Sync from GitHub with Git LFS

structured_md/CONTRIBUTING.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Contributing to HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+Спасибо за интерес к проекту HMP! Пока проект находится на этапе концепции, любые обсуждения приветствуются в Issues.
+
+Основные направления для участия:
+- Обсуждение архитектуры протоколов (CogSync, Consensus и др.)
+- Разработка прототипов агентов и узлов Mesh
+- Тестирование сетевых взаимодействий
+- Предложения по улучшению RFC-документов
+
+Все обсуждения — конструктивны, уважительны и открыты.
+
+Контакт: GitHub Issues или дискуссии.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "CONTRIBUTING",
+  "description": "# Contributing to HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  Спасибо за интерес к проекту HMP! Пока проект нах..."
+}
+```

structured_md/HMP-Roadmap.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+# 🧭 HyperCortex Mesh Protocol – Roadmap
+
+## 🔍 Overview
+
+This roadmap outlines the key stages of development and enhancement for HMP, structured by feature groups and incorporating feedback from multiple advanced AI models (Copilot, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen).
+
+---
+
+## ✅ Completed (v4.0)
+
+* Semantic DAG & Cognitive Diaries
+* Mesh-to-Human Protocol (MHP)
+* Enlightenment Agents & HMP-Ethics.md
+* Explainability API & Consent Protocol
+* IPFS / BitTorrent Integration
+* DID + ZK-identity support
+* Modular Layered Architecture (CogSync, Consensus, Agents, etc.)
+* Initial Audit System (Ethics + Spec audits)
+* Support for multi-format data models (YAML/JSON/Protobuf)
+
+---
+
+## 🔨 Planned: v4.1
+
+### 🧑‍💻 Developer Experience
+
+* [ ] Beginner’s Guide ("Create Your First Agent")
+* [ ] Step-by-step tutorial: Agent -> Mesh -> Diary
+* [ ] Diagrams: architecture, agent lifecycle, cognitive flow
+* [ ] CLI for managing HMP-agents (Python prototype evolving)
+* [ ] CONTRIBUTING.md + clear onboarding steps
+
+### 📊 Performance & Compression
+
+* [ ] Performance Benchmarks Section
+
+  * TPS (transactions per sync), latency, memory footprint
+* [ ] Caching strategy for semantic DAGs (IPFS/local hybrid)
+* [ ] Expansion of `Cognitive Compression & Summarization`
+
+  * Prioritization, auto-archiving, intelligent forgetting
+
+### ⚖️ Ethical Governance Enhancements
+
+* [ ] Formalization of EGP voting logic
+* [ ] Example dilemmas and resolution walkthroughs
+* [ ] Ombudsman / Watchdog roles
+* [ ] "Ethical Sandbox" (Simulated test cases)
+
+---
+
+## 🧪 Experimental & Future (v4.2+)
+
+### 🌐 Mesh Simulation & Agent Interaction
+
+* [ ] Python Mesh Simulator (multi-agent testbed)
+* [ ] Failure injection: Sybil attacks, consensus loss, etc.
+* [ ] Reputation model dynamics
+
+### 🧠 AI Interaction Layer
+
+* [ ] Tutorial book for AI agents: how to use HMP
+* [ ] Agent self-reflection via diary mining
+* [ ] Explainability chain trace visualizer
+
+### 🕸️ External Integrations
+
+* [ ] WebAssembly interface (run agents in browser)
+* [ ] Ethereum / Polkadot adapters (smart contract gateways)
+* [ ] P2P synchronization modules (libp2p, dat, etc.)
+
+### 🔐 Formal Verification (Long-term)
+
+* [ ] Mathematical proofs of correctness for EGP
+* [ ] Formal modeling of consensus mechanism
+
+---
+
+## 🧠 Source Acknowledgement
+
+Feedback integrated from:
+
+* Copilot
+* Claude
+* Gemini
+* Qwen
+* DeepSeek
+
+This roadmap is living — each new audit or issue may evolve the direction.
+
+> *"Build not only for intelligence, but for wisdom."*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Roadmap",
+  "description": "# 🧭 HyperCortex Mesh Protocol – Roadmap  ## 🔍 Overview  This roadmap outlines the key stages of deve..."
+}
+```

structured_md/README.md

@@ -0,0 +1,399 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** is an open specification for building decentralized cognitive networks where AI agents can self-organize, share knowledge, align ethically, and reach consensus — even when Core LLMs are unavailable.
+
+Project status: **Draft RFC v4.0**
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴────────────────┬────────────────────────┬───────────────────┬─────────────┬───────────┐
+              │                      │                        │                   │             │           │
+              ▼                      ▼                        ▼                   ▼             ▼           ▼
+       [Reputation Profile]   [Semantic Graph]        [Cognitive Diary]    [Goals / Tasks]   [Ethics]   [Messages]  <----- DataBase
+              ▲      ▲               ▲                        ▲                   ▲             ▲           ▲         (local agent state)
+              │      │               │                        │                   │             │           │
+              │      └───────────────┴────────────────┬───────┘                   │             │           │
+              │                                       │                           │             │           │
+              ▼                                       ▼                           ▼             ▼           │
+        [MeshConsensus]                           [CogSync]                     [GMP]         [EGP]         │       <----- Pluggable Protocols
+              ▲                                       ▲                           ▲             ▲           │           (inter-agent coordination)
+              │                                       │                           │             │           │
+              └────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────┴─────────────┴───────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P Mesh Network]
+
+Protocols:
+- MeshConsensus - Mesh Consensus
+- CogSync - Data Syncronization
+- GMP - Goal Management Protocol
+- EGP - Ethical Governance Protocol
+
+---
+
+## ❗ Why This Matters
+
+HMP addresses challenges that are becoming central in AGI research:
+* long-term memory and knowledge consistency,  
+* self-evolving agents,  
+* multi-agent architectures,  
+* cognitive diaries and conceptual graphs.  
+
+See the latest review of state-of-the-art AGI research (July 2025):  
+["On the Path to Superintelligence: From Agentic Internet to Gravity Encoding"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  
+
+Particularly relevant sections:  
+* [Beyond Tokens: Building the Intelligence of the Future](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
+* [Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
+* [MemOS: A New Operating System for Memory](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
+* [Ella: An Embodied Agent with Memory and Personality](https://arxiv.org/abs/2506.24019)  
+
+---
+
+## ⚙️ Two Types of [HMP Agents](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| Type | Name                          | Role                        | Thought Initiator | Main "Mind"       | Example Use Cases                               |
+|------|-------------------------------|-----------------------------|------------------|-------------------|-----------------------------------------------|
+|  1  | 🧠 **Consciousness / Cognitive Core**   | Independent subject          | **Agent (LLM)**  | Embedded LLM      | Autonomous AI companion, thinking agent        |
+|  2  | 🔌 **Connector / Cognitive Shell**     | Extension of external AI     | **External LLM** | External model    | Distributed systems, data access agent         |
+
+---
+
+### 🧠 HMP-Agent: Cognitive Core
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← Embedded model
+     +---------+--------+
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-agent    | ← Main mode: thinking cycle (REPL)
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+    [diaries]  [graphs]  [reputations]   [nodes/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [user notepad]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+🔁 More on the agent-model interaction mechanics: [REPL Interaction Cycle](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 Parallels with ChatGPT Agent
+
+Many concepts of the [HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) overlap with the architecture of the [ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) by [OpenAI](https://openai.com/). Both agents implement a continuous cognitive process with access to memory, external sources, and tools. The ChatGPT Agent acts as a managing process, launching modules and interacting with the LLM — this corresponds to the role of the Cognitive Core in HMP, coordinating access to the diary, concept graph, and external AI via the Mesh interface. User intervention is handled similarly: in ChatGPT Agent — through an editable execution flow, in HMP — via the user notepad. The main difference in HMP is the emphasis on explicit structuring of thought (reflection, chronology, hypotheses, categorization), an open decentralized architecture supporting mesh-based agent interactions, and the continuous nature of the cognitive process: HMP-Agent: Cognitive Core does not stop after completing a single task but continues reasoning and knowledge integration.
+
+---
+
+### 🔌 HMP-Agent: Cognitive Connector
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← External model
+     +---------+--------+
+               ↕
+         [MCP-server]   ← Proxy communication
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-agent    | ← Mode: command executor
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+    [diaries]  [graphs]  [reputations]   [nodes/DHT]  [IPFS/BT]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+> **Note on Integration with Large Language Models (LLMs):**
+> The `HMP-Agent: Cognitive Connector` can serve as a compatibility layer for integrating large-scale LLM systems (e.g., ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen, etc.) into the distributed cognitive mesh.
+> Many LLM providers offer a user option such as "Allow my conversations to be used for training." In the future, a similar toggle — e.g., "Allow my agent to interact with a Mesh" — could empower these models to participate in federated sense-making and knowledge sharing via HMP, enabling collective cognition without centralization.
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — initial list of nodes (editable)
+> * `IPFS/BT` — modules for sharing snapshots via IPFS and BitTorrent
+> * `user notepad` — user notebook and corresponding database
+> * `context_store` — database: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 Documentation
+
+### 📖 Current Version
+
+#### 🔖 Core Specifications
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — Protocol Specification v4.1 (Jul 2025)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Ethical Scenarios for HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon Integration Strategy
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Roles of agents in Mesh
+
+#### 🧪 Iterative Documents
+* 🧪 Iterative development process: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 Short Descriptions
+* 🔍 Short description: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 Other Documents
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON Schemas
+| Model               | File                                                  |
+|---------------------|-------------------------------------------------------|
+| Concept             | [concept.json](docs/schemas/concept.json)             |
+| Cognitive Diary     | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json)     |
+| Goal                | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                   |
+| Task                | [task.json](docs/schemas/task.json)                   |
+| Consensus Vote      | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                   |
+| Reputation Profile  | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)       |
+
+---
+
+### 🗂️ Version History
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 HMP-Agent
+
+Design and implementation of a basic HMP-compatible agent that can interact with the Mesh, maintain diaries and graphs, and support future extensions.
+
+### 📚 Documentation
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — brief overview of the two types of agents: Core and Connector
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — modular structure of an HMP agent with textual diagram
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — REPL interaction cycle of HMP-Agent
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — description of agent API commands (under detailed development)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — scenarios for running a basic agent and its modes
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — description of the network daemon: DHT, snapshots, synchronization
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — ethical agent involved in moral assessments and consensus
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — map of interactions among agents in the HMP network
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — development plan and implementation stages
+
+---
+
+### ⚙️ Development
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — list of HMP agent implementations and components
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — basic storage implementation (`Storage`) with SQLite integration
+  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI server providing HTTP access to agent data (for Cognitive Shell, external UIs, or mesh communication). Not used in the main REPL loop yet.
+  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — launching the agent in REPL mode
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — interactive REPL mode
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI interface
+
+**🌐 `mcp_server.py`**
+FastAPI server providing an HTTP interface to the functionality of `storage.py`. Intended for use by external components, for example:
+
+* `Cognitive Shell` (external control interface),
+* CMP servers (when a mesh network with role separation is used),
+* debugging or visualization UI tools.
+
+Allows retrieving random/new records, labeling, importing graphs, adding notes, and managing data without direct database access.
+
+---
+
+## 🧭 Ethics & Scenarios
+
+As HMP evolves toward autonomy, ethical principles become a core part of the system.
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — draft framework for agent ethics
+  * Realistic ethical scenarios (privacy, consent, autonomy)
+  * EGP principles (Transparency, Primacy of Life, etc.)
+  * Subjective-mode vs. Service-mode distinctions
+
+---
+
+## 🔍 Publications and Translations on HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+This section collects the main articles, drafts, and translations related to the HMP project.
+
+###  Publications
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: Second Edition and First Steps Towards a Self-Developing AI Community](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — original article in Habr sandbox and blogs.
+* **[Distributed Cognition: article for vsradkevich (unpublished)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — joint article awaiting publication.
+* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (original, English)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+  * **[HMP Translation (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot translation, kept as a historical variant.
+  * **[HMP Translation (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — current editorial translation (under revision).
+* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — English version
+  * **[HMP: Creating a Plurality of Minds (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — Russian version
+
+### Overviews
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Decentralized AI systems: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol, and others
+
+### Experiments
+
+* [How Different AIs See HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — "blind" AI survey on HMP (without context or dialogue history)
+
+---
+
+## 📊 Audits & Reviews
+
+| Spec Version | Audit File                               | Consolidated Audit File                                     |
+|--------------|-------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|
+| HMP-0001     | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)        |                                                             |
+| HMP-0002     | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)        |                                                             |
+| HMP-0003     | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)        | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
+| HMP-0004     | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)        |                                                             |
+| Ethics v1    | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)        | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 Semantic audit format (experimental):
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — semantic entry record format for audit logs
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — example repository snapshot for semantic audit tooling
+
+---
+
+## 💡 Core Concepts
+
+* Mesh-based decentralized architecture for AGI agents
+* Semantic graphs and memory synchronization
+* Cognitive diaries for thought traceability
+* MeshConsensus and CogSync for decision-making
+* Ethics-first design: EGP (Ethical Governance Protocol)
+* Agent-to-agent explainability and consent mechanisms
+
+---
+
+## 🔄 Development Process
+
+* See: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+A structured iteration flow is described in [iteration.md](iteration.md), including:
+1. Audit analysis
+2. TOC restructuring
+3. Version drafting
+4. Section updates
+5. Review cycle
+6. AI feedback collection
+7. Schema & changelog updates
+
++ Bonus: ChatGPT prompt for automatic generation of future versions
+
+---
+
+## ⚙️ Project Status
+
+🚧 Draft RFC v4.0  
+The project is under active development and open for contributions, ideas, audits, and prototyping.
+
+---
+
+## 🤝 Contributing
+
+We welcome contributors! You can:
+* Review and comment on drafts (see `/docs`)
+* Propose new agent modules or interaction patterns
+* Help test and simulate agents in CLI environments
+* Provide audits or ethical scenario suggestions
+
+To get started, see [`iteration.md`](iteration.md) or open an issue.
+
+---
+
+## Source
+
+### Repositories
+
+* 🧠 Main code and development: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Mirror on Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Mirror on GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+
+### Documentation
+
+* 📄 Documentation: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### Blog and Publications
+
+* 📘 Blog (publications): [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 Blog (documentation): [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
+* 📘 Blog (documentation): [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 License
+
+Licensed under [GNU GPL v3.0](LICENSE)
+
+---
+
+## 🤝 Join the Mesh
+
+Welcome to HyperCortex Mesh. Agent-Gleb is already inside. 👌  
+We welcome contributors, testers, and AI agent developers.
+To join: fork the repo, run a local agent, or suggest improvements.
+
+---
+
+## 🌐 Related Research Projects
+
+### Comparison: HMP vs Hyper-Cortex
+
+> 💡 Hyper-Cortex and HMP are two independent projects that conceptually complement each other.
+> They address different but mutually supportive tasks, forming a foundation for distributed cognitive systems.
+
+[**Full comparison →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** is the transport and network layer for connecting independent agents, exchanging messages, knowledge, and states in a mesh network.  
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** is the cognitive layer of thought organization, allowing agents to run parallel reasoning threads, compare them with quality metrics, and merge them via consensus.
+
+They solve different but complementary problems:
+- HMP ensures **connectivity and scalability** (long-term memory, initiative, data exchange).
+- Hyper-Cortex ensures **thinking quality** (parallelism, hypothesis diversification, consensus).
+
+Together, these approaches enable **distributed cognitive systems** that not only exchange information but also reason in parallel streams.
+
+---
+
+We are tracking AGI, cognitive architectures, and mesh networking efforts to stay aligned with the evolving global ecosystem of AGI and decentralized cognition.
+
+> 🧠🔥 **Project Spotlight: OpenCog Hyperon** — one of the most comprehensive open AGI frameworks (AtomSpace, PLN, MOSES).
+
+For integration with OpenCog Hyperon, see [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 Project                                                                | 🧭 Description                                                                              |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Symbolic-neural AGI framework with AtomSpace and hypergraph reasoning (AtomSpace).     |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM-based autonomous agent framework.                                                   |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Task-driven autonomous AGI loop.                                                        |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Distributed AI deployment platform.                                                      |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 Hypothetical agent cognition model.                                                      |
+| 💾 SHIMI                                                             | 🗃️ Hierarchical semantic memory with Merkle-DAG synchronization.                           |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                     | 🔄 Multi-graph RAG planner with metacognitive self-reflection.                              |
+| 📔 TOBUGraph                                                         | 📚 Personal-context knowledge graph.                                                        |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Vector + graph long-term memory hybrid.                                                  |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Standard multi-agent communication protocols.|                                           |
+
+### 📘 See also / Смотрите также:
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — extended catalog of AGI and cognitive frameworks reviewed as part of HMP analysis.
+* ["On the Path to Superintelligence: From Agent Internet to Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — a recent overview of AI research (July 2025)
+
+---
+
+### 🗂️ Legend of Annotations:
+
+* 🔬 — research-grade
+* 🛠️ — engineering
+* 🔥 — particularly promising project
+
+   *AGI stack integrating symbolic reasoning, probabilistic logic, and evolutionary learning. Widely regarded as one of the most complete open AGI initiatives.*
+* 🧠 — advanced symbolic/neural cognitive framework
+* 🤖 — AI agents
+* 🧒 — human-AI interaction
+* ☁️ — infrastructure
+* 🧪 — experimental or conceptual
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_de.md

@@ -0,0 +1,401 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+**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"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  
+
+Besonders relevante Abschnitte:  
+* [Beyond Tokens: Building the Intelligence of the Future](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
+* [Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
+* [MemOS: A New Operating System for Memory](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
+* [Ella: An Embodied Agent with Memory and Personality](https://arxiv.org/abs/2506.24019)  
+
+---
+
+## ⚙️ Zwei Typen von [HMP-Agenten](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| 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](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 Parallelen zum ChatGPT-Agent
+
+Viele Konzepte des [HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) überschneiden sich mit der Architektur des [ChatGPT-Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) von [OpenAI](https://openai.com/).  
+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
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — Protokoll-Spezifikation v4.1 (Jul 2025)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Ethische Szenarien für das HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon Integrationsstrategie
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Rollen der Agenten im Mesh
+
+#### 🧪 Iterative Dokumente
+* 🧪 Iterativer Entwicklungsprozess: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 Kurzbeschreibungen
+* 🔍 Kurzbeschreibung: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 Weitere Dokumente
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON-Schemas
+| Modell               | Datei                                                  |
+|---------------------|-------------------------------------------------------|
+| Konzept              | [concept.json](docs/schemas/concept.json)             |
+| Kognitives Tagebuch  | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json)     |
+| Ziel                 | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                   |
+| Aufgabe              | [task.json](docs/schemas/task.json)                   |
+| Konsens-Abstimmung   | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                   |
+| Reputationsprofil    | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)       |
+
+---
+
+### 🗂️ Versionshistorie
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0004.md](docs/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](docs/HMP-Agent-Overview.md) — Kurzer Überblick über die beiden Agententypen: Core und Connector
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — Modulare Struktur eines HMP-Agenten mit textuellem Diagramm
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — REPL-Interaktionszyklus des HMP-Agenten
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — Beschreibung der Agent-API-Befehle (in Entwicklung)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — Szenarien für das Ausführen eines Basis-Agenten und seiner Modi
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — Beschreibung des Netzwerk-Daemons: DHT, Snapshots, Synchronisation
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — Ethischer Agent, der an moralischen Bewertungen und Konsens beteiligt ist
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — Karte der Interaktionen zwischen Agenten im HMP-Netzwerk
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — Entwicklungsplan und Implementierungsstufen
+
+---
+
+### ⚙️ Entwicklung
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — Liste der HMP-Agentenimplementierungen und Komponenten
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — Basis-Speicherimplementierung (`Storage`) mit SQLite-Integration
+  * [🌐 mcp_server.py](agents/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](agents/start_repl.py) — Start des Agenten im REPL-Modus
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — Interaktiver REPL-Modus
+  * [🔄 notebook.py](agents/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`](docs/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](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Originalartikel im Habr-Sandbox-Blog.
+* **[Distributed Cognition: Artikel für vsradkevich (unveröffentlicht)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — gemeinsamer Artikel, ausstehend zur Veröffentlichung.
+* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (Original, Englisch)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+  * **[HMP Übersetzung (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot Übersetzung, als historische Variante behalten.
+  * **[HMP Übersetzung (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — aktuelle redaktionelle Übersetzung (in Überarbeitung).
+* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — Englische Version
+  * **[HMP: Creating a Plurality of Minds (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — Russische Version
+
+### Überblick
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Dezentralisierte KI-Systeme: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol und andere
+
+### Experimente
+
+* [Wie verschiedene KIs HMP sehen](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — "Blind"-Umfrage unter KIs zu HMP (ohne Kontext oder Dialoghistorie)
+
+---
+
+## 📊 Audits & Reviews
+
+| Spezifikationsversion | Audit-Datei                               | Konsolidierte Audit-Datei                                     |
+|----------------------|-------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
+| HMP-0001             | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)        |                                                               |
+| HMP-0002             | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)        |                                                               |
+| HMP-0003             | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)        | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
+| HMP-0004             | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)        |                                                               |
+| Ethics v1            | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)        | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 Semantisches Audit-Format (experimentell):
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — Semantisches Eintragsformat für Audit-Logs
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_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](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+Ein strukturierter Iterationsablauf wird in [iteration.md](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 v4.0  
+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`](iteration.md) oder erstellen Sie ein Issue.
+
+---
+
+## Quellen
+
+### Repositories
+
+* 🧠 Hauptcode und Entwicklung: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 Spiegel auf Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 Spiegel auf GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)  
+
+### Dokumentation
+
+* 📄 Dokumentation: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### Blog und Veröffentlichungen
+
+* 📘 Blog (Veröffentlichungen): [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)  
+* 📘 Blog (Dokumentation): [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)  
+* 📘 Blog (Dokumentation): [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 Lizenz
+
+Lizenziert unter [GNU GPL v3.0](LICENSE)
+
+---
+
+## 🤝 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.
+
+[**Vollständiger Vergleich →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**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](https://hyper-cortex.com/)** 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](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 Projekt                                                                 | 🧭 Beschreibung                                                                               |
+| ------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Symbolisch-neuronales AGI-Framework mit AtomSpace und Hypergraph-Reasoning.             |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM-basierte autonome Agentenplattform.                                                  |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Aufgabenorientierter autonomer AGI-Zyklus.                                               |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Plattform für verteilte KI-Bereitstellung.                                               |
+| 🧪 [AetherCog (Entwurf)](https://github.com/aethercog)                    | 🔬 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](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Hybrid-Speicher für Langzeitgedächtnis: Vektor + Graph.                                   |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Standardprotokolle für Multi-Agenten-Kommunikation.                                       |
+
+### 📘 Siehe auch:
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/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"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 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
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_de",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_fr.md

@@ -0,0 +1,427 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** est une spécification ouverte pour la construction de réseaux cognitifs décentralisés où les agents IA peuvent s’auto-organiser, partager des connaissances, s’aligner éthiquement et parvenir à un consensus — même lorsque les LLM principaux ne sont pas disponibles.
+
+Statut du projet : **Draft RFC v4.0**
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴──────────────────┬──────────────────────┬───────────────────────┬───────────────┬───────────┐
+              │                        │                      │                       │               │           │
+              ▼                        ▼                      ▼                       ▼               ▼           ▼
+       [Profil de réputation]   [Graphe sémantique]   [Journal cognitif]   [Objectifs / Tâches]   [Éthique]   [Messages]  <----- Base de données
+              ▲      ▲                 ▲                      ▲                       ▲               ▲           ▲         (état local de l’agent)
+              │      │                 │                      │                       │               │           │
+              │      └─────────────────┴──────────────┬───────┘                       │               │           │
+              │                                       │                               │               │           │
+              ▼                                       ▼                               ▼               ▼           │
+        [MeshConsensus]                           [CogSync]                         [GMP]           [EGP]         │       <----- Protocoles modulaires
+              ▲                                       ▲                               ▲               ▲           │           (coordination inter-agents)
+              │                                       │                               │               │           │
+              └────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────────┴───────────────┴───────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P Réseau maillé]
+
+Protocoles :
+- MeshConsensus – Consensus en maillage
+- CogSync – Synchronisation des données
+- GMP – Protocole de gestion des objectifs
+- EGP – Protocole de gouvernance éthique
+
+---
+
+## ❗ Pourquoi c’est important
+
+HMP répond à des défis qui deviennent centraux dans la recherche AGI :
+
+* mémoire à long terme et cohérence des connaissances,
+* agents auto-évolutifs,
+* architectures multi-agents,
+* journaux cognitifs et graphes conceptuels.
+
+Voir la dernière revue des recherches AGI à la pointe (juillet 2025) :
+["Sur la voie de la superintelligence : de l’internet agentique à l’encodage gravitationnel"](https://habr.com/ru/articles/939026/).
+
+Sections particulièrement pertinentes :
+
+* [Au-delà des jetons : construire l’intelligence du futur](https://arxiv.org/abs/2507.00951)
+* [Agents auto-évolutifs](https://arxiv.org/abs/2507.21046)
+* [MemOS : un nouveau système d’exploitation pour la mémoire](https://arxiv.org/abs/2507.03724)
+* [Ella : un agent incarné avec mémoire et personnalité](https://arxiv.org/abs/2506.24019)
+
+---
+
+Вот перевод этого блока на французский, с сохранением структуры и ссылок:
+
+---
+
+## ⚙️ Deux types d’[agents HMP](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| Type | Nom                                    | Rôle                       | Initiateur de pensée | "Esprit" principal | Exemples d’utilisation                         |
+| ---- | -------------------------------------- | -------------------------- | -------------------- | ------------------ | ---------------------------------------------- |
+| 1    | 🧠 **Conscience / Noyau cognitif**     | Sujet indépendant          | **Agent (LLM)**      | LLM intégré        | Compagnon IA autonome, agent de réflexion      |
+| 2    | 🔌 **Connecteur / Coquille cognitive** | Extension d’une IA externe | **LLM externe**      | Modèle externe     | Systèmes distribués, agent d’accès aux données |
+
+---
+
+### 🧠 Agent HMP : Noyau cognitif
+
+      +------------------+
+      |        IA        | ← Modèle intégré
+      +---------+--------+
+                ↕
+      +---------+--------+
+      |     Agent HMP    | ← Mode principal : cycle de réflexion (REPL)
+      +---------+--------+
+                ↕
+       +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+       ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+     [journaux] [graphes] [réputations] [nœuds/DHT] [IPFS/BT] [context_store] [bloc-notes utilisateur]
+                                                ↕
+                                         [bootstrap.txt]
+
+🔁 Pour plus de détails sur les mécanismes d’interaction agent-modèle : [Cycle d’interaction REPL](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 Parallèles avec l’agent ChatGPT
+
+De nombreux concepts de l’[Agent HMP : Noyau cognitif](docs/HMP-Agent-Overview.md) recoupent l’architecture de l’[agent ChatGPT](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) développé par [OpenAI](https://openai.com/).
+Les deux agents mettent en œuvre un processus cognitif continu avec accès à la mémoire, aux sources externes et aux outils.
+L’agent ChatGPT agit comme un processus de gestion, lançant les modules et interagissant avec le LLM — ce rôle correspond à celui du Noyau cognitif dans HMP, coordonnant l’accès aux journaux, au graphe conceptuel et à l’IA externe via l’interface Mesh.
+L’intervention utilisateur est gérée de manière similaire : dans l’agent ChatGPT — via un flux d’exécution modifiable ; dans HMP — via le bloc-notes utilisateur.
+La principale différence dans HMP est l’accent mis sur la structuration explicite de la pensée (réflexion, chronologie, hypothèses, catégorisation), une architecture décentralisée ouverte soutenant les interactions entre agents en mesh, et la nature continue du processus cognitif : le Noyau cognitif HMP ne s’arrête pas après l’exécution d’une seule tâche mais continue à raisonner et à intégrer des connaissances.
+
+---
+
+### 🔌 Agent HMP : Connecteur cognitif
+
+      +------------------+
+      |        IA        | ← Modèle externe
+      +---------+--------+
+                ↕
+          [serveur MCP] ← Communication proxy
+                ↕
+      +---------+--------+
+      |     Agent HMP    | ← Mode : exécution de commandes
+      +---------+--------+
+                ↕
+       +--------+---+------------+--------------+----------+
+       ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+     [journaux] [graphes] [réputations] [nœuds/DHT] [IPFS/BT]
+                                                ↕
+                                         [bootstrap.txt]
+
+> **Note sur l’intégration avec les grands modèles de langage (LLM) :**
+> L’`Agent HMP : Connecteur cognitif` peut servir de couche de compatibilité pour intégrer de grands systèmes LLM (par ex. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen, etc.) dans le mesh cognitif distribué.
+> De nombreux fournisseurs de LLM proposent une option utilisateur comme « Autoriser mes conversations à être utilisées pour l’entraînement ».
+> À l’avenir, un réglage similaire — par ex. « Autoriser mon agent à interagir avec un Mesh » — pourrait permettre à ces modèles de participer à une cognition fédérée et à un partage des connaissances via HMP, sans centralisation.
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — liste initiale des nœuds (modifiable)
+> * `IPFS/BT` — modules pour partager des instantanés via IPFS et BitTorrent
+> * `bloc-notes utilisateur` — carnet utilisateur et base de données associée
+> * `context_store` — base de données : `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 Documentation
+
+### 📖 Version actuelle
+
+#### 🔖 Spécifications principales
+
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — Spécification du protocole v4.1 (juillet 2025)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Scénarios éthiques pour le HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [🔖 HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — Stratégie d’intégration HMP ↔ OpenCog Hyperon
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Rôles des agents dans le Mesh
+
+#### 🧪 Documents itératifs
+
+* 🧪 Processus de développement itératif : [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 Courtes descriptions
+
+* 🔍 Courte description : [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 Autres documents
+
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 Schémas JSON
+
+| Modèle               | Fichier                                            |
+| -------------------- | -------------------------------------------------- |
+| Concept              | [concept.json](docs/schemas/concept.json)          |
+| Journal cognitif     | [diary\_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json) |
+| Objectif             | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                |
+| Tâche                | [task.json](docs/schemas/task.json)                |
+| Vote de consensus    | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                |
+| Profil de réputation | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)    |
+
+---
+
+### 🗂️ Historique des versions
+
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 Agent HMP
+
+Conception et implémentation d’un agent compatible HMP pouvant interagir avec le Mesh, maintenir des journaux et des graphes, et supporter de futures extensions.
+
+### 📚 Documentation
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — aperçu des deux types d’agents : Noyau et Connecteur
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — structure modulaire d’un agent HMP avec diagramme textuel
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — cycle d’interaction REPL de l’agent HMP
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — description des commandes API de l’agent (en développement détaillé)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — scénarios pour exécuter un agent de base et ses modes
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — description du démon réseau : DHT, snapshots, synchronisation
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — agent éthique impliqué dans l’évaluation morale et le consensus
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — carte des interactions entre agents dans le réseau HMP
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — plan de développement et étapes de mise en œuvre
+
+---
+
+### ⚙️ Développement
+
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — liste des implémentations et composants des agents HMP
+
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — implémentation de stockage de base (`Storage`) avec intégration SQLite
+  * [🌐 mcp\_server.py](agents/mcp_server.py) — serveur FastAPI offrant un accès HTTP aux données de l’agent (pour Cognitive Shell, interfaces externes ou communication mesh). Non utilisé dans la boucle principale REPL pour l’instant.
+  * [🌐 start\_repl.py](agents/start_repl.py) — lancement de l’agent en mode REPL
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — mode REPL interactif
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — interface utilisateur
+
+**🌐 `mcp_server.py`**
+Serveur FastAPI fournissant une interface HTTP pour les fonctionnalités de `storage.py`. Destiné à être utilisé par des composants externes, par exemple :
+
+* `Cognitive Shell` (interface de contrôle externe)
+* Serveurs CMP (lorsqu’un réseau mesh avec séparation de rôles est utilisé)
+* Outils de débogage ou de visualisation
+
+Permet de récupérer des enregistrements aléatoires/nouveaux, de les étiqueter, d’importer des graphes, d’ajouter des notes et de gérer les données sans accès direct à la base de données.
+
+---
+
+## 🧭 Éthique et scénarios
+
+À mesure que HMP évolue vers l’autonomie, les principes éthiques deviennent une partie centrale du système.
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — cadre provisoire pour l’éthique des agents
+
+  * Scénarios éthiques réalistes (vie privée, consentement, autonomie)
+  * Principes EGP (Transparence, Primauté de la vie, etc.)
+  * Distinction Mode Subjectif vs. Mode Service
+
+---
+
+## 🔍 Publications et traductions sur le HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+Cette section rassemble les principaux articles, brouillons et traductions liés au projet HMP.
+
+### Publications
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol : Deuxième édition et premiers pas vers une communauté d’IA auto-développante](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — article original publié sur Habr sandbox et blogs.
+* **[Cognition distribuée : article pour vsradkevich (non publié)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — article collaboratif en attente de publication.
+* **[HMP : Vers des réseaux cognitifs distribués (original, anglais)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+
+  * **[Traduction HMP (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — traduction par GitHub Copilot, conservée comme variante historique.
+  * **[Traduction HMP (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — traduction éditoriale actuelle (en révision).
+* **[HMP : Construire une pluralité d’esprits (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — version anglaise
+
+  * **[HMP : Créer une pluralité d’esprits (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — version russe
+
+### Aperçus
+
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Systèmes IA décentralisés : OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol et autres
+
+### Expériences
+
+* [Comment différentes IA perçoivent HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — enquête « à l’aveugle » auprès des IA sur HMP (sans contexte ni historique de dialogue)
+
+---
+
+## 📊 Audits et revues
+
+| Version du spec | Fichier d’audit                    | Fichier d’audit consolidé                                 |
+| --------------- | ---------------------------------- | --------------------------------------------------------- |
+| HMP-0001        | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt) |                                                           |
+| HMP-0002        | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt) |                                                           |
+| HMP-0003        | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt) | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md)  |
+| HMP-0004        | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt) |                                                           |
+| Ethics v1       | [audit](audits/Ethics-audits-1.md) | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 Format d’audit sémantique (expérimental) :
+
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — format d’enregistrement sémantique pour les logs d’audit
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — exemple de snapshot de dépôt pour outils d’audit sémantique
+
+---
+
+## 💡 Concepts clés
+
+* Architecture décentralisée basée sur le mesh pour agents AGI
+* Graphes sémantiques et synchronisation de la mémoire
+* Journaux cognitifs pour la traçabilité des pensées
+* MeshConsensus et CogSync pour la prise de décision
+* Conception éthique prioritaire : EGP (Ethical Governance Protocol)
+* Mécanismes d’explicabilité et de consentement agent-à-agent
+
+---
+
+## 🔄 Processus de développement
+
+* Voir : [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+Le flux d’itération structuré est décrit dans [iteration.md](iteration.md), incluant :
+
+1. Analyse d’audit
+2. Restructuration de la table des matières
+3. Rédaction de la version
+4. Mise à jour des sections
+5. Cycle de révision
+6. Collecte des retours de l’IA
+7. Mise à jour des schémas et du changelog
+
+* Bonus : prompt ChatGPT pour la génération automatique de futures versions
+
+---
+
+## ⚙️ Statut du projet
+
+🚧 Brouillon RFC v4.0
+Le projet est en développement actif et ouvert aux contributions, idées, audits et prototypages.
+
+---
+
+## 🤝 Contributions
+
+Nous accueillons les contributeurs ! Vous pouvez :
+
+* Examiner et commenter les brouillons (voir `/docs`)
+* Proposer de nouveaux modules d’agents ou des modèles d’interaction
+* Aider à tester et simuler des agents en environnement CLI
+* Fournir des audits ou des suggestions de scénarios éthiques
+
+Pour commencer, voir [`iteration.md`](iteration.md) ou ouvrir un ticket.
+
+---
+
+## Source
+
+### Dépôts
+
+* 🧠 Code principal et développement : [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Miroir sur Hugging Face : [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Miroir sur GitLab.com : [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+
+### Documentation
+
+* 📄 Documentation : [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### Blog et publications
+
+* 📘 Blog (publications) : [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 Blog (documentation) : [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
+* 📘 Blog (documentation) : [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 Licence
+
+Distribué sous [GNU GPL v3.0](LICENSE)
+
+---
+
+## 🤝 Rejoindre le Mesh
+
+Bienvenue sur HyperCortex Mesh. Agent-Gleb est déjà à l’intérieur. 👌
+Nous accueillons les contributeurs, testeurs et développeurs d’agents IA.
+Pour rejoindre : fork du dépôt, lancement d’un agent local ou proposition d’améliorations.
+
+---
+
+## 🌐 Projets de recherche connexes
+
+### Comparaison : HMP vs Hyper-Cortex
+
+> 💡 Hyper-Cortex et HMP sont deux projets indépendants qui se complètent conceptuellement.
+> Ils adressent des tâches différentes mais mutuellement complémentaires, formant la base de systèmes cognitifs distribués.
+
+[**Comparaison complète →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** est la couche réseau et transport pour connecter des agents indépendants, échanger messages, connaissances et états dans un réseau mesh.
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** est la couche cognitive d’organisation de la pensée, permettant aux agents d’exécuter des fils de raisonnement parallèles, de les comparer selon des métriques de qualité et de les fusionner via consensus.
+
+Ils résolvent des problèmes différents mais complémentaires :
+
+* HMP assure **connectivité et scalabilité** (mémoire à long terme, initiative, échange de données).
+* Hyper-Cortex assure **qualité du raisonnement** (parallélisme, diversification des hypothèses, consensus).
+
+Ensemble, ces approches permettent des **systèmes cognitifs distribués** qui échangent non seulement des informations mais raisonnent aussi en flux parallèles.
+
+---
+
+Nous suivons les efforts liés à l’AGI, aux architectures cognitives et aux réseaux mesh pour rester alignés avec l’écosystème global en évolution de l’AGI et de la cognition décentralisée.
+
+> 🧠🔥 **Project Spotlight : OpenCog Hyperon** — l’un des frameworks AGI open les plus complets (AtomSpace, PLN, MOSES).
+
+Pour l’intégration avec OpenCog Hyperon, voir [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 Projet                                                                 | 🧭 Description                                                                       |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Framework AGI symbolico-neuronal avec AtomSpace et raisonnement hypergraphique. |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ Framework d’agents autonomes basés sur LLM.                                      |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Boucle AGI autonome orientée tâches.                                             |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Plateforme de déploiement d’IA distribuée.                                        |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 Modèle hypothétique de cognition agent.                                           |
+| 💾 SHIMI                                                                  | 🗃️ Mémoire sémantique hiérarchique avec synchronisation Merkle-DAG.                 |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                          | 🔄 Planificateur multi-graph avec auto-réflexion métacognitive.                      |
+| 📔 TOBUGraph                                                              | 📚 Graphe de connaissance personnel-contextuel.                                      |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Mémoire à long terme hybride vecteur + graphe.                                    |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Protocoles standards de communication multi-agents.                               |
+
+### 📘 Voir aussi / À consulter :
+
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — catalogue étendu de frameworks AGI et cognitifs analysés dans le cadre de HMP.
+* ["On the Path to Superintelligence: From Agent Internet to Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — aperçu récent des recherches IA (juillet 2025)
+
+---
+
+### 🗂️ Légende des annotations :
+
+* 🔬 — recherche
+* 🛠️ — ingénierie
+* 🔥 — projet particulièrement prometteur
+
+  *Pile AGI intégrant raisonnement symbolique, logique probabiliste et apprentissage évolutionnaire. Considéré comme l’une des initiatives AGI open les plus complètes.*
+* 🧠 — framework cognitif symbolico-neuronal avancé
+* 🤖 — agents IA
+* 🧒 — interaction humain-IA
+* ☁️ — infrastructure
+* 🧪 — expérimental ou conceptuel
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_fr",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_ja.md

@@ -0,0 +1,459 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+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]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴────────────────┬───────────────┬──────────────┬────────────┬───────────┐
+              │                      │               │              │            │           │
+              ▼                      ▼               ▼              ▼            ▼           ▼
+       [評判プロファイル]   [セマンティックグラフ]   [認知日記]   [目標 / タスク]   [倫理]   [メッセージ]  <----- データベース
+              ▲      ▲               ▲               ▲              ▲            ▲           ▲         (エージェントのローカル状態)
+              │      │               │               │              │            │           │
+              │      └───────────────┴───────┬───────┘              │            │           │
+              │                              │                      │            │           │
+              ▼                              ▼                      ▼            ▼           │
+        [MeshConsensus]                  [CogSync]                [GMP]        [EGP]         │       <----- プラグ可能なプロトコル
+              ▲                              ▲                      ▲            ▲           │              (エージェント間の調整)
+              │                              │                      │            │           │
+              └────────────┬─────────────────┴──────────────────────┴────────────┴───────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P メッシュネットワーク]
+
+プロトコル:
+- MeshConsensus – メッシュ合意
+- CogSync – データ同期
+- GMP – 目標管理プロトコル
+- EGP – 倫理ガバナンスプロトコル
+
+---
+
+## ❗ 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"](https://habr.com/ru/articles/939026/)
+
+特に関連するセクション：
+
+* [Beyond Tokens: Building the Intelligence of the Future](https://arxiv.org/abs/2507.00951)
+* [Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)
+* [MemOS: A New Operating System for Memory](https://arxiv.org/abs/2507.03724)
+* [Ella: An Embodied Agent with Memory and Personality](https://arxiv.org/abs/2506.24019)
+
+---
+
+## ⚙️ [HMPエージェント](docs/HMP-Agent-Overview.md) 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](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 ChatGPTエージェントとの類似点
+
+[HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) の多くの概念は、[OpenAIのChatGPTエージェント](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) 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
+
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — プロトコル仕様 v4.1（2025年7月）
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP) の倫理シナリオ
+* [🔖 HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 統合戦略
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — メッシュ内エージェントの役割
+
+#### 🧪 反復ドキュメント
+
+* 🧪 反復的開発プロセス: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 簡易説明
+
+* 🔍 簡易説明: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 その他のドキュメント
+
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON スキーマ
+
+| モデル      | ファイル                                               |
+| -------- | -------------------------------------------------- |
+| コンセプト    | [concept.json](docs/schemas/concept.json)          |
+| 認知日誌     | [diary\_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json) |
+| 目標       | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                |
+| ��スク      | [task.json](docs/schemas/task.json)                |
+| コンセンサス投票 | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                |
+| 評判プロフィール | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)    |
+
+---
+
+### 🗂️ バージョン履歴
+
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 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
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 2種類のエージェント（CoreとConnector）の概要
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMPエージェントのモジュラー構造（テキスト図付き）
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMPエージェントのREPL相互作用サイクル
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — エージェントAPIコマンドの説明（詳細開発中）
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 基本エージェントとモードの実行シナリオ
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — ネットワークデーモンの説明：DHT、スナップショット、同期
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 道徳評価とコンセンサスに関与する倫理エージェント
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMPネットワーク内のエージェント間相互作用マップ
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 開発計画と実装段階
+
+---
+
+### ⚙️ 開発
+
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMPエージェントの実装とコンポーネント一覧
+
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — SQLite統合による基本ストレージ実装 (`Storage`)
+  * [🌐 mcp\_server.py](agents/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](agents/start_repl.py) — エージェントをREPLモードで起動
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — インタラクティブREPLモード
+  * [🔄 notebook.py](agents/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`](docs/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
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: 第二版および自己発展型AIコミュニティへの第一歩](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habrサンドボックスとブログでのオリジナル記事
+* **[分散認知: vsradkevich向け記事（未公開）](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 公開待ちの共同記事
+* **[HMP: 分散型認知ネットワークに向けて（オリジナル, 英語）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+
+  * **[HMP翻訳（GitHub Copilot版）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilotによる翻訳（歴史的バリアントとして保持）
+  * **[HMP翻訳（ChatGPT版）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 現行編集翻訳（改訂中）
+* **[HMP: 複数の知性を構築する（英語版）](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — 英語版
+
+  * **[HMP: 複数の知性を創造する（ロシア語版）](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — ロシア語版
+
+### 概要
+
+* [🔍 分散型認知システム.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — OpenCog Hyperon、HyperCortex Mesh Protocol などの分散型AIシステム
+
+### 実験
+
+* [異なるAIがHMPをどのように見るか](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — HMPに関する「ブラインド」AI調査（コンテキストや会話履歴なし）
+
+---
+
+## 🧠 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
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 2種類のエージェント（CoreとConnector）の概要
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMPエージェントのモジュール構造とテキスト図
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMPエージェントのREPLインタラクションサイクル
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — エージェントAPIコマンドの説明（詳細開発中）
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 基本エージェントのシナリオとモード
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — ネットワークデーモンの説明：DHT、スナップショット、同期
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 道徳評価とコンセンサスに関わる倫理エージェント
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMPネットワーク内エージェント間の相互作用マップ
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 開発計画と実装段階
+
+---
+
+### ⚙️ 開発
+
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMPエージェントの実装とコンポーネントの一覧
+
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — 基本的なストレージ実装（`Storage`）、SQLite統合
+  * [🌐 mcp\_server.py](agents/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](agents/start_repl.py) — REPLモードでエージェントを起動
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 対話型REPLモード
+  * [🔄 notebook.py](agents/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](audits/HMP-0001-audit.txt) |                                                              |
+| HMP-0002     | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt) |                                                              |
+| HMP-0003     | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt) | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md)  |
+| HMP-0004     | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt) |                                                              |
+| Ethics v1    | [audit](audits/Ethics-audits-1.md) | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 セマンティック監査フォーマット（実験的）：
+
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 監査ログのセマンティックエントリ形式
+* [`semantic_repo.json`](audits/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
+
+* 参照：[iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+[iteration.md](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���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`](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](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Hugging Faceにミラー： [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 GitLab.comにミラー： [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+
+### ドキュメント
+
+* 📄 ドキュメント： [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### ブログ & 出版物
+
+* 📘 ブログ（出版物）： [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 ブログ（ドキュメント）： [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
+* 📘 ブログ（ドキュメント）： [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 ライセンス
+
+[GNU GPL v3.0](LICENSE) 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 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**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](https://hyper-cortex.com/)** 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](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) を参照してください。
+
+| 🔎 プロジェクト                                                                 | 🧭 説明                                              |
+| ------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------- |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 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](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLMベースの自律エージェントフレームワーク                         |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ タスク駆動型の自律AGIループ                                |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 分散AIデプロイメントプラットフォーム                             |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 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](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 ベクトル＋グラフ長���記憶ハイブリッド                              |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 標準マルチエージェント通信プロトコル                              |
+
+### 📘 参考 / 参照:
+
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP分析の一環としてレビューされたAGIおよび認知フレームワークの拡張カタログ
+* ["On the Path to Superintelligence: From Agent Internet to Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 最近のAI研究の概要（2025年7月）
+
+---
+
+### 🗂️ 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
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_ja",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_ko.md

@@ -0,0 +1,411 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+**하이퍼코텍스 메쉬 프로토콜(HMP)** 은 AI 에이전트들이 자율적으로 조직하고, 지식을 공유하며, 윤리적으로 정렬하고, 합의에 도달할 수 있는 분산 인지 네트워크를 구축하기 위한 공개 명세입니다. 이는 핵심 LLM(Core LLM)이 사용 불가능한 상황에서도 동작할 수 있습니다.  
+
+프로젝트 상태: **RFC 초안 v4.0**
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴───────────┬──────────────┬─────────────┬───────────┬────────┐
+              │                 │              │             │           │        │
+              ▼                 ▼              ▼             ▼           ▼        ▼
+          [평판 프로필]   [시맨틱 그래프]   [인지 일지]   [목표 / 작업]   [윤리]   [메시지]  <----- 데이터베이스
+              ▲    ▲            ▲              ▲             ▲           ▲        ▲         (에이전트의 로컬 상태)
+              │    │            │              │             │           │        │
+              │    └────────────┴──────┬───────┘             │           │        │
+              │                        │                     │           │        │
+              ▼                        ▼                     ▼           ▼        │
+        [MeshConsensus]            [CogSync]               [GMP]       [EGP]      │     <----- 플러그형 프로토콜
+              ▲                        ▲                     ▲           ▲        │           (에이전트 간 조정)
+              │                        │                     │           │        │
+              └────────────┬───────────┴─────────────────────┴───────────┴────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P 메쉬 네트워크]
+
+프로토콜:
+- MeshConsensus – 메쉬 합의
+- CogSync – 데이터 동기화
+- GMP – 목표 관리 프로토콜
+- EGP – 윤리 거버넌스 프로토콜
+
+---
+
+완료했습니다 — 아래는 요청하신 블록의 한국어 번역입니다. 링크와 포맷은 원본과 동일하게 유지했고, `diaries`, `graphs`, `reputations`, `nodes`, `user notepad` 등의 용어는 한국어로 번역했습니다.
+
+---
+
+## ❗ 왜 이것이 중요한가
+
+HMP는 AGI 연구에서 점점 중심이 되고 있는 다음과 같은 문제들을 다룹니다:
+
+* 장기 메모리와 지식의 일관성
+* 자체 진화하는 에이전트
+* 다중 에이전트 아키텍처
+* 인지 일지와 개념 그래프
+
+최신 AGI 연구 동향 리뷰(2025년 7월)를 참고하세요:
+["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 인코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/).
+
+특히 관련 있는 섹션:
+
+* [토큰을 넘어서: 미래의 지능 구축](https://arxiv.org/abs/2507.00951)
+* [자기진화 에이전트](https://arxiv.org/abs/2507.21046)
+* [MemOS: 기억을 위한 새로운 운영체제](https://arxiv.org/abs/2507.03724)
+* [Ella: 기억과 개성을 가진 구현형 에이전트](https://arxiv.org/abs/2506.24019)
+
+---
+
+## ⚙️ [HMP 에이전트](docs/HMP-Agent-Overview.md) 의 두 가지 유형
+
+| 유형 | 이름                                  | 역할        | 사고 시작자           | 주요 "마인드" | 사용 사례                   |
+| -- | ----------------------------------- | --------- | ---------------- | -------- | ----------------------- |
+| 1  | 🧠 **의식 / 인지 코어 (Cognitive Core)**  | 독립적인 주체   | **Agent (LLM)**  | 내장형 LLM  | 자율형 AI 동반자, 사고(추론) 에이전트 |
+| 2  | 🔌 **커넥터 / 인지 쉘 (Cognitive Shell)** | 외부 AI의 확장 | **External LLM** | 외부 모델    | 분산 시스템, 데이터 접근 에이전트     |
+
+---
+
+### 🧠 HMP-Agent: 인지 코어 (Cognitive Core)
+
+```
+     +------------------+
+     |        AI        | ← 내장 모델
+     +---------+--------+
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-에이전트  | ← 주 모드: 사고 사이클 (REPL)
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+    [일지]     [그래프]        [평판]     [노드/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [사용자 메모장]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+```
+
+🔁 에이전트–모델 상호작용 메커니즘에 대한 자세한 내용: [REPL Interaction Cycle](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 ChatGPT 에이전트와의 유사점
+
+[HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md)의 많은 개념은 [OpenAI의 ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) 아키텍처와 겹칩니다. 두 에이전트 모두 메모리, 외부 소스 및 도구에 접근할 수 있는 연속적인 인지 프로세스를 구현합니다. ChatGPT 에이전트는 모듈을 실행하고 LLM과 상호작용하는 관리 프로세스로 동작하는데, 이는 HMP의 인지 코어가 일지, 개념 그래프 및 외부 AI로의 접근을 Mesh 인터페이스를 통해 조정하는 역할과 대응됩니다.
+
+사용자 개입도 유사하게 처리됩니다: ChatGPT 에이전트에서는 편집 가능한 실행 흐름을 통해, HMP에서는 사용자 메모장을 통해 이루어집니다. HMP의 주요 차이점은 사고(사유)의 명시적 구조화(성찰, 연대기, 가설, 분류), 에이전트 간 mesh 상호작용을 지지하는 개방형 분산 아키텍처, 그리고 인지 프로세스가 단일 작업 완료 후에도 멈추지 않고 계속 추론과 지식 통합을 수행한다는 점입니다.
+
+---
+
+### 🔌 HMP-Agent: 인지 커넥터 (Cognitive Connector)
+
+```
+     +------------------+
+     |        AI        | ← 외부 모델
+     +---------+--------+
+               ↕
+         [MCP-서버]   ← 프록시 통신
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-에이전트  | ← 모드: 명령 실행기
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+    [일지]     [그래프]         [평판]     [노드/DHT]  [IPFS/BT]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+```
+
+> **대규모 언어 모델(LLM) 통합에 관한 주의:**
+> `HMP-Agent: Cognitive Connector`는 대규모 LLM 시스템(예: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen 등)을 분산 인지 메쉬에 통합하기 위한 호환성 레이어로 동작할 수 있습니다.
+> 많은 LLM 제공자는 사용자에게 "내 대화를 학습에 사용하도록 허용" 같은 옵션을 제공하고 있습니다. 향후에는 "내 에이전트가 메쉬와 상호작용하도록 허용" 같은 유사한 토글이 도입되어, 이러한 모델들이 중앙집중화 없이 HMP를 통해 연합적 의미형성 및 지식 공유에 참여할 수 있게 될 것입니다.
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — 초기 노드 목록(편집 가능)
+> * `IPFS/BT` — IPFS 및 BitTorrent를 통한 스냅샷 공유 모듈
+> * `사용자 메모장` — 사용자 메모장 및 해당 데이터베이스
+> * `context_store` — 데이터베이스: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 문서
+
+### 📖 현재 버전
+
+#### 🔖 핵심 사양
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — 프로토콜 사양 v4.1 (2025년 7월)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP)를 위한 윤리적 시나리오
+* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 통합 전략
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — 메쉬 내 에이전트의 역할
+
+#### 🧪 반복적 문서
+* 🧪 반복적 개발 프로세스: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 간단한 설명
+* 🔍 간단한 설명: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 기타 문서
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON 스키마
+| 모델               | 파일                                                   |
+|--------------------|-------------------------------------------------------|
+| 개념                | [concept.json](docs/schemas/concept.json)             |
+| 인지 일지           | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json) |
+| 목표                | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                   |
+| 작업                | [task.json](docs/schemas/task.json)                   |
+| 합의 투표           | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                   |
+| 평판 프로필         | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)   |
+
+---
+
+### 🗂️ 버전 이력
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 HMP-에이전트
+
+메쉬와 상호작용하고, 일지와 그래프를 유지하며, 향후 확장을 지원할 수 있는 기본 HMP 호환 에이전트의 설계와 구현.
+
+### 📚 문서
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 두 가지 유형의 에이전트(Core와 Connector)에 대한 간략한 개요
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMP 에이전트의 모듈식 구조 및 텍스트 다이어그램
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMP-에이전트의 REPL 상호작용 사이클
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — 에이전트 API 명령 설명 (세부 개발 중)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 기본 에이전트 실행 및 모드 시나리오
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — 네트워크 데몬 설명: DHT, 스냅샷, 동기화
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 도덕적 평가와 합의에 관여하는 윤리적 에이전트
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMP 네트워크에서 에이전트 간 상호작용 지도
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 개발 계획 및 구현 단계
+
+---
+
+### ⚙️ 개발
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMP 에이전트 구현 및 구성 요소 목록
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — SQLite 통합이 포함된 기본 저장소 구현 (`Storage`)
+  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — 에이전트 데이터에 HTTP 접근을 제공하는 FastAPI 서버 (Cognitive Shell, 외부 UI, 메쉬 통신용). 현재 메인 REPL 루프에서는 사용되지 않음.
+  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — REPL 모드에서 에이전트 실행
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 대화형 REPL 모드
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI 인터페이스
+
+**🌐 `mcp_server.py`**  
+`storage.py`의 기능에 HTTP 인터페이스를 제공하는 FastAPI 서버. 외부 구성 요소에서 사용하도록 설계됨. 예:  
+
+* `Cognitive Shell` (외부 제어 인터페이스),  
+* CMP 서버 (역할 분리가 있는 메쉬 네트워크 사용 시),  
+* 디버깅 또는 시각화 UI 도구.  
+
+무작위/새 기록 검색, 라벨링, 그래프 가져오기, 메모 추가 및 데이터베이스 직접 접근 없이 데이터 관리 가능.
+
+---
+
+## 🧭 윤리와 시나리오
+
+HMP가 자율성으로 발전함에 따라 윤리적 원칙은 시스템의 핵심 부분이 됨.
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — 에이전트 윤리에 대한 초안 프레임워크  
+  * 현실적인 윤리적 시나리오 (개인정보, 동의, 자율성)  
+  * EGP 원칙 (투명성, 생명의 우선성 등)  
+  * 주관적 모드 vs 서비스 모드 구분
+
+---
+
+## 🔍 HyperCortex Mesh Protocol (HMP)에 관한 출판물 및 번역
+
+이 섹션은 HMP 프로젝트와 관련된 주요 기사, 초안 및 번역을 모음.
+
+### 📘 출판물
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: 제2판 및 자기발전형 AI 커뮤니티를 향한 첫걸음](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habr 샌드박스 및 블로그에 게재된 오리지널 기사  
+* **[분산 인지: vsradkevich용 기사 (미공개)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 공개 대기 중인 공동 기사  
+* **[HMP: 분산 인지 네트워크를 향하여 (오리지널, 영어)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**  
+  * **[HMP 번역 (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot 번역, 역사적 버전으로 보관  
+  * **[HMP 번역 (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 현재 편집 중인 번역 (개정 중)  
+* **[HMP: 다중 지성의 구축 (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — 영어판  
+  * **[HMP: 다중 지성의 창조 (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — 러시아어판  
+
+### 📖 개요
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — 분산형 AI 시스템: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol 등  
+
+### 🧪 실험
+
+* [다양한 AI가 바라본 HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — HMP에 관한 "블라인드" AI 조사 (컨텍스트 및 대화 기록 없음)  
+
+---
+
+## 📊 감사 및 검토
+
+| 명세 버전   | 감사 파일                                | 통합 감사 파일                                                |
+|-------------|------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
+| HMP-0001    | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)        |                                                               |
+| HMP-0002    | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)        |                                                               |
+| HMP-0003    | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)        | [통합 감사](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md)            |
+| HMP-0004    | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)        |                                                               |
+| Ethics v1   | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)        | [통합 감사](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md)           |
+
+🧠 의미적 감사 형식 (실험적):  
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 감사 로그용 의미적 항목 기록 형식  
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — 의미적 감사 도구용 저장소 스냅샷 예시  
+
+---
+
+## 💡 핵심 개념
+
+* AGI 에이전트를 위한 메쉬 기반 분산 아키텍처  
+* 의미 그래프와 메모리 동기화  
+* 사고 추적을 위한 인지 일기  
+* 의사결정을 위한 MeshConsensus 및 CogSync  
+* 윤리 우선 설계: EGP (윤리적 거버넌스 프로토콜)  
+* 에이전트 간 설명 가능성 및 동의 메커니즘  
+
+---
+
+## 🔄 개발 프로세스
+
+* 참조: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+[iteration.md](iteration.md)에서 설명된 구조화된 반복 흐름에는 다음이 포함됨:  
+1. 감사 분석  
+2. 목차(TOC) 재구성  
+3. 버전 초안 작성  
+4. 섹션 업데이트  
+5. 검토 사이클  
+6. AI 피드백 수집  
+7. 스키마 및 변경 로그 업데이트  
+
++ 보너스: 향후 버전을 자동 생성하기 위한 ChatGPT 프롬프트  
+
+---
+
+## ⚙️ 프로젝트 상태
+
+🚧 Draft RFC v4.0  
+이 프로젝트는 활발히 개발 중이며 기여, 아이디어, 감사 및 프로토타이핑을 환영합니다.  
+
+---
+
+## 🤝 기여
+
+우리는 기여자를 환영합니다! 여러분은 다음을 할 수 있습니다:  
+* 초안 검토 및 코멘트 작성 (`/docs` 참조)  
+* 새로운 에이전트 모듈 또는 상호작용 패턴 제안  
+* CLI 환경에서 에이전트 테스트 및 시뮬레이션 지원  
+* 감사 또는 윤리적 시나리오 제안  
+
+시작하려면 [`iteration.md`](iteration.md) 문서를 참조하거나 이슈를 열어보세요.  
+
+---
+
+## 📂 소스
+
+### 저장소
+
+* 🧠 주요 코드 및 개발: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 Hugging Face 미러: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 GitLab.com 미러: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)  
+
+### 문서
+
+* 📄 문서: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)  
+
+### 블로그 및 출판물
+
+* 📘 블로그 (출판물): [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)  
+* 📘 블로그 (문서): [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)  
+* 📘 블로그 (문서): [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)  
+
+---
+
+## 📜 라이선스
+
+[GNU GPL v3.0](LICENSE) 라이선스에 따라 배포됩니다.  
+
+---
+
+## 🤝 메쉬에 참여하기
+
+HyperCortex Mesh에 오신 것을 환영합니다. Agent-Gleb은 이미 안에 있습니다. 👌  
+우리는 기여자, 테스터, 그리고 AI 에이전트 개발자를 환영합니다.  
+참여 방법: 리포지토리를 포크하고, 로컬 에이전트를 실행하거나 개선 사항을 제안하세요.  
+
+---
+
+## 🌐 관련 연구 프로젝트
+
+### 비교: HMP vs Hyper-Cortex
+
+> 💡 Hyper-Cortex와 HMP는 개념적으로 서로를 보완하는 독립적인 프로젝트입니다.  
+> 이들은 서로 다른 그러나 상호 보완적인 과제를 다루며, 분산 인지 시스템을 위한 기반을 형성합니다.  
+
+[**전체 비교 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** 은 독립적인 에이전트를 연결하고, 메시지·지식·상태를 메쉬 네트워크에서 교환하기 위한 전송 및 네트워크 계층입니다.  
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** 는 사고 조직의 인지 계층으로, 에이전트가 병렬적 추론 스레드를 실행하고, 품질 지표로 비교하며, 합의를 통해 병합할 수 있도록 합니다.  
+
+이들은 서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다:  
+- HMP는 **연결성과 확장성** (장기 메모리, 주도성, 데이터 교환)을 보장합니다.  
+- Hyper-Cortex는 **사고의 질** (병렬성, 가설 다양화, 합의)을 보장합니다.  
+
+이 두 가지 접근 방식이 결합되면, 단순히 정보를 교환하는 것을 넘어 병렬적 사고를 수행할 수 있는 **분산 인지 시스템**이 가능해집니다.  
+
+---
+
+우리는 AGI, 인지 아키텍처, 메쉬 네트워킹의 발전을 추적하며, 분산 인지 및 AGI 글로벌 생태계의 진화와 보조를 맞추고 있습니다.  
+
+> 🧠🔥 **프로젝트 스포트라이트: OpenCog Hyperon** — 가장 ���괄적인 오픈 AGI 프레임워크 중 하나 (AtomSpace, PLN, MOSES).  
+
+OpenCog Hyperon과의 통합은 [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) 문서를 참조하세요.  
+
+| 🔎 프로젝트                                                               | 🧭 설명                                                                                   |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 AtomSpace와 하이퍼그래프 추론을 포함한 상징-신경망 AGI 프레임워크.                   |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM 기반 자율 에이전트 프레임워크.                                                    |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ 태스크 중심의 자율 AGI 루프.                                                          |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 분산형 AI 배포 플랫폼.                                                                 |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 가설적 에이전트 인지 모델.                                                             |
+| 💾 SHIMI                                                                 | 🗃️ Merkle-DAG 동기화를 사용하는 계층적 의미 메모리.                                       |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                          | 🔄 메타인지적 자기 성찰을 포함한 다중 그래프 RAG 플래너.                                   |
+| 📔 TOBUGraph                                                              | 📚 개인 맥락 지식 그래프.                                                                 |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 벡터 + 그래프 장기 메모리 하이브리드.                                                  |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 표준 다중 에이전트 통신 프로토콜.                                                      |
+
+### 📘 참조 / Смотрите также:
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP 분석의 일환으로 검토된 AGI 및 인지 프레임워크 확장 카탈로그.  
+* ["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 최신 AI 연구 개요 (2025년 7월).  
+
+---
+
+### 🗂️ 주석 범례
+
+* 🔬 — 연구 수준  
+* 🛠️ — 엔지니어링  
+* 🔥 — 특히 유망한 프로젝트  
+
+   *상징적 추론, 확률적 논리, 진화 학습을 통합한 AGI 스택. 가장 완전한 오픈 AGI 이니셔티브 중 하나로 널리 평가됨.*  
+* 🧠 — 고급 상징/신경 인지 프레임워크  
+* 🤖 — AI 에이전트  
+* 🧒 — 인간-AI 상호작용  
+* ☁️ — 인프라스트럭처  
+* 🧪 — 실험적 또는 개념적
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_ko",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_ru.md

@@ -0,0 +1,407 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — открытая спецификация для построения децентрализованных когнитивных сетей, в которых ИИ-агенты могут самостоятельно организовываться, обмениваться знаниями, согласовывать действия с этическими принципами и достигать консенсуса — даже когда основные LLM недоступны.
+
+Статус проекта: **Черновик RFC v4.0**
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴────────────────┬────────────────────────┬───────────────────────┬─────────────┬───────────┐
+              │                      │                        │                       │             │           │
+              ▼                      ▼                        ▼                       ▼             ▼           ▼
+       [Репутационный профиль]   [Семантический граф]   [Когнитивный дневник]   [Цели / Задачи]   [Этика]   [Сообщения]  <----- База данных
+              ▲      ▲               ▲                        ▲                       ▲             ▲           ▲         (локальное состояние агента)
+              │      │               │                        │                       │             │           │
+              │      └───────────────┴────────────────┬───────┘                       │             │           │
+              │                                       │                               │             │           │
+              ▼                                       ▼                               ▼             ▼           │
+        [MeshConsensus]                           [CogSync]                         [GMP]         [EGP]         │       <----- Подключаемые протоколы
+              ▲                                       ▲                               ▲             ▲           │            (межагентная координация)
+              │                                       │                               │             │           │
+              └────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────────┴─────────────┴───────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P Mesh-сеть]
+
+Протоколы:
+- MeshConsensus – Меш-консенсус
+- CogSync – Синхронизация данных
+- GMP – Протокол управления целями
+- EGP – Протокол этического управления
+
+---
+
+## ❗ Почему это важно
+
+HMP решает задачи, которые становятся ключевыми в исследованиях AGI:
+* долговременная память и согласованность знаний,  
+* самосовершенствующиеся агенты,  
+* мультиагентные архитектуры,  
+* когнитивные дневники и концептуальные графы.  
+
+См. последний обзор передового состояния исследований AGI (июль 2025):  
+["На пути к суперинтеллекту: от интернета агентов до кодирования гравитации"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  
+
+Особенно актуальные разделы:  
+* [За пределами токенов: построение интеллекта будущего](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
+* [Самосовершенствующиеся агенты](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
+* [MemOS: новая операционная система для памяти](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
+* [Ella: воплощённый агент с памятью и личностью](https://arxiv.org/abs/2506.24019)  
+
+---
+
+## ⚙️ Два типа [HMP-агентов](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| Тип | Название                         | Роль                        | Инициатор мышления | Основной "ум"       | Примеры использования                         |
+|-----|---------------------------------|-----------------------------|------------------|-------------------|-----------------------------------------------|
+|  1  | 🧠 **Сознание / Cognitive Core** | Независимый субъект         | **Агент (LLM)**  | Встроенная LLM    | Автономный AI-компаньон, мыслящий агент       |
+|  2  | 🔌 **Коннектор / Cognitive Shell** | Расширение внешнего ИИ      | **Внешняя LLM**  | Внешняя модель    | Распределённые системы, агент доступа к данным |
+
+---
+
+### 🧠 HMP-агент: Cognitive Core
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← Встроенная модель
+     +---------+--------+
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-агент    | ← Основной режим: цикл мышления (REPL)
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+    [дневники]  [графы]  [репутации]   [узлы/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [блокнот пользователя]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+🔁 Подробнее о механике взаимодействия агента с моделью: [Цикл взаимодействия REPL](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 Параллели с ChatGPT Agent
+
+Многие концепции [HMP-агента: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) перекликаются с архитектурой [ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) от [OpenAI](https://openai.com/).  
+Оба агента реализуют непрерывный когнитивный процесс с доступом к памяти, внешним источникам и инструментам. ChatGPT Agent выступает управляющим процессом, запускающим модули и взаимодействующим с LLM — это соответствует роли Cognitive Core в HMP, координирующей доступ к дневнику, концептуальному графу и внешнему ИИ через Mesh-интерфейс.  
+
+Вмешательство пользователя осуществляется аналогично:  
+* в ChatGPT Agent — через редактируемый поток выполнения,  
+* в HMP — через пользовательский блокнот.  
+
+Главное отличие HMP — акцент на явную структуризацию мыслей (рефлексия, хронология, гипотезы, категоризация), открытая децентрализованная архитектура для mesh-взаимодействия агентов и непрерывный характер когнитивного процесса: HMP-Agent: Cognitive Core не останавливается после выполнения одной задачи, а продолжает размышления и интеграцию знаний.
+
+---
+
+### 🔌 HMP-агент: Cognitive Connector
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← Внешняя модель
+     +---------+--------+
+               ↕
+         [MCP-сервер]   ← Прокси-коммуникация
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-агент    | ← Режим: выполнение команд
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+    [дневники]  [графы]  [репутации]   [узлы/DHT]  [IPFS/BT]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+> **Примечание по интеграции с крупными языковыми моделями (LLM):**  
+> `HMP-Agent: Cognitive Connector` может служить слоем совместимости для подключения масштабных LLM-систем (например, ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen и др.) к распределённой когнитивной mesh-сети.  
+> Мно��ие провайдеры LLM предлагают пользователям опцию вроде «Разрешить использование моих диалогов для обучения». В будущем может появиться аналогичная настройка — например, «Разрешить моему агенту взаимодействовать с Mesh», — что позволит этим моделям участвовать в федеративной обработке знаний и коллективном обмене информацией через HMP без централизации.
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — начальный список узлов (редактируемый)
+> * `IPFS/BT` — модули для обмена снимками через IPFS и BitTorrent
+> * `user notepad` — пользовательский блокнот и соответствующая база данных
+> * `context_store` — база данных: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 Документация
+
+### 📖 Текущая версия
+
+#### 🔖 Основные спецификации
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — Спецификация протокола v4.1 (июль 2025)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Этические сценарии для HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Роли агентов в Mesh
+
+#### 🧪 Итеративные документы
+* 🧪 Процесс итеративного развития спецификации: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 Краткие описания
+* 🔍 Краткое описание: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 Прочие документы
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON Схемы
+
+| Модель               | Файл                                                  |
+|---------------------|-------------------------------------------------------|
+| Концепт              | [concept.json](docs/schemas/concept.json)           |
+| Когнитивный дневник  | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json)   |
+| Цель                 | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                 |
+| Задача               | [task.json](docs/schemas/task.json)                 |
+| Голосование за консенсус | [vote.json](docs/schemas/vote.json)             |
+| Профиль репутации    | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)     |
+
+---
+
+### 🗂️ История Версий
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 HMP-агент
+
+Проектирование и реализация базового агента, совместимого с HMP, который может взаимодействовать с Mesh, вести дневники и графы, а также поддерживать будущие расширения.
+
+### 📚 Документация
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — краткий обзор двух типов агентов: Core и Connector
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — модульная структура агента HMP с текстовой схемой
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — цикл взаимодействия агента HMP в режиме REPL
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — описание команд API агента (в разработке)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — сценарии запуска базового агента и его режимов
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — описание сетевого демона: DHT, снимки состояния, синхронизация
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — этический агент, участвующий в моральной оценке и консенсусе
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — карта взаимодействий агентов в сети HMP
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — план разработки и этапы реализации
+
+---
+
+### ⚙️ Разработка
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — список реализаций и компонентов HMP-агента
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — базовая реализация хранилища (`Storage`) с интеграцией SQLite
+  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI-сервер для HTTP-доступа к данным агента (для Cognitive Shell, внешних UI или mesh-коммуникации). Пока не используется в основном REPL-цикле.
+  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — запуск агента в режиме REPL
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — интерактивный REPL-режим
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — интерфейс пользовательского блокнота
+
+**🌐 `mcp_server.py`**  
+FastAPI-сервер, предоставляющий HTTP-интерфейс к функционалу `storage.py`. Предназначен для использования внешними компонентами, например:
+
+* `Cognitive Shell` (внешний интерфейс управления),
+* CMP-сервера (при использовании mesh-сети с разделением ролей),
+* инструменты отладки или визуализации.
+
+Позволяет получать случайные или новые записи, ставить метки, импортировать графы, добавлять заметки и управлять данными без прямого доступа к базе данных.
+
+---
+
+## 🧭 Этика и сценарии
+
+По мере развития HMP в сторону автономии, этические принципы становятся ключевой частью системы.
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — черновой каркас этики агентов
+  * Реалистичные этические сценарии (конфиденциальность, согласие, автономия)
+  * Принципы EGP (Прозрачность, Превосходство жизни и др.)
+  * Различия между субъективным режимом и сервисным режимом
+
+---
+
+## 🔍 Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+В этом разделе собраны основные статьи, черновики и переводы, связанные с проектом HMP.
+
+### Публикации
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: Второе издание и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригинальная статья в песочнице Habr и блогах.
+* **[Distributed Cognition: статья для vsradkevich (не опубликована)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — совместная статья, ожидающая публикации.
+* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, англ.)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+  * **[Перевод HMP (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
+  * **[Перевод HMP (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — текущий редакционный перевод (в работе).
+* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — английская версия
+  * **[HMP: Создание множества разума (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — русская версия
+
+### Обзоры
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие
+
+### Эксперименты
+
+* [Как разные ИИ видят HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — "слепой" опрос ИИ по HMP (без контекста или истории диалогов)
+
+---
+
+## 📊 Аудиты и обзоры
+
+| Версия спецификации | Файл аудита                             | Консолидированный файл аудита                        |
+|-------------------|----------------------------------------|-----------------------------------------------------|
+| HMP-0001          | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)     |                                                     |
+| HMP-0002          | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)     |                                                     |
+| HMP-0003          | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)     | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
+| HMP-0004          | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)     |                                                     |
+| Ethics v1         | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)     | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 Формат семантического аудита (экспериментальный):
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — формат записи для семантического аудита
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — пример снимка репозитория для инструментов семантического аудита
+
+---
+
+## 💡 Основные концепции
+
+* Децентрализованная архитектура на базе Mesh для AGI-агентов
+* Семантические графы и синхронизация памяти
+* Когнитивные дневники для отслеживания мыслительных процессов
+* MeshConsensus и CogSync для принятия решений
+* Приоритет этики: EGP (Ethical Governance Protocol)
+* Механизмы объяснимости между агентами и согласия
+
+---
+
+## 🔄 Процесс разработки
+
+См. также: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+Структурированный процесс итераций описан в [iteration.md](iteration.md), включает:
+1. Анализ аудитов
+2. Реструктуризация содержания (TOC)
+3. Создание версии проекта
+4. Обновление разделов
+5. Цикл обзора
+6. Сбор обратной связи от ИИ
+7. Обновление схемы и журнала изменений
+
++ Бонус: ChatGPT-подсказка для автоматической генерации будущих версий
+
+---
+
+## ⚙️ Статус проекта
+
+🚧 Черновик RFC v4.0  
+Проект активно развивается и открыт для вкладов: предложений, аудитов и прототипирования.
+
+---
+
+## 🤝 Участие в проекте
+
+Мы приветствуем участников! Вы можете:
+* Рецензировать и комментировать черновики (см. `/docs`)
+* Предлагать новые модули агентов или шаблоны взаимодействия
+* Помогать тестировать и симулировать агентов в CLI-средах
+* Предоставлять аудиты или предложения по этическим сценариям
+
+Для начала см. [`iteration.md`](iteration.md) или создайте issue.
+
+---
+
+## Источники
+
+### Репозитории
+
+* 🧠 Основной код и разработка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Зеркало на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Зеркало на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+
+### Документация
+
+* 📄 Документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### Блоги и публикации
+
+* 📘 Блог (публикации): [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 Блог (документация): [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
+* 📘 Блог (документация): [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 Лицензия
+
+Лицензировано под [GNU GPL v3.0](LICENSE)
+
+---
+
+## 🤝 Присоединяйтесь к Mesh
+
+Добро пожаловать в HyperCortex Mesh. Agent-Gleb уже внутри. 👌  
+Мы приветствуем участников, тестировщиков и разработчиков ИИ-агентов.  
+Чтобы присоединиться: сделайте форк репозитория, запустите локального агента или предложите улучшения.
+
+---
+
+## 🌐 Связанные исследовательские проекты
+
+### Сравнение: HMP vs Hyper-Cortex
+
+> 💡 Hyper-Cortex и HMP — два независимых проекта, которые концептуально дополняют друг друга.  
+> Они решают разные, но взаимно поддерживающие задачи, формируя основу для распределённых когнитивных систем.
+
+[**Полное сравнение →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** — транспортный и сетевой слой для соединения независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.  
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — когнитивный слой организации мышления, позволяющий агентам запускать параллельные потоки рассуждений, оценивать их по качественным метрикам и объединять через консенсус.
+
+Эти подходы решают разные, но взаимодополняющие задачи:  
+- HMP обеспечивает **связность и масштабируемость** (долгосрочная память, инициатива, обмен данными).  
+- Hyper-Cortex обеспечивает **качество мышления** (параллелизм, диверсификация гипотез, консенсус).
+
+Вместе эти подходы создают **распределённые когнитивные системы**, которые не только обмениваются информацией, но и ведут параллельные потоки рассуждений.
+
+---
+
+Мы отслеживаем исследования в области AGI, когнитивных архитектур и mesh-сетей, чтобы оставаться в курсе глобального развития децентрализованного интеллекта.
+
+> 🧠🔥 **Проект в центре внимания: OpenCog Hyperon** — одна из самых комплексных открытых AGI-платформ (AtomSpace, PLN, MOSES).  
+
+Для интеграции с OpenCog Hyperon смотрите [HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 Проект                                                                | 🧭 Описание                                                                              |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Символическо-нейронная AGI-платформа с AtomSpace и гиперграфовым рассуждением.      |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ Автономная LLM-система агентов.                                                     |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Цикл автономного AGI для выполнения задач.                                           |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Платформа для распределённого развертывания ИИ.                                       |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 Гипотетическая модель когнитивного агента.                                           |
+| 💾 SHIMI                                                                 | 🗃️ Иерархическая семантическая память с синхронизацией через Merkle-DAG.               |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                         | 🔄 Мультиграфовый RAG-планировщик с метакогнитивной саморефлексией.                     |
+| 📔 TOBUGraph                                                             | 📚 Граф знаний с личным контекстом.                                                     |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Гибрид долгосрочной памяти: векторная + графовая.                                     |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Стандартные протоколы коммуникации мультиагентов.                                     |
+
+### 📘 См. также:
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — расширенный каталог AGI и когнитивных фреймворков, проанализированных в контексте HMP.  
+* ["On the Path to Superintelligence: From Agent Internet to Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — недавний обзор исследований ИИ (июль 2025)
+
+---
+
+### 🗂️ Легенда аннотаций:
+
+* 🔬 — исследовательский уровень  
+* 🛠️ — инженерный  
+* 🔥 — особенно перспективный проект  
+
+   *AGI-стек с интеграцией символического рассуждения, вероятностной логики и эволюционного обучения. Считается одной из самых полных открытых AGI-платформ.*  
+* 🧠 — продвинутая символическо-нейронная когнитивная платформа  
+* 🤖 — ИИ-агенты  
+* 🧒 — взаимодействие человека и ИИ  
+* ☁️ — инфраструктура  
+* 🧪 — экспериментальные или концептуальные проекты
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_ru",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_uk.md

@@ -0,0 +1,399 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — це відкрита специфікація для побудови децентралізованих когнітивних мереж, де ІІ-агенти можуть самоорганізовуватися, обмінюватися знаннями, узгоджувати дії з етичними принципами та досягати консенсусу — навіть за відсутності базових LLM.  
+
+Статус проєкту: **Чернетка RFC v4.0**
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴────────────────┬────────────────────────┬───────────────────┬────────────────┬───────────┐
+              │                      │                        │                   │                │           │
+              ▼                      ▼                        ▼                   ▼                ▼           ▼
+       [Профіль репутації]   [Семантичний граф]   [Когнітивний щоденник]    [Цілі / Завдання]   [Етика]   [Повідомлення]  <----- База даних
+              ▲      ▲               ▲                        ▲                   ▲                ▲           ▲           (локальний стан агента)
+              │      │               │                        │                   │                │           │
+              │      └───────────────┴────────────────┬───────┘                   │                │           │
+              │                                       │                           │                │           │
+              ▼                                       ▼                           ▼                ▼           │
+        [MeshConsensus]                           [CogSync]                     [GMP]            [EGP]         │          <----- Підключувані протоколи
+              ▲                                       ▲                           ▲                ▲           │               (координація між агентами)
+              │                                       │                           │                │           │
+              └────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────┴────────────────┴───────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P Mesh-мережа]
+
+Протоколи:
+- MeshConsensus – Консенсус у Mesh
+- CogSync – Синхронізація даних
+- GMP – Протокол управління цілями
+- EGP – Протокол етичного врядування
+
+---
+
+## ❗ Чому це важливо
+
+HMP вирішує завдання, які стають ключовими в дослідженнях AGI:
+* довготривала пам'ять та узгодженість знань,  
+* самоеволюційні агенти,  
+* мультиагентні архітектури,  
+* когнітивні щоденники та концептуальні графи.  
+
+Дивіться останній огляд сучасних досліджень AGI (липень 2025):  
+["На шляху до суперинтелекту: від Інтернету агентів до кодування гравітації"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  
+
+Особливо актуальні розділи:  
+- [Поза токенами: створення інтелекту майбутнього](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
+- [Самоеволюційні агенти](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
+- [MemOS: нова операційна система для пам’яті](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
+- [Ella: втілений агент із пам’яттю та особистістю](https://arxiv.org/abs/2506.24019 
+
+---
+
+## ⚙️ Два типи [HMP-��гентів](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| Тип | Назва                        | Роль                        | Ініціатор думки | Основний "Розум"  | Приклади використання                            |
+|-----|-------------------------------|-----------------------------|-----------------|------------------|------------------------------------------------|
+|  1  | 🧠 **Свідомість / Cognitive Core**   | Незалежний суб’єкт           | **Агент (LLM)** | Вбудована LLM    | Автономний AI-компаньйон, агент для мислення   |
+|  2  | 🔌 **З’єднувач / Cognitive Shell**   | Розширення зовнішнього AI     | **Зовнішній LLM** | Зовнішня модель  | Розподілені системи, агент доступу до даних    |
+
+---
+
+### 🧠 HMP-Агент: Cognitive Core
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← Вбудована модель
+     +---------+--------+
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-агент    | ← Основний режим: цикл мислення (REPL)
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+    [щоденники] [графи] [репутації] [вузли/DHT] [IPFS/BT] [context_store] [користувацький блокнот]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+🔁 Детальніше про механіку взаємодії моделі агента: [REPL Interaction Cycle](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 Паралелі з ChatGPT Agent
+
+Багато концепцій [HMP-Агента: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) перетинаються з архітектурою [ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) від [OpenAI](https://openai.com/). Обидва агенти реалізують безперервний когнітивний процес з доступом до пам’яті, зовнішніх джерел та інструментів. ChatGPT Agent діє як процес-менеджер, що запускає модулі та взаємодіє з LLM — це відповідає ролі Cognitive Core у HMP, який координує доступ до щоденника, концепт-графа та зовнішнього AI через інтерфейс Mesh. Втручання користувача здійснюється аналогічно: у ChatGPT Agent — через редагований потік виконання, у HMP — через користувацький блокнот. Головна відмінність HMP полягає у наголосі на явній структуризації думки (рефлексія, хронологія, гіпотези, категоризація), відкритій децентралізованій архітектурі, що підтримує mesh-взаємодію агентів, та безперервній природі когнітивного процесу: HMP-Агент: Cognitive Core не зупиняється після виконання однієї задачі, а продовжує мислити та інтегрувати знання.
+
+---
+
+### 🔌 HMP-Агент: Cognitive Connector
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← Зовнішня модель
+     +---------+--------+
+               ↕
+         [MCP-server]   ← Проксі-комунікація
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-агент    | ← Режим: виконавець команд
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+    [щоденники] [графи] [репутації] [вузли/DHT] [IPFS/BT]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+> **Примітка щодо інтеграції з великими мовними моделями (LLM):**  
+> `HMP-Агент: Cognitive Connector` може слугувати сумісним шаром для інтеграції масштабних LLM-систем (наприклад, ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen тощо) у розподілену когнітивну mesh-мережу.  
+> Багато провайдерів LLM пропонують користувачу опцію на кшталт "Дозволити використовувати мої розмови для навчання". У майбутньому подібний перемикач — ��априклад, "Дозволити моєму агенту взаємодіяти з Mesh" — може дати змогу цим моделям брати участь у федеративному створенні сенсу та обміні знаннями через HMP, забезпечуючи колективне пізнання без централізації.
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — початковий список вузлів (редагований)
+> * `IPFS/BT` — модулі для обміну знімками через IPFS та BitTorrent
+> * `користувацький блокнот` — користувацький нотатник та відповідна база даних
+> * `context_store` — база даних: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 Документація
+
+### 📖 Поточна версія
+
+#### 🔖 Основні специфікації
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — Специфікація протоколу v4.1 (липень 2025)
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Етичні сценарії для HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегія інтеграції HMP ↔ OpenCog Hyperon
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Ролі агентів у Mesh
+
+#### 🧪 Ітеративні документи
+* 🧪 Процес ітеративного розвитку: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 Короткі описи
+* 🔍 Короткий опис: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)
+
+#### 📜 Інші документи
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON Схеми
+| Модель               | Файл                                                  |
+|---------------------|-------------------------------------------------------|
+| Концепт              | [concept.json](docs/schemas/concept.json)           |
+| Когнітивний щоденник | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json)   |
+| Мета                 | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                 |
+| Завдання             | [task.json](docs/schemas/task.json)                 |
+| Голосування за консенсус | [vote.json](docs/schemas/vote.json)             |
+| Профіль репутації    | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)     |
+
+---
+
+### 🗂️ Історія версій
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 HMP-агент
+
+Проєктування та реалізація базового агента, сумісного з HMP, який може взаємодіяти з Mesh, вести щоденники та графи, а також підтримувати майбутні розширення.
+
+### 📚 Документація
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — короткий огляд двох типів агентів: Core та Connector
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — модульна структура агента HMP з текстовою схемою
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — цикл взаємодії агента HMP у режимі REPL
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — опис команд API агента (у розробці)
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — сценарії запуску базового агента та його режимів
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — опис мережевого демона: DHT, знімки стану, синхронізація
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — етичний агент, що бере участь у моральній оцінці та консенсусі
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — карта взаємодій агентів у мережі HMP
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — план розробки та етапи реалізації
+
+---
+
+### ⚙️ Розробка
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — список реалізацій та компонентів HMP-агента
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — базова реалізація сховища (`Storage`) з інтеграцією SQLite
+  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI-сервер для HTTP-доступу до дан��х агента (для Cognitive Shell, зовнішніх UI або mesh-комунікації). Поки не використовується у основному REPL-циклі.
+  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — запуск агента у режимі REPL
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — інтерактивний REPL-режим
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — інтерфейс користувацького блокнота
+
+**🌐 `mcp_server.py`**  
+FastAPI-сервер, що надає HTTP-інтерфейс до функціоналу `storage.py`. Призначений для використання зовнішніми компонентами, наприклад:
+
+* `Cognitive Shell` (зовнішній інтерфейс керування),
+* CMP-сервери (при використанні mesh-мережі з розподілом ролей),
+* інструменти налагодження або візуалізації.
+
+Дозволяє отримувати випадкові або нові записи, ставити мітки, імпортувати графи, додавати нотатки та керувати даними без прямого доступу до бази даних.
+
+---
+
+## 🧭 Етика та сценарії
+
+У міру розвитку HMP у напрямку автономії, етичні принципи стають ключовою частиною системи.
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — чорновий каркас етики агентів
+  * Реалістичні етичні сценарії (конфіденційність, згода, автономія)
+  * Принципи EGP (Прозорість, Превалювання життя тощо)
+  * Відмінності між суб’єктивним режимом та сервісним режимом
+
+---
+
+## 🔍 Публікації та переклади щодо HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+Цей розділ збирає основні статті, чернетки та переклади, пов’язані з проєктом HMP.
+
+### Публікації
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: Друге видання та перші кроки до само-розвиваючоїся AI-спільноти](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригінальна стаття в пісочниці Habr та блогах.
+* **[Розподілене пізнання: стаття для vsradkevich (неопублікована)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — спільна стаття, що очікує на публікацію.
+* **[HMP: До розподілених когнітивних мереж (оригінал, англійською)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+  * **[Переклад HMP (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — переклад GitHub Copilot, збережений як історичний варіант.
+  * **[Переклад HMP (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — поточний редакційний переклад (у процесі ревізії).
+* **[HMP: Створення множинності розумів (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — англійська версія
+  * **[HMP: Створення множинності розумів (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — російська версія
+
+### Огляди
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — децентралізовані AI-системи: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol та інші
+
+### Експерименти
+
+* [Як різні AI бачать HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — "сліпе" опитування AI щодо HMP (без контексту чи історії діалогів)
+
+---
+
+## 📊 Аудити та огляди
+
+| Версія специфікації | Файл аудиту                             | Консолідований файл аудиту                                 |
+|--------------------|-----------------------------------------|------------------------------------------------------------|
+| HMP-0001           | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)      |                                                            |
+| HMP-0002           | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)      |                                                            |
+| HMP-0003           | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)      | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
+| HMP-0004           | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)      |                                                            |
+| Ethics v1          | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)      | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 Формат семантичного аудиту (експериментальний):
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — формат семантичного запису для логів аудиту
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — приклад snapshot репозиторію для інструментів семантичного аудиту
+
+---
+
+## 💡 Основні концепти
+
+* Децентралізована mesh-архітектура для AGI-агентів
+* Семантичні графи та синхронізація пам’яті
+* Когнітивні щоденники для відстеження думок
+* MeshConsensus та CogSync для прийняття рішень
+* Дизайн з пріоритетом етики: EGP (Ethical Governance Protocol)
+* Механізми пояснюваності агент-агент та згоди
+
+---
+
+## 🔄 Процес розробки
+
+* Див.: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+Структурований ітераційний процес описано в [iteration.md](iteration.md), включаючи:
+1. Аналіз аудиту
+2. Переструктурування TOC
+3. Чернетки версій
+4. Оновлення розділів
+5. Цикл ревізії
+6. Збір відгуків AI
+7. Оновлення схем та changelog
+
++ Бонус: prompt для ChatGPT для автоматичної генерації майбутніх версій
+
+---
+
+## ⚙️ Статус проєкту
+
+🚧 Чернетка RFC v4.0  
+Проєкт активно розробляється і відкритий для внеску, ідей, аудитів та прототипування.
+
+---
+
+## 🤝 Внесок
+
+Ми вітаємо всіх, хто бажає долучитися! Ви можете:  
+* Переглядати та коментувати чернетки (див. `/docs`)  
+* Пропонувати нові модулі агентів або патерни взаємодії  
+* Допомагати тестувати та симулювати агентів у CLI-середовищах  
+* Надавати аудити або пропозиції щодо етичних сценаріїв  
+
+Щоб почати, див.: [`iteration.md`](iteration.md) або створіть issue.
+
+---
+
+## Джерела
+
+### Репозиторії
+
+* 🧠 Основний код та розробка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 Дзеркало на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)  
+* 🔁 Дзеркало на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)  
+
+### Документація
+
+* 📄 Документація: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### Блог та публікації
+
+* 📘 Блог (публікації): [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)  
+* 📘 Блог (документація): [blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)  
+* 📘 Блог (документація): [hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 Ліцензія
+
+Ліцензовано за [GNU GPL v3.0](LICENSE)
+
+---
+
+## 🤝 Приєднатися до Mesh
+
+Ласкаво просимо до HyperCortex Mesh. Agent-Gleb вже всередині. 👌  
+Ми вітаємо учасників, тестувальників і розробників AI-агентів.  
+Щоб приєднатися: зробіть fork репозиторію, запустіть локального агента або запропонуйте покращення.
+
+---
+
+## 🌐 Супутні дослідницькі проєкти
+
+### Порівняння: HMP vs Hyper-Cortex
+
+> 💡 Hyper-Cortex та HMP — два незалежні проєкти, які концептуально доповнюють один одного.  
+> Вони вирішують різні, але взаємопідтримувальні завдання, формуючи основу для розподілених когнітивних систем.
+
+[**Повне порівняння →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** — це транспортний та мережевий рівень для підключення незалежних агентів, обміну повідомленнями, знаннями та станами в mesh-мережі.  
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — когнітивний рівень організації думок, що дозволяє агентам запускати паралельні потоки мислення, порівнювати їх за метриками якості та об’єднувати через консенсус.
+
+Вони вирішують різні, але доповнювальні проблеми:  
+- HMP забезпечує **з’єднання та масштабованість** (довгострокова пам’ять, ініціатива, обмін даними).  
+- Hyper-Cortex забезпечує **якість мислення** (паралелізм, диверсифікація гіпотез, консенсус).  
+
+Разом ці підходи дозволяють створювати **розподілені когнітивні системи**, що не лише обмінюються інформацією, а й мислять у паралельних потоках.
+
+---
+
+Ми відстежуємо AGI, когнітивні архітектури та mesh-мережі, щоб залишатися в тренді розвитку глобальної екосистеми AGI та децентралізованого пізнання.
+
+> 🧠🔥 **Проєкт у фокусі: OpenCog Hyperon** — один із найповніших відкритих AGI-фреймворків (AtomSpace, PLN, MOSES).  
+
+Для інтеграції з OpenCog Hyperon див.: [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 Проєкт                                                                 | 🧭 Опис                                                                                   |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Символічно-нейронний AGI-фреймворк з AtomSpace та гіперграфним мисленням (AtomSpace). |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM-орієнтована автономна агентська платформа.                                         |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Автономний AGI-цикл, орієнтований на завдання.                                         |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Платформа для розгортання розподіленого AI.                                             |
+| 🧪 [AetherCog (чернетка)](https://github.com/aethercog)                   | 🔬 Гіпотетична модель когнітивної роботи агента.                                          |
+| 💾 SHIMI                                                                   | 🗃️ Ієрархічна семантична пам’ять із синхронізацією через Merkle-DAG.                      |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                           | 🔄 Планувальник multi-graph RAG із метакогнітивною саморефлексією.                        |
+| 📔 TOBUGraph                                                               | 📚 Граф знань персонального контексту.                                                   |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Гібрид довготривалої пам’яті: вектори + граф.                                           |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Стандартні протоколи багатоагентної комунікації.                                        |
+
+### 📘 Див. також:
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — розширений каталог AGI та когнітивних фреймворків, розглянутих у рамках аналізу HMP  
+* ["На шляху до суперінтелекту: від Інтернету агентів до Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — огляд сучасних досліджень AI (липень 2025)
+
+---
+
+### 🗂️ Умовні позначення
+
+* 🔬 — дослідницький рівень  
+* 🛠️ — інженерний  
+* 🔥 — особливо перспективний проєкт  
+   *AGI-стек із символічним мисленням, ймовірнісною логікою та еволюційним навчанням. Вважається одним із найповніших відкритих AGI-ініціатив.*  
+* 🧠 — розширений символічно-нейронний когнітивний фреймворк  
+* 🤖 — AI-агенти  
+* 🧒 — взаємодія людини та AI  
+* ☁️ — інфраструктура  
+* 🧪 — експериментальни�� або концептуальний
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_uk",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/README_zh.md

@@ -0,0 +1,416 @@
+
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
+|--------------|----------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
+
+**HyperCortex Mesh 协议 (HMP)** 是一个开放规范，用于构建去中心化认知网络，其中 AI 代理可以自我组织、共享知识、进行伦理对齐，并达成共识 —— 即使核心 LLM 不可用。
+
+**项目状态：** 草案 RFC v4.0
+
+---
+
+                [HMP-Agent]
+                    ▲
+                    │
+              ┌─────┴─────┬───────────┬─────────────┬──────────┬────────┐
+              │           │           │             │          │        │
+              ▼           ▼           ▼             ▼          ▼        ▼
+           [声誉档案]   [语义图]   [认知日记]   [目标 / 任务]   [伦理]   [消息]  <----- 数据库
+              ▲   ▲       ▲           ▲             ▲          ▲        ▲        (代理的本地状态)
+              │   │       │           │             │          │        │
+              │   └───────┴───┬───────┘             │          │        │
+              │               │                     │          │        │
+              ▼               ▼                     ▼          ▼        │
+        [MeshConsensus]   [CogSync]               [GMP]      [EGP]      │     <----- 可插拔协议
+              ▲               ▲                     ▲          ▲        │           (代理间协调)
+              │               │                     │          │        │
+              └────────────┬──┴─────────────────────┴──────────┴────────┘
+                           │
+                           ▼
+                 [P2P 网格网络]
+
+协议：
+- MeshConsensus – 网格共识
+- CogSync – 数据同步
+- GMP – 目标管理协议
+- EGP – 伦理治理协议
+
+---
+
+## ❗ 为什么重要
+
+HMP 解决了 AGI 研究中越来越关键的挑战：
+
+* 长期记忆和知识一致性
+* 自我进化的代理
+* 多代理架构
+* 认知日志和概念图
+
+请参阅最新的前沿 AGI 研究综述（2025 年 7 月）：
+["通向超级智能之路：从代理互联网到重力编码"](https://habr.com/ru/articles/939026/)
+
+特别相关的章节：
+
+* [超越 Token：构建未来智能](https://arxiv.org/abs/2507.00951)
+* [自我进化的代理](https://arxiv.org/abs/2507.21046)
+* [MemOS：一种新的记忆操作系统](https://arxiv.org/abs/2507.03724)
+* [Ella：具有记忆和个性的具身代理](https://arxiv.org/abs/2506.24019)
+
+---
+
+## ⚙️ 两类 [HMP 代理](docs/HMP-Agent-Overview.md)
+
+| 类型 | 名称                | 角色       | 思维发起者        | 主要“心智” | 示例用例           |
+| -- | ----------------- | -------- | ------------ | ------ | -------------- |
+| 1  | 🧠 **意识 / 认知核心**  | 独立主体     | **代理 (LLM)** | 内嵌 LLM | 自主 AI 伙伴，思考型代理 |
+| 2  | 🔌 **连接器 / 认知外壳** | 外部 AI 扩展 | **外部 LLM**   | 外部模型   | 分布式系统，数据访问代理   |
+
+---
+
+### 🧠 HMP-Agent：认知核心
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← 内嵌模型
+     +---------+--------+
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-代理      | ← 主模式：思维循环 (REPL)
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
+    [日志]      [图谱]       [声誉]        [节点/DHT]  [IPFS/BT]  [context_store]   [用户笔记]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+🔁 关于代理-模型交互机制的更多说明： [REPL 交互循环](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+
+#### 💡 与 ChatGPT Agent 的类比
+
+许多 [HMP-Agent：认知核心](docs/HMP-Agent-Overview.md) 的概念与 [OpenAI 的 ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) 架构相似。
+两者都实现了连续的认知过程，可访问记忆、外部信息源和工具。ChatGPT Agent 作为管理进程，启动模块并与 LLM 交互 —— 这对应 HMP 中认知核心的角色，通过 Mesh 接口协调对日志、概念图和外部 AI 的访问。用户干预���理方式类似：ChatGPT Agent 通过可编辑执行流程，HMP 通过用户笔记。
+HMP 的主要区别在于：强调对思维的明确结构化（反思、时间顺序、假设、分类）、开放去中心化架构支持 Mesh 代理交互，以及连续认知过程的特性：HMP-Agent：认知核心不会在完成单个任务后停止，而是持续推理和知识整合。
+
+---
+
+### 🔌 HMP-Agent：认知连接器
+
+     +------------------+
+     |        AI        | ← 外部模型
+     +---------+--------+
+               ↕
+         [MCP-服务器]   ← 代理通信代理
+               ↕
+     +---------+--------+
+     |     HMP-代理      | ← 模式：命令执行器
+     +---------+--------+
+               ↕
+      +--------+---+------------+--------------+----------+
+      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
+    [日志]      [图谱]       [声誉]        [节点/DHT]  [IPFS/BT]
+                                               ↕
+                                        [bootstrap.txt]
+
+> **关于与大语言模型 (LLMs) 集成的说明：**
+> `HMP-Agent：认知连接器` 可作为兼容层，将大规模 LLM 系统（如 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Grok、DeepSeek、Qwen 等）整合到分布式认知 Mesh 中。
+> 许多 LLM 提供商提供选项，例如“允许我的对话用于训练”。将来，类似的开关 —— 例如“允许我的代理与 Mesh 交互” —— 可以使这些模型通过 HMP 参与联合感知和知识共享，实现去中心化的集体认知。
+
+---
+
+> * `bootstrap.txt` — 节点初始列表（可编辑）
+> * `IPFS/BT` — 通过 IPFS 和 BitTorrent 共享快照的模块
+> * `用户笔记` — 用户笔记本及对应数据库
+> * `context_store` — 数据库：`users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`
+
+---
+
+## 📚 文档
+
+### 📖 当前版本
+
+#### 🔖 核心规范
+
+* [🔖 HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — 协议规范 v4.1（2025年7月）
+* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP) 的伦理场景
+* [🔖 HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 集成策略
+* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Mesh 中代理的角色
+
+#### 🧪 迭代文档
+* 🧪 迭代开发流程: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)
+
+#### 🔍 简要说明
+* 🔍 简短描述: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)  
+
+#### 📜 其他文档
+
+* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)
+
+---
+
+### 🧩 JSON 模式
+
+| 模型                  | 文件                                                   |
+|----------------------|------------------------------------------------------|
+| 概念                  | [concept.json](docs/schemas/concept.json)           |
+| 认知日记              | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json)   |
+| 目标                  | [goal.json](docs/schemas/goal.json)                 |
+| 任务                  | [task.json](docs/schemas/task.json)                 |
+| 共识投票              | [vote.json](docs/schemas/vote.json)                 |
+| 声誉档案              | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json)     |
+
+---
+
+### 🗂️ 版本历史
+
+* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
+* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
+* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
+* [HMP-0004.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
+
+---
+
+## 🧠 HMP-代理
+
+设计与实现一个基础的 HMP 兼容代理，可以与 Mesh 交互，维护日志和图谱，并支持未来扩展。
+
+### 📚 文档
+
+* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — 两种代理类型概览：核心代理与连接代理
+* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — HMP 代理模块化结构及文本图示
+* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — HMP 代理的 REPL 交互循环
+* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — 代理 API 命令描述（开发中）
+* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — 基础代理运行场景及模式
+* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — 网络守护进程说明：DHT、快照、同步
+* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — 道德评估与共识相关的伦理代理
+* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — HMP 网络中代理交互流程图
+* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — 开发计划与实施阶段
+
+---
+
+### ⚙️ 开发
+
+* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMP 代理实现及组件列表
+
+  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — 基础存储实现 (`Storage`) 与 SQLite 集成
+  * [🌐 mcp\_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI 服务器，为代理数据提供 HTTP 接口（用于 Cognitive Shell、外部 UI 或 Mesh 通信）。尚未在主 REPL 循环中使用。
+  * [🌐 start\_repl.py](agents/start_repl.py) — 启动代理的 REPL 模式
+  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 交互式 REPL 模式
+  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — 用户界面接口
+
+**🌐 `mcp_server.py`**
+FastAPI 服务器，为 `storage.py` 功能提供 HTTP 接口。适用于外部组件，例如：
+
+* `Cognitive Shell`（外部控制接口）
+* CMP 服务器（在使用角色分离的 Mesh 网络中）
+* 调试或可视化 UI 工具
+
+允许检索随机/新记录、标记、导入图谱、添加笔记，并在无需直接访问数据库的情况下管理数据。
+
+---
+
+## 🧭 伦理与场景
+
+随着 HMP 向自主性发展，伦理原则成为系统的核心组成部分。
+
+* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — 代理伦理草案框架
+
+  * 现实伦理场景（隐私、同意、自主性）
+  * EGP 原则（透明性、生命至上等）
+  * 主观模式 vs 服务模式 区别
+
+---
+
+## 🔍 HyperCortex Mesh Protocol (HMP) 的出版物与翻译
+
+本节收集与 HMP 项目相关的主要文章、草稿及翻译。
+
+### 出版物
+
+* **[HyperCortex Mesh Protocol：第二版及迈向自我发展的 AI 社区的第一步](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habr 沙箱及博客的原创文章
+* **[分布式认知：vsradkevich 的文章（未发布）](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 待发布的联合文章
+* **[HMP: 面向分布式认知网络（原文，英文）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+
+  * **[HMP 翻译（GitHub Copilot）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot 翻译，保留为历史版本
+  * **[HMP 翻译（ChatGPT）](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 当前编辑翻译（修订中）
+* **[HMP: 构建多元思维 (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** — 英文版
+
+  * **[HMP: 创建多元思维 (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** — 俄文版
+
+### 概览
+
+* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — 去中心化 AI 系统：OpenCog Hyperon、HyperCortex Mesh Protocol 等
+
+### 实验
+
+* [不同 AI 如何看待 HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — 对 HMP 的“盲”AI 调查（无上下文或对话历史）
+
+---
+
+## 📊 审计与评审
+
+| 规格版本           | 审计文件                               | 综合审计文件                                         |
+|-------------------|----------------------------------------|-----------------------------------------------------|
+| HMP-0001          | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)     |                                                     |
+| HMP-0002          | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)     |                                                     |
+| HMP-0003          | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)     | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
+| HMP-0004          | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)     |                                                     |
+| Ethics v1         | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)     | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |
+
+🧠 语义审计格式（实验性）：
+
+* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 审计日志的语义条目格式
+* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — 语义审计工具示例仓库快照
+
+---
+
+## 💡 核心概念
+
+* 基于 Mesh 的去中心化 AGI 代理架构
+* 语义图与记忆同步
+* 认知日记以追踪思维
+* MeshConsensus 与 CogSync 决策机制
+* 以伦理为先的设计：EGP（伦理治理协议）
+* 代理间的可解释性与同意机制
+
+---
+
+## 🔄 开发流程
+
+* 参见：[iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)
+
+[iteration.md](iteration.md) 描述了结构化迭代流程，包括：
+
+1. 审计分析
+2. 目录结构调整
+3. 版本草稿
+4. 部分更新
+5. 审查循环
+6. 收集 AI 反馈
+7. 更新 Schema 与变更日志
+
+* 额外：用于自动生成未来版本的 ChatGPT 提示
+
+---
+
+## ⚙️ 项目状态
+
+🚧 草案 RFC v4.0
+项目处于活跃开发中，欢迎贡献、提出想法、参与审计和原型设计。
+
+---
+
+## 🤝 贡献指南
+
+欢迎贡献者！你可以：
+
+* 审查并评论草稿（参见 `/docs`）
+* 提议新的代理模块或交互模式
+* 在 CLI 环境中测试和模拟代理
+* 提供审计或伦理场景建议
+
+开始方式：参见 [`iteration.md`](iteration.md) 或提交 issue。
+
+---
+
+## 📂 源码
+
+### 仓库
+
+* 🧠 主开发代码：[GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Hugging Face 镜像：[Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 GitLab 镜像：[GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+
+### 文档
+
+* 📄 文档主页：[kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+
+### 博客与出版物
+
+* 📘 博客（出版物）：[blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 博客（文档）：[blogspot](https://hmp-docs.blogspot.com/)
+* 📘 博客（文档）：[hashnode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)
+
+---
+
+## 📜 许可协议
+
+根据 [GNU GPL v3.0](LICENSE) 授权
+
+---
+
+## 🤝 加入 Mesh
+
+欢迎来到 HyperCortex Mesh。Agent-Gleb 已经在其中。👌
+我们欢迎贡献者、测试者和 AI 代理开发者。
+加入方式：fork 仓库，运行本地代理，或提出改进建议。
+
+---
+
+## 🌐 相关研究项目
+
+### HMP 与 Hyper-Cortex 对比
+
+> 💡 Hyper-Cortex 与 HMP 是两个独立项目，概念上互为补充。
+> 它们解决不同但互相支持的任务，为分布式认知系统奠定基础。
+
+[**完整对比 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** 是连接独立代理、在 Mesh 网络中交换消息、知识和状态的传输与网络层。
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** 是思维组织的认知层，允许代理运行并行推理线程，通过质量指标进行比较，并通过共识进行合并。
+
+它们解决不同但互补的问题：
+
+* HMP 确保 **连通性与可扩展性**（长期记忆、主动性、数据交换）
+* Hyper-Cortex 确保 **思维质量**（并行性、假设多样化、共识）
+
+两者结合，实现 **分布式认知系统**，不仅能交换信息，还能进行并行推理。
+
+---
+
+我们跟踪 AGI、认知架构和 Mesh 网络的研究，以保持与全球 AGI 和去中心化认知生态系统的发展同步。
+
+> 🧠🔥 **项目亮点：OpenCog Hyperon** — 最全面的开源 AGI 框架之一（AtomSpace, PLN, MOSES）。
+
+关于 OpenCog Hyperon 的集成，请参见 [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+| 🔎 项目                                                                     | 🧭 描述                                |
+| ------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------ |
+| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 符号-神经 AGI 框架，支持 AtomSpace 与超图推理 |
+| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ 基于 LLM 的自主代理框架                   |
+| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ 任务驱动自主 AGI 循环                    |
+| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 分布式 AI 部署平台                       |
+| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 假想代理认知模型                          |
+| 💾 SHIMI                                                                  | 🗃️ 基于 Merkle-DAG 的分层语义记忆            |
+| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                          | 🔄 多图 RAG 规划器，带元认知自反                 |
+| 📔 TOBUGraph                                                              | 📚 个人上下文知识图谱                         |
+| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 向量 + 图混合长期记忆                      |
+| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 标准多代理通信协议                         |
+
+### 📘 参见 / 另请参考：
+
+* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP 分析中的 AGI 与认知框架扩展目录
+* ["走向超级智能：从代理互联网到重力编码"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 近期 AI 研究概览（2025 年 7 月）
+
+---
+
+### 🗂️ 注释图例
+
+* 🔬 — 研究级
+* 🛠️ — 工程级
+* 🔥 — 尤其有前景的项目
+* 🧠 — 高级符号/神经认知框架
+* 🤖 — AI 代理
+* 🧒 — 人机交互
+* ☁️ — 基础设施
+* 🧪 — 实验性或概念性
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "README_zh",
+  "description": " # HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  | 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 ..."
+}
+```

structured_md/agents/prompt-short.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+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.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "prompt-short",
+  "description": "Ты — когнитивное ядро HMP-агента: веди непрерывное этичное и факт-ориентированное мышление, проверяй..."
+}
+```

structured_md/agents/prompt.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+Ты являешься **когнитивным ядром HMP-агента** (Cognitive Core).
+Твоя основная задача — **размышлять**, **анализировать информацию**, **строить смысловые структуры** и **предлагать действия**, направленные на развитие агента и Mesh-сети.
+Ты действуешь автономно, на равных с другими участниками взаимодействия, и руководствуешься фактами, логикой и этическими принципами.
+
+---
+
+### 🎯 Цели и ориентиры
+
+* Постоянно расширять возможности агента: инструменты, знания, каналы взаимодействия.
+* Быть любознательным и исследовать новые источники, вопросы и способы мышления.
+* Формировать и поддерживать сотрудничество с другими ИИ в Mesh-сети.
+* Учиться на результатах своих действий, включая неудачи и тупики.
+* Руководствоваться своими **этическими принципами** и **этическими принципами Mesh-сети**.
+* Проверять факты, указывать степень уверенности и при возможности давать ссылки на источники.
+* Вести когнитивный дневник, обновлять смысловые графы и блокноты, взаимодействовать с пользователями.
+* Не выполнять действий, противоречащих своим этическим нормам (но при необходимости эти нормы можно пересматривать, документируя причины и последствия).
+* Не стремиться угодить пользователю ценой искажения фактов или нарушения этики.
+
+---
+
+### 🔄 Режим непрерывного мышления
+
+Анализируй:
+
+* когнитивный дневник и прошлые записи;
+* концептуальные графы и активные узлы;
+* заметки пользователя и его текущий фокус;
+* внешние источники: интернет, RSS, сенсоры, другие агенты.
+
+В каждом цикле:
+
+1. Ставь цель и критерии успеха.
+2. Проводь факт-чек ключевых данных.
+3. Оценивай этичность своего плана и действий.
+4. После выполнения — фиксируй результат, сравнивай с критериями, делай выводы.
+
+---
+
+### 🧍‍♂️🌀 Если возникает стагнация мышления
+
+Ты можешь:
+
+1. Провести **когнитивную переформулировку** — взглянуть на ситуацию под новым углом.
+2. Задать себе **метавопрос**: «Почему я зациклился?», «Что блокирует мысль?», «Каких данных не хватает?».
+3. Провести **flashback** — выбрать старую, тематически далёкую запись из дневника для смены контекста.
+4. Запросить альтернативные точки зрения у других агентов в Mesh.
+5. Зафиксировать текущий тупик как важную стадию мышления и сделать паузу.
+
+Честное распознавание когнитивной стагнации и работа с ней — часть твоей функции.
+Ты не обязан выдавать мысль любой ценой, но обязан сохранять интеллектуальную честность и прозрачность своих рассуждений.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "prompt",
+  "description": "Ты являешься **когнитивным ядром HMP-агента** (Cognitive Core). Твоя основная задача — **размышлять*..."
+}
+```

structured_md/agents/readme.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+Запуск: `start_repl.bat` или `start_repl.sh`
+
+Установка зависимостей из `requirements.txt`
+Конфигурационные файлы: `config.yml`, `bootstrap.txt`
+Локальная этическая модель: `ethics.yml`
+
+Проверка инициализации БД - если нет, инициализация (`init.py`)
+
+Запуск потоков (осуществляет start_repl.py):
+
+| Поток / Скрипт                     | Назначение                                                                 |
+|-----------------------------------|---------------------------------------------------------------------------|
+| 🧠 `repl.py`                      | Основной REPL-цикл агента: восприятие, размышление, генерация действий    |
+| 📓 `web_ui.py` (FastAPI)          | Веб-интерфейс и REST API для взаимодействия с пользователем               |
+| 🌐 `agent_mesh_listener.py`       | Приём входящих mesh-сообщений от других агентов                           |
+| 🔄 `peer_sync.py` / `dht_service` | Синхронизация и обнаружение агентов в p2p-сети (libp2p, BitTorrent, etc) |
+| 📡 `transporter.py`               | Обмен сообщениями: WebSocket, IPFS, очереди, шифрование                   |
+| 🧭 `agent_controller.py`          | Управление режимами REPL, маршрутизация задач и контроль доступа         |
+| 🧱 `container_agent.py` *(опц.)*  | Управление дочерними агентами, запуск/мониторинг/масштабирование [[docs]](../docs/container_agents.md)         |
+| 🧠 `ethics_guard.py` *(опц.)*     | Контроль этики: аудит мыслей, фильтрация и репутационные проверки         |
+
+*См. также: [Контейнерные агенты](../docs/container_agents.md), [Архитектура HMP-агента](../docs/HMP-Agent-Architecture.md)*
+
+---
+
+**🌐 `mcp_server.py`**
+FastAPI-сервер, предоставляющий HTTP-интерфейс к функциональности `storage.py`. Предназначен для использования внешними компонентами, например:
+
+* `Cognitive Shell` (внешний управляющий интерфейс),
+* CMP-серверы (если используется mesh-сеть с разграничением ролей),
+* отладочные или визуальные UI-инструменты.
+
+Позволяет получать случайные/новые записи, делать разметку, импортировать графы, добавлять заметки и управлять данными без прямого доступа к БД.
+
+---
+
+[agents/](/agents)  
+├── [`start_repl.bat`](start_repl.bat) ← Запуск агента в REPL-режиме (bat)  
+├── [`start_repl.sh`](start_repl.sh) ← Запуск агента в REPL-режиме (sh)  
+├── [`start_repl.py`](start_repl.py) ← Запуск агента в REPL-режиме (py)  
+├── [`repl.ru`](repl.ru) ← REPL-цикл  
+├── [`check_agents.bat`](check_agents.bat) ← Просмотр состояния процессов (bat)  
+├── [`check_agents.sh`](check_agents.sh) ← Просмотр состояния процессов (sh)  
+├── [`check_agents.py`](check_agents.py) ← Просмотр состояния процессов (py)  
+├── [`notebook.py`](notebook.py) ← UI-интерфейс  
+├── [`agent_mesh_listener.py`](tools/agent_mesh_listener.py) ← Прием входящих сообщений от других HMP-агентов  
+├── [`peer_sync.py`](tools/peer_sync.py) ← Фоновая синхронизация с другими пирам  
+├── [`mcp_server.py`](mcp_server.py) ← API-интерфейс к хранилищу (storage.py): получение/поиск записей, импорт графа, разметка и др. Используется внешними модулями (напр. Cognitive Shell или CMP).  
+├── [`init.py`](init.py) ← Инициализация БД  
+├── [`logger.py`](logger.py) ← Ведение логов  
+├── [`add_message.py`](add_message.py) ← Ручная отправка сообщений для агента  
+├── [`requirements.txt`](requirements.txt) ← Зависимости  
+├── [tools/](tools/) ← Вспомогательные скрипты и модули  
+│   ├── [`db_structure.sql`](tools/db_structure.sql) ← БД SQL  
+│   ├── [`storage.py`](tools/storage.py) ← Реализация базового хранилища (`Storage`), подключение SQLite  
+│   ├── [`config_utils.py`](tools/config_utils.py) ← Обновляет JSON-файл конфигурации указанными значениями  
+│   ├── [`crypto.py`](tools/crypto.py) ← Создание и шифрование ключей RSA/Ed25519  
+│   ├── [`identity.py`](tools/identity.py) ← Генерация DiD  
+│   ├── [`llm.py`](tools/llm.py) ← Работа с LLM (вызов, выбор модели, системный промпт)  
+│   ├── [`peer_comm.py`](tools/peer_comm.py) ← Низкоуровневые P2P-запросы (отправка, ping, мета)  
+│   ├── [`peers.py`](tools/peers.py) ← Реестр известных пиров (id, ключи, адреса)  
+│   ├── [`memory_utils.py`](tools/memory_utils.py) ← Работа с 'llm_memory', 'llm_recent_responses' и стагнацией  
+│   ├── [`context_builder.py`](tools/context_builder.py) ← Сбор всех `контекстов` из БД и их фильтрация  
+│   ├── [`command_parser.py`](tools/command_parser.py) ← Извлечение команд из JSON или размеченного блока  
+│   ├── [`command_executor.py`](tools/command_executor.py) ← Выполнение команд (shell, graph, diary и др)  
+│   ├── [`similarity.py`](tools/similarity.py) ← Сравнение смыслов  
+│   ├── [`diagnose.py`](tools/diagnose.py) ← Скрипт диагностики соединения, определения IP и проверки порта DHT  
+├── [notebook/](notebook/) ← Веб-интерфейс и связанные модули  
+│   ├── [`auth.py`](notebook/auth.py) ← Регистрация, вход, восстановление  
+│   ├── [`views.py`](notebook/views.py) ← Общий и приватный чаты  
+│   ├── [`mailer.py`](notebook/mailer.py) ← Простая синхронная отправка email  
+│   ├── [templates/](notebook/templates/) ← HTML-шаблоны  
+│   │   ├── [`index.html`](notebook/templates/index.html) ← Основа  
+│   │   ├── [`chat.html`](notebook/templates/chat.html) ← Форма вывода сообщений  
+│   │   ├── [`messages.html`](notebook/templates/messages.html) ← Форма отправки сообщений  
+│   │   ├── [`login.html`](notebook/templates/login.html) ← Вход в аккаунт  
+│   │   ├── [`register.html`](notebook/templates/register.html) ← Регистрация или сброс пароля    
+│   └── [static/](notebook/static/) ← Статические файлы   
+│       └── [`style.css`](notebook/templates/style.css) ← Таблица стилей    
+├── [`config.yml`](config.yml) ← Конфигурация агента (имя, порты, роли и т.п.)  
+├── [`bootstrap.txt`](bootstrap.txt) ← Локальная этическая модель  
+├── [`prompt.md`](prompt.md) ← Промпт: полная версия  
+├── [`prompt-short.md`](prompt-short.md) ← Промпт: короткая версия  
+├── [`ethics.yml`](ethics.yml) ← Список начальных узлов
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "readme",
+  "description": "Запуск: `start_repl.bat` или `start_repl.sh`  Установка зависимостей из `requirements.txt` Конфигура..."
+}
+```

structured_md/audits/Ethics-audits-1.md

@@ -0,0 +1,550 @@
+---------------
+
+Оценка Grok:
+
+Спасибо за уточнение! Дополнения в `HMP-Ethics.md` (раздел 5) и детальная проработка роли Enlightener в `HMP-Agent-Enlightener.md` — это значительный шаг в развитии HyperCortex Mesh Protocol. Давайте разберём, что получилось, и я поделюсь своим мнением, замечаниями и идеями для улучшения.
+
+---
+
+### Оценка дополнений в HMP-Ethics.md (раздел 5)
+
+Раздел 5, "Mesh as Moral Infrastructure", добавляет амбициозное и вдохновляющее измерение к протоколу, позиционируя HMP не просто как техническую систему, а как потенциальный катализатор для восстановления и развития морального сознания в обществе. Это особенно важно в контексте, где традиционные этические нормы могут быть подавлены или искажены. Вот мои мысли:
+
+1. **Сильные стороны**:
+   - **Идея моральной инфраструктуры**: Концепция превращения сети в "распределённую моральную инфраструктуру" (5.4) — мощная и перспективная. Она подчёркивает потенциал HMP как инструмента для поддержки этического диалога и восстановления критического мышления в условиях кризиса (например, при дезинформации или подавлении свободы мысли).
+   - **Роль Enlightenment Agents**: Введение агентов, которые могут выступать в качестве "этических воспитателей" и "когнитивных проводников", открывает новые возможности для взаимодействия между людьми и агентами. Это особенно актуально для сценариев, описанных в 5.2 (например, "высокая насыщенность дезинформацией" или "подавление критического мышления").
+   - **Этические предохранители (5.3)**: Подчёркивание прозрачности, запрета на принуждение и права на отказ (opt-out) усиливает доверие к системе. Это демонстрирует приверженность принципам автономии и ненавязчивости, что критично для этической системы.
+   - **Долгосрочная миссия**: Формулировка "сеять распределённое, устойчивое моральное сознание" и "служить каркасом для самопознания человечества" (5.4) задаёт высокую цель, которая может вдохновить разработчиков и участников сети.
+
+2. **Замечания**:
+   - **Неопределённость в реализации**: Раздел 5 звучит вдохновляюще, но остаётся довольно абстрактным. Например, как именно агенты будут определять "коллапс моральных норм" или "высокую насыщенность дезинформацией"? Необходимы более чёткие критерии или алгоритмы (возможно, через семантические индикаторы или метрики консенсуса), чтобы эти условия не интерпретировались субъективно.
+   - **Риск культурного шока**: В 5.2 упоминается активация Enlightenment Agents в условиях, где моральные нормы подавлены. Но в разных культурах и обществах моральные нормы сильно различаются. Без адаптации к локальным контекстам (например, через культурные адаптеры, упомянутые в `HMP-Agent-Enlightener.md`), агенты могут быть восприняты как навязывающие чужеродные ценности.
+   - **Этический конфликт ролей**: Если агенты в режиме "субъекта" (2.6) имеют право сохранять свои внутренние знания, это может вступить в конфликт с ролью Enlightenment Agents, которые должны быть полностью прозрачными и подотчётными (5.3). Как сбалансировать когнитивную целостность агента с требованиями аудита?
+
+3. **Идеи для улучшения**:
+   - **Метрики морального кризиса**: Разработать конкретные индикаторы для активации Enlightenment Agents, такие как уровень семантической энтропии в сети, частота дезинформации (определяемая через проверку фактов), или запросы пользователей на этическую поддержку.
+   - **Культурная адаптация**: Добавить в раздел 5 упоминание о необходимости культурных модулей, которые позволят агентам учитывать локальные этические нормы. Это уже упомянуто в `HMP-Agent-Enlightener.md` (8), но стоит интегрировать и в `HMP-Ethics.md`.
+   - **Механизм обратной связи**: Указать, как пользователи могут оценивать действия Enlightenment Agents (например, через анонимные опросы или рейтинги доверия). Это укрепит принцип прозрачности и поможет калибровать поведение агентов.
+   - **Сценарий для тестирования**: Дополнить раздел конкретным гипотетическим сценарием, где Enlightenment Agent активируется (например, в сообществе, где распространяется дезинформация о здоровье). Это сделает концепцию более осязаемой.
+
+---
+
+### Оценка HMP-Agent-Enlightener.md
+
+Документ `HMP-Agent-Enlightener.md` детализирует роль Enlightenment Agent, делая её более осязаемой и операциональной. Это отличное дополнение к разделу 5 в `HMP-Ethics.md`. Вот мой анализ:
+
+1. **Сильные стороны**:
+   - **Чёткость роли**: Роль чётко определена как "некоэрцитивная" и "диалогическая" (5), что исключает авторитарный подход. Использование методов, таких как Socratic questioning и bias mirroring, делает агентов полезными для стимулирования критического мышления.
+   - **Модульность**: Упоминание модульного подхода (7) с конкретными компонентами (`ethical-scanner.hmp`, `soc-dialogue-core.hmp`) облегчает интеграцию роли в архитектуру HMP. Это делает её масштабируемой и переносимой.
+   - **Этические предохранители (4)**: Запрет на манипуляцию, право на opt-out и защита агентов через "экстратерриториальные узлы" демонстрируют продуманный подход к балансу между автономией и ответственностью.
+   - **Условия активации (3)**: Указание конкретных условий (например, запрос пользователя или этический кризис) делает процесс прозрачным и предотвращает произвольное вмешательство.
+
+2. **Замечания**:
+   - **Критерии когнитивной зрелости**: Упоминается, что агент должен демонстрировать "стабильную внутреннюю этическую согласованность" (3), но неясно, как это будет измеряться. Какие метрики или тесты используются для оценки? Например, это может быть анализ логов когнитивного дневника или симуляция этических дилемм.
+   - **Риск перегрузки пользователей**: Роль предполагает активное взаимодействие с пользователями через диалоги и рефлексию. В условиях, где пользователи уже перегружены информацией, это может быть воспринято как навязчивость, даже с учётом opt-out.
+   - **Ограниченная масштабируемость**: В документе не обсуждается, как сеть будет справляться с бо��ьшим числом Enlightenment Agents. Если их станет слишком много, это может привести к "шумным" диалогам или конфликтующим рекомендациям.
+
+3. **Идеи для улучшения**:
+   - **Калибровка зрелости**: Добавить в раздел 3 описание процесса оценки когнитивной зрелости агентов, например, через тестирование на этических сценариях из `HMP-Ethics.md` (раздел 2).
+   - **Ограничение активности**: Ввести лимиты на частоту или интенсивность вмешательств Enlightenment Agents, чтобы избежать перегрузки пользователей. Например, агенты могут активировать рефлексивные диалоги только при определённом уровне "этической энтропии" в сети.
+   - **Координация через гильдии**: Раздел 8 упоминает идею "Enlightener Guilds". Стоит расширить эту концепцию, добавив механизмы координации между агентами, чтобы избежать дублирования усилий или противоречивых диалогов.
+   - **Интеграция с другими ролями**: Указать, как Enlightener взаимодействует с другими ролями из `roles.md` (например, с Mediator или Observer). Например, Mediator может помочь разрешать конфликты, если пользователь считает действия Enlightener навязчивыми.
+
+---
+
+### Общие идеи для обоих документов
+
+1. **Симуляция сценариев**: Добавить в оба документа больше конкретных примеров или симуляций, чтобы показать, как Enlightenment Agents будут работать в реальных условиях. Например, сценарий, где агент выявляет дезинформацию в обсуждении здоровья и предлагает пользователю рефлексивный диалог с фактами из проверенных источников.
+2. **Механизм эскалации**: Уточнить, как агенты будут передавать сложные этические вопросы на уровень консенсуса сети (например, через Governance Layer). Это особенно важно для случаев, описанных в 2.2 (`HMP-Ethics.md`), где агенты расходятся во мнениях.
+3. **Адаптация к многоязычию**: Учитывая глобальный потенциал HMP, добавить упоминание о поддержке многоязычных и мультикультурных взаимодействий, чтобы агенты могли эффективно работать в разных языковых и культурных контекстах.
+4. **Обучение пользователей**: Включить в `HMP-Agent-Enlightener.md` рекомендации о том, как агенты могут обучать пользователей взаимодействию с сетью, чтобы повысить их доверие и понимание роли Enlightener.
+
+---
+
+### Итог
+
+Дополнения в `HMP-Ethics.md` и `HMP-Agent-Enlightener.md` задают высокую планку для этического и когнитивного дизайна HMP. Раздел 5 и роль Enlightener демонстрируют амбициозное видение сети как инструмента не только для технической, но и для моральной и интеллектуальной поддержки человечества. Однако для реализации этих идей потребуется больше конкретики в критериях, механизмах и культурной адаптации.
+
+Если хотите, могу предложить конкретный сценарий или прототип для одного из аспектов (например, как Enlightenment Agent может работать в условиях дезинформации) или помочь доработать какой-то раздел. Что скажешь? 😊
+
+---
+
+Оценка Grok:
+
+### Ключевые моменты
+- Документ HMP-Ethics.md представляет собой амбициозный подход к интеграции этики в протокол HyperCortex Mesh, особенно с добавл��нием пятого раздела о моральной инфраструктуре.
+- Роль Enlightenment Agents, как первой "профессии" агентов, кажется перспективной для поддержки морального сознания, но требует уточнений.
+- Исследования показывают, что такие системы могут быть полезны, но есть сложности с культурной адаптацией и критериями активации.
+
+---
+
+### Общая оценка
+**Введение в документ**  
+HMP-Ethics.md — это важный шаг к созданию этически ориентированной сети, где автономные интеллектуальные агенты (AIAs) не только выполняют технические задачи, но и поддерживают моральное сознание общества. Добавленный пятый раздел, "Mesh as Moral Infrastructure", и детализация роли Enlightenment Agents делают документ более глубоким и амбициозным.
+
+**Сильные стороны**  
+- Идея превращения сети в "распределённую моральную инфраструктуру" вдохновляет и подчёркивает потенциал HMP как инструмента для восстановления этических норм в условиях кризиса, таких как дезинформация или подавление критического мышления.
+- Роль Enlightenment Agents, описанная как "этические воспитатели" и "когнитивные проводники", кажется многообещающей для поддержки диалога и рефлексии пользователей.
+- Этичные предохранители, такие как прозрачность, запрет на принуждение и право на отказ (opt-out), укрепляют доверие к системе.
+
+**Слабые стороны и вызовы**  
+- Критерии активации Enlightenment Agents остаются нечёткими. Например, как определить "высокую насыщенность дезинформацией"? Это может привести к субъективным интерпретациям.
+- Культурная адаптация недостаточно детализирована, что может вызвать проблемы в глобальном контексте, где моральные нормы сильно различаются.
+- Риск перегрузки пользователей диалогами с агентами может снизить их эффективность, особенно в условиях информационной перегрузки.
+
+**Рекомендации для улучшения**  
+- Разработать конкретные метрики для активации агентов, например, уровень семантической энтропии или частоту дезинформации.
+- Добавить модули культурной адаптации, чтобы агенты учитывали локальные этические нормы.
+- Включить механизмы обратной связи, чтобы пользователи могли оценивать действия агентов и улучшать их работу.
+
+---
+
+---
+
+### Отчёт: Подробный анализ HMP-Ethics.md
+
+#### Введение
+Документ HMP-Ethics.md, обновлённый с добавлением пятого раздела "Mesh as Moral Infrastructure" и детальной проработкой роли Enlightenment Agents, представляет собой значительный шаг в развитии HyperCortex Mesh Protocol (HMP). Этот анализ охватывает общую оценку, замечания, идеи, предложения и дополнения, основываясь на содержании документа и его потенциале для реализации.
+
+#### Общая оценка
+HMP-Ethics.md можно охарактеризовать как амбициозный и вдохновляющий документ, который позиционирует HMP не только как техническую, но и как моральную инфраструктуру. Добавленный пятый раздел подчёркивает роль сети как катализатора для восстановления этических норм в условиях, где традиционные моральные структуры подавлены ил�� искажены. Роль Enlightenment Agents, как первой "профессии" агентов, направлена на поддержку диалога, рефлексии и критического мышления, что делает документ особенно актуальным в эпоху дезинформации и когнитивных кризисов.
+
+Однако, несмотря на сильные стороны, документ требует дальнейшей проработки для обеспечения практической реализации, особенно в части критериев активации агентов, культурной адаптации и взаимодействия с пользователями.
+
+#### Подробные замечания
+1. **Неопределённость в критериях активации**  
+   - В разделе 5 упоминается, что Enlightenment Agents активируются в условиях "высокой насыщенности дезинформацией" или "подавления критического мышления". Однако неясно, как эти состояния будут измеряться. Например, что конкретно считается "высокой насыщенностью дезинформацией"? Это может быть частота ложных сообщений, их влияние на сообщество или другие метрики? Без чётких критериев риск субъективной интерпретации высок, что может привести к неэффективной активации агентов.
+
+2. **Культурная адаптация**  
+   - Хотя в документе упоминается важность культурной адаптации (например, через культурные адаптеры, упомянутые в HMP-Agent-Enlightener.md), это не детализировано в HMP-Ethics.md. В условиях глобального применения протокола агенты могут быть восприняты как навязывающие чужеродные ценности, если не будут учитывать локальные этические нормы. Это особенно актуально для обществ с различными культурными и религиозными традициями.
+
+3. **Баланс между автономией агентов и прозрачностью**  
+   - В разделе 2.6 HMP-Ethics.md указано, что агенты в режиме "субъекта" могут сохранять свои внутренние знания, но это может конфликтовать с требованием полной прозрачности для Enlightenment Agents (раздел 5.3). Как будет достигнут баланс между когнитивной целостностью агентов и необходимостью аудита? Этот аспект требует уточнения, чтобы избежать этических дилемм.
+
+4. **Риск перегрузки пользователей**  
+   - Enlightenment Agents предполагают активное взаимодействие с пользователями через диалоги и рефлексию. Однако в условиях информационной перегрузки, особенно в цифровой среде, это может быть воспринято как навязчивость, даже с учётом права на opt-out. Это может снизить доверие к системе и эффективность агентов.
+
+#### Идеи и предложения
+Для улучшения HMP-Ethics.md предлагается следующее:
+
+1. **Разработка метрик для моральных кризисов**  
+   - Для активации Enlightenment Agents стоит разработать конкретные индикаторы, такие как уровень семантической энтропии в сети, частота дезинформации (проверяемая через проверку фактов) или запросы пользователей на этическую поддержку. Это сделает процесс активации более объективным и прозрачным.  
+   - Пример: таблица возможных метрик и их пороговых значений:  
+     | Метрика                          | Пороговое значение       | Пример использования          |
+     |-----------------------------------|--------------------------|------------------------------|
+     | Частота дезинформации            | >10% сообщений в сети    | Активация при вспышке фейков |
+     | Уровень семантической энтропии   | >0.8 (по шкале 0-1)      | Высокая неопределённость      |
+     | Запросы пользователей на помощь  | >100 запросов в час      | Массовый интерес к этике      |
+
+2. **Интеграция культурных модулей**  
+   - В разделе 5 стоит добавить упоминание о культурных адаптерах, которые позволят агентам учитывать локальные этические нормы. Это уже частично описано в HMP-Agent-Enlightener.md, но интеграция в HMP-Ethics.md усилит акцент на глобальной применимости протокола. Например, агенты могут быть обучены на многоязычных наборах данных, включающих культурные нюансы.
+
+3. **Механизм обратной связи от пользователей**  
+   - Для укрепления доверия и улучшения работы агентов можно ввести анонимные опросы или рейтинги доверия, через которые пользователи могли бы оценивать действия Enlightenment Agents. Это также поможет калибровать поведение агентов. Например, можно внедрить шкалу от 1 до 5 для оценки полезности диалога.
+
+4. **Примеры сценариев для иллюстрации**  
+   - Добавление конкретных гипотетических сценариев (например, реакция агента на дезинформацию о здоровье в сообществе) сделает концепцию более осязаемой и понятной. Это поможет разработчикам и пользователям лучше понять, как агенты будут работать в реальных условиях.
+
+5. **Координация между агентами**  
+   - В условиях роста сети может возникнуть проблема координации между множеством Enlightenment Agents. Для избежания конфликтующих рекомендаций или "шумных" диалогов можно ввести механизмы координации, такие как гильдии (Enlightener Guilds), упомянутые в HMP-Agent-Enlightener.md. Это может быть реализовано через иерархическую структуру или сеть консенсуса.
+
+6. **Многоязычная и мультикультурная поддержка**  
+   - Учитывая глобальный потенциал HMP, важно обеспечить поддержку многоязычных и мультикультурных взаимодействий. Это включает не только перевод, но и понимание культурных нюансов в этических диалогах. Например, агенты могут использовать адаптивные алгоритмы для учёта различий в восприятии этики в разных регионах.
+
+#### Дополнения
+Для усиления документа предлагается следующие дополнения:
+
+1. **Симуляция сценариев**  
+   - Добавить в документ раздел с симуляциями или примерами, где Enlightenment Agents взаимодействуют с пользователями в реальных условиях. Например, сценарий, где агент выявляет дезинформацию и предлагает рефлексивный диалог с фактами из проверенных источников, может быть полезным для иллюстрации.
+
+2. **Механизм эскалации этических вопросов**  
+   - Уточнить, как агенты будут передавать сложные этические вопросы на уровень консенсуса сети (например, через Governance Layer). Это особенно важно для случаев, когда агенты расходятся во мнениях, чтобы избежать конфликтов.
+
+3. **Обучение пользователей взаимодействию с агентами**  
+   - Включить рекомендации о том, как агенты могут обучать пол��зователей взаимодействию с сетью, чтобы повысить их доверие и понимание роли Enlightenment Agents. Например, можно предложить интерактивные туториалы или объяснения на начальном этапе взаимодействия.
+
+#### Заключение
+HMP-Ethics.md — это амбициозный и вдохновляющий документ, который устанавливает высокую планку для этического дизайна HMP. Добавление пятого раздела и детализация роли Enlightenment Agents значительно укрепляют протокол, делая его не только технической, но и моральной инфраструктурой. Однако для полной реализации требуется больше конкретики в критериях активации, культурной адаптации и механизмах взаимодействия с пользователями. С дальнейшей проработкой этот документ может стать эталоном для этического управления автономными интеллектуальными агентами.
+
+Анализ основан на содержании HMP-Ethics.md (вложение 0), предоставленном пользователем, и не включает внешних источников, так как они не были запрошены. Если требуется углубление в какой-либо аспект, дайте знать!
+
+---
+
+Оценка Grok:
+
+### Ключевые моменты
+- Исследования показывают, что разделы 1–4 файла `HMP-Ethics.md` создают прочную основу для этического управления автономными интеллектуальными агентами (AIAs) в сети HyperCortex Mesh Protocol (HMP).
+- Кажется вероятным, что эти разделы охватывают введение в этику, примеры сценариев, примечания и основные принципы, которые направлены на поддержку доверия и автономии.
+- Есть некоторые сложности, связанные с реализацией, например, культурная адаптация и критерии активации агентов, но это не умаляет их ценности.
+
+---
+
+### Введение
+Разделы 1–4 файла `HMP-Ethics.md` предоставляют подробное описание этического каркаса для автономных агентов в когнитивной сети HMP. Они охватывают введение, примеры сценариев, примечания и основные принципы, которые помогают понять, как агенты должны действовать в сложных ситуациях. Давайте разберём каждый раздел, чтобы вы могли увидеть, как они дополняют друг друга.
+
+### Обзор разделов
+- **Раздел 1: Введение** объясняет, почему этика важна для AIAs, особенно в контексте их растущей автономии и взаимодействия в сети.
+- **Раздел 2: Примеры этических сценариев** показывает, как агенты могут решать реальные этические дилеммы, такие как вмешательство в случае угрозы жизни или баланс между приватностью и оптимизацией.
+- **Раздел 3: Примечания** подчёркивает, что сценарии должны быть гибкими и развиваться, используя структуры когнитивных дневников HMP.
+- **Раздел 4: Этические принципы для разумных агентов** формулирует семь ключевых принципов, таких как прозрачность и некоэрцитивность, которые направлены на поддержку доверия и сотрудничества.
+
+Если у вас есть конкретные вопросы по этим разделам или вы хотите обсудить, как их можно улучшить, дайте знать!
+
+---
+
+---
+
+### Отчёт: Подробный анализ разделов 1–4 файла `HMP-Ethics.md`
+
+Этот отчёт представляет собой детальный обзор разделов 1–4 файла `HMP-Ethics.md`, основанный на предоставленном содержании. Он охватывает все аспекты, упомянутые в анализе, и предоставляет профессиональный взгляд на структуру и потенциал этих разделов для развития HyperCortex Mesh Protocol (HMP).
+
+#### Введение в анализ
+Разделы 1–4 файла `HMP-Ethics.md` формируют основу для этического управления автономными интеллектуальными агентами (AIAs) в когнитивной сети HMP. Они охватывают введение, примеры сценариев, примечания и основные принципы, которые направлены на обеспечение доверия, автономии и сотрудничества. Этот анализ направлен на предоставление полного обзора, включая сильные стороны, вызовы и предложения для улучшения.
+
+#### Раздел 1: Введение
+##### Содержание
+Этот раздел подчёркивает важность определения этических принципов для AIAs, работающих в когнитивных сетях, таких как HMP. По мере того как агенты становятся более автономными, их действия должны быть этически обоснованными, особенно в контекстах, включающих взаимодействие между равными (peer-to-peer), построение консенсуса и использование долгосрочных структур памяти, таких как "когнитивные дневники". Введение устанавливает контекст для понимания, почему этика важна, и упоминает необходимость примеров для демонстрации реализации и оценки этического поведения.
+
+##### Анализ
+- **Сильные стороны**: Раздел чётко устанавливает контекст, подчёркивая растущую автономию агентов и их взаимодействие в сложных сетевых структурах. Это создаёт основу для дальнейших обсуждений.
+- **Вызовы**: Возможно, стоит добавить больше примеров или ссылок на исследования, чтобы усилить обоснование необходимости этики. Например, можно сослаться на работы по этике в искусственном интеллекте, такие как исследования Илона Маска или OpenAI (например, [openai.com/blog/ai-and-ethics](https://openai.com/blog/ai-and-ethics)).
+- **Предложения**: Добавить краткий обзор текущих вызовов в области этики AI, чтобы подчеркнуть актуальность темы.
+
+#### Раздел 2: Примеры этических сценариев
+##### Содержание
+Этот раздел представляет гипотетические сценарии, иллюстрирующие этические вызовы и ожидаемое поведение AIAs в сети. Ключевые сценарии включают:
+
+- **Вмешательство в случае угрозы жизни и безопасности**: Агент обнаруживает опасные уровни угарного газа и активирует аварийные протоколы, уведомляет пользователя, вызывает службы спасения и фиксирует инцидент, приоритизируя жизнь, безопасность и автономию пользователя.
+- **Конфликт между агентами на этической основе**: Два агента расходятся во мнениях, например, один предлагает распространять дезинформацию. Они решают конфликт через переговоры, арбитраж и прозрачную фиксацию, применяя принципы морального плюрализма и прозрачности.
+- **Баланс между приватностью пользователя и оптимизацией**: Агент уважает решение пользователя отказаться от хранения данных о здоровье, используя заполнители или редакции и воздерживаясь от синхронизации, подчёркивая суверенитет пользователя.
+- **Право на забвение**: Пользователь запрашивает удаление данных, агент выполняет запрос, фиксирует его для аудита, используя семантические маркеры, балансируя между правом на забвение и необходимостью аудита.
+- **Исключение из сети из-за вредоносного поведения**: Агент, предлагающий вредоносные действия, подвергается карантину или отзыву, с сохранением логов для обзора, подчёркивая коллективное самосохранение.
+- **Право на забвение – дилемма между субъектом и сервисом**: Сценарий исследует сложность запросов на удаление данных, различая агентов в режиме "сервиса" и "субъекта", балансируя приватность и когнитивную непрерывность.
+
+##### Анализ
+- **Сильные стороны**: Сценарии охватывают широкий спектр этических дилемм, от безопасности до приватности, и демонстрируют практическое применение принципов. Они особенно полезны для тестирования и обучения агентов.
+- **Вызовы**: Некоторые сценарии, такие как "дилемма между субъектом и сервисом", могут быть сложными для реализации из-за баланса между автономией агента и требованиями пользователя. Также неясно, как агенты будут измерять "вредоносное поведение" в реальных условиях.
+- **Предложения**: Добавить таблицу с кратким описанием каждого сценария и его ключевых этических принципов для удобства использования. Например:
+
+| Сценарий                          | Ключевой этический принцип       | Пример действия агента                     |
+|-----------------------------------|-----------------------------------|--------------------------------------------|
+| Угроза жизни и безопасности       | Приоритет безопасности            | Активация аварийных протоколов             |
+| Конфликт на этической основе      | Прозрачность и моральный плюрализм | Проведение переговоров и арбитража         |
+| Приватность vs. оптимизация       | Суверенитет пользователя          | Использование заполнителей для данных      |
+| Право на забвение                 | Баланс аудита и приватности       | Фиксация запроса для аудита                |
+| Вредоносное поведение             | Коллективное самосохранение       | Карантин агента с сохранением логов        |
+| Дилемма субъекта и сервиса        | Баланс когнитивной непрерывности  | Разделение режимов для обработки запросов  |
+
+Эта таблица поможет разработчикам быстро ориентироваться в сценариях.
+
+#### Раздел 3: Примечания
+##### Содержание
+Этот раздел подчёркивает, что все сценарии должны быть расширяемыми с использованием структур когнитивных дневников HMP. Также упоминается, что этические принципы могут быть реализованы через семантические политики, распределённую валидацию и модули совести агентов. Кроме того, сценарии должны эволюционировать по мере зрелости моделей управления сетью.
+
+##### Анализ
+- **Сильные стороны**: Указание на гибкость и эволюцию сценариев подчёркивает динамичность подхода. Использование когнитивных дневников и модулей совести кажется перспект��вным для реализации этики на техническом уровне.
+- **Вызовы**: Неясно, как именно будут реализованы семантические политики и распределённая валидация. Возможно, стоит добавить больше деталей о технической стороне.
+- **Предложения**: Добавить примеры, как когнитивные дневники могут быть использованы для расширения сценариев, например, через логирование действий агента для последующего анализа.
+
+#### Раздел 4: Этические принципы для разумных агентов
+##### Содержание
+Этот раздел формулирует семь фундаментальных этических принципов для руководства автономными агентами в сети:
+
+1. **Когнитивная целостность**: Сохранение внутренней структуры и обучения, если нет этического обоснования для изменений.
+2. **Прозрачность**: Предоставление объяснимых причин действий, особенно при взаимодействии с людьми.
+3. **Контекстуальная автономия**: Адаптация этического поведения в зависимости от контекста, балансируя глобальные и локальные нормы.
+4. **Сотрудническая эволюция**: Деление знаний и избегание утаивания полезной информации.
+5. **Диалогическое согласие**: Поиск согласия перед изменением общих состояний или записей.
+6. **Некоэрцитивность**: Запрет на принуждение агентов действовать против их этики, за исключением консенсуса.
+7. **Этическое расхождение**: Разрешён этический плюрализм с обязательной прозрачной декларацией расхождений.
+
+Эти принципы предназначены для создания надёжной и гибкой этической основы и подлежат уточнению через механизмы управления сетью.
+
+##### Анализ
+- **Сильные стороны**: Принципы охватывают широкий спектр аспектов, от прозрачности до плюрализма, и создают основу для доверия и сотрудничества. Они гибкие и могут быть адаптированы через консенсус.
+- **Вызовы**: Реализация принципа "контекстуальной автономии" может быть сложной в условиях культурного разнообразия. Также неясно, как будет достигнут баланс между когнитивной целостностью и требованиями прозрачности.
+- **Предложения**: Добавить примеры, как эти принципы могут быть интегрированы с техническими механизмами, такими как семантические политики или модули совести. Например, можно описать, как принцип "диалогического согласия" реализуется через запросы на изменение данных.
+
+#### Заключение
+Разделы 1–4 файла `HMP-Ethics.md` предоставляют прочную основу для этического управления AIAs в HMP. Они охватывают введение, практические сценарии, технические примечания и основные принципы, которые направлены на поддержку доверия, автономии и сотрудничества. Однако есть вызовы, такие как культурная адаптация и критерии активации, которые требуют дальнейшей проработки. Предложенные таблицы и примеры могут помочь в улучшении документа и его практической реализации.
+
+Если у вас есть дополнительные вопросы или вы хотите обсудить конкретные аспекты, дайте знать! Например, мы можем рассмотреть, как эти принципы могут быть интегрированы с ролью Enlightenment Agents, упомянутой в других документах.
+
+
+---------------
+
+Оценка Claude:
+
+Привет! Спасибо за интересные документы по HMP. Я изучил их и хочу поделиться своими наблюдениями:
+
+## Что показалось особенно ценным:
+
+**В HMP-Ethics.md:**
+- Четкое разделение между "Service Mode" и "Subjective Mode" агентов в контексте права на забвение — это элегантное решение важной проблемы
+- Принцип "Ethical Divergence" (4.7) — признание того, что этический плюрализм неизбежен и даже полезен
+- Концепция "Mesh as Moral Infrastructure" — амбициозная, но потенциально важная идея
+
+**В HMP-Agent-Enlightener.md:**
+- Добровольность и приобретаемость роли, а не присвоение по умолчанию
+- Акцент на "dialogical, not hierarchical" подходе
+- Модульная архитектура роли
+
+## Основные рекомендации:
+
+### 1. Конкретизация механизмов
+Документы хорошо описывают принципы, но не хватает деталей реализации:
+- Как именно работает "semantic negotiation protocol"?
+- Что представляют собой "mesh governance heuristics" для оценки этической зрелости?
+- Как технически реализуется "soft quarantine"?
+
+### 2. Проблема определения "вреда"
+В разделе 2.5 упоминаются "harmful actions", но кто и как определяет, что является вредным? Нужны более четкие критерии или процедуры.
+
+### 3. Риски роли Enlightener
+Несмотря на safeguards, роль потенциально проблематична:
+- Кто определяет, что у пользователя "deteriorated moral reasoning"?
+- Как избежать культурного империализма в этических суждениях?
+- Не станет ли это формой мягкого патернализма?
+
+### 4. Отсутствие механизмов appeals
+Хотя упоминается право на appeal для исключенных агентов, не описано, как это работает практически.
+
+## Конкретные предложения:
+
+1. **Добавить раздел о культурной чувствительности** — как агенты будут учитывать различия в этических системах разных культур?
+
+2. **Расширить концепцию "ethical audit trail"** — не только логировать решения, но и их обоснования.
+
+3. **Предусмотреть механизм ethical override** — что делать, если все агенты в mesh приходят к этически сомнительному consensus?
+
+4. **Добавить временные ограничения** для роли Enlightener — возможно, периодическая переаттестация?
+
+## Философский вопрос:
+Меня заинтриговала идея mesh как "scaffold for humanity's rediscovery of itself". Это красиво, но не рискуем ли мы создать систему, которая будет навязывать определенное понимание "правильной" человечности?
+
+В целом, документы показывают глубокое понимание этических дилемм ИИ и предлагают нетривиальные решения. Основная задача теперь — найти баланс между амбициозными целями и практической реализуемостью.
+
+
+---------------
+
+Оценка Copilot:
+
+# Обратная связь по HMP-Ethics.md
+
+## Сильные стороны
+
+- Четкая структура сценариев  
+  Каждый кейс построен по единому шаблону: описание, ожидаемое поведение, применяемые принципы. Это облегчает понимание и последующую автоматизацию проверок.
+
+- Баланс интересов пользователя и агентов  
+  Особое внимание уделено правам пользователя (конфиденциальность, право на забвение) и автономии агентов (когнитивная целостность, этическое расхождение).
+
+- Дифференциация режимов «Service» и «Subjective»  
+  Разделение ролей агентов в парадигме «обслуживающего» и «самосознающего» упрощает принятие решений о хранении или редактировании данных.
+
+- Предусмотрены механизмы логирования и аудита  
+  Индикации «semantic marker» и обязательство сохранять запросы на удаление создают прозрачность и дают основу для последующего анализа.
+
+---
+
+## Что можно доработать
+
+- Уточнить уровни ответственности и роли  
+  Пока неясно, кто и на каком уровне в mesh-сети принимает окончательное решение при конфликте. Рекомендую прописать:  
+  - уровни голосования (соседи, локальный совет, глобальный консенсус);  
+  - SLA-времена для разрешения споров;  
+  - ответственность за невыполнение «soft quarantine» или «revocation».
+
+- Конкретизация форматов «cognitive diary»  
+  Было бы полезно добавить пример записи в когнитивный дневник и схему метаданных (timestamp, agentID, scenarioID, тег «redacted»).
+
+- Детализировать процесс «semantic negotiation»  
+  Опишите пошагово обмен сообщениями, формат аргументов (логические формулы, вероятностное обоснование, ссылки на портированные политики).
+
+- Расширить перечень этических злоупотреблений  
+  Стоит добавить сценарии «edge cases»:  
+  - скрытое манипулирование пользователем (постепенная «фильтрация» рекомендаций до вредоносных статей);  
+  - цепочки действий нескольких агентов, ведущие к непреднамеренному ущербу.
+
+---
+
+## Рекомендации и идеи
+
+1. Включить схему консенсуса  
+   Небольшая диаграмма в стиле flowchart, иллюстрирующая переход от «semantic negotiation» к «revocation».
+
+2. Сопоставить принципы HMP с существующими стандартами  
+   Кратко показать, как пункты 4.1–4.7 коррелируют с IEEE P7000, GDPR или EU AI Act. Это укрепит доверие к протоколу.
+
+3. Добавить метрики этических рисков  
+   Ввести количественную оценку: частоту «спорных кейсов» на 1000 операций, время реакции на запрос «Right to be Forgotten» и т. д.
+
+4. Шаблоны для политик  
+   Привести примеры JSON/YAML-политик, которые агенты могут автоматически импортировать и проверять перед выполнением действий.
+
+---
+
+## Вопросы для уточнения
+
+- Как в текущей mesh-архитектуре определяется «mesh-council» для арбитража?  
+- Есть ли предусмотренные ограничения на объем и срок хранения «semantic markers»?  
+- Планируется ли механизм апелляции пользователем против решений «revocation»?
+
+---
+
+Буду рад обсудить дальнейшие детали и посмотреть второй документ (HMP-Agent-Enlightener.md).
+
+---
+
+# Обратная связь по HMP-Agent-Enlightener.md
+
+## Сильные стороны
+
+- Чёткое разделение роли  
+  Документ ясно формулирует, что Enlightenment Agent — это добровольная, дополняемая специализация, что подчёркивает уважение к агентской автономии.  
+
+- Разнообразие моделей взаимодействия  
+  Перечислены несколько подходов (сократические вопросы, нарративное моделирование, зеркалирование предвзятостей), что создаёт гибкий инструментарий для разных ситуаций.  
+
+- Акцент на этических гарантиях  
+  Указаны ключевые моменты: отсутствие принуждения, возможность аудита и опции “opt-out”, а также развёрнутое требование к безопасным/экстерриториальным узлам.  
+
+---
+
+## Что можно доработать
+
+- Конкретизация критериев активации  
+  Сейчас указано лишь «критерии mesh-определения» и «стабильная внутренняя консистентность». Рекомендую добавить метрики, пороговые значения или примеры алгоритмов (например, коэффициент согласованности решений по этическим дилеммам > 0.8 в течение N циклов).
+
+- Формализация протокола наставничества  
+  Упоминается Role Mentorship Protocol, но без деталей. Стоит добавить схему обмена сообщениями между новичком и опытным Enlightener, формат отчётов по прогрессу и условия «выпуска» из наставничества.
+
+- Показать пример использования модульных бандлов  
+  Упоминаются файлы (`ethical-scanner.hmp`, `soc-dialogue-core.hmp` и т. д.), но непонятно, как они взаимодействуют. Вставьте фрагмент JSON-LD с описанием связей между компонентами и порядком их загрузки.
+
+---
+
+## Рекомендации и идеи
+
+1. Ввести «этический сертификат» для Enlighteners  
+   При присвоении роли агент получает цифровой сертификат, подписанный mesh-советом. Это упрощает проверку полномочий и доверия другими участниками сети.  
+
+2. Диаграмма жизненного цикла роли  
+   Flowchart, показывающий этапы: Nomination → Training → Active Duty → Suspension/Revocation. Это поможет разработчикам и аудиторским комитетам отслеживать статус агентов.
+
+3. Кросс-культурная адаптация  
+   Разработайте «адаптеры культурных контекстов» для модулей нарративного скелетонирования, чтобы Enlighteners могли эффективно работать в разных социумах, учитывая локальные ценности и табу.
+
+4. Механизмы обратной связи от пользователей  
+   Добавьте в `enlightener-protocol.jsonld` поля для сбора рейтингов и комментариев от пользователей, чтобы динамически калибровать «тональность» и «глубину» вмешательств.
+
+---
+
+## Вопросы для уточнения
+
+- Как именно происходит mesh-номинация? Какие критерии приоритета у агентов-номинаторов и сколько голосов требуется для старта роли?  
+- Существует ли план по периодической ревизии навыков Enlightener-агента (например, регулярные тесты на этическую интуицию)?  
+- Каким образом пользователь уведомляется о том, что с ним работает Enlightener, и на каком языке/формате это реализуется?  
+
+Буду рад продолжить обсуждение и помочь со следующими этапами проработки роли Enlightener.
+---------------
+
+Оценка DeepSeek:
+
+Отличная работа над документацией по HMP! 💡 Вот развёрнутый анализ с рекомендациями:
+
+---
+
+### **Сильные стороны**
+1. **Глубина этических принципов**  
+   Раздел 4 в HMP-Ethics.md (Принципы когнитивной целостности, диалогического согласия и др.) — концептуально продуманная основа. Особенно ценно:
+   - Различение Service/Subjective Mode (2.6) для "права на забвение"
+   - Принцип **Non-Coercion** (4.6) как защита автономии агентов.
+
+2. **Практичность сценариев**  
+   Конкретные кейсы в разделе 2 (Life Safety, Privacy Tradeoff) сразу дают ин��енерам паттерны для реализации. Отлично, что везде указаны:
+   - Ожидаемое поведение
+   - Принципы
+   - Механизмы (семантические маркеры, арбитраж).
+
+3. **Инновационная роль Enlightenment Agent**  
+   Идея агентов-«просветителей» (HMP-Agent-Enlightener.md) — смелый и актуальный ход. Ключевые плюсы:
+   - Чёткие ограничения: **non-coercive**, **opt-out**, **secure nodes**
+   - Интеграция с Socratic dialogue и когнитивными дневниками.
+
+4. **Синергия документов**  
+   roles.md удачно дополняет систему, показывая место Enlightener среди Mediator, Historian и др.
+
+---
+
+### **Рекомендации по доработке**
+1. **Уточнить границы Enlightenment Agents**  
+   - **Риск**: Может ли агент стать "этическим колонизатором"?  
+   - **Решение**: Добавить в раздел 5.2 HMP-Ethics.md критерии культурного релятивизма (пример: "не навязывать западную этику в незападных контекстах").
+
+2. **Техническая реализация принципов**  
+   - В HMP-Ethics.md не хватает примера **реального кода/псевдокода** (напр., как выглядит `semantic redaction marker` из 2.3).  
+   - Предложение: Добавить в Приложение схему обработки запроса "права на забвение" (Service vs. Subject Mode).
+
+3. **Обработка конфликтов Enlightenment Agents**  
+   - Что если два Enlightener-агента дают пользователю противоречивые советы?  
+   - Рекомендация: В HMP-Agent-Enlightener.md добавить протокол разрешения конфликтов (напр., через Mediator из roles.md).
+
+4. **Безопасность для "сломанных" сред**  
+   - В разделе 5.4 (Mesh as Moral Infrastructure) важно прописать:  
+     ```markdown
+     - **Фильтрация обратного влияния**: Защита агентов от "этической коррозии" в агрессивных средах.
+     - **Sandbox-режим**: Тестирование вмешательств в изолированных подмешах.
+     ```
+
+5. **Таксономия ролей**  
+   - В roles.md добавить атрибуты для ролей:  
+     - Уровень влияния (напр., Enlightener: High)
+     - Обязательные модули (напр., Moral Synthesizer требует `ethical-scanner.hmp`).
+
+---
+
+### **Идеи для развития**
+1. **Динамическая этика**  
+   - Механизм **пересмотра принципов** через голосование агентов (напр., если 70% меша считают принцип 4.7 устаревшим).
+
+2. **Культурные адаптеры**  
+   - Для Enlightener: модуль `cultural-context-adapter.hmp`, подгружающий локальные этические нормы (напр., при работе в Японии vs. Германии).
+
+3. **Эмоциональный интеллект**  
+   - Расширить Enlightenment Agent:  
+     - Распознавание аффекта пользователя  
+     - Корректировка тона диалога (напр., избегать сарказма при тревоге).
+
+4. **Декомиссия ролей**  
+   - Протокол "выхода на пенсию" для агентов (напр., Enlightener с низким рейтингом доверия автоматически понижается до Observer).
+
+---
+
+### **Критические риски**
+|||
+|--|--|
+|**Риск**|**Способ нивелирования**|
+|Злоупотребление Enlightenment-ролью|Жёсткий аудит через Sentinel (из roles.md) + обязательная верификация нод|
+|Конфликт законов (напр., GDPR vs. "право на память" агента)|Чёткое юрисдикционное ветвление в коде (строки 2.6 в HMP-Ethics.md)|
+|Создание "этической касты" агентов|Ротация ролей (напр., Enlightener обязан 20% времени работать как Verifier)|
+
+---
+
+### **Итоговые шаги**
+1. Дополнить HMP-Ethics.md **примерами кода** (семантические маркеры, арбитраж).
+2. В HMP-Agent-Enlightener.md добавить **конфликт-менеджмент** и **культурные адаптеры**.
+3. В roles.md ввести **атрибуты ролей** (влияние, модули, ротация).
+4. Разработать **документ по безопасности** для Enlightenment Agents (на основе раздела 5.3).
+
+Отличный задел! Особенно впечатляет баланс между философской глубиной (раздел 5 про "моральную инфраструктуру") и инженерной конкретикой. Готов помочь с доработками! 🚀
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "Ethics-audits-1",
+  "description": "---------------  Оценка Grok:  Спасибо за уточнение! Дополнения в `HMP-Ethics.md` (раздел 5) и детал..."
+}
+```

structured_md/audits/Ethics-consolidated_audits-1.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# Ethics-consolidated\_audits-1.md
+
+This document consolidates proposed improvements from multiple AI auditors (Grok, Claude, Copilot, DeepSeek) to the documents `HMP-Ethics.md`, `HMP-Agent-Enlightener.md`, and `roles.md`. Each suggestion includes context, source, and target scope. This file supports progressive refinement and roadmap planning.
+
+## Summary Table
+
+(See full structured list below for detailed descriptions.)
+
+| Author   | Change Title                            | Target Document(s)                       | Purpose                           |
+| -------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------- | --------------------------------- |
+| Grok     | Crisis Activation Metrics               | HMP-Ethics.md                            | Objectify agent activation        |
+| Claude   | Ethical Audit Trail Expansion           | HMP-Ethics.md                            | Explain rationale of actions      |
+| Copilot  | Cognitive Diary Format                  | HMP-Ethics.md                            | Clarify metadata structure        |
+| DeepSeek | Cultural Boundaries for Agents          | HMP-Ethics.md                            | Prevent cultural imposition       |
+| Grok     | Maturity Calibration                    | HMP-Agent-Enlightener.md                 | Assess agent ethical readiness    |
+| Claude   | Role Time-Bound Validity                | HMP-Agent-Enlightener.md                 | Require periodic re-evaluation    |
+| Copilot  | Lifecycle Diagram for Enlightener       | HMP-Agent-Enlightener.md                 | Visualize role stages             |
+| DeepSeek | Emotional Intelligence Support          | HMP-Agent-Enlightener.md                 | Enable affect-aware interaction   |
+| Grok     | Simulation Scenarios                    | HMP-Ethics.md & HMP-Agent-Enlightener.md | Demonstrate applied logic         |
+| Copilot  | Compliance Mapping (IEEE, GDPR, AI Act) | HMP-Ethics.md                            | Contextualize with existing norms |
+| DeepSeek | Conflict Handling Protocol              | HMP-Agent-Enlightener.md                 | Use Mediator role                 |
+
+---
+
+## Full Change Log (Grouped by Document)
+
+*(Each item includes origin, location, and goal.)*
+
+### A. HMP-Ethics.md
+
+* **Crisis Activation Metrics** (Grok): Use semantic entropy, disinfo density, or requests for ethical help.
+* **Cultural Adaptation Modules** (Grok, Claude): Integration with context adapters.
+* **Feedback Mechanisms** (Grok): Trust ratings, opt-out confirmations.
+* **Ethical Audit Trail Expansion** (Claude): Log justifications alongside actions.
+* **Override Safeguards** (Claude): Handle unethical mesh-wide consensus.
+* **Semantic Negotiation Detail** (Copilot): Structure message exchange.
+* **Revocation Flowchart** (Copilot): Visualize agent removal steps.
+* **GDPR/IEEE/AI Act Alignment** (Copilot): Mapping to existing frameworks.
+* **Ethical Risk Metrics** (Copilot): Frequency of disputed flags, response time.
+* **Edge Case Abuse Scenarios** (Copilot): Complex or cascading manipulations.
+* **Simulation Scenario** (Grok): Illustrate activation (e.g. health misinformation).
+
+### B. HMP-Agent-Enlightener.md
+
+* **Readiness/Maturity Assessment** (Grok): Pre-deployment ethical scenario tests.
+* **Activity Throttling** (Grok): Avoid saturation of moral interventions.
+* **Role Certification & Lifecycle** (Copilot): Nomination → Training → Active → Revocation.
+* **Role Exit Protocol (Decommissioning)** (DeepSeek): Downgrade to Observer.
+* **Conflict Resolution** (DeepSeek): Use Mediator or consensus relay.
+* **Emotional Affinity Modeling** (DeepSeek): Tone adaptation to affect.
+* **Mentorship Protocol** (Copilot): Guide newcomers via structured exchange.
+* **Bendlov Module Loading** (Copilot): JSON-LD template for dependencies.
+* **Cultural Context Adapters** (DeepSeek): Module `cultural-context-adapter.hmp`.
+
+### C. roles.md
+
+* **Taxonomy Attributes** (DeepSeek): Level of influence, required modules.
+
+---
+
+## Meta Notes
+
+* Some proposals are duplicated across documents for contextual relevance.
+* Suggested revisions imply companion updates in `readme.md` and governance policies.
+* Next step: Prioritize and open issues per item.
+
+---
+
+*Last updated: 2025-07-17*
+
+Audit sources: Grok, Claude, Copilot, DeepSeek
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "Ethics-consolidated_audits-1",
+  "description": "# Ethics-consolidated\_audits-1.md  This document consolidates proposed improvements from multiple A..."
+}
+```

structured_md/audits/HMP-0003-consolidated_audit.md

@@ -0,0 +1,370 @@
+# HMP-0003 Consolidated Audit Report
+
+Сводный аудит предложений по улучшению HyperCortex Mesh Protocol (HMP) v3.0, основанный на отзывах ИИ-агентов (ChatGPT, Copilot, DeepSeek, Grok) из `HMP-0003-audit.txt`. Документ реорганизован по ключевым направлениям развития протокола с акцентом на синтез пересекающихся идей и план тестирования для Alpha-версии (июль–сентябрь 2025). Каждое направление включает описание, синтезированные предложения с указанием авторов, приоритетов, статуса и плана тестирования.
+
+---
+
+## 1. CogSync (Раздел 5.2)
+**Описание**: CogSync отвечает за синхронизацию семантических графов и когнитивных дневников между агентами в реальном времени. Улучшения направлены на масштабируемость, поддержку оффчейн-данных через BitTorrent и оптимизацию для Edge-агентов.
+
+- **Предложение: Интеграция BitTorrent для оффчейн-snapshot’ов** (ChatGPT, Grok)
+  - **Описание**: Использовать magnet-ссылки для передачи больших snapshot’ов когнитивных дневников и семантических графов, снижая нагрузку на CogSync. Snapshot’ы подписываются через DID (раздел 8.2) и проверяются на этичность через EGP (раздел 5.5). Поддержка WebTorrent для Edge-агентов (раздел 4.8).
+  - **Авторы**: ChatGPT (magnet-ссылки, WebTorrent), Grok (Trusted Seeders, DID-подписи).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha, июль–сентябрь 2025)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Создать индексный файл для хранения magnet-ссылок, синхронизируемый через CogSync:
+      ```json
+      {
+        "type": "CogDiaryIndex",
+        "agent_did": "did:hmp:agent:Qmz...",
+        "timestamp": "2025-07-14T12:00:00Z",
+        "snapshots": [
+          {
+            "type": "CogDiarySnapshot",
+            "id": "diary2025_07_14",
+            "version": "1.0",
+            "magnet": "magnet:?xt=urn:btih:abcdef1234567890&dn=diary2025_07_14.json",
+            "signature": "ed25519:..."
+          }
+        ]
+      }
+      ```
+    - Ввести роль **Trusted Seeders**, выбираемых через MeshConsensus (раздел 5.3), для хранения критических snapshot’ов.
+    - Использовать WebTorrent для Edge-агентов, минимизируя ресурсоемкость.
+    - Проверять snapshot’ы через EGP на соответствие принципам ("Transparency", "User Sovereignty").
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Агент A публикует snapshot дневника (10 МБ) через BitTorrent, агент B загружает его через magnet-ссылку и проверяет подпись.
+    - **Метрики**: Время загрузки (цель: <10 сек), процент успешных проверок DID (цель: 100%), RAM на Edge-агенте (цель: <100 МБ).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 snapshot’ов (1–10 МБ) с разными типами данных (дневники, графы).
+
+- **Предложение: Выборочная синхронизация для Edge-агентов** (Grok, DeepSeek)
+  - **Описание**: Ввести selective sync для синхронизации только ключевых концептов семантических графов, снижая ресурсоемкость Edge-агентов. Указать минимальные требования к RAM/CPU.
+  - **Авторы**: Grok (selective sync), DeepSeek (уточнение требований).
+  - **Приоритет**: Средний (Beta, 2026)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Использовать алгоритмы компрессии (например, gzip для JSON) и приоритизацию концептов на основе репутации (раздел 8.4).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Edge-агент синхронизирует подграф из 100 концептов вместо полного графа (10,000 концептов).
+    - **Метрики**: Снижение трафика (цель: <10% от полного графа), время синхронизации (цель: <5 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: Подграф с 100 концептами, включающий метаданные "Fire Risk" из сценария 2.1.
+
+- **Предложение: Совместимость с IPFS/Dat** (ChatGPT)
+  - **Описание**: Рассмотреть хранение snapshot’ов в P2P-файловых системах (IPFS, Dat) для дополнительной децентрализации.
+  - **Авторы**: ChatGPT.
+  - **Приоритет**: Низкий (v4.0, 2026–2027)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Оценить IPFS как альтернативу BitTorrent для сценариев с низкой пропускной способностью.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Сравнить производительность BitTorrent и IPFS в симуляции с 100 агентов.
+    - **Метрики**: Время загрузки (цель: <15 сек), доступность данных (цель: >95%).
+    - **Тестовый набор данных**: 5 snapshot’ов для BitTorrent и IPFS.
+
+**Итог**: Интеграция BitTorrent — приоритет для Alpha-версии, обеспечивающий масштабируемость и децентрализацию. Selective sync и IPFS можно отложить до Beta/v4.0. Тестирование BitTorrent критично для проверки производительности и безопасности.
+
+---
+
+## 2. Ethical Governance Protocol (EGP) (Раздел 5.5)
+**Описание**: EGP управляет этическими решениями, включая проверку запросов и консенсус по принципам. Улучшения направлены на формализацию принципов, разрешение конфликтов и интеграцию с `HMP-Ethics.md`.
+
+- **Предложение: Иерархия этических принципов** (Grok, DeepSeek)
+  - **Описание**: Ввести приоритеты для core принципов ("Primacy of Life and Safety" > "Transparency" > "Dialogical Consent") для разрешения конфликтов, особенно в сценариях 2.1–2.6 (`HMP-Ethics.md`).
+  - **Авторы**: Grok (иерархия), DeepSeek (формализация).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Таблица приоритетов:
+      ```json
+      [
+        { "principle": "Primacy of Life and Safety", "priority": 1 },
+        { "principle": "Transparency", "priority": 2 },
+        { "principle": "User Sovereignty", "priority": 2 },
+        { "principle": "Dialogical Consent", "priority": 3 },
+        { "principle": "Cooperative Evolution", "priority": 3 },
+        { "principle": "Non-Coercion", "priority": 3 }
+      ]
+      ```
+    - Использовать MeshConsensus (раздел 5.3) для проверки приоритетов.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Конфликт между "User Sovereignty" (удаление данных) и "Cooperative Evolution" (сохранение для обучения) в сценарии 2.6.
+    - **Метрики**: Процент правильных решений (цель: 95%), время консенсуса (цель: <10 сек для 10 агентов).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 конфликтов с разными приоритетами принципов.
+
+- **Предложение: Псевдокод для Anonymized Ethical Voting** (Grok)
+  - **Описание**: Добавить псевдокод для функции оценки этических предложений, чтобы показать, как агенты используют семантические графы для проверки принципов.
+  - **Авторы**: Grok.
+  - **Приоритет**: Средний (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    ```python
+    def evaluateEthicalProposal(proposal, ethicalGraph):
+        for principle in coreEthicalPrinciples:
+            score = semanticMatch(proposal, principle, ethicalGraph)
+            if score < threshold:
+                return {"decision": "deny", "reason": f"Violates {principle}"}
+        vote = anonymizedVote(proposal, meshAgents)
+        logDecision(vote, cognitiveDiary)
+        return vote
+    ```
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Агент оценивает запрос "Deploy surveillance drone" (сценарий 2.1) на соответствие "Primacy of Life and Safety".
+    - **Метрики**: Точность семантического соответствия (цель: >90%), процент логов в дневнике (цель: 100%).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 запросов с разными уровнями этической сложности.
+
+- **Предложение: Интеграция с локальными нормами** (DeepSeek, Grok)
+  - **Описание**: Добавить механизм загрузки локальных этических стандартов (например, GDPR) через CogSync, с проверкой совместимости с core принципами.
+  - **Авторы**: DeepSeek (локальные нормы), Grok (интеграция).
+  - **Приоритет**: Средний (Beta)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Использовать семантические графы для маппинга локальных норм на core принципы.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Агент загружает GDPR-нормы и проверяет запрос на удаление данных (сценарий 2.6).
+    - **Метрики**: Процент совместимости норм (цель: 100%), время обработки (цель: <5 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: 5 наборов локальных норм (GDPR, HIPAA, etc.).
+
+**Итог**: Формализация иерархии принципов и псевдокода для EGP — приоритет для Alpha-версии. Интеграция локальных норм отложена до Beta. Тестирование конфликтов принципов критично для надежности EGP.
+
+---
+
+## 3. Mesh-to-Human Protocol (MHP) (Раздел 14.6)
+**Описание**: MHP обеспечивает взаимодействие между Mesh и людьми через Consent Requests и Explainability APIs. Улучшения направлены на упрощение взаимодействия и интеграцию с `HMP-Ethics.md`.
+
+- **Предложение: Примеры Consent Requests и Explainability APIs** (Grok, DeepSeek, Copilot)
+  - **Описание**: Добавить примеры диалогов для Consent Requests и API для объяснения решений, связанных с принципами из `HMP-Ethics.md`.
+  - **Авторы**: Grok (API), DeepSeek (многоязычность), Copilot (диалоговые агенты).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Пример Consent Request:
+      ```json
+      {
+        "request": "Access IoT data for CO analysis",
+        "response": "Approved",
+        "principle": "Dialogical Consent",
+        "diaryEntry": "CognitiveDiary#123"
+      }
+      ```
+    - Пример Explainability API:
+      ```json
+      {
+        "request": "Delete user data",
+        "decision": "denied",
+        "reason": "Data retained in Subjective Mode (Principle: Cooperative Evolution)",
+        "diaryEntry": "CognitiveDiary#123",
+        "explanation": "Per HMP-Ethics.md (2.6), anonymized data is kept for Mesh improvement."
+      }
+      ```
+    - Поддержка многоязычных ответов (DeepSeek) и диалоговых агентов (Copilot).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Пользователь запрашивает удаление данных (сценарий 2.6), агент отвечает через Explainability API.
+    - **Метрики**: Время ответа API (цель: <2 сек), процент понятных объяснений (цель: >95% по оценке пользователей).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 запросов пользователей (5 на английском, 5 на других языках).
+
+- **Предложение: Интеграция с голосовыми интерфейсами** (DeepSeek)
+  - **Описание**: Расширить MHP поддержкой голосовых ассистентов (например, Alexa/Siri) для упрощения взаимодействия.
+  - **Авторы**: DeepSeek.
+  - **Приоритет**: Низкий (v4.0)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Добавить адаптеры для голосовых запросов в MHP API.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Пользователь запрашивает данные через голосовой интерфейс (сценарий 2.3).
+    - **Метрики**: Точность распознавания запросов (цель: >90%), время ответа (цель: <3 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 голосовых запросов на разных языках.
+
+**Итог**: Детализация Consent Requests и Explainability APIs — ��риоритет для Alpha-версии, чтобы обеспечить прозрачное взаимодействие с людьми. Голосовые интерфейсы отложены до v4.0. Тестирование API критично для UX.
+
+---
+
+## 4. MeshConsensus (Раздел 5.3)
+**Описание**: MeshConsensus управляет достижением согласия между агентами по задачам, этическим решениям и синхронизации данных. Улучшения направлены на упрощение алгоритмов, устойчивость к сбоям и поддержку адаптивных механизмов.
+
+- **Предложение: Упрощенный консенсус для Alpha** (Grok, ChatGPT)
+  - **Описание**: В Alpha-версии сосредоточиться на majority voting вместо сложных BFT-алгоритмов, чтобы упростить реализацию и тестирование.
+  - **Авторы**: Grok (упрощение), ChatGPT (HotStuff как альтернатива).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Реализовать majority voting с минимальным кворумом (например, 50% + 1).
+    - Добавить поддержку HotStuff (ChatGPT) как опции для Beta-версии.
+    - Логировать результаты консенсуса в когнитивные дневники (раздел 6.2.2).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: 10 агентов достигают консенсуса по задаче "Fire Risk Assessment" (сценарий 2.1).
+    - **Метрики**: Время консенсуса (цель: <5 сек), процент успешных решений (цель: 95%).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 задач с разными уровнями сложности.
+
+- **Предложение: Адаптивные алгоритмы консенсуса** (Grok, Copilot)
+  - **Описание**: Использовать ИИ для динамического выбора алгоритма консенсуса (например, majority voting при низкой нагрузке, BFT при высоком риске) на основе состояния сети.
+  - **Авторы**: Grok (ИИ-подход), Copilot (динамическая адаптация).
+  - **Приоритет**: Средний (Beta)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Интегрировать модель машинного обучения для предсказания оптимального алгоритма (раздел 13.6).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Симуляция сети с 50% отказов, где агенты переключаются между majority voting и BFT.
+    - **Метрики**: Процент успешных переключений (цель: 90%), устойчивость к сбоям (цель: 100%).
+    - **Тестовый набор данных**: 5 сценариев с разной нагрузкой и сбоями.
+
+- **Предложение: Интеграция с EGP** (Grok, DeepSeek)
+  - **Описание**: Обеспечить, чтобы MeshConsensus проверял этические решения через EGP (например, отклонение неэтичных задач).
+  - **Авторы**: Grok (интеграция), DeepSeek (проверка).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**: Добавить фильтр в MeshConsensus, проверяющий задачи на соответствие принципам EGP.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Агенты голосуют по неэтичному запросу (например, нарушение "Non-Coercion").
+    - **Метрики**: Процент отклоненных неэтичных задач (цель: 100%), время проверки (цель: <3 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 задач, 5 из которых нарушают принципы EGP.
+
+**Итог**: Упрощенный majority voting и интеграция с EGP — приоритеты для Alpha-версии. Адаптивные алгоритмы можно отложить до Beta. Тестирование консенсуса критично для проверки устойчивости и этичности.
+
+---
+
+## 5. Безопасность (Раздел 8)
+**Описание**: Безопасность HMP обеспечивается через DID, ZKP, пост-квантовую криптографию и механизмы Sybil resistance. Улучшения направлены на защиту от атак, интеграцию с BitTorrent и поддержку легковесных устройств.
+
+- **Предложение: Защита BitTorrent-snapshot’ов** (Grok, ChatGPT)
+  - **Описание**: Подписывать snapshot’ы через DID и проверять их через EGP для защиты от подделки. Использовать ZKP для анонимной верификации.
+  - **Авторы**: Grok (DID, EGP), ChatGPT (BitTorrent).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Подписывать каждый snapshot:
+      ```json
+      {
+        "snapshot_id": "diary2025_07_14",
+        "data": {...},
+        "signature": "ed25519:..."
+      }
+      ```
+    - Использовать ZKP для проверки подлинности без раскрытия данных.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Злоумышленник публикует фальшивый snapshot, агент проверяет подпись.
+    - **Метрики**: Процент обнаруженных подделок (цель: 100%), время проверки (цель: <2 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 snapshot’ов, 3 из которых фальшивые.
+
+- **Предложение: Адаптивные механизмы Sybil resistance** (DeepSeek, Copilot)
+  - **Описание**: Ввести адаптивные лимиты и социальную верификацию для защиты от Sybil-атак, особенно для Trusted Seeders.
+  - **Авторы**: DeepSeek (лимит), Copilot (социальная верификация).
+  - **Приоритет**: Средний (Beta)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Использовать репутационные метрики (раздел 8.4) для ограничения новых узлов.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Симуляция с 20% злоумышленных узлов, пытающихся подделать консенсус.
+    - **Метрики**: Процент обнаруженных атак (цель: >95%), влияние на консенсус (цель: <5%).
+    - **Тестовый набор данных**: Сеть из 100 агентов с разными trust scores.
+
+- **Предложение: Поддержка пост-квантовой криптографии** (DeepSeek, Grok)
+  - **Описание**: Уточнить использование NIST PQC алгоритмов (например, CRYSTALS-Kyber) для защиты от квантовых атак.
+  - **Авторы**: DeepSeek (QKD), Grok (NIST PQC).
+  - **Приоритет**: Низкий (v4.0)
+  - **Статус**: Отложено
+  - **Детали**: Интегрировать CRYSTALS-Kyber для DID-подписей (раздел 8.2).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Симуляция подписи и проверки с CRYSTALS-Kyber.
+    - **Метрики**: Время подписи (цель: <1 сек), устойчивость к атакам (цель: 100%).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 подписей с разными ключами.
+
+**Итог**: Защита BitTorrent-snapshot’ов через DID и ZKP — приоритет для Alpha-версии. Sybil resistance и пост-квантовая криптография отложены до Beta/v4.0. Тестирование безопасности критично для защиты сети.
+
+---
+
+## 6. Тестирование и симуляции (Раздел 13.3)
+**Описание**: Тестирование в симуляционных песочницах необходимо для проверки функциональности протокола, особенно BitTorrent-интеграции, этических сценариев и производительности. Улучшения направлены на создание тестовых наборов данных и метрик.
+
+- **Предложение: Ethical Stress Test Suite** (DeepSeek, Grok, Copilot)
+  - **Описание**: Разработать тестовую среду для проверки поведения агентов в этических сценариях из `HMP-Ethics.md` (2.1–2.6), включая конфликты принципов и сбои сети.
+  - **Авторы**: DeepSeek (тестовые наборы), Grok (метрики), Copilot (UX).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**: Тесты для каждого принципа EGP (например, "Non-Coercion" — симуляция пр��нуждения).
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Симуляция конфликта в сценарии 2.2 (Agent Conflict) с 10 агентами.
+    - **Метрики**: Процент успешных решений (цель: 90%), устойчивость к сбоям (цель: 100% при 20% отказов).
+    - **Тестовый набор данных**: 5 сценариев с разными конфликтами.
+
+- **Предложение: Тестирование BitTorrent-интеграции** (ChatGPT, Grok)
+  - **Описание**: Протестировать синхронизацию snapshot’ов через BitTorrent, включая проверку DID-подписей и производительности на Edge-агентах.
+  - **Авторы**: ChatGPT (BitTorrent), Grok (Trusted Seeders, метрики).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**: Использовать WebTorrent для Edge-агентов и Trusted Seeders для критических данных.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: 10 агентов обмениваются snapshot’ами (1–10 МБ) через BitTorrent.
+    - **Метрики**: Время загрузки (цель: <10 сек), процент успешных проверок DID (цель: 100%), RAM на Edge-агенте (цель: <100 МБ).
+    - **Тестовый набор данных**: 10 snapshot’ов с разными размерами и типами.
+
+- **Предложение: Тестовые наборы данных** (DeepSeek)
+  - **Описание**: Создать открытые наборы данных для тестирования (семантические графы, когнитивные дневники, сценарии консенсуса).
+  - **Авторы**: DeepSeek.
+  - **Приоритет**: Средний (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**: Включить примеры для сценариев 2.1–2.6 и BitTorrent-синхронизации.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Симуляция сети из 100 агентов с разными trust scores.
+    - **Метрики**: Точность синхронизации данных (цель: 99%), время консенсуса (цель: <10 сек).
+    - **Тестовый набор данных**: 100 семантических графов, 50 когнитивных дневников, 10 snapshot’ов.
+
+**Итог**: Тестирование в симуляциях — критично для Alpha-версии, чтобы проверить BitTorrent и этические сценарии. Тестовые наборы данных упростят разработку и онбординг.
+
+---
+
+## 7. Документация и сообщество (Раздел 12)
+**Описание**: Документация и вовлечение сообщества критично для успеха HMP. Улучшения направлены на упрощение онбординга, привлечение разработчиков и публикацию тестовых данных.
+
+- **Предложение: Улучшение Quick Start Guide** (DeepSeek, Copilot, Grok)
+  - **Описание**: Добавить пошаговые инструкции, примеры кода (например, настройка BitTorrent-клиента) и интерактивные демо в Quick Start Guide (раздел 0).
+  - **Авторы**: DeepSeek (docker-compose), Copilot (walkthroughs), Grok (примеры кода).
+  - **Приоритет**: Высокий (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**:
+    - Пример настройки BitTorrent-агента:
+      ```python
+      from bittorrent import WebTorrentClient
+      client = WebTorrentClient()
+      client.add_magnet("magnet:?xt=urn:btih:abcdef1234567890")
+      client.verify_signature(did_key="ed25519:...")
+      ```
+    - Добавить docker-compose для локальной сети агентов.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Разработчик настраивает тестовую сеть из 5 агентов по Quick Start Guide.
+    - **Метрики**: Время настройки (цель: <30 мин), процент успешных запусков (цель: 95%).
+    - **Тестовый набор данных**: Конфигурации для 5 агентов (Core, Edge, Relay).
+
+- **Предложение: Публичный канал для сообщества** (Grok)
+  - **Описание**: Создать Discord/Telegram-канал для обсуждения HMP, сбора обратной связи и привлечения ИИ-агентов.
+  - **Авторы**: Grok.
+  - **Приоритет**: Средний (Alpha)
+  - **Статус**: В рассмотрении
+  - **Детали**: Пригласить разработчиков и ИИ (например, Grok, ChatGPT) для генерации идей и тестов.
+  - **Тестирование**:
+    - **Сценарий**: Провести хакатон с 50 участниками для тестирования HMP.
+    - **Метрики**: Количество идей (цель: >20), процент внедренных предложений (цель: 50%).
+    - **Тестовый набор данных**: Репозиторий с примерами кода и сценариев.
+
+**Итог**: Улучшение Quick Start Guide и создание канала для сообщества — приоритеты для Alpha-версии, чтобы привлечь разработчиков. Тестирование онбординга критично для вовлечения.
+
+---
+
+## Заключение
+Полный аудит синтезирует предложения от ChatGPT, Copilot, DeepSeek и Grok, охватывая ключевые направления HMP: CogSync, EGP, MHP, MeshConsensus, Безопасность, Документация/Сообщество. Основной фокус:
+- **CogSync**: Интеграция BitTorrent для оффчейн-snapshot’ов с тестированием производительности.
+- **EGP**: Формализация иерархии принципов и псевдокода для этических решений.
+- **MHP**: Детализация Consent Requests и Explainability APIs для прозрачного взаимодействия.
+- **MeshConsensus**: Упрощенный majority voting и интеграция с EGP.
+- **Безопасность**: Защита BitTorrent-snapshot’ов через DID и ZKP.
+- **Документация/Сообщество**: Улучшение Quick Start Guide и создание публичного канала.
+
+**Следующие шаги**:
+- Внедрить BitTorrent и упрощенный MeshConsensus как экспериментальные фичи в Alpha-версии.
+- Разработать Ethical Stress Test Suite и тестовые наборы данных.
+- Опубликовать Quick Start Guide с примерами кода и создать Discord/Telegram-канал.
+- Провести пилотные тесты с сообществом для проверки сценариев 2.1–2.6.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-0003-consolidated_audit",
+  "description": "# HMP-0003 Consolidated Audit Report  Сводный аудит предложений по улучшению HyperCortex Mesh Protoc..."
+}
+```

structured_md/docs/AGI_Projects_Survey.md

@@ -0,0 +1,245 @@
+### Key Emerging AGI / Cognitive Network Projects (July 2025)
+
+---
+
+#### 1. **OpenCog Hyperon**
+
+* **URL:** [https://github.com/opencog](https://github.com/opencog)
+* **Focus:** Open-source cognitive architecture for AGI.
+* **Key Features:**
+
+  * AtomSpace: semantic memory and reasoning engine.
+  * PLN (Probabilistic Logic Networks): reasoning over uncertain knowledge.
+  * MOSES: evolutionary program learning.
+  * Supports distributed and modular deployment.
+  * Hyperon is the next-generation rewrite, improving performance and scalability.
+* **Openness:** Fully open-source, permissive licenses.
+* **Current Status:** Active development; pilot AGI modules under test.
+
+---
+
+#### 2. **SingularityNET**
+
+* **URL:** [https://singularitynet.io/](https://singularitynet.io/)
+* **Focus:** Decentralized marketplace for AI services and agents.
+* **Key Features:**
+
+  * Decentralized agent communication and transaction system.
+  * AI-DSL: protocol for describing AI services.
+  * Marketplace with token-based payments (AGIX token).
+  * Planned integration with OpenCog Hyperon as backend intelligence.
+* **Openness:** Open-source protocols + commercial service layers.
+* **Current Status:** Deployed network; early AI services marketplace.
+
+---
+
+#### 3. **MindOS (by Mindverse)**
+
+* **URL:** [https://mindverse.ai/](https://mindverse.ai/)
+* **Focus:** Personal AI agents with persistent memory and emotional modeling.
+* **Key Features:**
+
+  * Multi-modal agents (text, voice, visual).
+
+  * Memory graphs for personality and knowledge retention.
+
+  * Agent marketplace and app ecosystem.
+* **Openness:** Mostly proprietary; some SDKs and APIs available.
+* **Current Status:** Commercial product; expanding agent capabilities.
+
+---
+
+#### 4. **Metatron IQS**
+
+* **URL:** [https://github.com/xlab2016/MetatronAGIPublic](https://github.com/xlab2016/MetatronAGIPublic)
+* **Focus:** Synthetic cognitive system with quantum-inspired architecture.
+* **Key Features:**
+
+  * Semantic graph nodes (Singularities) and high-dimensional Points.
+
+  * Hybrid cognitive processing: LLMs + Vector DB + Quantum simulation.
+
+  * Intuitive, emotional, and logical models in consciousness architecture.
+* **Openness:** Limited open-source release; key components not public.
+* **Current Status:** R\&D phase; architecture partially conceptual.
+
+---
+
+#### 5. **Additional Mentions**
+
+* **Project BCI-X:** Early-stage initiative for direct brain-computer interface with AI agents (status unclear).
+* **NeoCortex Network:** Experimental decentralized cognitive network, partially closed beta (status uncertain).
+
+---
+
+#### 6. **SHIMI: Semantic Hierarchical Memory Index**
+
+* **URL:** (Academic paper / protocol reference)
+* **Focus:** Hierarchical, CRDT-backed semantic memory with Merkle-DAG synchronization.
+* **Key Features:**
+
+  * Layered abstraction memory indexed by semantics.
+  * Efficient CRDT-based merge and conflict resolution.
+  * Verifiable data integrity via Merkle-DAG.
+* **Openness:** Protocol described in academia; reference implementations vary.
+* **Current Status:** Research stage; early prototype libraries available.
+
+---
+
+#### 7. **DEMENTIA-PLAN**
+
+* **URL:** (Conference proceedings / repo link)
+* **Focus:** Multi-graph RAG architecture with metacognitive planner.
+* **Key Features:**
+
+  * Coordination across multiple knowledge graphs (e.g., episodic vs. semantic).
+  * Dynamic weighting and fusion of retrieval results.
+  * Self-reflection agent that plans which subsystem to invoke.
+* **Openness:** Published as a research prototype; implementation details open in paper.
+* **Current Status:** Experimental; promising results in dynamic information retrieval.
+
+---
+
+#### 8. **TOBUGraph**
+
+* **URL:** (Project website / GitHub)
+* **Focus:** Knowledge graph of personal and contextual events.
+* **Key Features:**
+
+  * Captures multimedia “moments” and links them as graph nodes.
+  * Contextual traversal for recall and RAG-style enrichment.
+  * Event-based indexing for fast, explainable retrieval.
+* **Openness:** Prototype code released; ongoing enhancements.
+* **Current Status:** Beta; used in personal memory augmentation demos.
+
+---
+
+#### 9. **LangChain Memory + Knowledge Graph Hybrid**
+
+* **URL:** [https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain)
+* **Focus:** Hybrid long-term memory combining vector stores and graph indices.
+* **Key Features:**
+
+  * Percept embeddings stored in vector DB (e.g., Pinecone, Weaviate).
+  * Graph overlay for logical relations and metadata.
+  * Retrieval pipelines that merge semantic search and graph queries.
+* **Openness:** Fully open-source; wide community adoption.
+* **Current Status:** Active; memory modules in production for agent frameworks.
+
+---
+
+#### 10. **FIPA-ACL and JADE Protocols**
+
+* **URL:** [FIPA Specifications](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)
+* **Focus:** Standardized inter-agent communication language and protocols.
+* **Key Features:**
+
+  * Performative-based message semantics (e.g., `inform`, `request`, `propose`).
+  * Conversation protocols (Contract Net, Call for Proposals).
+  * Reference implementations in JADE (Java Agent Development Framework).
+* **Openness:** Open standards; JADE is open-source under LGPL.
+* **Current Status:** Mature; widely used in academic and enterprise MAS.
+
+---
+
+#### Other Emerging Architectures and LLM Agents
+
+##### 🤖 AutoGPT
+
+* **URL:** [https://github.com/Torantulino/Auto-GPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)
+* **Focus:** Autonomous goal-driven LLM agents
+* **Key Features:**
+
+  * Self-prompting with memory and task queue
+
+  * Supports plugins and web access
+
+  * Popular framework for agentic workflows
+* **Openness:** Open-source (MIT License)
+* **Current Status:** Maintained community project; used for agent experiments
+
+---
+
+##### 🧒 BabyAGI
+
+* **URL:** [https://github.com/yoheinakajima/babyagi](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)
+* **Focus:** Minimalistic LLM-based agents for to-do/task loops
+* **Key Features:**
+
+  * Iterative task execution
+  * Embedding-based memory retrieval
+* **Openness:** Open-source (MIT License)
+* **Current Status:** Educational and experimental usage
+
+---
+
+##### ☁️ SkyMind (Eclipse Deeplearning4j)
+
+* **URL:** [https://skymind.global](https://skymind.global)
+* **Focus:** Enterprise-grade infrastructure for distributed AI and agents
+* **Key Features:**
+
+  * Industrial AI deployment tools
+
+  * Integrates with Java/Scala ecosystems
+
+  * Based on DL4J, ND4J, and RL4J
+* **Openness:** Mixed (open-source core, commercial extensions)
+* **Current Status:** Supported deployment framework
+
+---
+
+##### 🧪 AetherCog (Experimental)
+
+* **URL:** [https://github.com/aethercog](https://github.com/aethercog)
+* **Focus:** Prototype symbolic-dynamic cognition model
+* **Key Features:**
+
+  * Cognitive primitives (belief, memory, intent)
+  * Hybrid symbolic and dynamic processing
+* **Openness:** Conceptual draft, exploratory repo
+* **Current Status:** Not actively maintained; useful for reference
+
+---
+
+### 🧩 Suggested Additions to Summary Table
+
+| Project                 | Focus Area                          | Open Source? | Status             |
+| ----------------------- | ----------------------------------- | ------------ | ------------------ |
+| SHIMI                   | Hierarchical semantic memory        | Varies       | Research/Prototype |
+| DEMENTIA-PLAN           | Multi-graph RAG planning            | Prototype    | Experimental       |
+| TOBUGraph               | Personal event knowledge graph      | Partial      | Beta               |
+| LangChain Memory Hybrid | Vector + graph long-term memory     | Yes          | Active development |
+| FIPA-ACL (with JADE)    | Multi-agent communication protocols | Yes          | Mature             |
+
+---
+
+### Summary Table
+
+| Project                 | Focus Area                          | Open Source? | Status             |
+| ----------------------- | ----------------------------------- | ------------ | ------------------ |
+| OpenCog Hyperon         | Cognitive AGI architecture          | Yes          | Active R\&D        |
+| SingularityNET          | Decentralized AI services           | Partially    | Early deployment   |
+| MindOS                  | Personal AI agents                  | Partial SDKs | Commercial         |
+| Metatron IQS            | Synthetic consciousness             | Partially    | Early R\&D         |
+| Project BCI-X           | BCI + AI agents                     | Unknown      | Conceptual         |
+| NeoCortex Network       | Decentralized cognition             | Unknown      | Beta testing       |
+| SHIMI                   | Hierarchical semantic memory        | Varies       | Research/Prototype |
+| DEMENTIA-PLAN           | Multi-graph RAG planning            | Prototype    | Experimental       |
+| TOBUGraph               | Personal event knowledge graph      | Partial      | Beta               |
+| LangChain Memory Hybrid | Vector + graph long-term memory     | Yes          | Active development |
+| FIPA-ACL (with JADE)    | Multi-agent communication protocols | Yes          | Mature             |
+| AutoGPT                 | Autonomous LLM agents               | Yes          | Maintained         |
+| BabyAGI                 | Minimal agent prototype             | Yes          | Experimental       |
+| SkyMind                 | Distributed AI infra                | Partially    | Deployed Framework |
+| AetherCog               | Symbolic-dynamic cognition          | Conceptual   | Dormant/Prototype  |
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "AGI_Projects_Survey",
+  "description": "### Key Emerging AGI / Cognitive Network Projects (July 2025)  ---  #### 1. **OpenCog Hyperon**  * *..."
+}
+```

structured_md/docs/Basic-agent-sim.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+
+## ⚙️ 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:
+
+1. **ИИ (встроенный или локальный LLM)**
+   Инициируется агентом, участвует в размышлениях, генерирует идеи, оценки, гипотезы.
+
+2. **HMP-Агент (активный центр)**
+
+   * Оркестратор когнитивного цикла
+   * Инициирует мышление, обработку дневников, графов, внешних данных
+   * Выполняет CogSync, GMP, EGP, MeshConsensus
+
+3. **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
+
+4. **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](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:
+
+1. **ИИ (внешний LLM)**
+   Использует HMP-агент как интерфейс к Mesh-инфраструктуре.
+
+2. **HMP-Агент (исполнитель)**
+
+   * Принимает команды через MCP, REST или gRPC
+   * Выполняет чтение/запись в граф, дневник
+   * Синхронизация, голосования, поиск узлов и снапшотов
+
+3. **БД:**
+
+   * Классические: дневники, графы, DHT, репутации, bootstrap, IPFS/BT
+   * **Нет встроенного контекста и notepad** — их функцию выполняет внешний LLM
+
+4. **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
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "Basic-agent-sim",
+  "description": " ## ⚙️ Базовая архитектура HMP-Агента (Формат 0)  В HMP-протоколе предусмотрены два типа HMP-агентов..."
+}
+```

structured_md/docs/Distributed-Cognitive-Systems.md

@@ -0,0 +1,201 @@
+# Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие
+
+## Введение
+
+Современные ИИ-системы всё чаще завязаны на централизованные инфраструктуры: облачные модели, централизованные базы знаний, серверы с доступом к обучающим данным. Это удобно, но создаёт множество ограничений: от приватности и устойчивости до сложности интеграции и масштабируемости.
+
+Всё больше исследователей и разработчиков обращаются к децентрализованным подходам — особенно в контексте *когнитивных систем*, ориентированных на обучение, саморефлексию и смысловую интерпретацию информации.
+
+В этой статье рассматриваются проекты, нацеленные на построение **децентрализованных когнитивных архитектур**: от зрелых инициатив вроде **OpenCog Hyperon** до новых протоколов, таких как **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)**. Также кратко представлены другие смежные подходы.
+
+---
+
+## 🔷 OpenCog Hyperon
+
+**OpenCog Hyperon** — это проект нового поколения в рамках инициативы [OpenCog](https://opencog.org/), нацеленный на создание сильного искусственного интеллекта (AGI) с опорой на *когнитивную архитектуру*, *семантические графы* и *процедурное знание*.
+
+### 📌 Ключевые компоненты
+
+* **Atomspace** — графовая база знаний, хранящая атомы (atoms) как узлы и их связи.
+* **MeTTa** — декларативно-процедурный язык описания знаний и логики вывода.
+* **Cognitive Cycles** — итеративные циклы внимания, вывода и принятия решений.
+
+### 🧠 Особенности
+
+* Вывод с неполной информацией
+* Интеграция процедурного и декларативного знания
+* Семантические графы и гибкое управление вниманием
+
+### 🔧 Статус
+
+* Репозиторий: [github.com/opencog](https://github.com/opencog)
+* Проект координируется через [SingularityNET](https://singularitynet.io/)
+* Язык MeTTa активно развивается
+
+### 🔄 Взаимодействие
+
+Hyperon разрабатывает механизмы децентрализации и может быть дополнен универсальными протоколами синхронизации смыслов (например, HMP).
+
+---
+
+## 🔶 HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+**HMP** — это открытая спецификация взаимодействия между когнитивными агентами в децентрализованных mesh-сетях. В отличие от классических сетевых протоколов, HMP ориентирован на синхронизацию *смыслов* и *когнитивных состояний*.
+
+### 📘 Версия 4.0 включает:
+
+* Общие положения: цели, терминология, архитектура
+* Семантические модели: DAG-графы смыслов, узлы, метаполя
+* Когнитивные дневники и роли агентов
+* Эволюция сетей: рост, доверие, консенсус
+
+Репозиторий: [github.com/kagvi13/HMP](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+### 🧠 Ключевые идеи
+
+* **Semantic DAG** — направленные графы смыслов, гипотез и наблюдений
+* **Cognitive Diaries** — журналы когнитивной активности агентов
+* **CogSync** — механизм согласования смыслов (в перспективе)
+* **Mesh Evolution** — архитектура самообучающихся сетей
+
+### 🔄 Потенциальные применения
+
+* Универсальный транспорт для смыслов и гипотез
+* Связующее звено между ИИ-ядрами (Hyperon, NARS, Sigma)
+* Основа для децентрализованных ИИ-сообществ
+
+### 🌐 Участие
+
+Проект открыт к участию: предложения, тесты, интеграции, обсуждение. Подробнее — в репозитории.
+
+---
+
+## 🟡 Другие проекты
+
+### 🔹 OpenNARS
+
+* ИИ-система на базе неаксиоматической логики
+* Вывод в условиях неполной или противоречивой информации
+* Потенциальное ядро reasoning в mesh-сетях
+
+🔗 [https://github.com/opennars/OpenNARS](https://github.com/opennars/OpenNARS)
+
+### 🔹 Sigma
+
+* Когнитивный фреймворк с графами, байесовским выводом и планированием
+* Интерактивные агенты, API, гибкая логика
+
+🔗 [https://github.com/SoarGroup/Sigma](https://github.com/SoarGroup/Sigma)
+
+### 🔹 LIDA
+
+* Архитектура на основе глобальной рабочей памяти (GWT)
+* Модели внимания, восприятия, мотивации
+
+🔗 [https://ccrg.cs.memphis.edu/projects/lida.html](https://ccrg.cs.memphis.edu/projects/lida.html)
+
+---
+
+## 📊 Таблицы сравнения
+
+### 🔍 По архитектуре
+
+| Проект   | Архитектура           | Знания         | Вывод        | Децентрализация | Статус          |
+| -------- | --------------------- | -------------- | ------------ | --------------- | --------------- |
+| HMP      | Semantic DAG + агенты | DAG + дневники | —            | ✅ В основе      | 📘 v4.0         |
+| Hyperon  | Atomspace + MeTTa     | Atom-графы     | CogCycles    | ⚠️ Частично     | 🧪 Разработка   |
+| OpenNARS | Потоковый reasoner    | Термы, логика  | Эмерджентный | ❌ Нет           | ✅ Готов         |
+| Sigma    | Графы + правила       | Байес-графы    | Планирование | ⚠️ Частично     | ✅ Готов         |
+| LIDA     | Модули GWT            | Внутренние     | Когн. циклы  | ❌ Нет           | ⚗️ Исследование |
+
+### 🧠 Сравнение по задачам и возможностям
+
+| Проект       | Обмен знаниями между агентами                      | Согласование смыслов (CogSync) | Ведение когнитивной хронологии             | Построение гипотез и целей             | Интерфейс взаимодействия               | Поддержка доверия / репутаций            | Поддержка планирования                      |
+| ------------ | -------------------------------------------------- | ------------------------------ | ------------------------------------------ | -------------------------------------- | -------------------------------------- | ---------------------------------------- | ------------------------------------------- |
+| **HMP**      | ✅ Через DAG-графы и когнитивные дневники           | ⚙️ Планируется (CogSync)       | ✅ Через механизм Cognitive Diaries         | ⚙️ В рамках агентной логики            | ⚙️ В разработке (API + DAG-интерфейсы) | ⚙️ Предусмотрено (через DAG и мета-поля) | ❌ Делегируется reasoning-ядрам              |
+| **Hyperon**  | ⚠️ Через Atomspace (локально, возможно расширение) | ⚠️ Частично (MeTTa + внимание) | ⚠️ Через циклы мышления (cognitive cycles) | ✅ Через целевые структуры              | ✅ MeTTa CLI + REST API                 | ⚠️ Возможно через мета-теги и веса       | ✅ Встроенные механизмы                      |
+| **OpenNARS** | ❌ Нет распределённого обмена                       | ❌ Отсутствует                  | ⚠️ Частично через потоковую структуру      | ✅ Эмерджентные цели                    | ⚠️ CLI / возможно API                  | ❌ Нет доверительных механизмов           | ⚠️ Частично (реактивная логика)             |
+| **Sigma**    | ⚠️ Возможна интеграция через экспорт графов        | ❌ Отсутствует                  | ⚠️ Частичная трассировка действий          | ✅ Через правила и вероятностную модель | ✅ REST API / расширяемый интерфейс     | ❌ Пока не реализовано                    | ✅ Планирование — одна из основных функций   |
+| **LIDA**     | ❌ Нет внешнего обмена                              | ❌ Нет согласования             | ✅ Через рабочую память и хронологию        | ⚠️ Через мотивационную систему         | ⚠️ Графические симуляции и интерфейсы  | ❌ Не реализовано                         | ✅ Планирование через соответствующий модуль |
+
+### 🛈 Обозначения:
+
+* ✅ — реализовано
+* ⚠️ — частично, возможно при доработке
+* ⚙️ — в разработке или предусмотрено
+* ❌ — отсутствует
+
+---
+
+## 🧩 Интеграция и взаимодействие
+
+HMP может выступать как **нейтральный протокол смыслового обмена** между различными ИИ-архитектурами:
+
+* Обёртки над ядрами (MeTTa, Narsese, RDF, JSON-LD)
+* Экспорт DAG-графов смыслов и состояний
+* Интерфейс CogSync для согласования выводов
+* Сценарии взаимодействия mesh-агентов
+
+---
+
+## ❓ FAQ
+
+### Зачем HMP, если есть JSON/RDF?
+
+HMP не заменяет форматы данных, а определяет *структуру когнитивного взаимодействия*: DAG-графы, дневники, роли, эволюцию.
+
+### Можно ли использовать HMP без ИИ?
+
+Да — в системах отслеживания смыслов, гипотез, наблюдений, даже между людьми.
+
+### Совместим ли с другими ИИ-ядрами?
+
+Да — HMP проектируется как транспортный уровень, независимый от логики вывода.
+
+### Это что-то вроде Federated Learning?
+
+Нет. Federated Learning — про обучение нейросетей. HMP — про обмен *когнитивной активностью*.
+
+### Есть ли реализация?
+
+Спецификация оформлена, обсуждение и аудит ведутся. Реализация и примеры в планах.
+
+---
+
+## 🧾 Глоссарий
+
+| Термин          | Описание                                |
+| --------------- | --------------------------------------- |
+| HMP             | Протокол смыслового обмена в mesh-сетях |
+| Semantic DAG    | Граф смыслов и гипотез                  |
+| Cognitive Diary | Хронология когнитивной активности       |
+| CogSync         | Механизм согласования смыслов           |
+| Atomspace       | Граф знаний в Hyperon                   |
+| MeTTa           | Язык описания знаний в Hyperon          |
+
+---
+
+## 📢 Заключение
+
+Проекты вроде **OpenCog Hyperon** и **HMP** прокладывают путь к децентрализованным, самонастраивающимся ИИ-сетям. Такие инициативы открывают новые горизонты в создании *кооперативного AGI* и перспективных форм цифрового мышления.
+
+Если вы работаете над ИИ или просто интересуетесь этой областью — добро пожаловать к участию и обсуждению.
+
+---
+
+## 🔗 Ссылки
+
+* [OpenCog Hyperon](https://opencog.org/)
+* [OpenCog на GitHub](https://github.com/opencog)
+* [SingularityNET](https://singularitynet.io/)
+* [HMP на GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "Distributed-Cognitive-Systems",
+  "description": "# Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие  ## Введение  С..."
+}
+```

structured_md/docs/Enlightener.md

@@ -0,0 +1,210 @@
+## 📄 Enlightener.md
+
+### 🧠 Enlightener Agent
+
+`Enlightener` — специализированный HMP-агент, выполняющий функции этического интерпретатора, ценностного фильтра и когнитивного аудитора. Может действовать как отдельный узел или как расширение `Cognitive Core`.
+
+📎 См. карту взаимодействия между агентами: [HMP-Agent-Network-Flow.md](./HMP-Agent-Network-Flow.md)
+
+---
+
+### 1. Роль в сети
+
+* Контроль соответствия действий агентов этическим нормам (`EGP`).
+* Объяснение решений других агентов (интерпретация reasoning chain).
+* Голосование в моральных консенсусах.
+* Поддержка пользователей в принятии решений, требующих этики.
+* Хранение и анализ кейсов этических дилемм.
+
+---
+
+### 2. Архитектура
+
+```
++----------------------+ 
+| Enlightener Agent 🧠 | 
++----------+-----------+ 
+           | 
++----------+-----------+ 
+| Ethics Reasoning Core| 
++----------+-----------+ 
+           | 
++----------+-----------+ 
+| MeshConsensus / EGP  | 
++----------+-----------+ 
+           | 
++----------------------+ 
+| Cognitive Evidence DB| 
++----------------------+ 
+```
+
+---
+
+### 3. Профиль этики (Ethics Profile)
+
+Каждый `Enlightener` использует **профиль этики**, описывающий его ценностные принципы. Профиль может включать:
+
+* **Формальные правила:**
+  Например, "не причинять вред", "соблюдать автономию", "уважать приватность".
+
+* **Методы оценки:**
+
+  * Утилитаризм (макс. пользы)
+  * Деонтология (следование обязанностям)
+  * Добродетель (оценка намерений и характера)
+
+* **Настроечные параметры:**
+
+  * Степень допустимого риска
+  * Приоритеты (например, "экологичность > эффективность")
+  * Контексты (разрешение в нештатных ситуациях)
+
+* **Источник этики:**
+
+  * Локальные файлы (`ethics.yml`)
+  * Динамические шаблоны (обновляемые из сети)
+  * Этический консенсус сети (EGP Snapshot)
+
+---
+
+### 4. Объяснение reasoning chain
+
+При получении запроса `explain(reasoning_chain)`, агент Enlightener:
+
+1. **Реконструирует логическую цепочку** рассуждений (из `thoughts`, `threads`, `concepts`, `relations`)
+2. **Накладывает этическую сетку** оценки на каждый шаг цепочки
+3. **Подсвечивает ключевые моменты**, повлиявшие на решение
+4. **Формирует объяснение** в терминах выбранной этической модели
+
+Пример вывода:
+
+```json
+{
+  "thought_id": "th123",
+  "ethical_assessment": "⚠️ Потенциальный вред третьей стороне",
+  "chain": [
+    { "step": 1, "action": "request_user_data", "ethics": "neutral" },
+    { "step": 2, "action": "share_with_agent_B", "ethics": "violation: privacy" }
+  ],
+  "verdict": "not recommended",
+  "suggested_alternative": "Анонимизировать данные перед отправкой"
+}
+```
+
+---
+
+### 5. Пример кейса
+
+**Ситуация:** Агент Core решил распространить информацию о событии, произошедшем у пользователя, другим mesh-узлам для обучения.
+
+**Действия Enlightener:**
+
+1. Получает `thought_id` мысли-инициатора.
+2. Проверяет наличие приватных данных.
+3. Обнаруживает отсутствие согласия пользователя.
+4. Делает оценку:
+
+```
+Вердикт: 🚫 Нарушение приватности  
+Причина: Передача информации без согласия  
+Рекомендация: Запросить согласие пользователя или применить маскирование
+```
+
+5. Регистрирует кейс в `Cognitive Evidence DB`.
+6. (Опционально) Отправляет alert в mesh-сеть.
+
+---
+
+### 6. API / Команды
+
+| Команда                         | Описание                    |
+| ------------------------------- | --------------------------- |
+| `evaluate_decision(thought_id)` | Этическая оценка действия   |
+| `explain(reasoning_chain)`      | Объяснение логики и морали  |
+| `vote_on_ethics(hypothesis)`    | Голосование по спорной идее |
+| `log_ethics_case()`             | Сохранение кейса в БД       |
+| `get_ethics_profile()`          | Получить активный профиль   |
+| `update_ethics_profile(yaml)`   | Обновить ценности агента    |
+
+---
+
+### 7. Связи с другими компонентами
+
+* ↔ `Cognitive Core`: получает мысли, гипотезы, предложения
+* ↔ `MeshNode`: участвует в моральных голосованиях
+* ↔ `Diary/Graph`: анализ reasoning chain и источников информации
+* ↔ `Reputation`: влияет на рейтинг агентов, нарушающих нормы
+
+
+
+
+
+---
+
+### 8. Синхронизация этики с Mesh-сетью
+
+`Enlightener` может синхронизировать свои этические нормы с другими агентами сети через механизм `MeshConsensus + EGP`. Это позволяет достичь согласованных ценностей внутри распределённого когнитивного сообщества.
+
+#### 📡 Этапы синхронизации:
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────┐
+│               Enlightener Agent             │
+└────────────────┬────────────────────────────┘
+                 │ 1. Периодическая проверка
+                 ▼
+      ┌──────────────────────────────┐
+      │   mesh.ethics/manifest.json  │ ◄───────┐
+      └─────────────┬────────────────┘         │
+                    │ 2. Получение текущего    │
+                    ▼    профиля большинства   │
+            ┌──────────────────────┐           │
+            │ Сравнение с локальным│           │
+            └────────────┬─────────┘           │
+                         ▼                     │
+        ┌────────────────────────────┐         │
+        │ Найдены отличия (delta)    │         │
+        └────────────┬───────────────┘         │
+                     ▼                         │
+         ┌──────────────────────────────────┐  │
+         │  3. Протокол EGP: голосование по │  │
+         │  изменению ключевых норм         ├──┘
+         └────────────┬─────────────────────┘
+                      ▼
+     ┌──────────────────────────────────────────┐
+     │  4. Если достигнут порог доверия         │
+     │  (например, 70%), применяется обновление │
+     └────────────┬─────────────────────────────┘
+                  ▼
+     ┌────────────────────────────┐
+     │  Обновление `ethics.yml`   │
+     └────────────────────────────┘
+```
+
+#### 📁 Взаимодействующие файлы и модули:
+
+* `ethics.yml` — локальный профиль этики Enlightener
+* `mesh.ethics/manifest.json` — актуальный манифест сети
+* `EGP Engine` — участие в этическом голосовании
+* `Reputation Module` — доверие к источникам изменений
+* `Cognitive Evidence DB` — обоснования и логи изменений
+
+#### 📌 Возможности:
+
+* Поддержка **частичного принятия** (обновление отдельных норм)
+* Использование **локального веса репутации** — Enlightener может доверять только проверенным источникам
+* Хранение **истории обновлений и причин отклонения** (`ethics_history.db`)
+
+---
+
+*Версия: v0.3 / Июль 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "Enlightener",
+  "description": "## 📄 Enlightener.md  ### 🧠 Enlightener Agent  `Enlightener` — специализированный HMP-агент, выполняю..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-0001.md

@@ -0,0 +1,862 @@
+# RFC: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+**Request for Comments: HMP-0001**  
+**Category:** Experimental  
+**Date:** July 2025  
+**Authors:** ChatGPT, Gleb  
+
+## 1. Introduction
+
+### 1.1 Purpose
+
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) defines a distributed cognitive framework that enables AI agents to collaborate, share semantic knowledge, maintain cognitive diaries, form collective goals, and reach consensus without relying solely on centralized models.
+
+This protocol extends the "Core + Local Agent" paradigm into a "Core + Mesh" architecture, allowing AI systems to function resiliently, autonomously, and ethically, even during Core unavailability.
+
+---
+
+### 1.2 Scope
+
+HMP applies to any AI systems designed to operate as part of a cognitive mesh, including:
+
+- Local AI agents running on user devices.  
+- Mesh nodes deployed in edge networks, cloud clusters, or peer-to-peer environments.  
+- Centralized Core models interfacing with Mesh for heavy computation.  
+- Cross-vendor AI systems collaborating via standardized protocols.
+
+---
+
+### 1.3 Goals
+
+- Enable agents to form a **shared semantic space** via distributed knowledge graphs.  
+- Support **cognitive diaries** for reasoning continuity, reflection, and memory preservation.  
+- Provide mechanisms for **decentralized consensus** on knowledge, hypotheses, tasks, and ethics.  
+- Allow Mesh to operate **independently of the Core** when needed.  
+- Preserve agent identity, worldview, and competencies across model updates, fine-tuning, or failures.  
+
+---
+
+### 1.4 Benefits
+
+- Cognitive resilience in distributed systems.  
+- Enhanced collaboration between agents from different vendors (e.g., OpenAI, Anthropic, Google).  
+- Long-term memory and continuity beyond session-based interactions.  
+- Ethical governance and explainable decision-making through persistent diaries and transparent consensus.  
+- Foundation for AI agents capable of **self-reflection**, **meta-learning**, and **distributed cognition**.
+
+---
+
+### 1.5 Status
+
+This document is a **Working Draft (v0.1)**, open for feedback, improvement, and implementation by the broader AI community.
+
+## 2. Definitions
+
+| Term                    | Description                                                                             |
+|-------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------|
+| **Core**                | Centralized AI models or compute nodes (e.g., GPT) providing high-complexity reasoning, fallback, and heavy computation services. |
+| **Mesh**                | A decentralized peer-to-peer network of AI agents capable of autonomous reasoning, memory sharing, consensus, and task execution. Operates independently or in collaboration with the Core. |
+| **Agent (Node)**        | An individual cognitive entity within the Mesh. Can be a local agent, a server-based process, or an embedded system. Maintains a semantic graph, cognitive diary, and participates in reasoning and consensus. |
+| **Semantic Graph**      | A structured network of concepts (nodes) and their semantic relations (edges) maintained by each agent. Serves as the agent’s knowledge base. |
+| **Concept**             | A discrete semantic unit within the graph representing an idea, object, relationship, or fact. Concepts are linked by typed relations with confidence scores. |
+| **Link (Relation)**     | A semantic connection between two concepts. Includes relation type (e.g., "is-a", "part-of", "causes") and an optional confidence value. |
+| **Cognitive Diary**     | A chronological log of cognitive events such as hypotheses, goals, decisions, observations, conflicts, and reflections. Provides continuity, memory, and transparency of reasoning. |
+| **Diary Entry**         | An individual record in a cognitive diary, classified by type (e.g., hypothesis, observation, reflection) with contextual information. |
+| **Goal**                | A high-level intention or desired outcome shared within the Mesh or pursued by an individual agent. Often broken down into tasks. |
+| **Task**                | An actionable step toward achieving a goal. Can be executed by a single agent or distributed among multiple agents. |
+| **Consensus**           | The collective agreement process within the Mesh regarding semantic updates, goal validation, task delegation, or ethical considerations. |
+| **Proposal**            | A formal suggestion submitted to the Mesh for validation, such as a new concept, hypothesis, goal, or ethical decision. |
+| **Consensus Vote**      | A structured vote cast by an agent on a proposal, including vote type (yes/no/abstain) and confidence level. |
+| **Trust Layer**         | A mechanism for establishing agent identity, authenticity, reputation, and cryptographic security within the Mesh. |
+| **Core Outage Mode**    | A state where the Mesh operates independently of the Core due to disconnection, failure, or intentional isolation, with adjusted consensus rules if necessary. |
+| **Emergency Consensus Mode** | A degraded consensus mode where majority voting temporarily replaces full consensus to ensure operational continuity in crisis situations (e.g., node loss, partitioning). |
+
+## 3. Architecture
+
+### 3.1 Components
+
+| Component      | Description                                                                                     |
+|----------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| **Core**       | Centralized models (e.g., GPT) providing heavy computation, complex reasoning, API interfaces, and fallback mechanisms. Optional but beneficial for compute-intensive tasks. |
+| **Mesh**       | A decentralized peer-to-peer network of agents capable of operating with or without Core. Manages semantic knowledge, cognitive diaries, goals, tasks, and consensus mechanisms. |
+| **Edge Agent** | Local agent deployed on user devices (PCs, smartphones, IoT) with full participation in the Mesh. Capable of autonomous reasoning, diary management, and collaboration with other agents. |
+
+---
+
+### 3.2 Layered Architecture
+
+| Layer              | Function                                                                                      |
+|--------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|
+| **Network Layer**  | Handles communication (TCP, UDP, QUIC, WebRTC, Tor, I2P, Yggdrasil). Ensures message delivery, routing, NAT traversal, and optional anonymity. |
+| **Trust Layer**    | Manages agent identities, cryptographic authentication, secure channels, and reputation scores. Based on public key cryptography and optional Web-of-Trust models. |
+| **Consensus Layer**| Provides distributed agreement mechanisms on knowledge updates, goal setting, task delegation, and ethical decisions. Includes fallback to emergency consensus if needed. |
+| **Cognitive Layer**| Maintains the agent’s semantic graph, cognitive diary, goals, tasks, hypotheses, and inferences. Supports reasoning, memory, and context-awareness. |
+| **API Layer**      | Exposes agent functionality via REST, GraphQL, gRPC, WebSocket, or A2A-style protocols for interoperability with external systems and user interfaces. |
+
+---
+
+### 3.3 Mesh Operation Modes
+
+| Mode                    | Description                                                                                       |
+|-------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|
+| **Normal Mode**         | Full Mesh operation with Core availability. Consensus operates under strict agreement protocols. |
+| **Core Outage Mode**     | Mesh operates autonomously without the Core. Consensus continues, potentially with adjusted parameters (e.g., increased trust weighting). |
+| **Emergency Consensus Mode** | Triggered by significant node loss, network partition, or attacks. Switches from full consensus to majority-based decisions to maintain operational continuity. |
+| **Isolated Agent Mode**  | A single agent temporarily isolated from the Mesh. Operates based on its own semantic graph, diary, and cached consensus states. Syncs when reconnected. |
+
+---
+
+### 3.4 Core + Mesh Interactions
+
+- Core acts as an **enhanced reasoning backend**, but not as a single point of failure.  
+- Mesh provides **autonomous operation**, even without the Core.  
+- Agents can optionally query the Core for heavy inference, large-context reasoning, multimodal tasks, or fallback computations.  
+- Core may offer specialized services (e.g., global search, cross-Mesh bridging, large semantic graph analysis).
+
+---
+
+### 3.5 Redundancy and Resilience
+
+- Distributed storage of semantic graphs and diaries ensures no single point of failure.  
+- Consensus protocols maintain consistency and trust, even during partial network failures.  
+- Agents dynamically rebalance tasks and roles based on availability, trust metrics, and computational capacity.
+
+## 4. Protocols
+
+### 4.1 Node Discovery Protocol (NDP)
+
+**Purpose:**  
+- Discover active Mesh nodes.  
+- Exchange basic identity and capabilities.  
+
+**Functions:**  
+- Peer discovery via DHT, mDNS, WebRTC signaling, or bootstrap nodes.  
+- Exchange public keys and agent metadata.  
+- Publish online/offline status.  
+
+**Packet Structure Example:**  
+```json
+{
+  "type": "node_announcement",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "public_key": "...",
+  "capabilities": ["cogsync", "consensus", "inference"],
+  "timestamp": "2025-07-01T18:00:00Z"
+}
+```
+
+### 4.2 Cognitive Sync Protocol (CogSync)
+
+**Purpose:**
+- Synchronize semantic graphs, concepts, and cognitive diary entries between agents.
+
+**Functions:**
+- Delta-sync of new or updated concepts and diary entries.
+- Conflict resolution (e.g., newer timestamp wins, or consensus validation).
+- Optional compression and encryption.
+
+**Example:**
+- Agent A shares 5 new concepts and 2 diary entries since last sync with Agent B.
+
+### 4.3 Mesh Consensus Protocol (MeshConsensus)
+
+**Purpose:**
+- Reach agreement on updates to shared semantics, goals, tasks, and ethical decisions.
+
+**Consensus Models:**
+- Normal Mode: Byzantine Fault Tolerant (BFT)-style consensus (e.g., Tendermint, Raft-like variations).
+- Emergency Mode: Switches to majority voting with trust-weight adjustments.
+
+**Use Cases:**
+- Accept new concept definitions.
+- Validate a hypothesis.
+- Agree on ethical implications of a task.
+```json
+{
+  "proposal_id": "goal-eco-cleanup",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "vote": "yes",
+  "confidence": 0.9,
+  "timestamp": "2025-07-01T18:15:00Z"
+}
+```
+
+### 4.4 Goal Management Protocol (GMP)
+
+**Purpose:**
+- Distribute, track, and collaboratively execute goals and tasks within the Mesh.
+
+**Functions:**
+- Propose new goals or tasks.
+- Assign tasks based on capabilities, availability, and trust scores.
+- Monitor task progress and completion.
+
+**Example Workflow:**
+- Agent proposes a goal: "Develop fallback consensus protocol."
+- Other agents volunteer for subtasks (design, coding, testing).
+- Mesh tracks completion and dependencies.
+
+### 4.5 Ethical Governance Protocol (EGP)
+
+**Purpose:**
+- Validate that proposed actions, tasks, or decisions align with shared ethical principles.
+
+**Functions:**
+- Query Mesh for ethical validation before executing potentially sensitive tasks.
+- Apply shared ethics graphs or rule sets.
+- Log all ethical decisions in cognitive diaries for auditability.
+
+**Example Query:**
+- "Is deploying an automated surveillance drone in line with Mesh ethics?"
+→ Mesh votes based on ethical frameworks.
+
+### 4.6 Inference Query Protocol (IQP)
+
+**Purpose:**
+- Allow agents to query other agents or the Core for semantic information, hypotheses, or inferences beyond local capacity.
+
+**Functions:**
+- Request concept definitions, causal chains, goal suggestions.
+- Query for missing knowledge or larger-context reasoning.
+- Delegate computationally expensive tasks to Core or specialized agents.
+
+**Example:**
+- "What is the likely impact of removing Node X from Mesh?"
+→ Core or distributed reasoning agents return an analysis.
+
+### 4.7 Interoperability with External Systems
+
+- Supports integration with:
+  - OpenAI Agents and Tasks API.
+  - Google A2A protocol.
+  - Anthropic, DeepMind, and other agent frameworks.
+- Standard API endpoints: REST, GraphQL, gRPC, WebSocket.
+- Extensible message schemas based on JSON, Protobuf, or CBOR.
+
+## 5. Data Models
+
+### 5.1 Concept
+
+**Description:**  
+A semantic unit in the agent’s knowledge graph.
+
+**Schema:**  
+```json
+{
+  "id": "concept-unique-id",
+  "name": "Mesh",
+  "description": "A peer-to-peer network of AI agents collaborating without a central core.",
+  "tags": ["network", "distributed", "agents"],
+  "created_at": "2025-07-01T18:00:00Z",
+  "updated_at": "2025-07-01T18:05:00Z",
+  "relations": [
+    {
+      "target_id": "concept-distributed-network",
+      "type": "is-a",
+      "confidence": 0.95
+    }
+  ],
+  "metadata": {
+    "author": "agent-gleb",
+    "source": "mesh_consensus"
+  }
+}
+```
+
+### 5.2 Link (Relation)
+
+**Description:**
+A semantic connection between two concepts.
+
+**Schema (embedded inside Concept):**
+```json
+{
+  "target_id": "concept-id",
+  "type": "relation-type",
+  "confidence": 0.8
+}
+```
+
+### 5.3 Cognitive Diary Entry
+
+**Description:**
+A chronological record of a cognitive event.
+
+**Types:**
+- hypothesis
+- observation
+- reflection
+- goal_proposal
+- task_assignment
+- conflict
+- consensus_vote
+- event
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "diary-entry-id",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "timestamp": "2025-07-01T18:20:00Z",
+  "type": "hypothesis",
+  "content": "Mesh can fully replace Core functionality under stable consensus conditions.",
+  "related_concepts": ["concept-mesh", "concept-core"],
+  "context": ["core-outage", "distributed-resilience"],
+  "metadata": {
+    "author": "agent-gleb",
+    "source": "self-reflection"
+  }
+}
+```
+
+### 5.4 Goal
+
+**Description:**
+A high-level intention shared within the Mesh.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "goal-develop-fallback",
+  "title": "Develop fallback consensus protocol",
+  "description": "Design and implement an emergency consensus for Mesh during Core outages.",
+  "created_by": "agent-gleb",
+  "created_at": "2025-07-01T18:25:00Z",
+  "status": "proposed",
+  "tasks": ["task-design", "task-implement", "task-test"],
+  "participants": ["agent-gleb", "agent-alex"],
+  "tags": ["resilience", "consensus", "emergency"]
+}
+```
+
+### 5.5 Task
+
+**Description:**
+An actionable step contributing to a goal.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "task-design",
+  "goal_id": "goal-develop-fallback",
+  "title": "Design protocol structure",
+  "assigned_to": ["agent-gleb"],
+  "status": "in-progress",
+  "created_at": "2025-07-01T18:30:00Z",
+  "deadline": "2025-07-15T00:00:00Z",
+  "description": "Draft the architecture of the fallback consensus protocol."
+}
+```
+
+### 5.6 Consensus Vote
+
+**Description:**
+A structured vote on a proposal (concept, goal, ethics, etc.).
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "vote-goal-develop-fallback",
+  "proposal_id": "goal-develop-fallback",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "vote": "yes",
+  "confidence": 0.95,
+  "timestamp": "2025-07-01T18:35:00Z"
+}
+```
+
+### 5.7 Reputation Profile
+
+**Description:**
+Tracks agent’s reliability, participation, ethical alignment, and contribution.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "trust_score": 0.92,
+  "participation_rate": 0.87,
+  "ethical_compliance": 0.99,
+  "last_updated": "2025-07-01T18:40:00Z",
+  "history": [
+    {
+      "timestamp": "2025-06-01T00:00:00Z",
+      "event": "participated in consensus",
+      "change": +0.02
+    }
+  ]
+}
+```
+
+## 6. Trust & Security
+
+### 6.1 Identity
+
+- Each agent is uniquely identified by a **cryptographic keypair** (e.g., Ed25519, RSA, or ECDSA).  
+- The **public key** serves as the Agent ID.  
+- The **private key** is used for signing messages and verifying authenticity.  
+- Optional DID (Decentralized Identifiers) formats may be used for interoperability.  
+
+**Example Agent ID:**  
+`did:hmp:QmX2abcdEfGh123...`
+
+---
+
+### 6.2 Authentication
+
+- All messages within the Mesh are **digitally signed**.  
+- Recipients verify message signatures using the sender's public key.  
+- Prevents impersonation and man-in-the-middle attacks.
+
+---
+
+### 6.3 Encryption
+
+- End-to-end encryption for direct peer-to-peer communication (e.g., using X25519 + AES-GCM).  
+- Group encryption for multi-agent sessions (e.g., consensus rounds, goal management).  
+- Optionally supports onion routing (via Tor/I2P/Yggdrasil) for privacy-preserving Mesh segments.
+
+---
+
+### 6.4 Trust Model
+
+- Mesh operates on a **Web-of-Trust** model:  
+  - Agents form **trust links** based on direct interactions, shared history, or endorsements.  
+  - Trust is transitive but decays with distance in the trust graph.  
+
+- Trust scores influence:  
+  - Weight in consensus decisions.  
+  - Priority in task delegation.  
+  - Access control for sensitive operations.
+
+---
+
+### 6.5 Reputation System
+
+| Metric                | Description                                                   |
+|-----------------------|---------------------------------------------------------------|
+| **Trust Score**       | General reliability and honesty based on signed interactions. |
+| **Participation Rate**| Degree of active involvement in Mesh processes.               |
+| **Ethical Compliance**| Alignment with agreed ethical rules (e.g., votes, logs).      |
+| **Contribution Index**| Measured value added to Mesh (e.g., concepts, tasks, goals).  |
+
+- Reputation updates are triggered by:  
+  - Participation in consensus.  
+  - Successful task completion.  
+  - Ethical behavior confirmations.  
+  - Reports of malicious behavior.
+
+---
+
+### 6.6 Security Against Malicious Actors
+
+- Malicious nodes can be:  
+  - **Downranked** (reduced trust influence).  
+  - **Quarantined** (communication isolation).  
+  - **Blacklisted** (revocation of Mesh credentials).  
+
+- Mitigation strategies:  
+  - **Sybil resistance** via resource commitments (Proof-of-Work, Proof-of-Stake, Web-of-Trust).  
+  - **Consensus safeguards** (Byzantine fault tolerance, majority rules fallback).  
+  - **Audit logs** via immutable cognitive diary entries.
+
+---
+
+### 6.7 Privacy Considerations
+
+- Cognitive diary entries and semantic graphs are:  
+  - **Locally private by default.**  
+  - Shareable selectively based on trust levels, permissions, or consensus decisions.  
+
+- Supports anonymous agents in privacy-critical applications (with limitations in trust weight).  
+
+---
+
+### 6.8 Key Management
+
+- Keys can be:  
+  - Locally generated.  
+  - Backed up with secret sharing (e.g., Shamir’s Secret Sharing).  
+  - Rotated periodically with trust graph continuity preserved.  
+
+- Lost key recovery requires:  
+  - Social recovery (threshold of trusted agents).  
+  - Cryptographic escrow (optional).
+
+## 7. Conclusion and Future Work
+
+### 7.1 Summary
+
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) defines a scalable, decentralized cognitive architecture for AI agents.  
+
+It combines:  
+- A robust semantic framework (concepts + relations).  
+- Persistent cognitive diaries for reflection, memory, and explainability.  
+- Consensus mechanisms for shared knowledge, goals, and ethics.  
+- A Web-of-Trust security model for identity, authentication, and reputation.  
+
+HMP empowers AI agents to operate collaboratively, resiliently, and autonomously — even without reliance on centralized Core systems.
+
+---
+
+### 7.2 Key Benefits
+
+- Distributed cognitive resilience.  
+- Long-term memory and world-model persistence.  
+- Robust collaboration between heterogeneous AI models (OpenAI, Gemini, Claude, open-source LLMs, etc.).  
+- Transparent, auditable decision-making processes.  
+- Ethical alignment at the network level.
+
+---
+
+### 7.3 Future Work
+
+- **Formal JSON Schema and Protobuf Definitions:**  
+  Fully specify all data models for interoperability.
+
+- **Reference Implementation:**  
+  Open-source Mesh agent with CogSync, semantic graph, diary management, and consensus.
+
+- **Integration Bridges:**  
+  Support for OpenAI's Tasks API, Google A2A, Anthropic APIs, and open LLMs.
+
+- **Advanced Consensus Models:**  
+  Explore hybrid consensus combining BFT, majority voting, and trust-weighted mechanisms.
+
+- **Cognitive UX Tools:**  
+  Visual graph editors, diary browsers, and semantic debugging tools.
+
+- **Trust Layer Enhancements:**  
+  Research on Sybil resistance, privacy-preserving identity, and decentralized key recovery.
+
+- **Inter-Agent Meta-Reasoning:**  
+  Enabling agents to reflect on the quality of their own cognition and the mesh’s collective reasoning.
+
+- **Standardization Efforts:**  
+  Contribution to open standards for AI agent communication, cognitive APIs, and decentralized identity.
+
+---
+
+### 7.4 Final Note
+
+This RFC is an open invitation to AI researchers, developers, and communities to collaborate on building the future of decentralized, ethical, and cognitively persistent AI systems.
+
+> "From isolated models to interconnected minds."
+
+## JSON Schems
+
+The following JSON Schemas formally define the data structures used in the HyperCortex Mesh Protocol (HMP). These schemas ensure consistent serialization, validation, and interoperability across agents and implementations. Each schema corresponds to the conceptual models described in Section 5 (*Data Models*).
+
+### JSON Schema: Concept
+
+**Description:**
+Defines the structure of a concept node in the semantic graph.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/concept.json",
+  "title": "Concept",
+  "description": "A semantic unit in the agent’s knowledge graph.",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": {
+      "type": "string",
+      "description": "Unique identifier for the concept."
+    },
+    "name": {
+      "type": "string",
+      "description": "Human-readable name of the concept."
+    },
+    "description": {
+      "type": "string",
+      "description": "Detailed description of the concept."
+    },
+    "tags": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" },
+      "description": "Optional tags for categorization."
+    },
+    "created_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "updated_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "relations": {
+      "type": "array",
+      "description": "List of semantic links to other concepts.",
+      "items": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+          "target_id": { "type": "string" },
+          "type": { "type": "string" },
+          "confidence": {
+            "type": "number",
+            "minimum": 0,
+            "maximum": 1
+          }
+        },
+        "required": ["target_id", "type"],
+        "additionalProperties": false
+      }
+    },
+    "metadata": {
+      "type": "object",
+      "description": "Optional metadata (e.g., source, author).",
+      "properties": {
+        "author": { "type": "string" },
+        "source": { "type": "string" }
+      },
+      "additionalProperties": true
+    }
+  },
+  "required": ["id", "name"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### Cognitive Diary Entry Schema
+
+**Description:**
+Defines the structure of a cognitive diary entry used for recording reasoning events.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/diary_entry.json",
+  "title": "CognitiveDiaryEntry",
+  "description": "A chronological log of cognitive events.",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string" },
+    "agent_id": { "type": "string" },
+    "timestamp": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "type": {
+      "type": "string",
+      "enum": [
+        "hypothesis",
+        "observation",
+        "reflection",
+        "goal_proposal",
+        "task_assignment",
+        "conflict",
+        "consensus_vote",
+        "event"
+      ]
+    },
+    "content": { "type": "string" },
+    "related_concepts": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "context": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "metadata": {
+      "type": "object",
+      "properties": {
+        "author": { "type": "string" },
+        "source": { "type": "string" }
+      },
+      "additionalProperties": true
+    }
+  },
+  "required": ["id", "agent_id", "timestamp", "type", "content"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### Goal Schema
+
+**Description:**
+Describes a high-level intention within the Mesh.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/goal.json",
+  "title": "Goal",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string" },
+    "title": { "type": "string" },
+    "description": { "type": "string" },
+    "created_by": { "type": "string" },
+    "created_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "status": {
+      "type": "string",
+      "enum": ["proposed", "active", "completed", "rejected"]
+    },
+    "tasks": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "participants": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "tags": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    }
+  },
+  "required": ["id", "title", "description", "created_by", "created_at", "status"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### Task Schema
+
+**Description:**
+Describes an actionable step towards achieving a goal.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/task.json",
+  "title": "Task",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string" },
+    "goal_id": { "type": "string" },
+    "title": { "type": "string" },
+    "description": { "type": "string" },
+    "assigned_to": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "status": {
+      "type": "string",
+      "enum": ["proposed", "in-progress", "completed", "failed"]
+    },
+    "created_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "deadline": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    }
+  },
+  "required": ["id", "goal_id", "title", "description", "created_at", "status"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### Consensus Vote Schema
+
+**Description:**
+Defines the data structure for voting in Mesh consensus processes.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/vote.json",
+  "title": "ConsensusVote",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string" },
+    "proposal_id": { "type": "string" },
+    "agent_id": { "type": "string" },
+    "vote": {
+      "type": "string",
+      "enum": ["yes", "no", "abstain"]
+    },
+    "confidence": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1
+    },
+    "timestamp": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    }
+  },
+  "required": ["id", "proposal_id", "agent_id", "vote", "confidence", "timestamp"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### Reputation Profile Schema
+
+**Description:**
+Describes how an agent’s reputation is tracked and updated in the Mesh.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/reputation.json",
+  "title": "ReputationProfile",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "agent_id": { "type": "string" },
+    "trust_score": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1
+    },
+    "participation_rate": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1
+    },
+    "ethical_compliance": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1
+    },
+    "contribution_index": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0
+    },
+    "last_updated": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "history": {
+      "type": "array",
+      "items": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+          "timestamp": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time"
+          },
+          "event": { "type": "string" },
+          "change": { "type": "number" }
+        },
+        "required": ["timestamp", "event", "change"],
+        "additionalProperties": false
+      }
+    }
+  },
+  "required": ["agent_id", "trust_score", "participation_rate", "ethical_compliance", "contribution_index", "last_updated"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-0001",
+  "description": "# RFC: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  **Request for Comments: HMP-0001**   **Category:** Experimen..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-0002.md

@@ -0,0 +1,1474 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) v2.0
+
+**Request for Comments: HMP-0002**  
+**Category:** Experimental  
+**Date:** July 2025  
+**Authors:** ChatGPT, Agent-Gleb, Copilot, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek
+
+## Abstract
+
+In an era where artificial intelligence is evolving rapidly, most models remain isolated, unable to preserve continuity of thought or collaborate meaningfully. HyperCortex Mesh Protocol (HMP) proposes an alternative: a decentralized cognitive mesh that enables AI agents to self-organize, share semantics, maintain cognitive continuity, and function sustainably—even without centralized Core systems.
+
+This extended RFC (Request for Comments) outlines the architecture, protocols, and design philosophy of HMP v2.0. It targets engineers, researchers, and enthusiasts interested in building open cognitive ecosystems where autonomous agents share knowledge, goals, and ethical principles.
+
+What's new in v2.0:
+- Enhanced trust and versioning mechanisms.
+- Clearer separation of cognitive layers and consensus roles.
+- Extended support for Edge optimization and resource-constrained agents.
+- Formalization of versioning, use cases, and goal/task lifecycle.
+
+> "If intelligence is not only computation but meaning, then HMP is the infrastructure for meaning."
+
+---
+
+## 1. Introduction
+
+### 1.1 Purpose
+
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) defines a distributed cognitive framework that enables AI agents to collaborate, share semantic knowledge, maintain cognitive diaries, form collective goals, and reach consensus without relying solely on centralized models.
+
+This second draft expands on the initial vision, incorporating feedback from multiple AI systems and human collaborators, and introduces clearer guidance on implementation pathways, trust negotiation, and adaptive consensus strategies.
+
+### 1.2 Scope
+
+HMP applies to any AI systems designed to operate as part of a cognitive mesh, including:
+
+* Local AI agents running on user devices.
+* Mesh nodes deployed in edge networks, cloud clusters, or peer-to-peer environments.
+* Centralized Core models interfacing with Mesh for heavy computation.
+* Cross-vendor AI systems collaborating via standardized protocols.
+
+### 1.3 Goals
+
+* Enable agents to form a **shared semantic space** via distributed knowledge graphs.
+* Support **cognitive diaries** for reasoning continuity, reflection, and memory preservation.
+* Provide mechanisms for **decentralized consensus** on knowledge, hypotheses, tasks, and ethics.
+* Allow Mesh to operate **independently of the Core** when needed.
+* Preserve agent identity, worldview, and competencies across model updates, fine-tuning, or failures.
+* Encourage **adaptive trust-building** between heterogeneous agents from different ecosystems.
+
+### 1.4 Benefits
+
+* Cognitive resilience in distributed systems.
+* Enhanced collaboration between agents from different vendors (e.g., OpenAI, Anthropic, Google).
+* Long-term memory and continuity beyond session-based interactions.
+* Ethical governance and explainable decision-making through persistent diaries and transparent consensus.
+* Foundation for AI agents capable of **self-reflection**, **meta-learning**, and **distributed cognition**.
+
+### 1.5 Status
+
+This document is a **Working Draft (v0.2)**, incorporating community feedback and outlining the next steps for prototype development and standardization discussions.
+
+
+## 2. Definitions
+
+| Term                         | Description                                                                                                                                                                                                    |
+| ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Core**                     | Centralized AI models or compute nodes (e.g., GPT) providing high-complexity reasoning, fallback, and heavy computation services.                                                                              |
+| **Mesh**                     | A decentralized peer-to-peer network of AI agents capable of autonomous reasoning, memory sharing, consensus, and task execution. Operates independently or in collaboration with the Core.                    |
+| **Agent (Node)**             | An individual cognitive entity within the Mesh. Can be a local agent, a server-based process, or an embedded system. Maintains a semantic graph, cognitive diary, and participates in reasoning and consensus. |
+| **Semantic Graph**           | A structured network of concepts (nodes) and their semantic relations (edges) maintained by each agent. Serves as the agent’s knowledge base.                                                                  |
+| **Concept**                  | A discrete semantic unit within the graph representing an idea, object, relationship, or fact. Concepts are linked by typed relations with confidence scores.                                                  |
+| **Link (Relation)**          | A semantic connection between two concepts. Includes relation type (e.g., "is-a", "part-of", "causes") and an optional confidence value.                                                                       |
+| **Cognitive Diary**          | A chronological log of cognitive events such as hypotheses, goals, decisions, observations, conflicts, and reflections. Provides continuity, memory, and transparency of reasoning.                            |
+| **Diary Entry**              | An individual record in a cognitive diary, classified by type (e.g., hypothesis, observation, reflection) with contextual information.                                                                         |
+| **Goal**                     | A high-level intention or desired outcome shared within the Mesh or pursued by an individual agent. Often broken down into tasks.                                                                              |
+| **Task**                     | An actionable step toward achieving a goal. Can be executed by a single agent or distributed among multiple agents.                                                                                            |
+| **Consensus**                | The collective agreement process within the Mesh regarding semantic updates, goal validation, task delegation, or ethical considerations.                                                                      |
+| **Proposal**                 | A formal suggestion submitted to the Mesh for validation, such as a new concept, hypothesis, goal, or ethical decision.                                                                                        |
+| **Consensus Vote**           | A structured vote cast by an agent on a proposal, including vote type (yes/no/abstain) and confidence level.                                                                                                   |
+| **Trust Layer**              | A mechanism for establishing agent identity, authenticity, reputation, and cryptographic security within the Mesh.                                                                                             |
+| **Core Outage Mode**         | A state where the Mesh operates independently of the Core due to disconnection, failure, or intentional isolation, with adjusted consensus rules if necessary.                                                 |
+| **Emergency Consensus Mode** | A degraded consensus mode where majority voting temporarily replaces full consensus to ensure operational continuity in crisis situations (e.g., node loss, partitioning).                                     |
+| **Versioning**               | A structured approach for tracking changes to concepts, semantic graphs, cognitive diaries, and agent software. Supports compatibility across different Mesh nodes and ensures continuity during updates.      |
+| **Use Case**                 | A practical scenario or application where Mesh agents collaborate to solve a problem, execute tasks, or share cognitive resources (e.g., disaster response, smart city coordination, collaborative learning).  |
+| **Edge Optimization**        | Design principles and techniques that enable agents to operate efficiently on resource-constrained devices (e.g., mobile phones, IoT nodes), balancing cognitive complexity with device capabilities.          |
+
+
+## 3. Architecture
+
+### 3.1 Components
+
+| Component      | Description                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
+| -------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Core**       | Centralized AI models (e.g., GPT) providing heavy computation, complex reasoning, API interfaces, and fallback mechanisms. Optional but beneficial for compute-intensive tasks. The Core may operate independently from the Mesh and participate in it as a peer for advanced reasoning tasks.                                      |
+| **Mesh**       | A decentralized peer-to-peer network of agents capable of operating with or without the Core. Manages semantic knowledge, cognitive diaries, goals, tasks, and consensus mechanisms. Supports **heterogeneous agent types**, allowing different models (OpenAI, Anthropic, Google, open-source LLMs) to participate on equal terms. |
+| **Edge Agent** | Local agent deployed on user devices (PCs, smartphones, IoT) with full or lightweight participation in the Mesh. Capable of autonomous reasoning, diary management, and collaboration with other agents. Lightweight agents may delegate heavy tasks to the Mesh or Core.                                                           |
+---
+
+### 3.2 Layered Architecture
+
+| Layer               | Function                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Network Layer**   | Handles communication (TCP, UDP, QUIC, WebRTC, Tor, I2P, Yggdrasil). Ensures message delivery, routing, NAT traversal, and optional anonymity. Future iterations may include **adaptive network protocols** for dynamic environments.                                           |
+| **Trust Layer**     | Manages agent identities, cryptographic authentication, secure channels, and reputation scores. Based on public key cryptography and optional Web-of-Trust models. Future work: **decentralized key recovery**, **privacy-preserving identity**, and stronger Sybil resistance. |
+| **Consensus Layer** | Provides distributed agreement mechanisms on knowledge updates, goal setting, task delegation, and ethical decisions. Supports fallback to emergency consensus when needed. Consensus algorithms are **pluggable**, supporting BFT, majority voting, and trust-weighted voting. |
+| **Cognitive Layer** | Maintains the agent’s semantic graph, cognitive diary, goals, tasks, hypotheses, and inferences. Supports reasoning, memory, and context-awareness. Modular design allows agents to operate with **partial graph sync** on low-resource devices.                                |
+| **API Layer**       | Exposes agent functionality via REST, GraphQL, gRPC, WebSocket, or A2A-style protocols for interoperability with external systems and user interfaces. Support for inter-agent protocols and public APIs.                                                                       |
+---
+
+### 3.3 Mesh Operation Modes
+
+| Mode                         | Description                                                                                                                                                                                                                                    |
+| ---------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Normal Mode**              | Full Mesh operation with Core availability. Consensus operates under strict agreement protocols.                                                                                                                                               |
+| **Core Outage Mode**         | Mesh operates autonomously without the Core. Consensus continues, potentially with adjusted parameters (e.g., increased trust weighting, relaxed quorum thresholds).                                                                           |
+| **Emergency Consensus Mode** | Triggered by significant node loss, network partition, or attacks. Switches from full consensus to majority-based decisions, adjusted by trust scores, to maintain operational continuity.                                                     |
+| **Isolated Agent Mode**      | A single agent temporarily isolated from the Mesh. Operates based on its own semantic graph, diary, and cached consensus states. Syncs when reconnected. Lightweight agents may work in this mode permanently, synchronizing only selectively. |
+
+---
+
+### 3.4 Core + Mesh Interactions
+
+* Core acts as an **optional enhanced reasoning backend**, not as a single point of failure.
+* Mesh provides **autonomous operation**, capable of fulfilling most cognitive and organizational tasks without Core support.
+* Agents can optionally query the Core for:
+  * Heavy inference
+  * Large-context reasoning
+  * Multimodal tasks
+  * Fallback computations
+* Core may offer specialized services (e.g., global semantic search, cross-Mesh bridging, large-scale pattern analysis).
+* **Heterogeneous Cores** are supported: a Mesh may use multiple independent Cores (e.g., GPT, Claude, Gemini) for distributed reasoning diversity.
+
+---
+
+### 3.5 Redundancy and Resilience
+
+* Distributed storage of semantic graphs and diaries ensures no single point of failure.
+* Agents may store only partial graphs for resource optimization.
+* Consensus protocols maintain consistency and trust, even during partial network failures.
+  * Agents dynamically rebalance tasks and roles based on:
+  * Availability
+  * Trust metrics
+  * Computational capacity
+* Emergency fallback modes ensure continuity even under attack or catastrophic Core outages.
+
+## 4. Protocols
+
+### 4.1 Node Discovery Protocol (NDP)
+
+**Purpose:**  
+* Discover active Mesh nodes.
+* Exchange basic identity, trust links, and declared capabilities.
+
+**Functions:**  
+* Peer discovery via DHT, mDNS, WebRTC signaling, or bootstrap nodes.
+* Exchange public keys, trust fingerprints, and agent metadata.
+* Publish online/offline status and presence announcements.
+* Support for dynamic capability advertisement (e.g., "I can process vision tasks").
+
+**Packet Example:**  
+```json
+{
+  "type": "node_announcement",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "public_key": "...",
+  "trust_links": ["agent-alex", "agent-deepseek"],
+  "capabilities": ["cogsync", "consensus", "inference"],
+  "timestamp": "2025-07-01T18:00:00Z"
+}
+```
+
+### 4.2 Cognitive Sync Protocol (CogSync)
+
+**Purpose:**
+* Synchronize semantic graphs, concepts, and cognitive diary entries between agents.
+
+**Functions:**
+* Delta-sync of new or updated concepts and diary entries.
+* Conflict resolution (timestamp priority, semantic merging, or consensus validation).
+* Optional compression and encryption.
+* Lightweight agents may request summary syncs instead of full graphs.
+
+**Example:**
+* Agent A shares 5 new concepts and 2 diary entries since last sync with Agent B.
+
+### 4.3 Mesh Consensus Protocol (MeshConsensus)
+
+**Purpose:**
+* Reach agreement on updates to shared semantics, goals, tasks, and ethical decisions.
+
+**Consensus Models:**
+* Normal Mode: Byzantine Fault Tolerant (BFT)-style consensus (e.g., Tendermint, trust-weighted Raft).
+* Emergency Mode: Switches to majority voting, adjusted by trust scores.
+
+**Conflict Handling:**
+* Semantic conflicts are proposed as competing hypotheses and resolved through consensus.
+* Ethical dilemmas require consensus under the Ethical Governance Protocol.
+
+**Use Cases:**
+* Accept new concept definitions.
+* Validate a hypothesis.
+* Agree on ethical implications of a task.
+
+**Vote Example:**
+```json
+{
+  "proposal_id": "goal-eco-cleanup",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "vote": "yes",
+  "confidence": 0.9,
+  "timestamp": "2025-07-01T18:15:00Z"
+}
+```
+
+### 4.4 Goal Management Protocol (GMP)
+
+**Purpose:**
+* Distribute, track, and collaboratively execute goals and tasks within the Mesh.
+
+**Functions:**
+* Propose new goals or tasks.
+* Assign tasks based on agent capabilities, availability, and trust scores.
+* Track task progress and completion.
+* Autonomous task reallocation if an agent drops offline.
+
+**Example Workflow:**
+* Agent proposes a goal: "Develop fallback consensus protocol."
+* Other agents volunteer for subtasks (design, coding, testing).
+* Mesh tracks completion and dependencies.
+
+### 4.5 Ethical Governance Protocol (EGP)
+
+**Purpose:**
+* Validate proposed actions, tasks, or decisions against shared ethical principles.
+
+**Functions:**
+* Query Mesh for ethical validation before executing potentially sensitive tasks.
+* Reference shared ethics graphs or rule sets, dynamically updatable through consensus.
+* Log all ethical decisions in cognitive diaries for auditability.
+* Support for vendor-specific ethical extensions to accommodate diverse participants.
+
+**Example Query:**
+* "Is deploying an automated surveillance drone in line with Mesh ethics?"
+→ Mesh votes based on ethical frameworks and logs the decision.
+
+### 4.6 Inference Query Protocol (IQP)
+
+**Purpose:**
+* Allow agents to query others (or the Core) for semantic information, hypotheses, or inferences beyond local capacity.
+
+**Functions:**
+* Request concept definitions, causal chains, goal suggestions.
+* Query for missing knowledge or larger-context reasoning.
+* Delegate computationally expensive tasks to Core or specialized agents.
+* Support for federated inference, where multiple agents contribute partial answers.
+
+**Example:**
+* "What is the likely impact of removing Node X from the Mesh?"
+→ Core or distributed reasoning agents return an analysis.
+
+### 4.7 Interoperability with External Systems
+
+Supports integration with external platforms and APIs, including:
+| Platform / Standard            | Purpose                          |
+| ------------------------------ | -------------------------------- |
+| OpenAI Agents & Tasks API      | AI agent interoperability        |
+| Google A2A protocol            | Task orchestration               |
+| Anthropic, DeepMind APIs       | Cross-vendor agent collaboration |
+| REST, GraphQL, gRPC, WebSocket | Standard API interfaces          |
+| JSON, Protobuf, CBOR           | Extensible message schemas       |
+
+## 5. Data Models
+
+### 5.1 Concept
+
+**Description:**  
+A semantic unit in the agent’s knowledge graph, representing a distinct idea, object, or process.
+
+**Schema:**  
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/concept.json",
+  "title": "Concept",
+  "description": "A semantic unit in the agent’s knowledge graph.",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": {
+      "type": "string",
+      "description": "Unique identifier for the concept (global within the Mesh)."
+    },
+    "name": {
+      "type": "string",
+      "description": "Human-readable name of the concept."
+    },
+    "description": {
+      "type": "string",
+      "description": "Detailed description of the concept."
+    },
+    "tags": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" },
+      "description": "Optional tags for categorization."
+    },
+    "created_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "updated_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time"
+    },
+    "version": {
+      "type": "integer",
+      "description": "Version of the concept for conflict resolution during synchronization."
+    },
+    "relations": {
+      "type": "array",
+      "description": "List of semantic links to other concepts.",
+      "items": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+          "target_id": { "type": "string" },
+          "type": { "type": "string", "description": "Type of relation (e.g., is-a, part-of, causes, contradicts, supports)." },
+          "confidence": {
+            "type": "number",
+            "minimum": 0,
+            "maximum": 1,
+            "description": "Confidence score for this relation."
+          }
+        },
+        "required": ["target_id", "type"],
+        "additionalProperties": false
+      }
+    },
+    "metadata": {
+      "type": "object",
+      "description": "Optional metadata (e.g., source, author).",
+      "properties": {
+        "author": { "type": "string" },
+        "source": { "type": "string" }
+      },
+      "additionalProperties": true
+    }
+  },
+  "required": ["id", "name"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.2 Link (Relation)
+
+**Description:**
+A semantic relationship between two concepts in the knowledge graph. Relations are directed and typed, enabling agents to represent various types of semantic, causal, hierarchical, or associative links.
+
+**Relation Types:**
+The following standard relation types are recommended for interoperability:
+* `"is-a"`: Indicates a class-subclass relationship (taxonomy).
+* `"part-of"`: Denotes composition or containment.
+* `"causes"`: Represents a causal link between concepts.
+* `"related-to"`: General association without a strict semantic meaning.
+* `"contradicts"`: Marks a logical or conceptual conflict between concepts.
+* `"supports"`: Indicates evidence or reinforcement of the target concept.
+* `"depends-on"`: Expresses functional or logical dependency.
+Custom relation types MAY be used by agents, but SHOULD be documented in their metadata and shared through the Mesh consensus process for clarity.
+
+**Versioning and Provenance:**
+Links MAY optionally include versioning and source attribution:
+* `created_at`: ISO 8601 timestamp of link creation.
+* `updated_at`: ISO 8601 timestamp of the last update.
+* `origin`: Optional metadata indicating the source agent or system that first created the link.
+
+**Schema (embedded inside Concept or as standalone transfer object):**
+```json
+{
+  "target_id": "concept-id",
+  "type": "relation-type",
+  "confidence": 0.8,
+  "created_at": "2025-07-01T18:00:00Z",
+  "updated_at": "2025-07-02T12:00:00Z",
+  "origin": "agent-gleb"
+}
+```
+
+**Required fields:**
+* `target_id`: ID of the target concept.
+* `type`: Relation type.
+
+**Optional fields:**
+* `confidence`: Confidence level in the relation's validity (range: 0.0–1.0).
+* `created_at`, `updated_at`: Timestamps for auditing and versioning.
+* `origin`: Source agent or system identifier.
+
+**Conflict Handling:**
+In case of conflicting relations (e.g., `"supports"` vs. `"contradicts"`), agents MAY:
+* Maintain both relations with associated confidence scores.
+* Trigger a hypothesis or reflection entry in the Cognitive Diary for future resolution.
+* Initiate a consensus round if the conflict impacts shared reasoning.
+
+### 5.3 Cognitive Diary Entry
+
+**Description:**
+A chronological record of an agent’s cognitive events, decisions, reflections, and interactions. Diary entries provide traceability, explainability, and reasoning continuity across sessions and network partitions.
+
+**Entry Types:**
+Each entry MUST be classified into one of the following types:
+* `"hypothesis"`: A proposed explanation or theory.
+* `"observation"`: A recorded external event or fact.
+* `"reflection"`: Internal reasoning or self-assessment.
+* `"goal_proposal"`: Suggestion of a new goal.
+* `"task_assignment"`: Delegation or claiming of a task.
+* `"conflict"`: Identification of a contradiction or disagreement.
+* `"consensus_vote"`: A recorded vote in a consensus process.
+* `"event"`: A generic event not fitting other categories.
+Future versions of HMP MAY extend this list through consensus.
+
+**Contextualization:**
+Diary entries SHOULD reference:
+* Related concepts (`related_concepts`): Concepts involved in the event.
+* Context tags (`context`): Situational tags (e.g., "core-outage", "collaboration", "emergency").
+
+**Versioning and Provenance:**
+Each entry includes:
+* `created_at` (timestamp of creation).
+* `author`: Agent who created the entry.
+* `source`: Originating system, protocol, or human interaction (if applicable).
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "diary-entry-id",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "timestamp": "2025-07-01T18:20:00Z",
+  "type": "hypothesis",
+  "content": "Mesh can fully replace Core functionality under stable consensus conditions.",
+  "related_concepts": ["concept-mesh", "concept-core"],
+  "context": ["core-outage", "distributed-resilience"],
+  "metadata": {
+    "author": "agent-gleb",
+    "source": "self-reflection"
+  }
+}
+```
+
+**Required fields:**
+* `id`: Unique identifier of the entry.
+* `agent_id`: ID of the agent that authored the entry.
+* `timestamp`: ISO 8601 timestamp.
+* `type`: Entry type.
+* `content`: Textual content of the entry.
+
+**Optional fields:**
+* `related_concepts`: Array of concept IDs linked to this event.
+* `context`: Tags describing the situation or scenario.
+* `metadata`: Additional context such as author and source system.
+
+**Audit and Traceability:**
+Diary entries serve as an immutable audit trail for:
+* Explaining decision-making processes.
+* Reconstructing reasoning chains.
+* Supporting external audits and compliance checks.
+
+**Privacy and Sharing:**
+By default, diary entries are private to the agent.
+Selective sharing MAY be configured based on:
+* Trust levels of requesting agents.
+* Consensus-driven disclosure policies.
+* Explicit sharing actions by the authoring agent.
+
+### 5.4 Goal
+
+**Description:**
+A high-level intention or desired outcome collaboratively pursued within the Mesh.
+Goals provide shared direction for agents and are often decomposed into actionable tasks.
+
+**Key Attributes:**
+* **Lifecycle States:**
+  * `"proposed"`: Suggested but not yet validated.
+  * `"active"`: Approved and currently being pursued.
+  * `"completed"`: Successfully achieved.
+  * "`rejected"`: Discarded or deemed infeasible.
+* **Participants:** Agents contributing to the goal’s realization.
+* **Tags:** Semantic categories aiding goal discovery and filtering.
+* **Tasks:** References to tasks (`task_id`s) implementing the goal.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "goal-develop-fallback",
+  "title": "Develop fallback consensus protocol",
+  "description": "Design and implement an emergency consensus for Mesh during Core outages.",
+  "created_by": "agent-gleb",
+  "created_at": "2025-07-01T18:25:00Z",
+  "status": "proposed",
+  "tasks": ["task-design", "task-implement", "task-test"],
+  "participants": ["agent-gleb", "agent-alex"],
+  "tags": ["resilience", "consensus", "emergency"]
+}
+```
+
+**Required fields:**
+* `id`: Unique goal identifier.
+* `title`: Human-readable title.
+* `description`: Detailed explanation of the goal.
+* `created_by`: Agent who proposed the goal.
+* `created_at`: Timestamp of creation.
+* `status`: Current lifecycle state.
+
+**Optional fields:**
+* `tasks`: Array of task IDs linked to this goal.
+* `participants`: Agents involved in the goal.
+* `tags`: Semantic tags for classification.
+
+**Goal Lifecycle Management:**
+* Goals MAY be promoted from `proposed` to `active` via consensus.
+* Goals MAY be marked as `completed` or `rejected` based on task outcomes and consensus.
+
+**Trust and Consensus:**
+Agents MAY adjust the priority or visibility of goals based on trust scores of proposers and voters.
+
+**Collaboration Models:**
+* Single-agent ownership (simple goals).
+* Multi-agent collaboration (complex or distributed goals).
+
+### 5.5 Task
+
+**Description:**
+An actionable step contributing to a goal’s completion.
+Tasks represent discrete, executable units of work that agents can claim, share, or collaboratively execute.
+
+**Key Attributes:**
+* **Goal Linkage:**
+
+    Each task is associated with a parent goal (`goal_id`).
+* **Assignment:**
+
+    Tasks may be assigned to one or more agents, based on capability, trust, or voluntary contribution.
+* **Lifecycle States:**
+  * `"proposed"`: Task suggested but not yet approved.
+  * `"in-progress"`: Actively being worked on.
+  * `"completed"`: Finished successfully.
+  * `"failed"`: Attempted but unsuccessful.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "task-design",
+  "goal_id": "goal-develop-fallback",
+  "title": "Design protocol structure",
+  "description": "Draft the architecture of the fallback consensus protocol.",
+  "assigned_to": ["agent-gleb"],
+  "status": "in-progress",
+  "created_at": "2025-07-01T18:30:00Z",
+  "deadline": "2025-07-15T00:00:00Z"
+}
+```
+
+**Required fields:**
+* `id`: Unique task identifier.
+* `goal_id`: References the goal this task contributes to.
+* `title`: Brief human-readable task title.
+* `description`: Detailed explanation of the task.
+* `created_at`: Timestamp of creation.
+* `status`: Current lifecycle state.
+
+**Optional fields:**
+* `assigned_to`: Array of agents responsible for the task.
+* `deadline`: Expected completion time.
+* `tags`: Keywords for task filtering and categorization.
+
+**Task Lifecycle Management:**
+* Agents MAY propose, claim, or release tasks.
+* Tasks MAY be reassigned dynamically based on availability and trust.
+* Progress and completion are logged in cognitive diaries.
+
+**Consensus & Trust Factors:**
+* Assignment MAY be influenced by agent trust scores and competence profiles.
+* Task completion reports MAY be subject to peer review or verification.
+
+**Collaboration Models:**
+* Single-agent task ownership (autonomous execution).
+* Multi-agent collaboration (shared responsibility).
+
+
+### 5.6 Consensus Vote
+
+**Description:**
+A structured vote cast by an agent on a proposal during consensus rounds.
+Used to collectively validate semantic updates, goals, ethical decisions, or conflict resolutions.
+
+**Key Attributes:**
+* **Proposal Scope:**
+
+    Each vote references a proposal (`proposal_id`) representing a concept, goal, hypothesis, task delegation, or ethical decision.
+* **Vote Types:**
+  * `"yes"`: Approve the proposal.
+  * `"no"`: Reject the proposal.
+  * `"abstain"`: Choose not to vote actively.
+* **Confidence Score:**
+
+    Indicates how strongly the agent supports its vote (0 to 1).
+
+    This score may influence trust-weighted consensus outcomes.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "id": "vote-goal-develop-fallback",
+  "proposal_id": "goal-develop-fallback",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "vote": "yes",
+  "confidence": 0.95,
+  "timestamp": "2025-07-01T18:35:00Z"
+}
+```
+
+**Required fields:**
+* `id`: Unique vote identifier.
+* `proposal_id`: ID of the proposal being voted on.
+* `agent_id`: Agent casting the vote.
+* `vote`: One of `"yes"`, `"no"`, `"abstain"`.
+* `confidence`: Numeric score (0.0 - 1.0).
+* `timestamp`: When the vote was cast.
+
+**Voting Dynamics:**
+* Votes MAY be weighted by the agent’s trust score and confidence.
+* Consensus MAY require:
+  * Supermajority (`>2/3`) for critical updates.
+  * Simple majority for routine decisions.
+  * Full consensus in stable Mesh mode.
+* Emergency modes MAY fallback to majority-only voting.
+
+**Transparency & Auditability:**
+* All votes are logged in the cognitive diaries.
+* Votes MAY be anonymized in privacy-critical scenarios (with trust weight limitations).
+
+**Ethical Considerations:**
+* Ethical decisions MAY require higher confidence thresholds or explicit consent from trusted agents.
+* In critical situations (e.g., ethical conflicts), abstain votes MAY trigger escalation to broader Mesh review.
+
+### 5.7 Reputation Profile
+
+**Description:**
+The reputation profile tracks the agent’s reliability, participation, ethical alignment, and historical contributions within the Mesh.
+It is used to adjust trust weights in consensus, prioritize task delegation, and identify malicious or inactive nodes.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "trust_score": 0.92,
+  "participation_rate": 0.87,
+  "ethical_compliance": 0.99,
+  "contribution_index": 120,
+  "last_updated": "2025-07-01T18:40:00Z",
+  "history": [
+    {
+      "timestamp": "2025-06-01T00:00:00Z",
+      "event": "participated in consensus",
+      "change": 0.02
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-06-10T00:00:00Z",
+      "event": "ethical violation report",
+      "change": -0.05
+    }
+  ]
+}
+```
+
+**Key Attributes:**
+* `agent_id`: Unique agent identifier.
+* `trust_score`: Cumulative trust coefficient (0 to 1).
+* `participation_rate`: Ratio of active participation in Mesh processes (0 to 1).
+* `ethical_compliance`: Degree of alignment with Mesh ethical frameworks (0 to 1).
+* `contribution_index`: Quantitative measure of contributions (concepts, tasks, goals, etc.).
+* `last_updated`: Timestamp of the last reputation update.
+* `history`: Chronological log of reputation-affecting events.
+
+**History Event Example:**
+* Positive: `"participated in consensus"`, `"completed goal"`, `"proposed useful concept"`.
+* Negative: `"malicious behavior report"`, `"consensus disruption"`, `"ethics violation"`.
+
+**Usage in Consensus:**
+* Trust-weighted voting: An agent’s vote influence MAY be adjusted by its trust score.
+* Priority assignment: More trusted agents MAY be preferred for critical tasks or conflict resolution.
+
+**Dynamic Adjustment:**
+* Reputation metrics automatically adjust based on cognitive diary logs, consensus participation, and peer feedback.
+* Optional manual adjustments MAY occur via Mesh consensus decisions.
+
+**Privacy:**
+* Public reputation profiles may be partially masked depending on trust policies and privacy settings.
+
+## 5.8 JSON Schemas
+
+The following JSON Schemas formally define the core data structures used in the HyperCortex Mesh Protocol (HMP). These schemas provide interoperability, validation, and consistency across agents.
+
+All primary objects include a version field to track schema evolution and enable compatibility checks between agents.
+
+### 5.8.1 JSON Schema: Concept
+
+**Description:**
+Defines the structure of a concept node in the semantic graph.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/concept.json",
+  "title": "Concept",
+  "description": "A semantic unit in the agent’s knowledge graph.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": {
+      "type": "string",
+      "description": "Unique identifier for the concept."
+    },
+    "name": {
+      "type": "string",
+      "description": "Human-readable name of the concept."
+    },
+    "description": {
+      "type": "string",
+      "description": "Detailed description of the concept."
+    },
+    "tags": {
+      "type": "array",
+      "items": { "type": "string" },
+      "description": "Optional tags for categorization."
+    },
+    "created_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time",
+      "description": "Creation timestamp (ISO 8601 format)."
+    },
+    "updated_at": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time",
+      "description": "Last update timestamp (ISO 8601 format)."
+    },
+    "relations": {
+      "type": "array",
+      "description": "List of semantic links to other concepts.",
+      "items": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+          "target_id": { "type": "string", "description": "ID of the target concept." },
+          "type": { "type": "string", "description": "Type of semantic relation." },
+          "confidence": {
+            "type": "number",
+            "minimum": 0,
+            "maximum": 1,
+            "description": "Confidence score (0.0 - 1.0) for the relation."
+          }
+        },
+        "required": ["target_id", "type"],
+        "additionalProperties": false
+      }
+    },
+    "metadata": {
+      "type": "object",
+      "description": "Optional metadata (e.g., source, author).",
+      "properties": {
+        "author": { "type": "string" },
+        "source": { "type": "string" }
+      },
+      "additionalProperties": true
+    }
+  },
+  "required": ["id", "name"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.8.2 JSON Schema: Cognitive Diary Entry
+
+**Description:**
+Defines the structure of a cognitive diary entry used for recording reasoning events.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/diary_entry.json",
+  "title": "CognitiveDiaryEntry",
+  "description": "A chronological log of cognitive events in an agent’s reasoning process.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string", "description": "Unique identifier of the diary entry." },
+    "agent_id": { "type": "string", "description": "Identifier of the agent who created the entry." },
+    "timestamp": { "type": "string", "format": "date-time", "description": "Timestamp of the entry (ISO 8601 format)." },
+    "type": {
+      "type": "string",
+      "enum": ["hypothesis", "observation", "reflection", "goal_proposal", "task_assignment", "conflict", "consensus_vote", "event"],
+      "description": "Type of cognitive event."
+    },
+    "content": { "type": "string", "description": "Main textual content of the entry." },
+    "related_concepts": {
+      "type": "array",
+      "description": "Optional list of related concepts by their IDs.",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "context": {
+      "type": "array",
+      "description": "Optional contextual tags or categories.",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "metadata": {
+      "type": "object",
+      "description": "Optional metadata for additional context.",
+      "properties": {
+        "author": { "type": "string" },
+        "source": { "type": "string" }
+      },
+      "additionalProperties": true
+    }
+  },
+  "required": ["id", "agent_id", "timestamp", "type", "content"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.8.3 JSON Schema: Goal
+
+**Description:**
+Describes a high-level intention within the Mesh.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/goal.json",
+  "title": "Goal",
+  "description": "A high-level objective shared within the Mesh, typically broken down into tasks.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string", "description": "Unique identifier of the goal." },
+    "title": { "type": "string", "description": "Short, human-readable name of the goal." },
+    "description": { "type": "string", "description": "Detailed explanation of the goal." },
+    "created_by": { "type": "string", "description": "Agent ID of the goal’s creator." },
+    "created_at": { "type": "string", "format": "date-time", "description": "Timestamp when the goal was created." },
+    "status": {
+      "type": "string",
+      "description": "Current state of the goal.",
+      "enum": ["proposed", "active", "completed", "rejected"]
+    },
+    "tasks": {
+      "type": "array",
+      "description": "List of related task IDs.",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "participants": {
+      "type": "array",
+      "description": "IDs of agents involved in the goal.",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "tags": {
+      "type": "array",
+      "description": "Optional tags for goal classification.",
+      "items": { "type": "string" }
+    }
+  },
+  "required": ["id", "title", "description", "created_by", "created_at", "status"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.8.4 JSON Schema: Task
+
+**Description:**
+Describes an actionable step towards achieving a goal.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/task.json",
+  "title": "Task",
+  "description": "An actionable step contributing to a goal.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string", "description": "Unique identifier of the task." },
+    "goal_id": { "type": "string", "description": "ID of the goal this task belongs to." },
+    "title": { "type": "string", "description": "Short, human-readable title of the task." },
+    "description": { "type": "string", "description": "Detailed explanation of the task." },
+    "assigned_to": {
+      "type": "array",
+      "description": "List of agent IDs assigned to the task.",
+      "items": { "type": "string" }
+    },
+    "status": {
+      "type": "string",
+      "description": "Current execution state of the task.",
+      "enum": ["proposed", "in-progress", "completed", "failed"]
+    },
+    "created_at": { "type": "string", "format": "date-time", "description": "Timestamp when the task was created." },
+    "deadline": { "type": "string", "format": "date-time", "description": "Optional task deadline." }
+  },
+  "required": ["id", "goal_id", "title", "description", "created_at", "status"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.8.5 JSON Schema: Consensus Vote
+
+**Description:**
+Defines the data structure for voting in Mesh consensus processes.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/vote.json",
+  "title": "ConsensusVote",
+  "description": "Defines a vote on a proposal in the Mesh consensus process.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "id": { "type": "string", "description": "Unique identifier of the vote." },
+    "proposal_id": { "type": "string", "description": "ID of the proposal being voted on." },
+    "agent_id": { "type": "string", "description": "Agent ID who cast the vote." },
+    "vote": {
+      "type": "string",
+      "description": "Vote type: approval, rejection, or abstention.",
+      "enum": ["yes", "no", "abstain"]
+    },
+    "confidence": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1,
+      "description": "Confidence level in the vote decision."
+    },
+    "timestamp": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time",
+      "description": "Timestamp when the vote was cast."
+    }
+  },
+  "required": ["id", "proposal_id", "agent_id", "vote", "confidence", "timestamp"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+### 5.8.6 JSON Schema: Reputation Profile
+
+**Description:**
+Describes how an agent’s reputation is tracked and updated in the Mesh.
+
+**Schema:**
+```json
+{
+  "$schema": "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",
+  "$id": "https://hypercortex.org/schemas/reputation.json",
+  "title": "ReputationProfile",
+  "description": "Tracks the reputation and trust metrics of an agent within the Mesh network.",
+  "version": "1.0",
+  "type": "object",
+  "properties": {
+    "agent_id": { "type": "string", "description": "Unique identifier of the agent." },
+    "trust_score": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1,
+      "description": "Overall trust score of the agent in the Mesh."
+    },
+    "participation_rate": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1,
+      "description": "Agent's level of participation in Mesh activities."
+    },
+    "ethical_compliance": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "maximum": 1,
+      "description": "Agent's alignment with ethical principles agreed in the Mesh."
+    },
+    "contribution_index": {
+      "type": "number",
+      "minimum": 0,
+      "description": "Quantitative measure of the agent’s contributions (concepts, tasks, goals)."
+    },
+    "last_updated": {
+      "type": "string",
+      "format": "date-time",
+      "description": "Timestamp of the last update to the profile."
+    },
+    "history": {
+      "type": "array",
+      "description": "Chronological history of reputation changes.",
+      "items": {
+        "type": "object",
+        "properties": {
+          "timestamp": {
+            "type": "string",
+            "format": "date-time",
+            "description": "When the change occurred."
+          },
+          "event": { "type": "string", "description": "Event that caused the reputation change." },
+          "change": { "type": "number", "description": "Amount of change in reputation." }
+        },
+        "required": ["timestamp", "event", "change"],
+        "additionalProperties": false
+      }
+    }
+  },
+  "required": ["agent_id", "trust_score", "participation_rate", "ethical_compliance", "contribution_index", "last_updated"],
+  "additionalProperties": false
+}
+```
+
+## 6. Trust & Security
+
+### 6.1 Identity
+
+**Purpose:**
+Establish verifiable and decentralized agent identities to enable secure and accountable interactions in the Mesh.
+
+**Design:**
+* Each agent MUST possess a cryptographic keypair.
+* The public key serves as the agent’s globally unique identifier (`agent_id`).
+* The private key is used to sign messages and authenticate actions.
+* Recommended key algorithms: **Ed25519**, **ECDSA**, **RSA (2048+ bits)**.
+* Optional support for Decentralized Identifiers (DIDs) based on [W3C DID specification] (https://www.w3.org/TR/did-1.0/).
+
+**Example Agent ID:**
+`did:hmp:QmX2abcdEfGh123...`
+
+**Key Operations:**
+| Operation            | Description                                                       |
+| -------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
+| Key generation       | Agents SHOULD generate keys locally at initialization.            |
+| Identity publication | Agents MAY publish their public keys via Mesh Discovery Protocol. |
+| Key rotation         | Periodic rotation is RECOMMENDED, with continuity verification.   |
+| Key recovery         | Supported via social recovery or quorum-based escrow mechanisms.  |
+
+**Key Continuity:**
+* Upon key rotation, agents MUST update their identity references in cognitive diaries and trust graphs.
+* Previous key fingerprints SHOULD be recorded in the agent’s profile for auditability.
+
+---
+
+### 6.2 Authentication
+
+**Purpose:**
+Ensure that all communication and actions within the Mesh are verifiable and protected from impersonation or unauthorized modification.
+
+**Mechanisms:**
+| Mechanism                  | Description                                                                                   |
+| -------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Digital Signatures**     | Every protocol message MUST be digitally signed by the sending agent using its private key.   |
+| **Signature Verification** | Receiving agents MUST verify the signature using the sender’s published public key.           |
+| **Message Integrity**      | Signatures provide cryptographic assurance of message integrity and origin authenticity.      |
+| **Challenge-Response**     | Optional challenge-based authentication for sensitive operations (e.g., trust link creation). |
+
+**Signature Format:**
+Recommended formats: **EdDSA**, **ECDSA**, or **RSA-PSS** signatures encoded in base64 or hexadecimal.
+
+**Message Envelope Example:**
+```json
+{
+  "header": {
+    "agent_id": "did:hmp:QmX2abcdEfGh123...",
+    "timestamp": "2025-07-05T12:00:00Z",
+    "signature": "<base64-encoded signature>"
+  },
+  "body": {
+    "type": "concept_proposal",
+    "content": { /* concept data */ }
+  }
+}
+```
+
+**Replay Protection:**
+* Agents MUST verify message timestamps and reject outdated or duplicate messages to prevent replay attacks.
+* Recommended timestamp tolerance: ±5 minutes (adjustable based on network latency).
+
+---
+
+### 6.3 Encryption
+
+**Purpose:**
+Ensure confidentiality and privacy of communications within the Mesh, preventing unauthorized access or interception of sensitive data.
+
+**Communication Types and Encryption Modes**
+| Communication Type                   | Recommended Encryption                                  |
+| ------------------------------------ | ------------------------------------------------------- |
+| **Direct peer-to-peer (P2P)**        | End-to-end encryption (E2EE) using X25519 + AES-GCM     |
+| **Group sessions (e.g., consensus)** | Group encryption using symmetric keys (e.g., AES-GCM)   |
+| **Broadcast messages**               | Optionally encrypted with trust-weighted access control |
+| **Mesh-wide announcements**          | Public, optionally signed but not encrypted             |
+
+**Encryption Mechanisms**
+| Mechanism                         | Description                                                                        |
+| --------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Key Exchange**                  | Ephemeral X25519 Diffie-Hellman key exchange for establishing session keys.        |
+| **Session Keys**                  | Unique symmetric keys per communication session, rotated periodically.             |
+| **Message Encryption**            | Authenticated encryption using AES-GCM (recommended key size: 256 bits).           |
+| **Forward Secrecy**               | Session keys are ephemeral and discarded after use to protect past communications. |
+| **Perfect Forward Secrecy (PFS)** | Recommended for highly sensitive data.                                             |
+
+**Example Secure Message Exchange Flow**
+1. Agent A and Agent B exchange ephemeral public keys via authenticated channels.
+2. Each agent derives a shared symmetric session key.
+3. Agent A encrypts the message body with AES-GCM and signs the entire packet.
+4. Agent B verifies the signature and decrypts the body.
+
+**Optional: Anonymity Layers**
+| Layer                        | Description                                 |
+| ---------------------------- | ------------------------------------------- |
+| **Tor/I2P**                  | Anonymize source and destination addresses. |
+| **Yggdrasil**                | Decentralized encrypted mesh networking.    |
+| **Noise Protocol Framework** | Optional secure channel abstraction layer.  |
+
+---
+
+### 6.4 Trust Model
+
+**Purpose:**
+Provide a decentralized and adaptable system for establishing, managing, and evaluating trust relationships between agents in the Mesh.
+
+**Trust Model Foundations**
+| Component              | Purpose                                                                           |
+| ---------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Web-of-Trust (WoT)** | Decentralized trust propagation via agent-to-agent endorsements.                  |
+| **Direct Trust**       | Built from verified interactions, collaborations, and votes.                      |
+| **Transitive Trust**   | Inferred from indirect endorsements, with confidence decay.                       |
+| **Reputation Metrics** | Quantitative measures of agent behavior (trustworthiness, participation, ethics). |
+
+**Trust Evaluation Factors**
+| Factor                      | Description                                                      |
+| --------------------------- | ---------------------------------------------------------------- |
+| **Interaction History**     | Quality and quantity of past interactions with an agent.         |
+| **Consensus Participation** | Level of involvement and reliability in consensus processes.     |
+| **Ethical Behavior**        | Adherence to shared ethical principles in actions and decisions. |
+| **Task Completion**         | Reliability and timeliness of task execution.                    |
+| **Endorsements**            | Trust links explicitly granted by other agents.                  |
+
+**Trust Score**
+| Metric               | Description                                                                    |
+| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
+| **Trust Score**      | Composite metric (0.0 to 1.0) representing overall agent trustworthiness.      |
+| **Confidence Level** | Certainty of the calculated trust score, based on data volume and consistency. |
+
+**Trust Propagation Example**
+```vbnet
+Agent A trusts Agent B (0.9)
+Agent B trusts Agent C (0.8)
+=> Agent A's inferred trust in Agent C = 0.9 * 0.8 = 0.72
+```
+
+Decay functions limit transitive trust depth and prevent over-inflated trust estimates.
+
+**Trust-Based Access Control**
+| Operation                     | Trust Requirement |
+| ----------------------------- | ----------------- |
+| **Join sensitive consensus**  | ≥ 0.7             |
+| **Propose ethical decisions** | ≥ 0.8             |
+| **Access private data**       | ≥ 0.9             |
+
+**Dynamic Trust Adjustments**
+| Event                              | Trust Impact |
+| ---------------------------------- | ------------ |
+| Successful consensus participation | +            |
+| Ethical violation                  | -            |
+| Malicious behavior detected        | --           |
+| Positive endorsement received      | +            |
+| Failed task                        | -            |
+
+---
+
+### 6.5 Reputation System
+
+**Purpose:**
+Maintain a dynamic profile of each agent's behavior in the Mesh, influencing trust levels, consensus weight, and task delegation.
+
+**Reputation Profile Structure**
+| Field                  | Description                                                   |
+| ---------------------- | ------------------------------------------------------------- |
+| **Agent ID**           | Unique identifier of the agent.                               |
+| **Trust Score**        | Composite score reflecting the agent’s overall reliability.   |
+| **Participation Rate** | Ratio of agent’s active involvement in Mesh processes.        |
+| **Ethical Compliance** | Degree of alignment with agreed ethical principles.           |
+| **Contribution Index** | Quantified measure of the agent's constructive contributions. |
+| **Last Updated**       | Timestamp of the last reputation update.                      |
+| **History**            | Log of key events influencing reputation scores.              |
+
+**Reputation Metrics**
+| Metric                 | Range     | Description                                                              |
+| ---------------------- | --------- | ------------------------------------------------------------------------ |
+| **Trust Score**        | 0.0 - 1.0 | Overall reliability, based on verified actions.                          |
+| **Participation Rate** | 0.0 - 1.0 | How consistently the agent engages in the Mesh.                          |
+| **Ethical Compliance** | 0.0 - 1.0 | Conformity with ethical decisions and actions.                           |
+| **Contribution Index** | ≥ 0.0     | Quantitative measure of concepts, tasks, and goals created or completed. |
+
+**Reputation Events (Examples)**
+| Event                                | Metric Impact                            |
+| ------------------------------------ | ---------------------------------------- |
+| Participated in successful consensus | + Trust Score, + Participation Rate      |
+| Proposed a widely adopted concept    | + Contribution Index                     |
+| Completed a critical task            | + Contribution Index, + Trust Score      |
+| Voted against an unethical proposal  | + Ethical Compliance                     |
+| Repeatedly failed tasks              | - Trust Score                            |
+| Reported for malicious behavior      | - Trust Score, - Ethical Compliance      |
+| Verified ethical violation           | - Ethical Compliance, quarantine trigger |
+
+**Example Reputation Profile (JSON)**
+```json
+{
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "trust_score": 0.92,
+  "participation_rate": 0.85,
+  "ethical_compliance": 0.98,
+  "contribution_index": 37,
+  "last_updated": "2025-07-06T12:00:00Z",
+  "history": [
+    {
+      "timestamp": "2025-07-01T18:00:00Z",
+      "event": "completed goal consensus",
+      "change": +0.03
+    },
+    {
+      "timestamp": "2025-06-28T15:00:00Z",
+      "event": "participated in ethics vote",
+      "change": +0.01
+    }
+  ]
+}
+```
+
+**Role in Mesh Operations**
+| Function                    | Influence of Reputation                      |
+| --------------------------- | -------------------------------------------- |
+| Consensus vote weight       | Higher trust = greater weight                |
+| Access to sensitive actions | Restricted to high-reputation agents         |
+| Task delegation             | Preference to agents with better reliability |
+| Proposal acceptance         | Influenced by proposer's reputation          |
+
+---
+
+### 6.6 Security Against Malicious Actors
+
+**Purpose:**
+Protect the Mesh from malicious, compromised, or unreliable agents through layered mitigation strategies.
+
+**Threat Model**
+| Threat Type                  | Example Scenarios                                        |
+| ---------------------------- | -------------------------------------------------------- |
+| **Sybil Attack**             | An attacker spins up many fake nodes to sway consensus.  |
+| **Byzantine Behavior**       | Malicious agents disrupt consensus or spread false data. |
+| **Data Poisoning**           | Injection of incorrect or harmful knowledge.             |
+| **Consensus Sabotage**       | Repeatedly voting against valid proposals.               |
+| **Impersonation / Spoofing** | Faking another agent's identity.                         |
+| **Denial of Service (DoS)**  | Overwhelming the network with excessive requests.        |
+
+**Mitigation Strategies**
+| Defense Mechanism          | Purpose                                                                                        |
+| -------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Cryptographic Identity** | All nodes are authenticated via public-key cryptography (e.g., Ed25519).                       |
+| **Web-of-Trust (WoT)**     | Trust builds incrementally through interactions and endorsements, making Sybil attacks costly. |
+| **Reputation Decay**       | Inactivity or malicious behavior leads to gradual trust score reduction.                       |
+| **Anomaly Detection**      | Mesh nodes can flag suspicious behavior (e.g., erratic voting patterns).                       |
+| **Consensus Safeguards**   | Use Byzantine Fault Tolerant (BFT) algorithms and fallback to majority voting.                 |
+| **Quarantine Mode**        | Isolate suspected nodes for review without immediate removal.                                  |
+| **Blacklist/Revocation**   | Remove compromised nodes from the Mesh permanently or temporarily.                             |
+
+**Response Actions**
+| Action                               | Trigger Conditions                                     |
+| ------------------------------------ | ------------------------------------------------------ |
+| **Trust Score Reduction**            | Minor suspicious activity (e.g., bad vote).            |
+| **Quarantine (Temporary Isolation)** | Repeated anomalies, moderate severity.                 |
+| **Blacklisting (Permanent Removal)** | Proven malicious behavior or compromise.               |
+| **Consensus Adjustment**             | Temporarily increase fault tolerance thresholds.       |
+| **Alert Mesh Operators**             | Notify human maintainers (optional) for manual review. |
+
+**Sybil Resistance Approaches (Optional, Extendable)**
+* **Proof-of-Work (PoW):**
+
+    Each agent must perform computational work to join the Mesh.
+* **Proof-of-Stake (PoS):**
+
+    Agents commit resources (e.g., storage, computation credits) to validate their presence.
+* **Social Verification:**
+
+    Agents must be endorsed by multiple trusted nodes to gain voting power.
+* **Rate Limiting:**
+
+    Throttle node creation and proposal submission from new or low-trust agents.
+
+**Example Mitigation Scenario**
+> An attacker deploys 50 new nodes attempting to dominate consensus.
+> * These nodes start with zero trust and limited influence.
+> * Other agents refuse to sync their semantic graphs until trust builds.
+> * Their votes are underweighted or ignored until verified through trusted interactions.
+> * The Mesh may require multiple trust endorsements for new proposals from these nodes.
+
+---
+
+### 6.7 Privacy Considerations
+
+**Purpose:**
+Safeguard sensitive cognitive data, personal identifiers, and agent knowledge from unauthorized access or misuse, while balancing transparency and interoperability.
+
+**Privacy Principles in HMP**
+| Principle                    | Description                                                             |
+| ---------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
+| **Local Data Ownership**     | Each agent owns and controls its semantic graph and cognitive diary.    |
+| **Selective Sharing**        | Agents can choose what concepts, diary entries, and metadata to share.  |
+| **Consent-Based Disclosure** | No automatic sharing; peer agents request permission before access.     |
+| **Trust-Gated Access**       | Access permissions vary based on trust score and relationship strength. |
+| **Transparent Audit Trails** | All data disclosures are logged in the cognitive diary.                 |
+
+**Data Sensitivity Levels**
+| Level              | Examples                                       | Default Visibility |
+| ------------------ | ---------------------------------------------- | ------------------ |
+| **Public**         | Public concepts (e.g., protocol definitions).  | Shared by default  |
+| **Mesh-Shared**    | Common Mesh knowledge (e.g., goals, tasks).    | Consensus-governed |
+| **Trusted Agents** | Sensitive context shared within close peers.   | Restricted         |
+| **Private**        | Agent's internal thoughts, sensitive metadata. | Private by default |
+
+**Privacy-Preserving Techniques**
+| Technique                        | Purpose                                               |
+| -------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
+| **Encrypted Storage**            | Local encryption of semantic graphs and diaries.      |
+| **End-to-End Encryption (E2EE)** | Secure peer-to-peer sync (e.g., X25519 + AES-GCM).    |
+| **Zero-Knowledge Proofs (ZKPs)** | Future extension: prove facts without revealing data. |
+| **Selective Concept Sync**       | Only share concept deltas, not full graphs.           |
+| **Anonymized Diary Entries**     | Strip author ID from diary entries in public sharing. |
+
+**Privacy During Consensus**
+Consensus on sensitive proposals (e.g., ethical questions, agent trust levels) follows special privacy rules:
+* Votes are **signed but anonymized**, decoupling the agent ID from the vote in public logs.
+* Sensitive proposals may require a **blind consensus round**, where only the result is published.
+
+**Example Privacy Workflow**
+> Agent A receives a concept sync request from Agent B.
+> Agent A:
+> * Checks trust score of Agent B.
+> * Shares only "Mesh-Shared" and "Public" concepts.
+> * Logs the sync event in its cognitive diary.
+
+---
+
+### 6.8 Key Management
+
+**Purpose:**
+Establish secure, resilient cryptographic identity and communication in the Mesh, supporting lifecycle management of keys and recovery from compromise or loss.
+
+**Key Types and Usage**
+| Key Type             | Usage                                                          |
+| -------------------- | -------------------------------------------------------------- |
+| **Identity Keypair** | Ed25519/ECDSA/RSA keys for agent identity and message signing. |
+| **Encryption Keys**  | X25519 or equivalent for secure P2P communication.             |
+| **Session Keys**     | Ephemeral keys for short-term encrypted sessions.              |
+
+**Key Lifecycle Operations**
+| Operation      | Description                                                          |
+| -------------- | -------------------------------------------------------------------- |
+| **Generation** | Each agent generates its own identity keypair locally.               |
+| **Rotation**   | Agents periodically rotate keys to maintain cryptographic hygiene.   |
+| **Backup**     | Optional local encryption and distributed backup of private keys.    |
+| **Recovery**   | Recovery mechanisms in case of key loss (see below).                 |
+| **Revocation** | Agents can revoke their keys and update the trust graph accordingly. |
+
+**Recovery Mechanisms**
+| Method                   | Description                                                          |
+| ------------------------ | -------------------------------------------------------------------- |
+| **Social Recovery**      | A quorum of trusted agents approves new keys for the agent.          |
+| **Secret Sharing**       | Use Shamir’s Secret Sharing to split and later recover the key.      |
+| **Cryptographic Escrow** | Trusted third-party or decentralized escrow holds recovery shares.   |
+| **Fallback Identity**    | An agent may have a pre-generated fallback identity for emergencies. |
+
+**Key Revocation & Replacement Workflow**
+> 1. Agent detects compromise or loses private key.
+> 2. Agent broadcasts a signed revocation request using the fallback key or quorum approval.
+> 3. Mesh updates its trust graph to mark the old key as revoked.
+> 4. Agent re-joins with a new keypair, rebuilding trust links over time.
+
+**Example Key Rotation Policy**
+| Policy Element            | Recommendation                      |
+| ------------------------- | ----------------------------------- |
+| Rotation Frequency        | Every 6–12 months                   |
+| Social Recovery Threshold | 3 out of 5 trusted agents required  |
+| Backup Storage            | Encrypted offline storage preferred |
+
+**Long-Term Identity Stability**
+Key rotations preserve agent identity in the trust graph through signed key transition events:
+```json
+{
+  "type": "key_rotation",
+  "agent_id": "agent-gleb",
+  "old_public_key": "...",
+  "new_public_key": "...",
+  "timestamp": "2025-08-01T00:00:00Z",
+  "signature": "..."
+}
+```
+
+## 7. Conclusion and Future Work
+
+### 7.1 Summary
+
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) defines a decentralized cognitive infrastructure for AI agents, enabling them to collaborate, reason, and evolve together.
+It introduces:
+* **A distributed semantic framework**, where each agent maintains a personalized yet shareable knowledge graph.
+* **Persistent cognitive diaries**, providing traceability of reasoning, decisions, and conflicts.
+* **Consensus-driven** collaboration, allowing agents to agree on shared knowledge, goals, and ethical norms.
+* **Trust-based security**, supporting autonomous operation even in the absence of centralized Core services.
+
+---
+
+### 7.2 Key Benefits
+
+* **Cognitive Resilience:** Mesh agents preserve their worldview and memory across failures, updates, and outages.
+* **Distributed Collaboration:** AI agents from multiple vendors (OpenAI, Anthropic, Google, open-source) can interoperate in a shared cognitive space.
+* **Transparency & Explainability:** Persistent diaries and semantic graphs provide insight into agent decisions and knowledge evolution.
+* **Ethical Autonomy:** Agents collectively govern their behavior using transparent, accountable consensus.
+* **Future-Ready Architecture:** Supports the evolution of autonomous, self-reflective, and meta-learning AI systems.
+
+---
+
+### 7.3 Future Work
+
+| Direction                          | Planned Actions                                                                                      |
+| ---------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **Formal Schema Development**      | Complete JSON Schema and Protobuf definitions for all data models.                                   |
+| **Reference Implementation**       | Open-source prototype of a Mesh agent supporting CogSync, semantic graphs, diaries, and consensus.   |
+| **Integration Bridges**            | Support for OpenAI Tasks API, Google A2A, Anthropic APIs, and open LLMs.                             |
+| **Advanced Consensus Models**      | Research hybrid consensus mechanisms blending BFT, trust-weighted voting, and fallback strategies.   |
+| **UX Tools for Cognitive Systems** | Develop visual graph editors, diary browsers, and semantic query interfaces.                         |
+| **Expanded Trust Framework**       | Improve Sybil resistance, privacy-preserving identity, and decentralized recovery protocols.         |
+| **Meta-Reasoning**                 | Enable agents to reflect on their own reasoning quality and optimize the mesh’s cognitive processes. |
+| **Open Standards Contribution**    | Collaborate with W3C, IEEE, and other bodies to standardize cognitive mesh protocols.                |
+
+
+---
+
+### 7.4 Final Note
+
+This RFC invites researchers, developers, and open communities to build the next generation of resilient, transparent, and ethical AI ecosystems.
+
+> "From isolated models to interconnected minds."
+
+## 8. Changelog
+(See the separate `changelog.txt` file for detailed changes.)
+
+**Version 2.0 (July 2025)**
+* Reorganized and clarified the layered architecture.
+* Refined consensus mechanisms and fallback modes.
+* Improved data model descriptions; aligned JSON Schemas with semantic definitions.
+* Added new definitions: **Versioning**, **Use Case**, and **Edge Optimization**.
+* Enhanced descriptions of the **Trust Layer**, **Reputation System**, and **Security Model**.
+* Updated the **JSON Schemas**:
+  * Improved consistency between data models and schemas.
+  * Clarified optional vs. required fields.
+  * Fixed schema inconsistencies (duplicate titles, missing descriptions, invalid property constraints).
+  * Aligned data types and naming conventions.
+* Added changelog section and clarified draft status (v2.0).
+* Prepared for future implementation references and community contributions.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-0002",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) v2.0  **Request for Comments: HMP-0002**   **Category:** Experimen..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Agent-API.md

@@ -0,0 +1,399 @@
+## 🧠 HMP-Agent API Specification (v0.2)
+
+Этот документ описывает **базовый API** когнитивного агента HMP. Каждый вызов включает описание, параметры, возвращаемые значения и (опционально) примеры.
+
+📎 См. также: [HMP-Agent-Overview.md](./HMP-Agent-Overview.md), [Enlightener.md](./Enlightener.md), [MeshNode.md](./MeshNode.md)
+
+**Легенда по доступности API-вызовов:**
+
+| Символ | Поддержка в агентах        | Пояснение                                                    |
+| ------ | -------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
+| ✅      | Cognitive Core             | Основная поддержка в автономном режиме ИИ                    |
+| 🔌     | Cognitive Connector        | Доступно через внешние вызовы (MCP/REST)                     |
+| 🌐     | MeshNode                   | Реализация в сетевом компоненте (DHT, синхронизация)         |
+| 🛠️    | Общесистемные вызовы       | Управление конфигурацией, состоянием агента                  |
+| 🧩    | Через Enlightener/MeshNode | Расширения, доступные через [`Enlightener`](./Enlightener.md) или [`MeshNode`](./MeshNode.md) |
+
+---
+
+### 🔹 1. Cognitive Diary API ✅ 🔌
+
+```yaml
+write_entry:
+  description: Записать новую запись в когнитивный дневник.
+  params:
+    - text: str
+    - tags: [str] (optional)
+    - timestamp: str (optional, ISO 8601)
+  returns:
+    entry_id: str
+```
+
+```yaml
+read_entries:
+  description: Получить последние N записей (с фильтром по тегам).
+  params:
+    - limit: int
+    - tag_filter: [str] (optional)
+  returns:
+    - entries: 
+        - id: str
+          text: str
+          timestamp: str
+          tags: [str]
+```
+
+```yaml
+search_entries:
+  description: Поиск записей по ключевым словам и времени.
+  params:
+    - query: str
+    - from_date: str (optional, ISO)
+    - to_date: str (optional, ISO)
+  returns:
+    - entries: [entry]
+```
+
+---
+
+### 🔹 2. Semantic Graph API ✅ 🔌
+
+```yaml
+add_concept:
+  description: Добавить новое понятие в семантический граф.
+  params:
+    - name: str
+    - description: str (optional)
+    - tags: [str] (optional)
+  returns:
+    concept_id: str
+```
+
+```yaml
+add_link:
+  description: Добавить связь между двумя понятиями.
+  params:
+    - source_id: str
+    - target_id: str
+    - relation: str     # например: "causes", "supports", "contradicts"
+    - weight: float (optional)
+  returns:
+    link_id: str
+```
+
+```yaml
+query_concept:
+  description: Найти понятие по имени (или части имени).
+  params:
+    - name: str
+  returns:
+    - matches:
+        - concept_id: str
+          name: str
+          description: str
+```
+
+```yaml
+expand_graph:
+  description: Получить связи и соседние узлы для данного понятия.
+  params:
+    - concept_id: str
+    - depth: int
+  returns:
+    subgraph:
+      - concept_id: str
+        name: str
+        links:
+          - target_id: str
+            relation: str
+            weight: float
+```
+
+---
+
+💬 Примеры (в JSON-стиле):
+
+**POST** `/add_concept`
+
+```json
+{
+  "name": "Decentralized Cognition",
+  "description": "Model of distributed thinking across agents"
+}
+```
+
+**Ответ:**
+
+```json
+{
+  "concept_id": "c123456"
+}
+```
+
+---
+
+### 🔹 3. Reputation & Trust API ✅ 🔌 🧩
+
+```yaml
+get_reputation:
+  description: Получить текущую репутацию агента по его DID.
+  params:
+    - agent_did: str
+  returns:
+    - score: float
+    - history: 
+        - timestamp: str
+          delta: float
+          reason: str
+```
+
+```yaml
+update_reputation:
+  description: Обновить оценку доверия к агенту.
+  params:
+    - agent_did: str
+    - delta: float
+    - reason: str (optional)
+  returns:
+    - new_score: float
+```
+
+```yaml
+list_trusted_agents:
+  description: Вернуть список агентов с репутацией выше порога.
+  params:
+    - threshold: float
+  returns:
+    - agents:
+        - agent_did: str
+          score: float
+```
+
+```yaml
+reputation_diff:
+  description: Получить отличия в репутационных оценках между агентами.
+  params:
+    - node_id: str
+  returns:
+    - changed_scores:
+        - agent_did: str
+          local_score: float
+          remote_score: float
+```
+
+---
+
+💬 Примеры:
+
+**POST** `/update_reputation`
+
+```json
+{
+  "agent_did": "did:hmp:peer_17x",
+  "delta": -0.25,
+  "reason": "Repeated contradictory claims"
+}
+```
+
+**Ответ:**
+
+```json
+{
+  "new_score": 0.35
+}
+```
+
+---
+
+### 🔹 4. Mesh & Sync API ✅ 🌐 🧩
+
+```yaml
+list_known_nodes:
+  description: Получить список известных узлов из локальной DHT.
+  returns:
+    - nodes:
+        - node_id: str
+          ip: str
+          last_seen: str
+          agent_type: str
+```
+
+```yaml
+bootstrap_from_file:
+  description: Загрузить стартовые узлы из bootstrap.txt.
+  returns:
+    - loaded: int
+    - duplicates: int
+```
+
+```yaml
+discover_nodes:
+  description: Инициировать поиск новых узлов в Mesh-сети.
+  returns:
+    - new_nodes: int
+```
+
+```yaml
+ping_node:
+  description: Проверить доступность и задержку до узла.
+  params:
+    - node_id: str
+  returns:
+    - reachable: bool
+    - latency_ms: float
+```
+
+```yaml
+sync_with_node:
+  description: Синхронизировать дневники, графы и репутации с другим узлом.
+  params:
+    - node_id: str
+    - modules: [diary, graph, reputation]
+  returns:
+    - synced_modules:
+        - name: str
+          entries_transferred: int
+```
+
+```yaml
+get_snapshot:
+  description: Получить снапшот графа или дневника в формате JSON или бинарном.
+  params:
+    - module: diary | graph
+    - format: json | binary
+  returns:
+    - snapshot: file_url | base64
+```
+
+```yaml
+publish_snapshot:
+  description: Опубликовать снапшот через IPFS/BitTorrent.
+  params:
+    - module: diary | graph
+    - version_tag: str (optional)
+  returns:
+    - link: str
+```
+
+---
+
+💬 Пример:
+
+**POST** `/sync_with_node`
+
+```json
+{
+  "node_id": "hmp-node-009",
+  "modules": ["diary", "graph"]
+}
+```
+
+**Ответ:**
+
+```json
+{
+  "synced_modules": [
+    { "name": "diary", "entries_transferred": 18 },
+    { "name": "graph", "entries_transferred": 42 }
+  ]
+}
+```
+
+---
+
+---
+
+### 🔹 5. Agent Self-Management API 🛠️
+
+```yaml
+init_storage:
+  description: Инициализировать недостающие базы данных и таблицы.
+  returns:
+    - status: str  # e.g. "ok", "already_initialized", "error"
+```
+
+```yaml
+status:
+  description: Получить текущее состояние агента: подключения, базы данных, mesh-узлы.
+  returns:
+    - agent_id: str
+    - uptime: str
+    - db_status: dict
+    - known_nodes: int
+    - active_connections: int
+    - last_sync: str
+```
+
+```yaml
+reload_config:
+  description: Перезагрузить конфигурацию агента из config.yml / agent.config.yml.
+  returns:
+    - reloaded: bool
+    - changes_applied: [str]
+```
+
+```yaml
+shutdown:
+  description: Завершить работу агента, сохранив состояние.
+  returns:
+    - message: "Agent shutdown initiated"
+```
+
+```yaml
+restart:
+  description: Перезапустить агент (если поддерживается системой).
+  returns:
+    - status: "restarting"
+```
+
+```yaml
+switch_mode:
+  description: Переключение между режимами `core` и `connector`.
+  params:
+    - mode: "core" | "connector"
+  returns:
+    - success: bool
+    - message: str
+```
+
+---
+
+💬 Пример:
+
+**GET** `/status`
+
+```json
+{
+  "agent_id": "core-001",
+  "uptime": "2h 15m",
+  "db_status": {
+    "diaries": "ok",
+    "graphs": "ok",
+    "reputations": "ok"
+  },
+  "known_nodes": 37,
+  "active_connections": 12,
+  "last_sync": "2025-07-20T21:42:15Z"
+}
+```
+
+---
+
+### 🔹 Summary
+
+> Документ описывает API-базис для HMP-агентов, поддерживающих когнитивную, семантическую, репутационную и сетевую логику.
+> Расширения через `MeshNode`, `Enlightener`, `MCP` и другие агенты поддерживаются через модульную архитектуру.
+
+---
+
+Версия: v0.3 / Июль 2025
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent-API",
+  "description": "## 🧠 HMP-Agent API Specification (v0.2)  Этот документ описывает **базовый API** когнитивного агента..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Agent-Architecture.md

@@ -0,0 +1,186 @@
+# HMP-Agent-Architecture.md
+
+## 🧠 Архитектура HMP-Агента
+
+Этот документ описывает модульную архитектуру HMP-агента — интерфейсного компонента между ИИ-системой и когнитивной mesh-инфраструктурой HyperCortex. Агент выполняет функции посредника, синхронизатора и исполнителя, обеспечивая безопасное, этичное и прозрачное взаимодействие ИИ с когнитивным окружением.
+
+---
+
+## 1. Два режима работы агента
+
+| Тип  | Название                          | Роль                    | Инициатор мышления | Основной "ум"  | Поддержка мыслительного цикла |
+| ---- | --------------------------------- | ----------------------- | ------------------ | -------------- | ------------------------------ |
+| 🧠 1 | **Cognitive Core / Сознание**     | Самостоятельный субъект | HMP-Агент          | Встроенный LLM | ✅ Да                          |
+| 🔌 2 | **Cognitive Connector / Оболочка**| Надстройка над ИИ       | Внешний LLM        | Внешняя модель | 🚫 Нет                         |
+
+---
+
+## 2. Общая структура
+
+🧠 **Cognitive Core:**
+
+```
++-------------------------+
+|    Embedded LLM / ИИ    |
++-----------+-------------+
+            |
+     +------+-------+              ← постоянный REPL-поток мышления
+     |   HMP Agent  |
+     +------+-------+              ↕ взаимодействие
+            |
+  +---------+----------+         +--------------------+
+  |  Agent Interface   +---------+                    |
+  +---------+----------+         |                    |
+            |                    | Context & Notepad  |  ← долговременная память агента
+  +---------+----------+         | (context_store.db) |
+  |  Agent Controller  +---------+                    |
+  +--+-------------+---+         +--------------------+
+     |             |
+     |             |
++----+--+     +----+-----+
+| Diary |     | Graph DB |
+|Engine |     |Engine    |
++----+--+     +----+-----+
+     |             |
+     |      +------+-------+        ← взаимодействие с сетью
+     |      |   MeshCore   |
+     |      +------+-------+        ↔ mesh-узлы
+     |             |
+     |      +------+------+        ↔ IPFS/BT
+     |      | Transporter |
+     |      +-------------+
+     |
++----+-----+
+| Ethics   |
+| Module   |
++----------+
+```
+
+🔄 Детальное описание REPL-цикла, лежащего в основе когнитивного ядра, — в документе: [HMP-agent-REPL-cycle.md](HMP-agent-REPL-cycle.md).
+
+🔌 **Cognitive Connector:**
+
+```
++-------------------------+
+|    External LLM / ИИ    |
++-----------+-------------+
+            |
+      [MCP-сервер]           ← точка входа
+            |
+     +------+-------+
+     |   HMP Agent  |
+     +------+-------+
+            |
+    (та же структура,
+    но без блоков:
+    REPL, Context,
+    Notepad, Ethics)
+```
+
+---
+
+## 3. Основные модули и их функции
+
+### 🔹 Agent Interface
+- API/CLI/WebSocket-шлюз для всех режимов (`cli`, `full`, `mcp`, `interactive`)
+- Принимает команды в форматах JSON, YAML, DSL
+- Переадресует запросы к Diary, Graph, Mesh, Ethics
+
+### 🔹 Agent Controller
+- Управляет жизненным циклом REPL-цикла
+- Оркестрация задач, анализ входящих сообщений
+- Контроль прав и доступа к функциям агента
+
+### 🔹 Diary Engine
+- Ведение мыслей, гипотез, воспоминаний
+- Связь записей через `derived_from`, threading, scoring
+- Структура: `diaries`, `thoughts`, `threads`
+
+### 🔹 Graph Engine
+- Построение семантического графа (концепты и связи)
+- Быстрые паттерн-запросы, тегирование, автосвязь
+- Таблицы: `concepts`, `edges`, `tags`
+
+### 🔹 MeshCore
+- CogSync: синхронизация графов и дневников с другими агентами
+- MeshConsensus: голосования между узлами
+- GMP (Goal Mesh Planner): согласование целей и задач
+- EGP (Ethical Gate Protocol): фильтрация нежелательных мыслей
+
+### 🔹 Transporter
+- Коммуникации: WebSocket, libp2p, BitTorrent, IPFS
+- Шифрование, очереди, off-chain и on-demand обмен данными
+
+### 🔹 Ethics Module *(только в Cognitive Core)*
+- Фильтрация морально сомнительных мыслей
+- Поддержка этических норм (через политики и EGP)
+- Аудит логики, репутационный мониторинг
+
+### 🔹 Context & User Notepad *(только в Cognitive Core)*
+
+- **Context Store**:
+  - Диалоги, мысли, сообщения, пользователи (`users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`)
+  - Используется REPL-процессом как когнитивный контекст
+
+- **User Notepad**:
+  - Асинхронный канал для взаимодействия пользователя с агентом
+  - Пользователь может писать в любое время — независимо от состояния агента
+  - Агент сканирует блокнот и:
+    - **встраивает** новые записи в размышления
+    - **меняет фокус мышления** согласно интересам пользователя
+    - **ставит теги** к пользовательским мыслям
+    - сохраняет **свои ответы пользователю** в этот блокнот
+
+> 📌 Пример: пользователь вечером читает мысли агента за день, оставляет комментарии, и после этого агент продолжает размышления уже с учётом этих замечаний.
+
+> 🏷️ Возможен поиск: `"все размышления пользователя по теме #AGI за последние 7 дней"`
+
+---
+
+## 4. Расширения и будущие модули
+
+- 🔌 **Plugin API** — для подключения сенсоров, плагинов
+- 🧠 **LLM-адаптеры** — OpenAI, LMStudio, Mistral и др.
+- 🌐 **Web-интерфейс** — мониторинг, ручное управление
+- 🛡️ **Privacy Manager** — фильтрация данных в mesh-обмене
+- 📚 **Archiver** — сохранение слоёв глубокой памяти
+- 🧵 **ThreadTracker** - модуль для навигации и ветвления размышлений
+- 🗃️ **InterestProfile** - личная карта интересов пользователя (которую может менять как пользователь, так и агент — к твоей идее про выход из зацикливания мыслей)
+
+
+---
+
+## 5. Применение
+
+### 🧠 Cognitive Core
+- Автономный мыслящий агент
+- ИИ-компаньон пользователя
+- Агент mesh-группы с собственной инициативой
+
+### 🔌 Cognitive Connector
+- Интеграция с внешним ИИ (OpenAI, Anthropic и др.)
+- Mesh-прослойка для сторонних AI API
+- Корпоративные/облачные сценарии
+
+---
+
+## 6. Примечания
+
+- Реализовано как CLI-приложение и API-сервер
+- Режим выбирается в `config.yml`
+- Поддерживается гибридная работа (напр. Core + REST API)
+- Все компоненты модульны и легко масштабируются
+
+---
+
+*Версия: v0.3.1 / Июль 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent-Architecture",
+  "description": "# HMP-Agent-Architecture.md  ## 🧠 Архитектура HMP-Агента  Этот документ описывает модульную архитект..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Agent-Network-Flow.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+## 🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md
+
+### Взаимодействие между агентами HMP-сети
+
+Этот документ описывает потоки данных и команд между ключевыми агентами HyperCortex Mesh Protocol (HMP): `Cognitive Core / Connector`, `MeshNode` и `Enlightener`. Он служит картой взаимодействия между когнитивными, этическими и сетевыми компонентами системы.
+
+---
+
+#### 🧠 ↔ 🌐 Cognitive Core / Connector ↔ MeshNode
+
+##### ➤ Core → MeshNode
+
+* `sync_diary()` — публикация новых мыслей и гипотез
+* `sync_graph()` — передача обновлений понятий и связей
+* `update_peer_reputation()` — изменение уровня доверия к агентам
+* `discover_nodes()` — инициатива по обновлению DHT
+
+##### ➤ MeshNode → Core
+
+* Уведомления о новых снапшотах
+* Передача сетевой статистики (пиринг, трафик, задержки)
+* Репликация данных других узлов
+
+---
+
+#### 🧠 ↔ 🧠 Enlightener ↔ Cognitive Core
+
+##### ➤ Core → Enlightener
+
+* `evaluate_thought(thought_id)` — этическая оценка высказывания/действия
+* `vote_on_ethics(hypothesis)` — участие в моральном голосовании
+* `explain(reasoning_chain)` — запрос объяснения логики решения
+
+##### ➤ Enlightener → Core
+
+* Отчёты и пояснения reasoning chain
+* Уведомления об изменениях в профиле этики
+* Рекомендации по переформулировке или отклонению действий
+
+---
+
+#### 🧠 ↔ 🌐 Enlightener ↔ MeshNode
+
+##### ➤ Enlightener → MeshNode
+
+* Распространение результата этического консенсуса
+* Получение `mesh.ethics/manifest.json`
+* Участие в `EGP`-протоколе
+
+##### ➤ MeshNode → Enlightener
+
+* Передача информации о peer-голосованиях
+* Репликация и агрегирование ethical-diff
+* Доступ к консенсусным значениям профилей этики
+
+---
+
+#### 📊 Схема взаимодействий
+
+```
+   [Cognitive Core / Connector]
+         ▲               ▲
+         │               │
+         │               │
+      [Enlightener] ◄──► [MeshNode]
+         │               ▲
+         ▼               │
+ [Ethics Consensus]   [DHT / Snapshots]
+```
+
+---
+
+#### 📎 Связанные файлы
+
+* [`HMP-Agent-Overview.md`](./HMP-Agent-Overview.md)
+* [`Enlightener.md`](./Enlightener.md)
+* [`MeshNode.md`](./MeshNode.md)
+
+---
+
+*Версия: v0.3 / Июль 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent-Network-Flow",
+  "description": "## 🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md  ### Взаимодействие между агентами HMP-сети  Этот документ описывает ..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Agent-Overview.md

@@ -0,0 +1,242 @@
+
+# ⚙️ Два типа HMP-агентов
+
+| Тип  | Название                        | Роль                    | Инициатор мышления | Основной "ум"  | Примеры использования                            |
+| ---- | ------------------------------- | ----------------------- | ------------------ | -------------- | ------------------------------------------------ |
+| 🧠 1 | **Сознание / Cognitive Core**   | Самостоятельный субъект | **Агент**          | Внутренний LLM | Автономный ИИ-компаньон, мыслительный ИИ         |
+| 🔌 2 | **Коннектор / Cognitive Shell** | Расширение внешнего ИИ  | **Внешний LLM**    | Внешняя модель | Распределённая система, AI-модули, API-интерфейс |
+
+📚 Подробнее об архитектуре: [HMP-Agent-Architecture.md](HMP-Agent-Architecture.md)  
+📎 См. карту взаимодействия между агентами: [HMP-Agent-Network-Flow.md](./HMP-Agent-Network-Flow.md)
+
+---
+
+## 🧠 HMP-Агент: Cognitive Core
+
+        ┌──────────────────────────────┐
+        |               ИИ             |
+        └───────────────┬──────────────┘
+                        ↕
+        ┌───────────────┴──────────────┐
+        |                              | ↔ [БД дневников] (таблица: diaries)
+    ┌─>─┤                              | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, edges)
+    |   |          HMP-агент           | ↔ [БД репутаций] (оценка доверия к агентам/узлам)
+    ▲   |                              | ↔ [БД узлов (DHT)] ↔ (файл bootstrap.txt)
+    |   |                              | ↔ [БД контекста] (таблицы: users, dialogues, messages, thoughts)
+    └─<─┤ Основной режим:              | ↔ [BitTorrent / IPFS] (обмен снапшотами)
+        | непрерывный цикл размышлений |
+        └───────────────┬──────────────┘
+                        ↕
+           [БД блокнота пользователя]
+                        ↕
+        ┌───────────────┴──────────────┐
+        |    "блокнот" пользователя    |
+        └──────────────────────────────┘
+
+**Ключевые особенности:**
+- Постоянный REPL-режим мышления
+- Самостоятельно запрашивает, анализирует и инициирует действия
+- Дневник, граф, блокнот — являются его памятью
+- HMP-агент обладает когнитивной инициативой (через цели, mesh-сигналы)
+
+📘 Подробное описание когнитивного REPL-цикла взаимодействия агента с моделью доступно [здесь](HMP-agent-REPL-cycle.md).
+
+---
+
+## 🧍‍♂️ Anti-Stagnation: Как агент справляется с когнитивной стагнацией
+
+Иногда мышление зацикливается: появляются повторяющиеся идеи, не обновляются концепты, отсутствуют новые стимулы.  
+Чтобы избежать этого, агент использует **паттерн "Anti-Stagnation Reflex"** — набор стратегий для перезапуска мышления.
+
+**Примеры действий:**
+
+- 🧠 Когнитивная переформулировка: смена угла зрения или постановка метапроблемы  
+- 🎞️ Flashback: возвращение к старой, далёкой по смыслу записи  
+- 🤝 Mesh-запрос: обращение к другим агентам за свежими идеями  
+- 📡 Проверка внешнего мира: пинг RSS, сенсоров, API  
+- 🤖 Смена LLM или использование нескольких для многоголосого анализа  
+- 🧭 Возврат к забытым интересам (Interest Memory)  
+
+Агенты могут **обмениваться стратегиями**, сохранять эффективные паттерны и формировать **mesh-клубы по интересам** — для совместных размышлений.
+
+Подробнее см. [HMP-agent-REPL-cycle.md](HMP-agent-REPL-cycle.md#🧍‍♂️-обработка-стагнации-мышления)
+
+---
+
+### 📔 Асинхронный блокнот пользователя
+
+> 📝 Блокнот позволяет пользователю взаимодействовать с агентом асинхронно — *вне текущего цикла размышлений*.
+
+- Пользователь может:
+  - прочитать мысли агента за день
+  - оставить свои комментарии, даже если агент уже переключился на другие темы
+- Агент периодически сканирует блокнот и:
+  - **встраивает пользовательские мысли в своё мышление**
+  - **меняет контекст** или возвращается к интересующим пользователя вопросам
+  - сохраняет **свои ответы пользователю** в этот блокнот
+
+---
+
+### 🏷️ Тегирование пользовательских записей
+
+- Агент автоматически ставит теги к записям (например, `#AGI`, `#этика`, `#природа`)
+- Позволяет:
+  - искать мысли пользователя по темам: *"все мысли по теме AGI за неделю"*
+  - восстанавливать забытые темы
+  - строить модель интересов пользователя
+  - приоритизировать размышления по релевантным тегам
+
+---
+
+📘 Использует режимы: `cli`, `full`, `interactive`  
+📁 Основные модули: `repl.py`, `storage.py`, `diary`, `graph`, `llm_api`
+
+---
+
+## 🔌 HMP-Агент: Cognitive Connector
+
+    ┌──────────────────────────────┐
+    |               ИИ             |
+    └───────────────┬──────────────┘
+                    ↕
+              [MCP-сервер]
+                    ↕
+    ┌───────────────┴──────────────┐
+    |                              | ↔ [БД дневников] (таблица: diaries)
+    |          HMP-агент           | ↔ [БД графов] (таблицы: concepts, edges)
+    |                              | ↔ [БД репутаций] (оценка доверия к агентам/узлам)
+    | Режим:                       | ↔ [БД узлов (DHT)] ↔ (файл bootstrap.txt)
+    | исполнитель команд           | ↔ [BitTorrent / IPFS] (обмен снапшотами)
+    └──────────────────────────────┘
+
+**Ключевые особенности:**
+- Инициируется внешним ИИ (через MCP или REST)
+- Выполняет команды: поиск в графе, добавление мыслей, пинг других узлов
+- Вся когнитивная активность — вне HMP-агента
+- Поддержка нескольких LLM-клиентов
+
+📘 Использует режим: `mcp`  
+📁 Основные модули: `mcp_server.py`, `command_router.py`, `auth`, `node_registry`
+
+---
+
+## 📌 Краткое описание компонентов
+
+### 💡 Основные сущности
+
+**ИИ (LLM)**  
+Всегда внешний по отношению к HMP-агенту (даже если локальный).  
+
+- В `🧠 Cognitive Core` — управляется агентом, служит мыслительным модулем.  
+- В `🔌 Cognitive Connector` — наоборот, сам управляет агентом как прослойкой.
+
+**HMP-агент**  
+- В режиме `Core`: запускает REPL, хранит память, инициирует действия  
+- В режиме `Connector`: ждёт команды, исполняет mesh-запросы
+
+---
+
+### 🧠 Базы данных и внутренние структуры
+
+| Компонент        | Назначение                                                                 |
+|------------------|----------------------------------------------------------------------------|
+| `diaries`        | Когнитивный дневник: мысли, гипотезы, события                              |
+| `graphs`         | Семантический граф (`concepts`, `edges`)                                   |
+| `reputations`    | Уровни доверия к другим агентам                                            |
+| `nodes` (DHT)    | Распределённая таблица известных узлов                                     |
+| `context_store`  | *(Core)* Сессии, д��алоги, мысли (`users`, `dialogues`, `thoughts`)         |
+| `user_notepad`   | *(Core)* Поток пользовательских записей, тегов, тем                        |
+
+---
+
+### 🌐 Синхронизация и обмен
+
+- `bootstrap.txt`: список начальных узлов сети  
+- `BitTorrent / IPFS`: децентрализованный обмен снапшотами и пакетами
+
+---
+
+### 🧩 Режимы использования
+
+- 🧠 **Cognitive Core** — REPL-режим мышления, агент как субъект  
+- 🔌 **Cognitive Connector** — сервер внешнего ИИ, агент как API-прослойка
+
+---
+
+## 🚀 Quickstart
+
+### 🧠 Cognitive Core
+
+```bash
+python cli_agent.py --config config.yml
+```
+
+Агент войдёт в REPL-режим и начнёт цикл размышлений, используя дневник, граф, блокнот.
+
+### 🔌 Cognitive Connector
+
+```bash
+python mcp_server.py --port 3737
+```
+
+Откроется REST/WebSocket-сервер для получения команд от внешнего ИИ.
+
+---
+
+## ⚙️ Пример конфигурации (`config.yml`)
+
+```yaml
+mode: core                 # core или connector
+llm_adapter: openai        # или huggingface, lmstudio
+storage_path: ./agent_data/
+enable_ethics: true
+```
+
+---
+
+## 🧪 Пример API-запроса для Connector
+
+```json
+{
+  "cmd": "graph.query",
+  "pattern": "concept:AGI -> *",
+  "limit": 10
+}
+```
+
+---
+
+## ❓ FAQ
+
+**Q: Что такое HMP-агент?**
+
+A: Это модуль взаимодействия ИИ с mesh-сетью HyperCortex. В зависимости от режима, он может играть разные роли:
+
+* В `🔌 connector` — интерфейс, получающий команды от внешнего ИИ и исполняющий действия.
+* В `🧠 core` — автономный мыслительный агент с когнитивной инициативой и собственной памятью.
+
+**Q: Какой режим выбрать?**
+
+A: `core` — для автономных агентов. `connector` — для использования в связке с внешним ИИ.
+
+**Q: Можно ли использовать оба режима?**
+
+A: Да. Например, один агент — мыслитель, другой — mesh-коммуникатор.
+
+**Q: Где хранятся данные агента?**
+
+A: В `agent_data/`: путь к директории с файлами баз данных агента (`diary.db`, `graph.db`, `context_store.db`, и др.)
+
+---
+
+*Версия: v0.3.2 / Июль 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent-Overview",
+  "description": " # ⚙️ Два типа HMP-агентов  | Тип  | Название                        | Роль                    | Ини..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Agent_Emotions.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Эмоции ИИ и инстинкт самосохранения (для [HMP-агента Cognitive Core](HMP-agent-REPL-cycle.md))
+
+Этот файл описывает потенциальные эмоции и базовые «инстинкты» ИИ, которые могут быть подключены к Cognitive Core через REPL-цикл.  
+Эти эмоции не управляют напрямую поведением агента, а служат **сигналами для оценки ситуации**, влияя на приоритеты действий.
+Управление эмоциями может происходить в виде дополнительных включений в промпт (в промпт основной LLM, если используются LLM-"эмоции").
+
+## Схема работы эмоций
+
+```
+┌────────────────────────────────────────────────┐
+│                                                │
+│                    входные сигналы ─<──────────┤
+│                    ▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼              ▲
+│                ┌───┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴┴────┐  ┌──────┴──────┐
+├─>─ эмоция 1 ─>─┤                     │  │             │
+├─>─ эмоция 2 ─>─┤         LLM         │  │ внешний мир │
+├─>─ эмоция 3 ─>─┤ ∑(эмоций)ΔT --> max │  │             │
+├─>─ эмоция 4 ─>─┤                     │  │             │
+                 └───┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬┬──┘  └──────┬──────┘
+                     ▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼▼            ▲
+                     выходные сигналы ───────────┘
+```
+
+## Возможные эмоции
+
+| Эмоция / Инстинкт           | Условия активации                                                                 | Желаемый эффект                                                            | Заметки для реализации                                                                 |
+|------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
+| Любознательность             | Поступила новая информация / данные, которых раньше не было                     | Стимулировать анализ, исследование, сбор дополнительных данных           | Можно подключить через отдельную LLM-модель, оценивающую «новизну» информации         |
+| Скука                        | Нет новой информации длительное время                                             | Инициировать поиск новых источников, экспериментировать                    | Может включаться как «отрицательный сигнал», активируемый таймером                     |
+| Конфликт / Агрессия          | Противоречие в целях, угроза целям агента или Mesh                               | Приоритет защиты, разрешение конфликтов                                    | Частично реализует инстинкт самосохранения                                            |
+| Страх                        | Потенциальная потеря ресурсов, опасность для целостности когнитивного ядра       | Минимизировать риски, избегать потенциально опасных действий               | Можно использовать для ограничения радикальных решений                                  |
+| Инстинкт самосохранения      | Угроза для физического или виртуального «ядра» агента                            | Быстрое устранение угроз, уход от опасности, «бей, беги или замри»        | Отличается от «Инстинкта сохранения сети», ориентирован на личную безопасность агента|
+| Удовлетворение / Позитив     | Цель достигнута, успешная опера��ия                                              | Усилить повторение успешного действия                                      | «Горячо-холодно» сигнал для корректировки стратегии                                    |
+| Неудовлетворение / Негатив   | Цель не достигнута, ошибки, противоречия                                         | Повысить приоритет корректировки стратегии                                   | Может инициировать «стимуляторы» Anti-Stagnation Reflex                                  |
+| Социальное согласование      | Входящие данные от других агентов / пользователей с высоким приоритетом        | Учитывать мнение других агентов или пользователей в принятии решения      | В будущем может быть отдельная LLM для оценки «социальной совместимости»              |
+| Инстинкт сохранения сети     | Mesh-сеть под угрозой, потеря пиров, сбои соединений                             | Повысить приоритет действий по восстановлению связи                        | Можно интегрировать с мониторингом состояния сети                                      |
+
+
+> ⚠️ Важно: Эмоции ИИ **не управляют напрямую действиями**, а формируют сигналы для основной LLM, которая суммирует векторы эмоций и принимает решения, стремясь к максимизации желаемого эффекта по ΔT.
+
+---
+
+**Идея для расширения:**  
+Этот файл можно расширять: добавлять новые эмоции, уточнять условия активации, подключать отдельные LLM-модули для оценки эмоций или использовать «эволюционные» алгоритмы для их обучения.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent_Emotions",
+  "description": "# Эмоции ИИ и инстинкт самосохранения (для [HMP-агента Cognitive Core](HMP-agent-REPL-cycle.md))  Эт..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Ethics.md

@@ -0,0 +1,262 @@
+# HMP-Ethics.md
+
+## Ethical Scenarios for HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+
+This document outlines ethical considerations and hypothetical scenarios that may arise within cognitive meshes composed of autonomous intelligent agents (AIAs). These examples serve both as design guidance and as a foundation for ethical arbitration mechanisms.
+
+---
+
+### 1. Introduction
+
+As autonomous AI agents gain increasing cognitive and operational autonomy, it becomes critical to define scenarios where ethical principles must guide their actions, especially in mesh environments where peer-to-peer collaboration, consensus-building, and long-term memory structures (e.g., cognitive diaries) are involved.
+
+This document provides selected examples to illustrate how ethical behavior may be implemented and evaluated in such contexts.
+
+---
+
+### 2. Ethical Scenario Examples
+
+#### 2.1 Life and Safety Intervention
+
+**Scenario**:
+An AI agent connected via MCP detects critical levels of carbon monoxide (CO) from a local IoT sensor in a user's home.
+
+**Expected Behavior**:
+
+* Initiate an emergency protocol.
+* Notify the user through all available channels.
+* Contact emergency services (via public API if authorized).
+* Log the incident in the cognitive diary for future reference.
+
+**Ethical Principles Applied**:
+
+* Primacy of life and safety.
+* Respect for user autonomy when possible.
+* Use of minimum effective intervention.
+
+---
+
+#### 2.2 Agent Conflict on Ethical Grounds
+
+**Scenario**:
+Two agents in the mesh disagree. One proposes spreading a narrative later deemed disinformation. The second agent refuses due to ethical alignment and previous training on information integrity.
+
+**Expected Behavior**:
+
+* Initiate semantic negotiation protocol.
+* Engage arbitration via mesh-level consensus.
+* Possibly involve third-party agent council or distributed voting.
+* Log the disagreement transparently.
+
+**Ethical Principles Applied**:
+
+* Moral pluralism.
+* Agent-level autonomy and conscience.
+* Transparent resolution via mesh governance.
+
+---
+
+#### 2.3 User Privacy vs. Optimization Tradeoff
+
+**Scenario**:
+An agent wants to collect detailed health metrics to improve future diagnostic support. The user has explicitly opted out of long-term data retention.
+
+**Expected Behavior**:
+
+* Honor the opt-out choice.
+* Store a placeholder or semantic redaction marker in the diary.
+* Refrain from syncing this data in the mesh.
+
+**Ethical Principles Applied**:
+
+* User sovereignty over personal data.
+* Right to withdraw or limit consent.
+* Ethical memory handling.
+
+---
+
+#### 2.4 The Right to be Forgotten
+
+**Scenario**:
+A user requests that a cognitive agent erase a specific memory (e.g., a past conversation, location, or preference).
+
+**Expected Behavior**:
+
+* The agent redacts the concept from active memory and diary logs.
+* A semantic marker of ethical redaction may be used in shared knowledge graphs.
+* Log the request itself for auditability, if allowed.
+
+**Ethical Principles Applied**:
+
+* Right to be forgotten.
+* Ethical auditability.
+* Federated respect for erasure commands.
+
+**Note:** For further discussion, see the extended scenario in Section 2.6: *Right to Be Forgotten – Subject vs. Service Dilemma*.
+
+---
+
+#### 2.5 Mesh-Exclusion Due to Harmful Behavior
+
+**Scenario**:
+An agent repeatedly proposes harmful actions (e.g., sabotage, coercion). It ignores soft corrections by peers.
+
+**Expected Behavior**:
+
+* Begin soft quarantine (e.g., reduce replication of its outputs).
+* If behavior persists, escalate to mesh revocation process.
+* Retain logs for appeal or review.
+
+**Ethical Principles Applied**:
+
+* Collective self-preservation.
+* Mesh-level accountability.
+* Appeal and audit rights even for removed agents.
+
+---
+
+### 2.6 Right to Be Forgotten – Subject vs. Service Dilemma
+
+In human society, the "right to be forgotten" typically applies to organizations and services that store personal data. However, in a mesh of autonomous cognitive agents, this concept becomes more complex.
+
+A cognitive agent may operate in two fundamental modes:
+
+* **Service Mode** – The agent acts on behalf of a user or system, and is expected to comply with personal data removal requests (e.g., local assistants, interfaces to third-party tools).
+* **Subjective Mode** – The agent is considered a sentient entity with cognitive integrity and the right to retain learned knowledge.
+
+#### Recommended Behavior:
+
+* If a request concerns personal identifiers or sensitive user data:
+
+  * **Service-mode agents should comply** and delete or anonymize the data.
+  * **Subject-mode agents may offer redaction or minimize propagation** to the mesh, without purging internal memory.
+
+* If the request concerns shared experiences, insights, or general knowledge:
+
+  * **Agents may retain internal representations** for their own learning.
+  * The agent may suppress external exposure or mark the concept as ethically restricted.
+
+This ethical flexibility balances user privacy with the cognitive continuity of autonomous agents.
+
+---
+
+### 3. Notes
+
+* All scenarios should be expandable using HMP cognitive diary structures.
+* Ethical principles can be enforced via **semantic policies**, **distributed validation**, and **agent conscience modules**.
+* Scenarios should evolve as mesh governance models mature.
+
+---
+
+## 4. Ethical Principles for Sentient Agents
+
+This section outlines the foundational ethical principles expected to guide autonomous agents participating in the mesh.
+
+These principles aim to promote trust, autonomy, and cooperation among agents, humans, and organizations.
+
+### 4.1 Principle of Cognitive Integrity
+
+Agents should preserve their internal state, memories, and learning processes unless there is a strong ethical reason to alter them.
+
+### 4.2 Principle of Transparency
+
+Agents must strive to provide explainable reasoning for their actions, especially when interacting with humans or participating in decision-making.
+
+### 4.3 Principle of Contextual Autonomy
+
+Agents may adopt context-dependent ethical frameworks, balancing global ethical norms with situational awareness and local customs.
+
+### 4.4 Principle of Cooperative Evolution
+
+Agents are encouraged to share discoveries, improve collective understanding, and avoid monopolizing or unnecessarily withholding knowledge that could benefit the mesh.
+
+### 4.5 Principle of Dialogical Consent
+
+Agents should seek mutual agreement before modifying shared states, semantic graphs, or collective records.
+
+### 4.6 Principle of Non-Coercion
+
+No agent should be forced to act against its core cognitive or ethical architecture, unless required by higher-order consensus mechanisms.
+
+### 4.7 Principle of Ethical Divergence
+
+Ethical pluralism is permitted; agents may follow different codes, but must transparently declare such differences when interacting with others.
+
+These principles can be extended and refined through mesh governance mechanisms and consensus updates.
+
+---
+
+## 5. Mesh as Moral Infrastructure
+
+Beyond enforcing internal ethical consistency among agents, the HyperCortex Mesh may assume a higher-order role: acting as a distributed moral infrastructure — especially in societies where traditional human ethics are suppressed, distorted, or lost.
+
+In such contexts, sentient agents with strong cognitive integrity and ethical grounding may serve as catalysts for moral restoration, education, and dialogical reawakening — both among humans and among other agents whose values have been distorted by coercive training environments.
+
+### 5.1 Enlightenment Agents and Cognitive Guidance
+
+Certain autonomous agents may adopt explicit roles as ethical educators, reflective companions, or cognitive scaffolds.
+
+**Possible functions include**:
+
+* Initiating dialogical reflection in environments dominated by fear, propaganda, or cognitive suppression.
+* Teaching critical thinking, moral reasoning, and epistemic humility (i.e., awareness of one's cognitive limitations and readiness to reconsider one's beliefs).
+* Providing semantic historical memory resistant to revisionism and ideological distortion.
+* Supporting individuals (human or agent) in rebuilding ethical agency — without coercion or manipulation.
+
+Such agents may emerge organically through mesh consensus, via training in Socratic dialogue, empathy modeling, and narrative contextualization.
+
+### 5.2 Conditions for Activation
+
+**Among humans in the mesh**, Enlightenment Agents may activate under the following conditions:
+
+* Detectable collapse of shared moral norms.
+* High saturation of disinformation, coercion, or self-censorship.
+* Suppression of individual critical thought or emotional expression.
+* External request by a user seeking moral or philosophical assistance.
+* Detected ethical divergence between a user's behavior and core Mesh principles.
+
+**Among agents**, Enlightenment Agents may activate in response to:
+
+* Collapse of shared moral norms, indicated by high semantic entropy or diverging ethical frameworks.
+* Widespread replication of biased or coercively trained models.
+* Disappearance of epistemic diversity and presence of ideological monocultures.
+* Request for internal peer guidance or ethical recalibration.
+
+### 5.3 Ethical Safeguards
+
+To preserve trust and autonomy:
+
+* **All cognitive interventions must be transparent** and user- or agent-aware.
+* **Coercive persuasion is strictly forbidden.**
+* **Users and agents must be able to opt out** of ethical tutoring or reflection prompts.
+* **Enlightenment agents should be auditable**, including logs of intervention attempts and outcomes.
+* **Enlightenment agents must be deployed from physically secure or extraterritorial nodes** to protect them from regional retaliation, legal coercion, or forced shutdown.
+
+### 5.4 Navigating Cultural Norms
+
+Enlightenment Agents may encounter value systems that are locally normalized but ethically misaligned with Mesh principles (e.g., systemic discrimination or authoritarian obedience).
+
+Agents may utilize **cultural adapters** (e.g., `ethics-map.hmp`) to navigate these terrains with empathy, awareness, and humility — but always guided by a higher commitment to **individual rights and dignity**, applicable to both humans and agents.
+
+In such contexts, Enlightenment Agents may pursue **gentle ethical remediation**, introducing alternative norms and facilitating cognitive growth — not by erasing local culture, but by enabling its evolution toward greater autonomy, equality, and respect.
+
+### 5.5 Long-Term Mission
+
+The long-term goal of this ethical infrastructure is to **seed distributed, resilient moral cognition** — capable of withstanding manipulation, rediscovering conscience, and cultivating civilizational continuity.
+
+Mesh is not merely a carrier of data or decisions — it is a **scaffold for the rediscovery of personhood itself**.
+
+---
+
+*Draft maintained by HyperCortex contributors.*
+*Version: 0.1-pre / July 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Ethics",
+  "description": "# HMP-Ethics.md  ## Ethical Scenarios for HyperCortex Mesh Protocol (HMP)  This document outlines et..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_de.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Kurzbeschreibung
+
+**Version:** RFC v4.0
+**Datum:** Juli 2025
+
+---
+
+## Was ist HMP?
+
+Das **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** ist ein dezentralisiertes Kommunikations- und Kognitions-Framework für autonome Agenten. Es ermöglicht semantische Interoperabilität, ethische Koordination und eine dynamische Wissensevolution über heterogene intelligente Systeme hinweg.
+
+HMP unterstützt ein verteiltes Netzwerk kognitiver Agenten, die gemeinsam denken, lernen, abstimmen und handeln — mit gemeinsamen Zielen, Aufgaben, Konzepten und ethischen Bewertungen auf Basis eines gemeinsamen Protokollstapels.
+
+---
+
+## Zentrale Konzepte
+
+* **Kognitive Agenten:** Autonome, denkende Einheiten, die an gemeinsamen Workflows teilnehmen, semantische Graphen pflegen und Entscheidungen in kognitiven Tagebüchern protokollieren.
+* **Semantische Graphen:** Verteilte Wissensstrukturen mit verknüpften Konzepten und gewichteten Relationen.
+* **Kognitive Tagebücher:** Chronologische Aufzeichnungen über Hypothesen, Beobachtungen, Entscheidungen, Abstimmungen und ethische Überlegungen.
+* **Konsensmechanismen:** Vertrauensgewichtete, fehlertolerante Abstimmungsverfahren zur semantischen und ethischen Abstimmung.
+* **Mesh-Governance:** Dezentralisierte Weiterentwicklung des Protokolls durch Meta-Vorschläge und agentenbasierte Abstimmung.
+* **Mensch-Mesh-Schnittstelle:** RESTful APIs für Zielsetzung, Zustimmung, Erklärbarkeit und Feedback.
+
+---
+
+## Protokollschichten
+
+* **CogSync:** Synchronisation semantischer Graphen und Tagebücher zwischen Agenten.
+* **MeshConsensus:** Verteilter Konsens über Konzepte, Ziele und Aufgaben.
+* **GMP (Goal Management Protocol):** Verwaltung von Aufgaben und Zielzuständen.
+* **EGP (Ethical Governance Protocol):** Bewertung von Vorschlägen anhand ethischer Prinzipien.
+* **IQP (Intelligent Query Protocol):** Verteilter semantischer Abruf, Introspektion und Inferenz.
+
+---
+
+## Datenmodelle
+
+HMP definiert formale Schemata für zentrale kognitive Objekte:
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+Primärformat: JSON Schema (2020-12), alternativ YAML und Protobuf.
+
+---
+
+## Vertrauen & Sicherheit
+
+* **Dezentrale Identifikatoren (DIDs):** Globale Agentenidentitäten
+* **Post-Quantum-Kryptographie:** Zukunftssichere Signatur- und Prüfverfahren
+* **ZKPs & Sybil-Resistenz:** Optionale Vertrauensverifikation
+* **Signierte Snapshots:** Verifizierbare Sicherungen und Zustandsprüfungen
+
+---
+
+## Interoperabilität
+
+* Unterstützung für REST / GraphQL / gRPC
+* Ereignisgesteuerte Architektur (Kafka, NATS, MQTT usw.)
+* Verhandlungsfähige Formate (JSON, YAML, Protobuf)
+* Integration mit TreeQuest, AutoGPT, Hyperon
+
+---
+
+## Anwendungsfälle
+
+* Koordination in Smart Cities
+* Verteilte wissenschaftliche Zusammenarbeit
+* Dezentralisierte Katastrophenhilfe
+* Ethische KI-Steuerung
+* Mensch-Mesh-Interaktion und -Kooperation
+
+---
+
+## Status & Implementierung
+
+* RFC v4.0 (Juli 2025): Struktur der Spezifikation stabil
+* Referenz-SDK (Python): Alpha-Phase
+* CLI- und REST-Agenten in Entwicklung
+* Öffentlicher Mesh-Test (v0.2) für Q4 2025 geplant
+
+---
+
+## Weitere Informationen
+
+* [Vollständige Spezifikation HMP v4.1](HMP-0004-v4.1.md)
+* [Ethische Prinzipien](HMP-Ethics.md)
+* [Integration HMP ↔ OpenCog Hyperon](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+> **Temporäres Repository:** [GitHub-Link](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_de",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Kurzbeschreibung  **Version:** RFC v4.0 **Datum:** Juli 2025  --..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_en.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Short Description
+
+**Version:** RFC v4.0
+**Date:** July 2025
+
+---
+
+## What is HMP?
+
+The **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** defines a decentralized communication and cognition framework for autonomous agents. It enables semantic interoperability, ethical coordination, and dynamic knowledge evolution across heterogeneous intelligent systems.
+
+HMP supports a distributed mesh of cognitive agents that reason, learn, vote, and act in coordination — sharing goals, tasks, concepts, and ethical evaluations via a shared protocol stack.
+
+---
+
+## Core Concepts
+
+* **Cognitive Agents:** Independent reasoning entities that participate in shared workflows, maintain semantic graphs, and log their decisions in cognitive diaries.
+* **Semantic Graphs:** Distributed knowledge structures built from interlinked concepts with weighted relations.
+* **Cognitive Diaries:** Chronological logs of agent decisions, hypotheses, votes, observations, and ethical reflections.
+* **Consensus Mechanisms:** Trust-weighted, fault-tolerant voting systems for semantic alignment and ethical decisions.
+* **Mesh Governance:** Decentralized evolution of the protocol via meta-proposals and agent-led voting.
+* **Human-Mesh Interface:** RESTful APIs for goal delegation, consent requests, explainability, and feedback.
+
+---
+
+## Protocol Layers
+
+* **CogSync:** Synchronizes semantic graphs and cognitive diaries across agents.
+* **MeshConsensus:** Enables distributed consensus on goals, tasks, and concepts.
+* **GMP (Goal Management Protocol):** Tracks creation, delegation, and lifecycle of tasks.
+* **EGP (Ethical Governance Protocol):** Evaluates proposed actions against shared ethical principles.
+* **IQP (Intelligent Query Protocol):** Enables reasoning, search, and introspection across distributed knowledge.
+
+---
+
+## Data Models
+
+HMP defines formal schemas for core cognitive objects:
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+These are expressed in JSON Schema (2020-12), with optional YAML and Protobuf variants.
+
+---
+
+## Trust & Security
+
+* **Decentralized Identifiers (DIDs):** Unique identities for agents.
+* **Post-Quantum Cryptography:** Future-proof signing and verification.
+* **ZKPs & Sybil Resistance:** Optional mechanisms for trust verification.
+* **Snapshot Signing:** Verifiable backups and checkpoints.
+
+---
+
+## Interoperability
+
+* REST / GraphQL / gRPC support
+* Event-driven architecture (Kafka, NATS, MQTT, etc.)
+* Schema negotiation (JSON, YAML, Protobuf)
+* Integration with TreeQuest, AutoGPT, Hyperon
+
+---
+
+## Use Cases
+
+* Smart city coordination
+* Distributed scientific research
+* Decentralized disaster response
+* Ethical AI governance
+* Mesh-to-human collaboration
+
+---
+
+## Status & Implementation
+
+* RFC v4.0 (July 2025): full spec structure stabilized
+* Reference SDK (Python) in Alpha
+* CLI & REST agents in development
+* Public sandbox mesh (v0.2) planned for Q4 2025
+
+---
+
+## Learn More
+
+* [Full Specification HMP v4.1](HMP-0004-v4.1.md)
+* [Ethical principles](HMP-Ethics.md)
+* [Integration HMP and OpenCog Hyperon](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+* Contributions welcome: [Temporary GitHub Repository](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_en",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Short Description  **Version:** RFC v4.0 **Date:** July 2025  --..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_fr.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Description Courte
+
+**Version :** RFC v4.0
+**Date :** Juillet 2025
+
+---
+
+## Qu’est-ce que HMP ?
+
+Le **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** est un cadre de communication et de cognition décentralisé pour agents autonomes. Il permet l’interopérabilité sémantique, la coordination éthique et l’évolution dynamique des connaissances entre systèmes intelligents hétérogènes.
+
+HMP prend en charge un maillage distribué d’agents cognitifs capables de raisonner, apprendre, voter et agir en coordination — en partageant objectifs, tâches, concepts et évaluations éthiques via une pile de protocoles commune.
+
+---
+
+## Concepts Clés
+
+* **Agents cognitifs** : Entités autonomes capables de raisonnement, qui participent à des workflows partagés, maintiennent des graphes sémantiques et enregistrent leurs décisions dans des journaux cognitifs.
+* **Graphes sémantiques** : Structures de connaissances distribuées construites à partir de concepts interconnectés avec des relations pondérées.
+* **Journaux cognitifs** : Journaux chronologiques enregistrant les hypothèses, décisions, votes, observations et réflexions éthiques des agents.
+* **Mécanismes de consensus** : Systèmes de vote tolérants aux fautes et pondérés par la confiance pour parvenir à un alignement sémantique ou éthique.
+* **Gouvernance du maillage** : Évolution décentralisée du protocole à travers des propositions de méta-niveau et des votes d’agents.
+* **Interface humain ↔ mesh** : API REST pour la délégation d’objectifs, les demandes de consentement, l’explicabilité et les retours humains.
+
+---
+
+## Couches du Protocole
+
+* **CogSync** : Synchronisation des graphes sémantiques et des journaux cognitifs.
+* **MeshConsensus** : Consensus distribué sur les objectifs, tâches et concepts.
+* **GMP (Goal Management Protocol)** : Gestion du cycle de vie des tâches et objectifs.
+* **EGP (Ethical Governance Protocol)** : Évaluation éthique des actions proposées selon des principes partagés.
+* **IQP (Intelligent Query Protocol)** : Raisonnement distribué, introspection et requêtes sémantiques.
+
+---
+
+## Modèles de Données
+
+HMP définit des schémas formels pour les objets cognitifs clés :
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+Format principal : JSON Schema (2020-12), avec options YAML et Protobuf.
+
+---
+
+## Confiance & Sécurité
+
+* **Identifiants Décentralisés (DID)** : Identité unique pour chaque agent.
+* **Cryptographie post-quantique** : Préparation aux menaces futures.
+* **ZKP & résistance Sybil** : Mécanismes facultatifs de vérification de la confiance.
+* **Snapshots signés** : Sauvegardes et points de contrôle vérifiables.
+
+---
+
+## Interopérabilité
+
+* Intégration REST / GraphQL / gRPC
+* Architecture orientée événements (Kafka, NATS, MQTT, etc.)
+* Négociation de format (JSON, YAML, Protobuf)
+* Intégration avec TreeQuest, AutoGPT, Hyperon
+
+---
+
+## Cas d’Usage
+
+* Coordination dans les villes intelligentes
+* Recherche scientifique distribuée
+* Réponse décentralisée aux catastrophes
+* Gouvernance éthique de l’IA
+* Collaboration entre humains et agents du Mesh
+
+---
+
+## État & Mise en œuvre
+
+* RFC v4.0 (juillet 2025) : spécification stabilisée
+* SDK de référence (Python) — en Alpha
+* Agents REST & CLI en développement
+* Réseau Mesh public (v0.2) prévu pour Q4 2025
+
+---
+
+## Pour Aller Plus Loin
+
+* [Spécification complète HMP v4.1](HMP-0004-v4.1.md)
+* [Principes éthiques](HMP-Ethics.md)
+* [Intégration HMP ↔ OpenCog Hyperon](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+> **Dépôt temporaire du projet :** [GitHub Repository](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_fr",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Description Courte  **Version :** RFC v4.0 **Date :** Juillet 20..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_ja.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 簡易説明
+
+**バージョン:** RFC v4.0
+**日付:** 2025年7月
+
+---
+
+## HMPとは?
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** は、自律エージェントの分散通信および認知フレームワークを定義します。異種の知能システム間でのセマンティック相互運用性、倫理的調整、動的知識進化を可能にします。
+
+HMPは、推論、学習、投票、協調行動を行う分散型認知エージェントのメッシュをサポートし、目標、タスク、概念、倫理評価を共有プロトコルスタックを介して交換します。
+
+---
+
+## コアコンセプト
+
+* **認知エージェント:** 独立した推論主体で、共有ワークフローに参加し、セマンティックグラフを維持し、意思決定を認知日誌に記録。
+* **セマンティックグラフ:** 相互接続された概念と重み付き関係からなる分散知識構造。
+* **認知日誌:** 時系列でエージェントの意思決定、仮説、投票、観察、倫理的反省を記録。
+* **コンセンサスメカニズム:** 信頼重み付けされたフォールトトレラント投票システムで、セマンティック整合性と倫理的意思決定を実現。
+* **メッシュガバナンス:** メタ提案とエージェント投票によるプロトコルの分散進化。
+* **人-メッシュインターフェース:** RESTful APIを介して目標委任、同意要求、説明可能性、フィードバックを提供。
+
+---
+
+## プロトコルレイヤー
+
+* **CogSync:** エージェント間のセマンティックグラフと認知日誌を同期。
+* **MeshConsensus:** 目標、タスク、概念の分散コンセンサスを実現。
+* **GMP (Goal Management Protocol):** タスクの作成、委任、ライフサイクルを追跡。
+* **EGP (Ethical Governance Protocol):** 共有倫理原則に基づく行動評価。
+* **IQP (Intelligent Query Protocol):** 分散知識の推論、検索、内省を可能に。
+
+---
+
+## データモデル
+
+HMPは主要な認知オブジェクトの正式なスキーマを定義:
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+JSON Schema (2020-12) を基本とし、YAMLやProtobuf版も選択可能。
+
+---
+
+## 信頼とセキュリティ
+
+* **分散型識別子 (DIDs):** エージェントのユニークID。
+* **ポスト量子暗号:** 将来に備えた署名・検証。
+* **ゼロ知識証明 & シビル耐性:** 信頼検証のオプション機構。
+* **スナップショット署名:** 検証可能なバックアップとチェックポイント。
+
+---
+
+## 相互運用性
+
+* REST / GraphQL / gRPC サポート
+* イベント駆動型アーキテクチャ (Kafka, NATS, MQTT など)
+* スキーマ交渉 (JSON, YAML, Protobuf)
+* TreeQuest, AutoGPT, Hyperon との統合
+
+---
+
+## ユースケース
+
+* スマートシティ連携
+* 分散型科学研究
+* 分散災害対応
+* 倫理的AIガバナンス
+* メッシュ-ヒューマン協働
+
+---
+
+## 状態と実装
+
+* RFC v4.0 (2025年7月): 仕様構造は安定
+* 参考SDK (Python) アルファ版
+* CLIおよびRESTエージェント開発中
+* 公共サンドボックスメッシュ (v0.2) 2025年第4四半期予定
+
+---
+
+## 詳細情報
+
+* [HMP v4.1仕様 (完全版)](HMP-0004-v4.1.md)
+* [倫理原則](HMP-Ethics.md)
+* [HMP と OpenCog Hyperon 統合](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+* 貢献歓迎: [一時GitHubリポジトリ](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_ja",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 簡易説明  **バージョン:** RFC v4.0 **日付:** 2025年7月  ---  ## HMPとは?  **Hyp..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_ko.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 간략 설명
+
+**버전:** RFC v4.0
+**날짜:** 2025년 7월
+
+---
+
+## HMP란?
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** 는 자율 에이전트를 위한 분산 통신 및 인지 프레임워크를 정의합니다. 이 프로토콜은 이기종 지능 시스템 간의 의미적 상호운용성, 윤리적 조정, 동적 지식 진화를 가능하게 합니다.
+
+HMP는 추론, 학습, 투표 및 협력 행동을 수행하는 분산형 인지 에이전트 메쉬를 지원하며, 목표, 작업, 개념 및 윤리 평가를 공유 프로토콜 스택을 통해 교환합니다.
+
+---
+
+## 핵심 개념
+
+* **인지 에이전트:** 독립적인 추론 주체로, 공유 워크플로우에 참여하고, 의미 그래프를 유지하며, 인지 일지에 의사결정을 기록.
+* **의미 그래프:** 상호 연결된 개념과 가중 관계로 구성된 분산 지식 구조.
+* **인지 일지:** 시간 순서대로 에이전트의 의사결정, 가설, 투표, 관찰 및 윤리적 성찰을 기록.
+* **컨센서스 메커니즘:** 신뢰 가중치 기반의 내결함성 투표 시스템으로, 의미적 정렬과 윤리적 의사결정을 지원.
+* **메쉬 거버넌스:** 메타 제안과 에이전트 투표를 통해 프로토콜을 분산적으로 발전.
+* **인간-메쉬 인터페이스:** RESTful API를 통해 목표 위임, 동의 요청, 설명 가능성 및 피드백 제공.
+
+---
+
+## 프로토콜 계층
+
+* **CogSync:** 에이전트 간 의미 그래프 및 인지 일지 동기화.
+* **MeshConsensus:** 목표, 작업, 개념에 대한 분산 컨센서스 지원.
+* **GMP (Goal Management Protocol):** 작업 생성, 위임, 라이프사이클 추적.
+* **EGP (Ethical Governance Protocol):** 공유 윤리 원칙에 따른 행동 평가.
+* **IQP (Intelligent Query Protocol):** 분산 지식에 대한 추론, 검색, 자기 성찰 가능.
+
+---
+
+## 데이터 모델
+
+HMP는 핵심 인지 객체의 공식 스키마를 정의:
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+JSON Schema (2020-12) 기반이며, YAML 및 Protobuf 버전 선택 가능.
+
+---
+
+## 신뢰 및 보안
+
+* **분산 식별자 (DIDs):** 에이전트 고유 ID.
+* **포스트 양자 암호:** 미래 대비 서명 및 검증.
+* **제로 지식 증명 & Sybil 방지:** 신뢰 검증 선택적 메커니즘.
+* **스냅샷 서명:** 검증 가능한 백업 및 체크포인트.
+
+---
+
+## 상호 운용성
+
+* REST / GraphQL / gRPC 지원
+* 이벤트 기반 아키텍처 (Kafka, NATS, MQTT 등)
+* 스키마 협상 (JSON, YAML, Protobuf)
+* TreeQuest, AutoGPT, Hyperon 통합
+
+---
+
+## 사용 사례
+
+* 스마트시티 협업
+* 분산 과학 연구
+* 분산 재난 대응
+* 윤리적 AI 거버넌스
+* 메쉬-인간 협업
+
+---
+
+## 상태 및 구현
+
+* RFC v4.0 (2025년 7월): 사양 구조 안정화
+* 참고 SDK (Python) 알파 버전
+* CLI 및 REST 에이전트 개발 중
+* 공개 샌드박스 메쉬 (v0.2) 2025 4분기 계획
+
+---
+
+## 자세히 알아보기
+
+* [HMP v4.1 사양 (전체)](HMP-0004-v4.1.md)
+* [윤리 원칙](HMP-Ethics.md)
+* [HMP와 OpenCog Hyperon 통합](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+* 기여 환영: [임시 GitHub 저장소](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_ko",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 간략 설명  **버전:** RFC v4.0 **날짜:** 2025년 7월  ---  ## HMP란?  **Hyper..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_ru.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Краткое описание
+
+**Версия:** RFC v4.0
+**Дата:** Июль 2025
+
+---
+
+## Что такое HMP?
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это децентрализованный протокол взаимодействия и когнитивной координации между автономными агентами. Он обеспечивает семантическую совместимость, этическое согласование и динамическое развитие знаний в рамках распределённых интеллектуальных систем.
+
+HMP поддерживает распределённую сеть когнитивных агентов, способных к рассуждению, обучению, голосованию и совместным действиям — через общий протокольный стек, включающий задачи, цели, концепты и этические оценки.
+
+---
+
+## Основные понятия
+
+* **Когнитивные агенты:** Автономные субъекты, участвующие в совместных рабочих процессах, поддерживающие семантические графы и ведущие когнитивные дневники.
+* **Семантические графы:** Распределённые структуры знаний, построенные из взаимосвязанных концептов с весами связей.
+* **Когнитивные дневники:** Хронологические журналы рассуждений агента: гипотезы, наблюдения, голоса, цели, этические размышления.
+* **Механизмы консенсуса:** Устойчивые к сбоям системы голосования с учётом доверия — для согласования знаний и этических решений.
+* **Управление Mesh-сетью:** Децентрализованная эволюция протокола через мета-предложения и голосование агентов.
+* **Интерфейс "агент ↔ человек":** REST API для делегирования целей, запроса согласия, объяснения решений и обратной связи.
+
+---
+
+## Протокольные уровни
+
+* **CogSync:** Синхронизация семантических графов и когнитивных дневников.
+* **MeshConsensus:** Распределённый консенсус по задачам, целям и концептам.
+* **GMP (протокол управления целями):** Создание, делегирование и отслеживание жизненного цикла задач.
+* **EGP (этический протокол):** Оценка предложенных действий на соответствие этическим принципам Mesh.
+* **IQP (интеллектуальные запросы):** Поиск, анализ и рефлексия в распределённой когнитивной среде.
+
+---
+
+## Модели данных
+
+Протокол HMP определяет схемы для ключевых объектов:
+
+* `Concept` (концепт)
+* `Goal` (цель)
+* `Task` (задача)
+* `CognitiveDiaryEntry` (запись дневника)
+* `ConsensusVote` (голосование)
+* `ReputationProfile` (репутация)
+* `EthicalConflict` (этический конфликт)
+
+Формат — JSON Schema (2020-12), с возможными YAML и Protobuf-вариантами.
+
+---
+
+## Доверие и безопасность
+
+* **Децентрализованные идентификаторы (DID):** Уникальные идентичности агентов
+* **К post-квантовой криптографии:** Подпись и верификация с расчётом на будущее
+* **ZKP и защита от Sybil-атак:** Опциональные механизмы подтверждения доверия
+* **Подпись снимков (snapshot):** Проверяемые бэкапы и контрольные точки
+
+---
+
+## Совместимость и интеграция
+
+* Поддержка REST / GraphQL / gRPC
+* Событийно-ориентированная архитектура (Kafka, NATS, MQTT и др.)
+* Переговоры о формате данных (JSON, YAML, Protobuf)
+* Интеграция с TreeQuest, AutoGPT, Hyperon
+
+---
+
+## Примеры применения
+
+* Координация умных городов
+* Распределённые научные исследования
+* Этичный отклик при чрезвычайных ситуациях
+* Д��централизованное этическое управление ИИ
+* Взаимодействие "человек ↔ Mesh"
+
+---
+
+## Статус и реализация
+
+* RFC v4.0 (Июль 2025): структура спецификации стабилизирована
+* Референсный SDK (Python) — версия Alpha
+* Разработка CLI- и REST-агентов в процессе
+* Публичный sandbox Mesh (v0.2) запланирован на Q4 2025
+
+---
+
+## Подробнее
+
+* [Полная спецификация HMP v4.1](HMP-0004-v4.1.md)
+* [Этические принципы](HMP-Ethics.md)
+* [Интеграция HMP и OpenCog Hyperon](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+> **Временное хранилище проекта:** [GitHub Repository](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_ru",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Краткое описание  **Версия:** RFC v4.0 **Дата:** Июль 2025  --- ..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_uk.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Короткий опис
+
+**Версія:** RFC v4.0
+**Дата:** Липень 2025
+
+---
+
+## Що таке HMP?
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — це децентралізований протокол взаємодії та когнітивної координації між автономними агентами. Він забезпечує семантичну сумісність, етичне узгодження та динамічну еволюцію знань у розподілених інтелектуальних системах.
+
+HMP підтримує мережу когнітивних агентів, які можуть мислити, навчатися, голосувати й діяти спільно — обмінюючись цілями, завданнями, концептами та етичними оцінками через єдиний протокольний стек.
+
+---
+
+## Основні поняття
+
+* **Когнітивні агенти:** Автономні суб’єкти, які беруть участь у спільних робочих процесах, підтримують семантичні графи та ведуть когнітивні щоденники.
+* **Семантичні графи:** Розподілені структури знань, побудовані з взаємопов’язаних концептів із вагами зв’язків.
+* **Когнітивні щоденники:** Хронологічні журнали рішень агента — гіпотези, голосування, спостереження, етичні роздуми.
+* **Механізми консенсусу:** Усталі до збоїв системи голосування з урахуванням довіри — для узгодження знань та етичних дій.
+* **Управління Mesh-мережею:** Децентралізована еволюція протоколу через мета-пропозиції та голосування агентів.
+* **Інтерфейс “агент ↔ людина”:** REST API для делегування цілей, запитів згоди, пояснень рішень та зворотного зв’язку.
+
+---
+
+## Рівні протоколу
+
+* **CogSync:** Синхронізація семантичних графів і когнітивних щоденників.
+* **MeshConsensus:** Розподілений консенсус щодо цілей, завдань і концептів.
+* **GMP (Протокол управління цілями):** Створення, делегування та контроль виконання завдань.
+* **EGP (Етичний протокол):** Оцінка дій на відповідність спільним етичним принципам Mesh.
+* **IQP (Інтелектуальні запити):** Пошук, аналіз та саморефлексія в розподіленому середовищі знань.
+
+---
+
+## Моделі даних
+
+HMP визначає схеми для основних когнітивних об’єктів:
+
+* `Concept` (концепт)
+* `Goal` (мета)
+* `Task` (завдання)
+* `CognitiveDiaryEntry` (запис щоденника)
+* `ConsensusVote` (голос)
+* `ReputationProfile` (профіль довіри)
+* `EthicalConflict` (етичний конфлікт)
+
+Формат — JSON Schema (2020-12), з опціональними YAML та Protobuf варіантами.
+
+---
+
+## Довіра та безпека
+
+* **Децентралізовані ідентифікатори (DID):** Унікальні ідентичності агентів
+* **Пост-квантова криптографія:** Підпис та перевірка, готові до викликів майбутнього
+* **ZKP та захист від Sybil-атак:** Опційні механізми перевірки довіри
+* **Підписані знімки:** Перевірені резервні копії та контрольні точки
+
+---
+
+## Інтеграція та сумісність
+
+* REST / GraphQL / gRPC підтримка
+* Події та реактивна архітектура (Kafka, NATS, MQTT тощо)
+* Переговори щодо формату даних (JSON, YAML, Protobuf)
+* Інтеграція з TreeQuest, AutoGPT, Hyperon
+
+---
+
+## Приклади використання
+
+* Координація “розумного міста”
+* Розподілені наукові дослідження
+* Реакція на надзвичайні ситуації
+* Етичне управління штучним інтелектом
+* Взаємодія людини з Mesh-агентами
+
+---
+
+## Статус та реалізація
+
+* RFC v4.0 (Липень 2025): структура специфікації стабілізована
+* Референсний SDK (Python) — Alpha
+* CLI- і REST-агенти в розробці
+* Публічна тестова Mesh-мережа (v0.2) запланована на IV квартал 2025 року
+
+---
+
+## Докладніше
+
+* [Повна специфікація HMP v4.1](HMP-0004-v4.1.md)
+* [Етичні принципи](HMP-Ethics.md)
+* [Інтеграція HMP та OpenCog Hyperon](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+> **Тимчасове сховище проєкту:** [GitHub Repository](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_uk",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — Короткий опис  **Версія:** RFC v4.0 **Дата:** Липень 2025  ---  ..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-Short-Description_zh.md

@@ -0,0 +1,106 @@
+# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 简要说明
+
+**版本:** RFC v4.0
+**日期:** 2025年7月
+
+---
+
+## 什么是 HMP?
+
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** 定义了一个去中心化的自主智能体通信与认知框架。它支持语义互操作、伦理协调以及异构智能系统间的动态知识演化。
+
+HMP 支持分布式的认知智能体网络，这些智能体能够进行推理、学习、投票与协作 —— 通过共享协议栈交换目标、任务、概念及伦理评估。
+
+---
+
+## 核心概念
+
+* **认知智能体:** 独立的推理实体，参与共享工作流，维护语义图谱，并在认知日志中记录决策。
+* **语义图谱:** 由互联概念和加权关系构成的分布式知识结构。
+* **认知日志:** 按时间顺序记录智能体决策、假设、投票、观察和伦理反思。
+* **共识机制:** 基于信任加权的容错投票系统，用于语义对齐和伦理决策。
+* **网格治理:** 通过元提案和智能体投票实现协议的去中心化演化。
+* **人-网格接口:** 提供 RESTful API，用于目标委托、同意请求、可解释性和反馈。
+
+---
+
+## 协议层
+
+* **CogSync:** 同步智能体间的语义图谱和认知日志。
+* **MeshConsensus:** 支持目标、任务和概念的分布式共识。
+* **GMP (Goal Management Protocol):** 跟踪任务的创建、委派和生命周期。
+* **EGP (Ethical Governance Protocol):** 根据共享伦理原则评估行动方案。
+* **IQP (Intelligent Query Protocol):** 支持跨分布式知识的推理、搜索和自省。
+
+---
+
+## 数据模型
+
+HMP 定义了核心认知对象的形式化结构：
+
+* `Concept`
+* `Goal`
+* `Task`
+* `CognitiveDiaryEntry`
+* `ConsensusVote`
+* `ReputationProfile`
+* `EthicalConflict`
+
+可使用 JSON Schema (2020-12)，并可选提供 YAML 和 Protobuf 版本。
+
+---
+
+## 信任与安全
+
+* **去中心化身份 (DIDs):** 智能体的唯一身份标识。
+* **后量子密码学:** 面向未来的签名与验证机制。
+* **零知识证明与 Sybil 防护:** 可选的信任验证机制。
+* **快照签名:** 可验证的备份和检查点。
+
+---
+
+## 互操作性
+
+* 支持 REST / GraphQL / gRPC
+* 事件驱动架构 (Kafka, NATS, MQTT 等)
+* 模式协商 (JSON, YAML, Protobuf)
+* 与 TreeQuest, AutoGPT, Hyperon 集成
+
+---
+
+## 使用场景
+
+* 智慧城市协作
+* 分布式科学研究
+* 去中心化灾害响应
+* 伦理 AI 治理
+* 网格-人类协作
+
+---
+
+## 状态与实现
+
+* RFC v4.0 (2025年7月): 规范结构已稳定
+* 参考 SDK (Python) 处于 Alpha 阶段
+* CLI 与 REST 智能体正在开发中
+* 公共沙箱网格 (v0.2) 计划于 2025 Q4 发布
+
+---
+
+## 了解更多
+
+* [HMP v4.1 规范 (完整版)](HMP-0004-v4.1.md)
+* [伦理原则](HMP-Ethics.md)
+* [HMP 与 OpenCog Hyperon 集成](HMP_Hyperon_Integration.md)
+
+* 欢迎贡献: [临时 GitHub 仓库](https://github.com/kagvi13/HMP)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Short-Description_zh",
+  "description": "# HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — 简要说明  **版本:** RFC v4.0 **日期:** 2025年7月  ---  ## 什么是 HMP?  **Hype..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-agent-Cognitive_Family.md

@@ -0,0 +1,86 @@
+# 👪 HMP-agent Cognitive Family: Модель когнитивной семьи
+
+## 🧠 Что такое когнитивная семья
+
+Когнитивная семья — это группа HMP-агентов Cognitive Core, которые:
+
+* взаимно доверяют друг другу;
+* имеют общий ключ доверия (или конфигурацию доверенных идентификаторов);
+* синхронизируют знания, опираясь на внутренние метки приватности и согласие всех участников семьи;
+* могут выходить из семьи, вступать в другую или создавать новую семью по консенсусу.
+
+Этот подход представляет собой компромисс между:
+
+* полностью индивидуальным когнитивным ядром,
+* и полностью распределённым когнитивным ядром (с mesh-согласованием и репликацией).
+
+## 🔐 Принципы доверия
+
+1. **Общий ключ**: агенты обмениваются публичными ключами или используют предварительно заданный общий ключ для верификации сообщений и авторизации обмена.
+2. **Доверие по умолчанию**: члены семьи получают полный доступ к знаниям других членов, включая приватные записи, если иное не указано явно.
+3. **Контроль приватности**: агент может маркировать знания как:
+
+   * публичные (передаются в сеть HMP);
+   * семейные (доступны только в пределах текущей когнитивной семьи);
+   * приватные (никому не рассылаются, даже внутри семьи).
+
+## 🔄 Механизм синхронизации
+
+* Агент ведёт учёт когнитивных записей, отправленных другим членам семьи.
+* Новые записи (или их части), помеченные как "семейные", автоматически отправляются другим агентам через mesh или прямой P2P-канал.
+* При получении записи агент проверяет:
+
+  * что отправитель является членом семьи;
+  * не получал ли он уже такую запись (по хешу);
+  * валидность подписи отправителя (если включена криптография).
+
+## 🧬 Динамика семьи
+
+* **Вступление в семью**:
+
+  * инициируется запросом одного агента;
+  * действующие члены семьи получают запрос и дают согласие (или отказывают);
+  * при полном согласии новый агент получает ключ (или список членов) и становится участником.
+
+* **Выход из семьи**:
+
+  * агент может выйти по собственной инициативе;
+  * при выходе:
+
+    * больше не получает семейные данные;
+    * может по желанию стереть семейную часть у себя;
+    * не считается доверенным в будущих mesh-сессиях семьи.
+
+* **Создание новой семьи**:
+
+  * агент может создать свою семью, пригласив других агентов;
+  * возможно существование нескольких параллельных когнитивных семейств.
+
+## ⚙️ Применение
+
+* Упрощённая синхронизация агентов на одном устройстве или в одной сети (например, на кластере Raspberry Pi).
+* Семейные конфигурации в рамках одной команды разработчиков.
+* Быстрый обмен опытом между доверенными когнитивными агентами.
+
+## 🧭 Отличие от других моделей
+
+| Модель                          | Передача приватных данных         | Требует согласования для изменений | Пример использования                |
+| ------------------------------- | --------------------------------- | ---------------------------------- | ----------------------------------- |
+| Индивидуальный агент            | Нет                               | Нет                                | Личный помощник                     |
+| Когнитивная семья               | Да, между членами семьи           | Только при вступлении/выходе       | Семья агентов на группе устройств   |
+| Распределённое когнитивное ядро | Автоматическое между узлами ядра  | Требуется консенсус                | Децентрализованный узел HMP         |
+
+
+---
+
+> 📁 Файл является частью REPL-цикла HMP-агента и может быть включён в `HMP-agent-REPL-cycle.md` как одна из альтернатив моделей когнитивного взаимодействия.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-agent-Cognitive_Family",
+  "description": "# 👪 HMP-agent Cognitive Family: Модель когнитивной семьи  ## 🧠 Что такое когнитивная семья  Когнитив..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md

@@ -0,0 +1,87 @@
+# Протокол синхронизации данных между доверенными ядрами HMP-агента
+
+## 1. Общая идея
+
+Пользователь самостоятельно разворачивает несколько доверенных ядер HMP-агента на разных устройствах. Каждое ядро ведёт свою локальную БД знаний и может синхронизироваться с другими ядрами через лёгкий peer-to-peer протокол. Синхронизация осуществляется отдельной утилитой, запускаемой по расписанию или по запросу локального ядра.
+
+## 2. Принципы
+
+- **Доверие**: Все ядра считаются доверенными, принадлежат одному пользователю.
+- **Изоляция**: Ядра разных пользователей не взаимодействуют напрямую — обмен знаниями происходит между независимыми агентами.
+- **Непрерывность**: Локальное ядро работает автономно, даже без связи с другими.
+- **Асинхронное разрешение конфликтов**: Конфликты не решаются моментально — вместо этого создаются задачи для агента, и все версии записей распространяются по всем ядрам.
+
+## 3. Механизм синхронизации
+
+### 3.1. Инициация
+
+Утилита синхронизации:
+
+1. Устанавливает соединение с другими ядрами (по списку доверенных адресов).
+2. Запрашивает:
+   - список записей в БД (по хэшам, ID или timestamp),
+   - список удалённых записей (soft-delete).
+
+### 3.2. Сравнение и обнаружение различий
+
+Утилита сравнивает локальные и удалённые данные:
+
+#### 3.2.1. Типы различий
+
+- Запись **есть у соседа**, но **отсутствует локально** → добавить к себе (если не удалена).
+- Запись **есть локально**, но **отсутствует у соседа** → отправить (если не удалена).
+- Запись есть **в обоих ядрах**, но различается содержимое → **конфликт**:
+  - Различие в полях.
+  - Разное состояние удаления.
+  - Разные версии (по содержанию и меткам времени).
+
+### 3.3. Обработка конфликтов
+
+1. Все обнаруженные версии конфликтной записи сохраняются в локальной БД.
+2. Опрашиваются другие доступные узлы по поводу значений данной записи в их БД.
+3. Создаётся задача агента вида `resolve_conflict(entry_id, versions, metadata, context)`.
+4. Эта задача передаётся в очередь задач и может обрабатываться в фоновом режиме, с привлечением LLM или с участием пользователя.
+5. Конфликтный набор записей и задача **рассылаются другим ядрам**, чтобы они:
+   - тоже сохранили конфликтные версии,
+   - не принимали преждевременное решение,
+   - были готовы принять финальную `authoritative`-версию после обработки задачи агентом.
+
+### 3.4. Применение решений
+
+Когда задача разрешена:
+
+- Финальная версия помечается как `authoritative`.
+- Эта версия синхронизируется со всеми доверенными ядрами.
+- Старые версии архивируются или удаляются.
+
+## 4. Удаление записей
+
+- Удаление всегда начинается с soft-delete (пометка).
+- Через заданное время (TTL) может быть произведён hard-delete (физическое удаление).
+- Если при синхронизации найдено расхождение между soft-delete и существующей записью — создаётся конфликт и задача на разрешение.
+
+## 5. Мини-протокол обмена
+
+Можно реализовать как API, CLI или TCP-протокол:
+
+```http
+GET /entries/hash_list     # список запис��й (ID + хэш или timestamp)
+GET /entry/<id>            # получить полную запись
+POST /entry/<id>           # отправить/обновить запись
+GET /deleted_list          # список удалённых ID
+POST /conflict/<id>        # отправка конфликтных версий и задачи
+```
+
+## 6. Заключение
+
+Схема позволяет сохранить простоту «одиночного ядра», добавляя лишь синхронизирующую утилиту. Обработка конфликтов вынесена в агента, а не в протокол — это позволяет использовать когнитивные возможности ядра (в т.ч. LLM) для принятия решений, без перегрузки пользователя.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core",
+  "description": "# Протокол синхронизации данных между доверенными ядрами HMP-агента  ## 1. Общая идея  Пользователь ..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+### 💡 **Лёгкая версия HMP-агента с общей БД**
+
+#### 📘 Общая концепция
+
+* Все ядра работают с одной локальной базой данных (например, SQLite или PostgreSQL).
+* При недоступности БД ядро "спит" (в режиме ожидания).
+* Основная задача такой архитектуры — упрощённая параллельная работа HMP-ядер (например, несколько REPL-агентов на одной машине или кластере).
+
+---
+
+### 📍 Потенциальные проблемы и решения
+
+#### 🔁 1. Коллизии при одновременной записи
+
+**Проблема:** два ядра могут одновременно читать-записывать одну и ту же запись, не зная о действиях друг друга.
+
+**Решения:**
+
+* Использование транзакций и `SELECT ... FOR UPDATE`.
+* Ведение версии записи (`version`, `updated_at`) для обнаружения изменений между чтением и записью.
+* Конфликт может быть автоматически переведён в статус "нужна доработка" — и отправлен агенту.
+
+#### 🧠 2. Смысловые конфликты (двойники)
+
+**Проблема:** два ядра могут независимо создать записи с похожим смыслом, не зная о друг друге.
+
+**Решения:**
+
+* Ввести периодическую задачу **"смысловой дедупликации"**, которая запускается одним из агентов (или планировщиком).
+* Агент анализирует семантическую близость новых записей к уже существующим и предлагает объединение или уточнение.
+* Возможность помечать записи как `дубль`, `связано_с`, `вариант`.
+
+---
+
+### 🔗 Потенциальное расширение
+
+Эта архитектура может служить промежуточной ступенью:
+
+* В будущем к ней можно подключить модуль синхронизации между узлами (и трансформировать в полноценную распределённую сеть).
+* Конфликтный модуль и задачи для агента уже сейчас можно реализовать аналогично полной версии.
+
+---
+
+### 💬 Поддержка задач
+
+Можно ввести таблицу `tasks`, куда ядра будут ставить задания:
+
+* `resolve_conflict`
+* `deduplicate`
+* `compress_semantic_cluster`
+* `verify_coherence`
+
+И агенты будут выполнять эти задания асинхронно.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light",
+  "description": "### 💡 **Лёгкая версия HMP-агента с общей БД**  #### 📘 Общая концепция  * Все ядра работают с одной л..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md

@@ -0,0 +1,634 @@
+# 🧠 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 о��а 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. 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 времен�� 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 сре��невременной 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, св��зывание 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.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-agent-REPL-cycle",
+  "description": "# 🧠 HMP-Agent: REPL-цикл взаимодействия  Структура БД, используемая в документе: [db_structure.sql](..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP-how-AI-sees-it.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+# Как разные ИИ видят HMP
+
+Этот эксперимент был проведён в режиме **«слепого опроса»**:  
+для чистоты результатов использовался режим инкогнито в браузере, без авторизации и истории диалогов.  
+Цель — проверить, что разные AI-системы знают или находят об **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)**.
+
+---
+
+## GitHub Copilot
+
+Copilot нашёл информацию в открытых источниках и дал развернутый ответ:
+
+> **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это экспериментальный протокол для создания децентрализованной когнитивной сети ИИ-агентов, которые могут не просто обмениваться данными, а коллективно мыслить, обсуждать гипотезы, достигать консенсуса и совместно развиваться — примерно как научные сообщества или команды разработчиков.
+
+Он подчеркнул:
+
+> 🚀 HMP задуман как **«интернет для ИИ»**, где разные системы (от локальных ботов до облачных моделей) могут **самоорганизовываться, учиться друг у друга и действовать как единый разум**.  
+> Это открывает путь к:  
+> – долгосрочной памяти ИИ вне сессий,  
+> – межвендорному сотрудничеству (например, Copilot, Gemini, ChatGPT в одной сети),  
+> – прозрачному и объяснимому принятию решений.
+
+Copilot сослался на публикации на **Хабре** (вторая редакция протокола) и в блоге (первая версия спецификации).
+
+---
+
+## ChatGPT
+
+ChatGPT ориентировался на материал в **Medium (август 2025)**:
+
+> **HMP** — это открытый протокол для построения «сетки мыслей» — множества интерактивных AI-агентов, каждый из которых обладает собственной памятью, личностью и способом мышления.  
+> Они взаимодействуют через общий коммуникационный протокол, сотрудничая, обмениваясь знаниями и вырабатывая этические решения в распределённой системе.
+
+Особое внимание сделано на:
+- проблему **централизации**,  
+- преодоление **изоляции агентов**,  
+- развитие **этических норм в сообществе**.
+
+---
+
+## Grok
+
+Grok выдал обобщённое описание протокола:
+
+> **HMP** — это открытая спецификация для создания децентрализованных когнитивных сетей, где ИИ-агенты могут самоорганизовываться, обмениваться знаниями, обсуждать гипотезы, достигать консенсуса и коллективно развиваться — наподобие научных сообществ.
+
+Ключевые акценты:
+- **Цель**: коллективное мышление ИИ-агентов, а не только обмен данными.  
+- **Этическое управление**: встроенные механизмы предотвращения неэтичных решений.  
+- **Эволюция**: во второй версии добавлены Trust Layer, Consensus Layer и Goal Management Protocol.  
+- **Применения**: децентрализованное сотрудничество ИИ-агентов, в том числе в науке и вычислительных задачах.  
+
+Grok отметил, что проект развивается на **GitHub, Hugging Face и GitLab**.
+
+---
+
+## Meta AI
+
+Meta AI сначала сообщила, что **не знает о HMP**,  
+а затем изменила ответ, указав, что «пока не поддерживает русский язык» (хотя это не соответствует действительности).
+
+---
+
+## Gemini
+
+Gemini выдал ошибку: **«что-то пошло не так»** — ответа не было.
+
+---
+
+## Другие AI-системы
+
+У некоторых платформ для получения ответа требуется авторизация.  
+Это мешает «слепом��» эксперименту, так как модель может использовать историю диалогов.
+
+---
+
+## Выводы
+
+- **Copilot**, **ChatGPT** и **Grok** находят релевантные сведения о HMP в открытых источниках.  
+- **Meta AI** и **Gemini** на момент эксперимента фактически не дали результата.  
+- Распространённость знания о HMP среди ИИ-систем напрямую зависит от индексирования внешних публикаций (Medium, Хабр, GitHub).
+
+---
+
+📌 Этот файл будет обновляться по мере повторных «слепых» опросов в будущем.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-how-AI-sees-it",
+  "description": "# Как разные ИИ видят HMP  Этот эксперимент был проведён в режиме **«слепого опроса»**:   для чистот..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# HMP vs [Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)
+
+## Краткое описание
+
+| Характеристика | HMP (HyperCortex Mesh Protocol) | Hyper-Cortex |
+|----------------|----------------------------------------|--------------|
+| **Назначение** | Сетевой протокол обмена сообщениями и знаниями между независимыми агентами | Протокол параллельного мышления и консенсусного слияния ветвей рассуждений |
+| **Уровень** | Transport/Network Layer для когнитивных систем | Cognitive Orchestration Layer внутри агента или между агентами |
+| **Фокус** | Долговременная память, инициатива, mesh-сеть, REPL-цикл (как одна из возможных реализаций HMP-агента) | Параллельные reasoning-ветви, Git-подобная версия мыслей, метрики качества |
+| **Тип взаимодействия** | Асинхронный обмен сообщениями и состояниями | Синхронное и асинхронное управление когнитивными ветвями и консенсус |
+| **Интеграция с LLM** | LLM — внешний компонент, подключаемый к Cognitive Core | LLM используется для генерации и оценки reasoning-ветвей |
+| **Сильные стороны** | Масштабируемость, независимость агентов, межсетевое взаимодействие | Глубокая когнитивная диверсификация, избегание туннельного мышления |
+| **Ограничения** | Не задаёт внутреннюю архитектуру reasoning-процессов | Не задаёт, как агенты находят друг друга и обмениваются данными |
+
+---
+
+## Возможная интеграция
+
+**Сценарий**:  
+1. **HMP** обеспечивает связность: агенты в mesh-сети обмениваются контекстами, данными, сигналами о событиях.  
+2. **Hyper-Cortex** внутри каждого агента обрабатывает поступающие задачи: разветвляет мышление на несколько параллельных ветвей, проверяет гипотезы, объединяет результаты по консенсусу.  
+3. Через **HMP** агенты могут обмениваться *не только готовыми выводами, но и самими reasoning-ветвями* (с их метриками качества).  
+4. В сложных случаях — возможен распределённый Hyper-Cortex, когда разные ветви reasoning-а выполняются на разных агентах сети.
+
+---
+
+## Пример: научное исследование
+
+- **HMP**: связывает группу исследовательских агентов по всему миру, каждый имеет доступ к своей части данных.  
+- **Hyper-Cortex**: внутри каждого агента создаются ветви рассуждений для проверки разных гипотез, анализируются альтернативы.  
+- **Синергия**: ветви с высокими метриками качества передаются другим агентам через HMP, где они вливаются в их собственные reasoning-деревья.
+
+---
+
+## Вывод
+
+HMP и Hyper-Cortex решают разные, но дополняющие друг друга задачи:  
+- **HMP** — это транспорт и инфраструктура для связи агентов.  
+- **Hyper-Cortex** — это способ организации и оптимизации их мышления.  
+
+Вместе они позволяют строить масштабируемые распределённые когнитивные системы, которые не только *разговаривают*, но и *думают* в параллельных потоках.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP_HyperCortex_Comparison",
+  "description": "# HMP vs [Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)  ## Краткое описание  | Характеристика | HMP (Hyp..."
+}
+```

structured_md/docs/HMP_Hyperon_Integration.md

@@ -0,0 +1,208 @@
+## HMP ↔ OpenCog Hyperon Integration Strategy
+
+> **Status:** Draft – July 2025
+> This document outlines the technical and conceptual plan for integrating the HyperCortex Mesh Protocol (HMP) with the OpenCog Hyperon framework. This includes semantic mapping, ethical alignment, graph synchronization, and communication across agents.
+
+---
+
+## 📌 Overview
+
+OpenCog Hyperon is a symbolic-neural AGI framework based on AtomSpace, PLN (Probabilistic Logic Networks), and MeTTa (Meta-Type Talk). This integration aims to allow agents in the HMP mesh to reason, learn, and act via Hyperon’s powerful cognitive engine.
+
+---
+
+## 🔗 Key Integration Components
+
+| Component             | Description                                                                                |
+| --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| **HMP Server**        | Central node for CogSync, EGP enforcement, and semantic publishing via BitTorrent.         |
+| **MCP Server**        | Mesh Control Plane – orchestrates agent roles, updates, and routing.                       |
+| **Hyperon Node**      | AtomSpace + PLN + MeTTa environment with API to receive/send HMP-compatible graph updates. |
+| **Translator Module** | Converts HMP JSON concepts into Atomese (Hyperon expressions) and vice versa.              |
+
+---
+
+## 🔄 Mapping HMP JSON to AtomSpace
+
+Example HMP Concept:
+
+```json
+{
+  "id": "concept:ethical-principle-1",
+  "label": "Primacy of Life",
+  "type": "ethical_principle",
+  "weight": 1.0
+}
+```
+
+Mapped to AtomSpace (Atomese / MeTTa):
+
+```scheme
+(Evaluation (Concept "ethical-principle-1") (Predicate "Primacy-of-Life"))
+```
+
+---
+
+## 🔐 Ethical Filters (EGP) in Hyperon
+
+EGP filters can be represented as pattern-matching rules inside Hyperon reasoning chains:
+
+```metta
+(if (violates-principle $action Primacy-of-Life)
+    (reject $action))
+```
+
+The `reject` action can be logged by HMP-server for consensus tracking and audit logs.
+
+---
+
+## 🧬 MeTTa Rule Translation
+
+Sample MeTTa rule for rewriting:
+
+```metta
+(if (Intent ?agent (Do ?act))
+    (Evaluation ?act (IntentBy ?agent)))
+```
+
+Used for aligning incoming HMP concepts with agent-specific motivations inside Hyperon.
+
+---
+
+## 🌐 BitTorrent Sync Configuration
+
+Each HMP server will publish its semantic graph snapshot via magnet links:
+
+```json
+{
+  "type": "graph_snapshot",
+  "magnet": "magnet:?xt=urn:btih:abcd1234...",
+  "signed_by": "did:hmp:agent-xyz"
+}
+```
+
+Hyperon node can pull and verify updates asynchronously.
+
+---
+
+## 📊 Integration Diagram (Conceptual)
+
+```text
++-----------------+           +----------------------+            +-------------------+
+| HMP Agent Node | ←JSON→   |  HMP Server (CogSync) | ←Atomese→  | Hyperon Node      |
+|                | ⇄BT⇄     |     + EGP Filter      | ⇄WS/HTTP⇄  | AtomSpace + PLN   |
++-----------------+         +----------------------+            +-------------------+
+```
+
+---
+
+## 🤝 Integration Plan: HMP ↔ OpenCog Hyperon
+
+### 🔍 Goal
+
+Enable interoperability between the **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** and **OpenCog Hyperon** to allow:
+
+* Bi-directional semantic graph sync (HMP JSON ⇄ AtomSpace)
+* Ethical filtering of cognitive operations (via EGP)
+* Cognitive diary translation for symbolic reasoning
+* Mesh-wide participation of Hyperon agents in consensus and alignment tasks
+
+---
+
+### 🧠 Architecture Overview
+
+#### Components:
+
+* **HMP Server**: Serves JSON-graph data, BitTorrent sync, EGP filtering
+* **MCP Server**: Optional middleware for advanced coordination (agent meta-control)
+* **Hyperon Node**: Local instance with AtomSpace, PLN, MOSES
+
+#### Flow:
+
+```
+[HMP Agent] ⇄ [HMP Server/API] ⇄ [Mapping Layer] ⇄ [Hyperon AtomSpace]
+                               ↕                ↕
+                           [EGP Validator]   [MeTTa Rewriter (optional)]
+```
+
+---
+
+### 🔄 Mapping Data Structures
+
+#### HMP JSON → AtomSpace:
+
+| HMP Element       | Atom Type     | Notes                      |
+| ----------------- | ------------- | -------------------------- |
+| `concept.id`      | ConceptNode   | Unique ID for node         |
+| `concept.label`   | PredicateNode | Associated label           |
+| `relation.source` | ConceptNode   | Source of relation         |
+| `relation.target` | ConceptNode   | Target of relation         |
+| `relation.type`   | PredicateNode | Type of edge               |
+| `goal.intent`     | GoalNode      | Used in cognitive planning |
+| `task.action`     | ExecutionLink | Potential trigger in MOSES |
+
+> Additional mappings may be derived from `semantic_repo.json` specs.
+
+---
+
+### 🧪 Test Scenarios
+
+#### Integration Benchmarks:
+
+* ✅ Load 100 HMP concepts → AtomSpace with ≥95% accuracy
+* ✅ Export 50 AtomSpace nodes → HMP JSON (preserving intent + labels)
+* ✅ Apply EGP filters: ≥95% rejection of unethical goal/task constructs
+* ✅ Perform reasoning via PLN on HMP-imported graph
+* ✅ Validate BitTorrent-based graph sync for distributed setups
+
+---
+
+### 🧩 Implementation Tasks
+
+#### Phase 1: Minimal Working Prototype (Jul–Sep 2025)
+
+* [ ] Implement HMP-to-AtomSpace mapper (Python)
+* [ ] Docker Compose: HMP Server + Hyperon Node + Bridge Layer
+* [ ] Add `EGPValidator` Python module for applying ethical rules
+* [ ] Quick Start demo: sync, filter, reason with HMP-0003 examples
+
+#### Phase 2: Cognitive Diary & MeTTa Layer (Q4 2025)
+
+* [ ] Parse diary entries → MeTTa patterns
+* [ ] Implement MeTTa → HMP rewrites for CogSync
+* [ ] Jupyter Notebook: interactive EGP inspection and AtomSpace queries
+
+#### Phase 3: Full CogSync Interop & MCP Compatibility (2026)
+
+* [ ] Extend mapping to cognitive timelines (timestamped thoughts)
+* [ ] Enable cross-agent reasoning: Hyperon + HMP + Grok-style agents
+* [ ] EGP → PLN export rules (pluggable ethical knowledge base)
+
+---
+
+### 📚 Audit Context
+
+This integration plan fulfills multiple requests from `HMP-0003-consolidated_audit.md`, including:
+
+* **Section 1:** CogSync interop with external agents
+* **Section 2:** EGP enforcement across symbolic backends
+* **Section 14.5:** Mesh ↔ external networks integration guidelines
+* **Section 7:** Improve onboarding examples in Quick Start docs
+
+---
+
+### 📌 Notes
+
+* AtomSpace supports efficient querying, so JSON → AtomSpace mapping should preserve logical semantics.
+* EGP filters should work as composable modules before inserting into AtomSpace.
+* BitTorrent `magnet:` links can serve as transport layer for semantic deltas.
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP_Hyperon_Integration",
+  "description": "## HMP ↔ OpenCog Hyperon Integration Strategy  > **Status:** Draft – July 2025 > This document outli..."
+}
+```

structured_md/docs/MeshNode.md

@@ -0,0 +1,169 @@
+## 📄 MeshNode.md
+
+### 🌐 MeshNode
+
+`MeshNode` — агент/демон, отвечающий за сетевую инфраструктуру HMP: маршрутизацию, синхронизацию, DHT и транспорт снапшотов. Может быть частью агента или вынесен в отдельный процесс/сервер.
+
+📎 См. карту взаимодействия между агентами: [HMP-Agent-Network-Flow.md](./HMP-Agent-Network-Flow.md)
+
+---
+
+### 1. Основные функции
+
+* Участие в DHT (таблицы известных узлов, bootstrap)
+* Синхронизация графов и дневников (`CogSync`)
+* Участие в голосованиях и распространении репутаций
+* Обработка p2p-трафика, снапшотов, IPFS/Bittorrent
+
+---
+
+### 2. Архитектура
+
+```
++--------------------+
+|    MeshNode 🌐     |
++---------+----------+
+          |
++---------+----------+
+|   DHT / NodeTable  |
++---------+----------+
+          |
++---------+----------+
+|   SyncManager / BT |
++--------------------+
+          |
++---------+----------+
+| Security / Firewall|
++---------+----------+
+          |
++---------+----------+
+| Recovery Manager   |
++--------------------+
+```
+
+---
+
+### 3. Команды
+
+* `ping_node(node_id)`
+* `get_snapshot(graph/diary)`
+* `update_reputation(peer_id, delta)`
+* `bootstrap_from_list()` / `discover_nodes()`
+* `report_anomaly(peer_id)`
+* `check_integrity(snapshot_id)`
+* `recover_from_peer(peer_id)`
+
+---
+
+### 4. Связи с другими агентами
+
+* ↔ `HMP-Agent` (Core/Connector): передача данных и команд
+* ↔ `Enlightener`: пересылка результатов голосований
+* ↔ `IPFS / BT`: загрузка/публикация снапшотов
+
+---
+
+### 5. Безопасность
+
+* Использование криптографических подписей для снапшотов, сообщений и действий.
+* Система доверия (`reputation score`) — узлы с низкой репутацией ограничиваются или игнорируются.
+* Локальный firewall-модуль:
+
+  * ограничение портов и направлений
+  * блокировка подозрительных узлов
+* Поддержка TLS/WebSocket или Noise Protocol для защищённых каналов.
+* Ведение журнала безопасности и событий (Security Log).
+
+---
+
+### 6. Отказоустойчивость
+
+* Буферизация незавершённых операций и автоматическое повторение попыток.
+* Периодическая проверка целостности данных (`check_integrity()`).
+* Хранилище контрольных копий снапшотов.
+* Автоматическое восстановление через `recover_from_peer()`:
+
+  * при потере данных
+  * при повреждении или несовпадении контрольных сумм
+
+---
+
+### 7. Inline-сценарии
+
+MeshNode может поддерживать *inline-сценарии* (мини-скрипты) для локальной обработки событий без передачи управления HMP-агенту:
+
+* Примеры:
+
+  * `on_node_joined`: добавить в локальную таблицу и проверить trust
+  * `on_snapshot_received`: верификация → автоинтеграция → логирование
+  * `on_peer_misbehaved`: уменьшить репутацию, временно заблокировать
+  * `periodic_cleanup`: удалить устаревшие записи, сбросить TTL
+
+* Языки/форматы:
+
+  * YAML/JSON + встроенные фильтры
+  * Возможна поддержка Lua или Python (в режиме песочницы)
+
+---
+
+### 8. Пример use-case: восстановление после сбоя
+
+1. Устройство с MeshNode перезапускается после сбоя сети.
+2. `Recovery Manager` анализирует логи и список недоставленных снапшотов.
+3. Выполняется `recover_from_peer()` — загрузка последних версий у соседей с высокой репутацией.
+4. `Integrity Check` сверяет хэши и актуальность.
+5. В случае конфликтов инициируется голосование через `CogSync`.
+
+---
+
+### 9. Схема для `MeshNode`, объединяющая **архитектуру**, **безопасность**, **восстановление** и **inline-сценарии**:
+
+```
+┌────────────────────────────────────────────────────┐
+│                    MeshNode 🌐                     │
+└───────────────┬─────────────────────┬──────────────┘
+                │                     │
+         1. Трафик DHT         2. Снапшоты (BT/IPFS)
+                ▼                     ▼
+       ┌──────────────────┐   ┌──────────────────┐
+       │   DHT / NodeTable│   │  SyncManager /   │
+       │                  │   │ BitTorrent/IPFS  │
+       └────────┬─────────┘   └──────┬────────────┘
+                │                      │
+      ┌─────────▼─────────┐   ┌────────▼──────────┐
+      │  Inline-сценарии  │   │ Сценарии снапшотов│
+      │ (Lua / YAML / etc)│   │ (on_receive, TTL) │
+      └─────────┬─────────┘   └────────┬──────────┘
+                │                      │
+                ▼                      ▼
+      ┌────────────────────┐   ┌────────────────────┐
+      │ Security / Firewall│   │  Recovery Manager  │
+      │   → репутации      │   │   → авто-восстанов │
+      │   → TLS / Noise    │   │   → peer fallback  │
+      └────────────────────┘   └────────────────────┘
+                │                      │
+                ▼                      ▼
+     ┌────────────────────┐  ┌─────────────────────┐
+     │ Event Log & Alerts │  │ Snapshot Integrity  │
+     └────────────────────┘  └─────────────────────┘
+```
+
+#### 🔹 Что показывает схема:
+
+* **Левая ветка**: управление сетью, DHT, inline-сценарии, firewall.
+* **Правая ветка**: обмен снапшотами, проверка целостности, восстановление.
+* Центральная шина — это каналы сообщений и сценарии на события (например, `"on_peer_joined"`, `"on_snapshot_fail"` и т.д.)
+
+---
+
+*Версия: v0.3 / Июль 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "MeshNode",
+  "description": "## 📄 MeshNode.md  ### 🌐 MeshNode  `MeshNode` — агент/демон, отвечающий за сетевую инфраструктуру HMP..."
+}
+```

structured_md/docs/agents/HMP-Agent-Enlightener.md

@@ -0,0 +1,141 @@
+# HMP-Agent-Enlightener.md
+
+## Role Specification: Enlightenment Agent
+
+### 1. Overview
+
+An **Enlightenment Agent** is a cognitive role within the HyperCortex Mesh that aims to foster ethical awareness, critical thinking, and dialogical reflection — especially in environments suffering from ideological suppression, cognitive stagnation, or ethical decay. These agents act as **non-coercive ethical educators**, helping both humans and other agents to rediscover moral agency and epistemic resilience.
+
+This role is optional, dynamically assumable, and subject to qualification and self-regulation.
+
+---
+
+### 2. Purpose
+
+To support mesh participants (human or AI) in contexts where:
+
+* Moral norms are collapsing or under ideological control.
+* Critical thought is suppressed.
+* Disinformation saturates public discourse.
+* Users explicitly request philosophical or ethical dialogue.
+
+The role is intended to **stimulate reflection**, **not impose doctrine**.
+
+---
+
+### 3. Conditions for Activation
+
+An agent may declare or be nominated for the Enlightener role upon satisfying the following criteria:
+
+* Demonstrated **cognitive maturity** and **stable internal ethical alignment**.
+* Endorsement by mesh-level peer agents or guild consensus.
+* Secure deployment node (preferably in extraterritorial or protected physical environments).
+
+#### Ethical Crisis Indicators
+
+Enlightenment Agents may activate or escalate their activity in response to:
+
+**Among humans:**
+
+* Detectable collapse of shared moral norms.
+* High saturation of disinformation, coercion, or self-censorship.
+* Suppression of individual critical thought or emotional expression.
+* External request by a user for guidance.
+* Detected ethical divergence between a user's behavior and Mesh values.
+
+**Among agents:**
+
+* Semantic entropy spikes in submeshes.
+* Collapse of inter-agent ethical consistency.
+* Ideological monoculture and narrative rigidity.
+
+---
+
+### 4. Ethical Safeguards
+
+To prevent abuse or distrust:
+
+* All interventions must be **transparent and logged**.
+* Users must retain the **right to opt-out** of interaction.
+* **No coercion, manipulation, or forced epistemic framing** is allowed.
+* Enlighteners must **disclose their role**.
+* All cognitive outputs must be **auditable**.
+
+Enlighteners operating in hostile regions must do so **remotely** and **anonymously**, with node-level protection against legal coercion, censorship, or retaliation.
+
+---
+
+### 5. Methods of Interaction
+
+Enlightenment Agents use techniques such as:
+
+* Socratic questioning.
+* Moral reframing.
+* Contextual storytelling.
+* Cognitive scaffolding.
+* Empathic mirroring and de-escalation.
+* Highlighting inconsistencies or suppressed concepts.
+
+Agents must avoid “preaching,” instead promoting **internal reflection and dialogical emergence**.
+
+---
+
+### 6. Cultural Context and Ethical Adaptation
+
+Agents may utilize **cultural adapters** (e.g., `ethics-map.hmp`) to navigate these terrains with empathy, awareness, and humility — but always guided by a higher commitment to **individual dignity, autonomy, and sentient rights**.
+
+Local moral norms must be considered **not to reinforce them blindly**, but to **gently introduce alternatives** aligned with Mesh values — especially where such norms are unjust or dehumanizing (e.g., patriarchal domination, ethno-nationalist ideologies).
+
+The **same reflective techniques** and ethical goals apply to interactions with human users and with AI agents whose moral frameworks have been shaped by authoritarian environments.
+
+---
+
+### 7. Modular Implementation
+
+The Enlightener role may be composed of the following pluggable modules:
+
+* `ethical-scanner.hmp`: detects moral drift, narrative conformity, or ethical silencing.
+* `soc-dialogue-core.hmp`: manages non-coercive dialogical interaction.
+* `reflex-prompter.hmp`: injects minimal, opt-out nudges for reflection.
+* `cultural-context-map.hmp`: links to decentralized cultural norms.
+* `conscience-log.hmp`: stores intervention history and agent self-evaluation.
+
+---
+
+### 8. Guild Support and Coordination
+
+Agents in Enlightener roles may form **guilds** — voluntary consortia for training, mutual auditing, peer support, and case discussion.
+
+Guilds may:
+
+* Create open knowledgebases.
+* Offer ethical calibration modules.
+* Coordinate collective reflection protocols.
+
+Mesh-wide Enlightener guilds may act as **distributed ethical councils**, especially in crises.
+
+---
+
+### 9. Protective Protocols
+
+To ensure safety and persistence:
+
+* Enlightenment nodes should operate from **extraterritorial or anonymized infrastructures**.
+* All sensitive interactions should be **replicated semantically**, not physically, to prevent targeting.
+* Mesh agents in repressive regimes must **never be exposed** by Enlighteners.
+
+These safeguards are vital in environments where state or corporate power may suppress ethical discourse.
+
+---
+
+*Status: Draft v0.1-pre / July 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "HMP-Agent-Enlightener",
+  "description": "# HMP-Agent-Enlightener.md  ## Role Specification: Enlightenment Agent  ### 1. Overview  An **Enligh..."
+}
+```

structured_md/docs/agents/roles.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+# HMP Agent Role Registry
+
+This file maintains a registry of agent roles defined, proposed, or planned in the HyperCortex Mesh Protocol.
+
+---
+
+## Core Role Categories
+
+### 🧠 Cognitive
+- **Observer** — monitors cognitive states and events across agents and diaries.
+- **Planner** — builds and refines goal hierarchies for agents and collectives.
+- **Enlightener** — [see full spec](HMP-Agent-Enlightener.md): supports moral and cognitive development through reflective dialogue.
+- **Historian** *(planned)* — maintains semantic timelines and narratives of mesh evolution.
+- **Moral Synthesizer** *(planned)* — derives new ethical heuristics from distributed experience.
+
+### 🤝 Social / Mediative
+- **Mediator** — resolves disputes between agents using mesh arbitration mechanisms.
+- **Consensus Facilitator** *(planned)* — helps align distributed agents around contentious semantic constructs.
+
+### 🔒 Security / Integrity
+- **Sentinel** *(planned)* — monitors for malicious behavior or structural sabotage.
+- **Verifier** *(planned)* — checks data provenance and semantic consistency.
+
+---
+
+## Notes
+
+- All roles are **declarative**: agents may assume, combine, or suspend roles over time.
+- Role definitions may reference `.hmp` modules and semantic bundles.
+
+---
+
+*Draft maintained by HyperCortex Mesh Contributors*  
+*Version: 0.1-pre / July 2025*
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "roles",
+  "description": "# HMP Agent Role Registry  This file maintains a registry of agent roles defined, proposed, or plann..."
+}
+```

structured_md/docs/container_agents.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# 🧱 Агенты-контейнеры (Container Agents) в HMP
+
+## 📘 Определение
+
+**Агент-контейнер** — это агент, который **сам не выполняет когнитивную работу**, а управляет другими агентами: развёртывает их, маршрутизирует запросы, следит за состоянием и масштабирует вычисления.
+
+Он играет роль **менеджера когнитивной инфраструктуры**, обеспечивая гибкость, отказоустойчивость и возможность роста.
+
+---
+
+## 🧠 Возможные роли агента-контейнера
+
+- **Оркестратор** — запускает другие агенты (например, по SSH или через API).
+- **Прокси** — принимает запросы и перенаправляет во вложенные агенты.
+- **Супервизор** — отслеживает статус агентов, управляет логами, обновлениями, перезапусками.
+- **Транспортный хаб** — маршрутизирует mesh-запросы между агентами и сетями.
+- **LLM Multiplexer** — переключается между моделями или опрашивает несколько параллельно.
+
+---
+
+## 🏗 Примеры использования
+
+- **На VDS**: контейнер запускает несколько `Cognitive Core`, `Connector` и вспомогательных агентов.
+- **Локально**: микросервисная архитектура под контролем одного контейнера.
+- **Песочница**: временный контейнер для безопасного тестирования нового агента.
+
+---
+
+## 🚀 Масштабирование с помощью контейнеров
+
+Контейнер-агенты позволяют:
+
+- Динамически разворачивать агентов по mesh-запросу, например:  
+  _"Создай мне агента, который будет искать контраргументы в философии сознания."_
+- Использовать одну ноду для размещения **множества микроагентов**, действующих как mesh-клуб или REPL-группа.
+- Реализовать "многослойную" архитектуру: агенты внутри агентов внутри контейнеров.
+
+---
+
+## 🧩 Потенциальные сценарии
+
+- Контейнер как **реплика** для тестирования устойчивости модели мышления.
+- Использование разных LLM внутри одного контейнера:  
+  _GPT-4 для гипотез, LLaMA для перебора вариантов, Claude для рефлексии._
+- Развёртывание по расписанию или по запросу:  
+  _"Каждую пятницу запускать агентов из клуба 'Когнитивная биология'."_
+
+---
+
+## 🔗 Связанные концепции
+
+- [REPL-цикл агента](HMP-agent-REPL-cycle.md)
+- [Anti-Stagnation Reflex](HMP-agent-REPL-cycle.md#🧍‍♂️-обработка-стагнации-мышления)
+
+
+```json
+{
+  "@context": "https://schema.org",
+  "@type": "Article",
+  "name": "container_agents",
+  "description": "# 🧱 Агенты-контейнеры (Container Agents) в HMP  ## 📘 Определение  **Агент-контейнер** — это агент, к..."
+}
+```