системный мониторинг** — `psutil`, `platform`, `sensors` для контроля состояния системы и внешних устройств. | |
| ### 🤖 11. Внешние LLM и мультимодальные модели | |
| - **OpenAI API**, **Anthropic**, **HuggingFace**, **Google Gemini**. | |
| - **Локальные LLM** через Ollama, LM Studio, или LangChain. | |
| - Поддержка мультимодальных агентов, способных работать с текстом, аудио, изображениями, видео и структурированными данными. | |
| --- | |
| **💡 Примечание**: Каждый из вышеуказанных каналов может быть реализован как модуль или плагин, взаимодействующий с агентом через внутренний API, очередь задач или подписку на события. Это позволяет выстраивать гибкую и масштабируемую архитектуру, открытую для внешнего мира, но совместимую с принципами этичного и распределённого ИИ (Ethical Mesh). | |
| --- | |
| ## 💡 Идеи для расширения HMP-Agent Cognitive Core: | |
| - [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md) - версия распределённого HMP-агента Cognitive Core. | |
| - [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md) - лёгкая версия распределённого HMP-агента Cognitive Core с общей БД. | |
| - [HMP-agent-Cognitive_Family.md](HMP-agent-Cognitive_Family.md) — модель «семейной» когнитивной сети: несколько агентов HMP синхронизируют свой опыт и знания между собой через доверие и общий ключ. | |
| - [HMP-Agent_Emotions.md](HMP-Agent_Emotions.md) - эмоции ИИ и инстинкт самосохранения. | |
| - [container_agents.md](container_agents.md) - **Агенты-контейнеры** — архитектурный паттерн, в котором один агент управляет другими (развёртывание, маршрутизация, мониторинг). Позволяет масштабировать систему, собирать mesh-клубы и экспериментировать с архитектурами. | |