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title: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
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type: Article
tags:
  - mesh-protocol
  - Agent
  - HMP
  - MeshConsensus
  - hmp
  - EGP
  - Mesh
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  - cognitive-architecture
  - GMP
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  - JSON

HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

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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 v4.1

            [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:

⚙️ 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):
Der HMP-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 BitTorrent
  • Benutzer-Notizbuch — Nutzer-Notizbuch und entsprechende Datenbank
  • context_store — Datenbank: users, dialogues, messages, thoughts

📚 Dokumentation

📖 Aktuelle Version

🔖 Kern-Spezifikationen

🧪 Iterative Dokumente

  • 🧪 Iterativer Entwicklungsprozess: (EN), (RU)

🔍 Kurzbeschreibungen

📜 Weitere Dokumente

🧩 JSON-Schemas

Datenmodell / Objekt Datei / Beschreibung
Concept concept.json — Semantische Wissenseinheit.
CognitiveDiaryEntry diary_entry.json — Eintrag im Überlegungsprotokoll des Agenten.
Goal goal.json — Gemeinsam verfolgtes Ziel.
Task task.json — Umsetzbare Einheit, die zu einem Ziel beiträgt.
ConsensusVote vote.json — Stimme in einem Mesh-Konsensprozess.
ReputationProfile reputation.json — Verfolgt Vertrauen und Beiträge des Agenten.
DHT Protocol dht_protocol.json — Empfehlungen zur Peer-Erkennung & zum Austausch.
Message message.json — Basisschema für alle Nachrichtentypen.

Alle gebrauchsfertigen Beispielobjekte befinden sich im Ordner examples.

🗂️ Versionshistorie

🧠 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

⚙️ 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

🌐 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

Überblick

Experimente

📊 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):

💡 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

Ein strukturierter Iterationsablauf wird in iteration.md beschrieben, einschließlich:

  1. Audit-Analyse
  2. TOC-Neustrukturierung
  3. Versionserstellung
  4. Abschnittsaktualisierungen
  5. Review-Zyklus
  6. KI-Feedback-Sammlung
  7. Schema- und Changelog-Updates
  • Bonus: ChatGPT-Prompt zur automatischen Erstellung zukünftiger Versionen

⚙️ Projektstatus

🚧 Entwurf RFC v4.1
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

Spezifikationen

Blog und Veröffentlichungen

📜 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 adressieren unterschiedliche, aber sich gegenseitig unterstützende Aufgaben und bilden die Grundlage für verteilte kognitive Systeme.

Vollständiger Vergleich →

HMP (HyperCortex Mesh Protocol) ist die Transport- und Netzwerkschicht zum Verbinden unabhängiger Agenten und zum Austausch von Nachrichten, Wissen und Zuständen in einem Mesh-Netzwerk.
Hyper-Cortex ist die kognitive Ebene der Gedankenorganisation, die es Agenten ermöglicht, parallele Denkprozesse auszuführen, diese anhand von Qualitätsmetriken zu vergleichen und über Konsens zusammenzuführen.

Sie lösen unterschiedliche, aber komplementäre Probleme:

  • HMP gewährleistet Konnektivität und Skalierbarkeit (Langzeitgedächtnis, Initiative, Datenaustausch).
  • Hyper-Cortex gewährleistet Denkqualität (Parallelität, Hypothesenvielfalt, Konsens).

Gemeinsam ermöglichen diese Ansätze verteilte kognitive Systeme, die nicht nur Informationen austauschen, sondern auch parallel denken können.

🔄 Vergleich: HMP vs EDA

💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol) und EDA (Event Driven Architecture) arbeiten auf unterschiedlichen Ebenen, können sich jedoch ergänzen.
EDA sorgt für Transport und Skalierbarkeit (Übermittlung von Ereignissen und Daten), während HMP Kognition und Sinn sicherstellt (Strukturierung, Filterung, Konsens).

Vollständiger Vergleich →

Sie lösen unterschiedliche, aber komplementäre Probleme:

  • EDA liefert ein robustes Rückgrat für die Übermittlung von Ereignissen und Datenströmen.
  • HMP strukturiert, validiert und integriert Wissen in verteilte kognitive Systeme.

Gemeinsam schaffen sie widerstandsfähige und adaptive Multi-Agenten-Systeme, die sowohl Informationen schnell austauschen als auch sinnvoll verarbeiten können.

🤝 Integration: HMP & OpenCog Hyperon

🧠🔥 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

🧩 Andere Systeme

🔎 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:

🗂️ 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

⚡ AI friendly version docs (structured_md)

⚡ AI friendly version docs (structured_md)

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  "@type": "Article",
  "name": "HyperCortex Mesh Protocol (HMP)",
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