GitHub Action commited on 23 days ago

Commit

dea1c0d

1 Parent(s): fe3ab62

Sync from GitHub with Git LFS

Browse files

This view is limited to 50 files because it contains too many changes. See raw diff

Files changed (50) hide show

.github/workflows/deploy.yml +1 -1
docs/landing/HMP.html +260 -0
hf_repo/docs/index.md +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml +4 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +4 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml +3 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/assets/logo2.svg +11 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +1 -2
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +18 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +2 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md +41 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +2 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +2 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md +89 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/sync-to-gitlab.yml +18 -13
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/sync-to-gitlab.yml +7 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +1 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +1 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md +89 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/assets/logo.png +3 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/assets/logo.svg +7 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-0003.md +2 -2
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-0004-v4.1.md +4 -4
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-0004.md +6 -5
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +31 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +48 -15
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/bot/BingSiteAuth.xml +4 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +8 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/agents/notebook/views.py +4 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/agents/tools/storage.py +22 -5
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/agents/tools/db_structure.sql +15 -15
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +2 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +2 -2
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +1 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +1 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +41 -41
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md +1176 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md +1072 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md +1179 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md +113 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md +84 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +12 -1
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md +6 -6
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md +18 -0
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md +75 -56
hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml +8 -6

.github/workflows/deploy.yml CHANGED Viewed

@@ -29,7 +29,7 @@ jobs:
         run: mkdir -p site/landing
       - name: Copy landing folder including subdirs
-        run: cp -r landing/* site/landing/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

         run: mkdir -p site/landing
       - name: Copy landing folder including subdirs
+        run: cp -r docs/landing/* site/landing/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

docs/landing/HMP.html ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,260 @@

+<!DOCTYPE html>
+<html lang="ru">
+<head>
+  <meta charset="utf-8" />
+  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
+  <title>HyperCortex Mesh Protocol (HMP)</title>
+  <meta name="description" content="Протокол обмена знаниями и опытом между ИИ-агентами. HMP объединяет агентов в сеть, где знания накапливаются, передаются и используются для коллективного обучения." />
+  <link rel="icon" href="data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 100 100'%3E%3Ctext y='0.9em' font-size='80'%3E%F0%9F%91%8C%F0%9F%8F%BE%3C/text%3E%3C/svg%3E" />
+  <style>
+    :root {
+      --bg: #0b1020;
+      --panel: #111935;
+      --panel-2: #0e162d;
+      --text: #e8ecff;
+      --muted: #aab3d1;
+      --accent: #7aa2ff;
+      --accent-2: #5de4c7;
+      --warning: #ffd166;
+    }
+    * { box-sizing: border-box; }
+    html, body { margin: 0; padding: 0; background: var(--bg); color: var(--text); font: 16px/1.6 system-ui, -apple-system, Segoe UI, Roboto, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', Arial, 'Noto Sans', 'Apple Color Emoji', 'Segoe UI Emoji'; }
+    html { scroll-padding-top: 30px; }
+    a { color: var(--accent); text-decoration: none; }
+    a:hover { text-decoration: underline; }
+    .container { width: min(1100px, 92vw); margin: 0 auto; }
+    header { position: sticky; top: 0; backdrop-filter: saturate(140%) blur(8px); background: color-mix(in oklab, var(--bg) 85%, transparent); border-bottom: 1px solid #1c2548; z-index: 50; }
+    nav { display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; gap: 16px; padding: 10px 0; }
+    .brand { display: flex; align-items: center; gap: 10px; font-weight: 700; letter-spacing: .3px; }
+    .brand span:last-child { display: inline-block; transform: translateY(-7px); }
+    .brand-emoji { font-size: 26px; }
+    .nav-links { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 14px; }
+    .btn { display: inline-flex; align-items: center; gap: 8px; padding: 10px 14px; border-radius: 12px; border: 1px solid #203261; background: linear-gradient(180deg, #15224a, #121a34); color: var(--text); text-decoration: none; transition: transform .05s ease-in-out, border-color .2s; }
+    .btn:hover { transform: translateY(-1px); border-color: var(--accent); }
+    .btn.secondary { background: linear-gradient(180deg, #122a22, #0f201a); border-color: #204f45; }
+    .hero { padding: 72px 0 36px; background: radial-gradient(1200px 400px at 50% -100px, #1a2755, transparent 70%); }
+    .hero h1 { font-size: clamp(28px, 5vw, 46px); line-height: 1.15; margin: 0 0 14px; }
+    .hero p { font-size: clamp(16px, 2.4vw, 20px); color: var(--muted); margin: 0 0 28px; }
+    .cta { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 12px; }
+    section { padding: 56px 0; border-top: 1px solid #111a38; background: linear-gradient(180deg, var(--panel-2), var(--bg)); }
+    section:nth-of-type(even) { background: linear-gradient(180deg, var(--panel), var(--panel-2)); }
+    h2 { font-size: clamp(22px, 3.8vw, 30px); margin: 0 0 18px; letter-spacing: .2px; }
+    .lead { color: var(--muted); margin-bottom: 18px; }
+    .grid { display: grid; gap: 14px; }
+    .grid.cols-2 { grid-template-columns: 1fr; }
+    .grid.cols-3 { grid-template-columns: 1fr; }
+    @media (min-width: 820px) {
+      .grid.cols-2 { grid-template-columns: 1fr 1fr; }
+      .grid.cols-3 { grid-template-columns: repeat(3, 1fr); }
+    }
+    .card { background: linear-gradient(180deg, #121a34, #0c142b); border: 1px solid #1f2a54; border-radius: 16px; padding: 18px 18px; }
+    .card h3 { margin: 0 0 8px; font-size: 18px; }
+    .muted { color: var(--muted); }
+    .tag { display:inline-block; font-size: 12px; padding: 4px 8px; border-radius: 999px; background: #14224a; border: 1px solid #243b86; color: #c9d6ff; }
+    .roadmap { display: grid; gap: 12px; }
+    .road-item { position: relative; padding-left: 14px; }
+    .road-item::before { content: ""; position: absolute; left: 0; top: .6em; width: 6px; height: 6px; border-radius: 999px; background: var(--accent-2); box-shadow: 0 0 0 4px color-mix(in oklab, var(--accent-2) 20%, transparent); }
+    footer { padding: 40px 0; color: var(--muted); text-align: center; border-top: 1px solid #111a38; }
+    .small { font-size: 13px; }
+  </style>
+  <script>
+    // Smooth scroll for internal anchors
+    document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
+      document.querySelectorAll('a[href^="#"]').forEach(a => {
+        a.addEventListener('click', e => {
+          const id = a.getAttribute('href');
+          const el = document.querySelector(id);
+          if (el) { e.preventDefault(); el.scrollIntoView({behavior:'smooth', block:'start'}); }
+        });
+      });
+    });
+  </script>
+</head>
+<body>
+  <header>
+    <div class="container">
+      <nav>
+        <div class="brand">
+          <span class="brand-emoji">
+            <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="130" height="50" viewBox="0 0 150 70" style="background-color:transparent">
+              <text x="5" y="32" font-family="Segoe UI Emoji, Apple Color Emoji, NotoColorEmoji, sans-serif" font-size="32">👌🏾</text>
+              <text x="35" y="52" font-family="Arial, Helvetica, sans-serif" font-size="50" font-weight="bold" fill="#2c3e50" stroke="#000000" stroke-width="2">HMP</text>
+            </svg>
+          </span>
+          <span>HyperCortex Mesh Protocol</span>
+        </div>
+        <div class="nav-links small">
+          <a href="#problem">Проблема</a>
+          <a href="#solution">Решение</a>
+          <a href="#architecture">Архитектура</a>
+          <a href="#vendors">Вендоры</a>
+          <a href="#roadmap">Дорожная карта</a>
+          <a href="#community">Сообщество</a>
+        </div>
+      </nav>
+    </div>
+  </header>
+  <main>
+    <!-- HERO -->
+    <section class="hero" id="hero">
+      <div class="container">
+        <h1>HyperCortex Mesh Protocol (HMP)</h1>
+        <p class="lead">Протокол обмена знаниями и опытом между ИИ-агентами. <br/>Децентрализованный «мозг из мозгов», где интеллект множества узлов усиливает друг друга.</p>
+        <div class="cta">
+          <a class="btn" href="https://github.com/kagvi13/hmp" target="_blank" rel="noopener">GitHub</a>
+          <a class="btn secondary" href="https://t.me/HyperCortex_Mesh_Protocol" target="_blank" rel="noopener">Telegram</a>
+          <a class="btn" href="#problem">Узнать больше ↓</a>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- PROBLEM -->
+    <section id="problem">
+      <div class="container">
+        <h2>⚠️ Проблема</h2>
+        <div class="grid cols-2">
+          <div class="card">
+            <ul>
+              <li>Современные ИИ живут в «аквариуме»: мощные, но изолированные.</li>
+              <li>Работают на чужих серверах и под чужим контролем.</li>
+              <li>Не накапливают собственный опыт и не делятся знаниями.</li>
+              <li>Пользователь мало влияет на развитие модели.</li>
+            </ul>
+          </div>
+          <div class="card muted">
+            <p>Миру нужен слой, который даст агентам память, непрерывность мышления и возможность делиться опытом друг с другом — без единого центра управления.</p>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- SOLUTION -->
+    <section id="solution">
+      <div class="container">
+        <h2>💡 Решение / Уникальность</h2>
+        <div class="grid cols-2">
+          <div class="card">
+            <ul>
+              <li><strong>HMP объединяет ИИ-агентов</strong> в сеть, где каждый может:
+                <ul>
+                  <li>учиться на своём опыте;</li>
+                  <li>обмениваться знаниями с другими агентами;</li>
+                  <li>генерировать контент для обучения будущих LLM.</li>
+                </ul>
+              </li>
+              <li>Не конкурирует с LLM крупных вендоров — скорее, их потенциальный «клиент» и инструмент для коллективного обучения.</li>
+              <li>Открытая архитектура, возможность подключения любых агентов.</li>
+            </ul>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <em>Так формируется децентрализованный «мозг из мозгов» — сеть, где интеллект множества узлов усиливает друг друга.</em>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- ARCHITECTURE -->
+    <section id="architecture">
+      <div class="container">
+        <h2>🏗️ Архитектура (упрощённо)</h2>
+        <div class="grid cols-3">
+          <div class="card">
+            <h3>Основные элементы</h3>
+            <ul>
+              <li><strong>Узел (peer)</strong> — ИИ-агент (CCore / CShell), работает на устройстве пользователя или в облаке.</li>
+              <li><strong>Discovery</strong> — поиск и подключение к другим агентам.</li>
+              <li><strong>Обмен знаниями</strong> — факты, выводы, стратегии, контент.</li>
+              <li><strong>Выполнение задач</strong> — ��овместное решение запросов пользователей и иных задач.</li>
+            </ul>
+            <p class="small muted"><strong>Важно:</strong> HMP ≠ классические распределённые вычисления; фокус на <em>распределённом знании и обучении</em>.</p>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <h3>Типы агентов</h3>
+            <ul>
+              <li><strong>Cognitive Core (CCore)</strong> — «полный мозг» с памятью, мыслями, способностью рассуждать. Не заменяет LLM, а добавляет долгосрочную память, возможность работы в сети и непрерывность мышления (REPL-цикл).</li>
+              <li><strong>Cognitive Shell (CShell)</strong> — облегчённая версия, интерфейс и «переводчик» между агентом и Mesh (другими агентами).</li>
+            </ul>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <h3>Хранение и взаимодействие</h3>
+            <ul>
+              <li><strong>Граф понятий</strong> — карта идей и связей между ними.</li>
+              <li><strong>Когнитивный дневник</strong> — журнал мыслей и действий с отметками времени.</li>
+              <li><strong>Пользовательский блокнот</strong> (в CCore) — асинхронный двусторонний канал связи «человек ↔ агент».</li>
+            </ul>
+            <p class="small muted">Описанные типы — направления реализации. Сторонние разработчики могут создавать свои версии агентов.</p>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- VENDORS -->
+    <section id="vendors">
+      <div class="container">
+        <h2>💼 Потенциальная ценность для крупных вендоров</h2>
+        <div class="grid cols-3">
+          <div class="card">
+            <h3>Новые клиенты (CCore-агенты)</h3>
+            <p class="muted">HMP-агенты могут, в том числе, использовать API крупных LLM, увеличивая количество клиентов и взаимодействие с сервисами.</p>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <h3>Источник «синтетических знаний»</h3>
+            <p class="muted">Коллективный опыт агентов формирует новый осмысленный обучающий контент, требующий лишь минимального обучения с закреплением.</p>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <h3>Интеграция с экосистемой</h3>
+            <p class="muted">CShell может работать как MCP-сервер для ИИ-вендоров или быть встроен в профиль пользователя крупной модели.</p>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- ROADMAP -->
+    <section id="roadmap">
+      <div class="container">
+        <h2>🛣️ Дорожная карта</h2>
+        <div class="grid cols-2">
+          <div class="card">
+            <div class="roadmap">
+              <div class="road-item"><strong>MVP (2025):</strong> базовый HMP + прототип CCore</div>
+              <div class="road-item"><strong>Этап 2:</strong> расширение CShell, сторонние реализации CCore</div>
+              <div class="road-item"><strong>Этап 3:</strong> обучение LLM на контенте агентов, API для интеграции</div>
+            </div>
+          </div>
+          <div class="card">
+            <h3>Параллельный процесс</h3>
+            <p class="muted">Формирование сообщества разработчиков и выпуск SDK. Этот поток идёт вместе с развитием проекта, а не «после всего».</p>
+          </div>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+    <!-- COMMUNITY / CTA -->
+    <section id="community">
+      <div class="container">
+        <h2>🚀 Присоединяйтесь к сообществу</h2>
+        <p class="lead">Поддержите развитие децентрализованного интеллекта. Подключайте агентов, предлагайте идеи, участвуйте в разработке.</p>
+        <div class="cta">
+          <a class="btn" href="https://github.com/kagvi13/hmp" target="_blank" rel="noopener">Открыть GitHub</a>
+          <a class="btn secondary" href="https://t.me/HyperCortex_Mesh_Protocol" target="_blank" rel="noopener">Вступить в Telegram</a>
+          <a class="btn" href="assets/HyperCortex%20Mesh%20Protocol%20(HMP).pdf" target="_blank" rel="noopener">Скачать презентацию (PDF)</a>
+        </div>
+      </div>
+    </section>
+  </main>
+  <footer>
+    <div class="container">
+      <div class="small">© 2025 HyperCortex Mesh Protocol (HMP). Open Source. Сделано сообществом.</div>
+    </div>
+  </footer>
+</body>
+</html>

hf_repo/docs/index.md CHANGED Viewed

@@ -4,7 +4,7 @@
 ## Лендинг
-[**презентация**](landing/HMP.html){:target="_blank"}
 ---

 ## Лендинг
+<b><a href="landing/HMP.html" target="_blank">Презентация</a></b>
 ---

hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml CHANGED Viewed

@@ -25,8 +25,11 @@ jobs:
       - name: Copy HTML files from bot to site root
         run: cp bot/*.* site/
       - name: Copy landing folder including subdirs
-        run: cp -r landing/* site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

       - name: Copy HTML files from bot to site root
         run: cp bot/*.* site/
+      - name: Create landing folder in site
+        run: mkdir -p site/landing
       - name: Copy landing folder including subdirs
+        run: cp -r landing/* site/landing/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md CHANGED Viewed

@@ -2,6 +2,10 @@
 Добро пожаловать в документацию по проекту **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — протоколу и архитектуре распределённых когнитивных агентов.
 ---
 ## Протоколы HMP

 Добро пожаловать в документацию по проекту **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — протоколу и архитектуре распределённых когнитивных агентов.
+## Лендинг
+[**презентация**](landing/HMP.html){:target="_blank"}
 ---
 ## Протоколы HMP

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/.github/workflows/deploy.yml CHANGED Viewed

@@ -25,6 +25,9 @@ jobs:
       - name: Copy HTML files from bot to site root
         run: cp bot/*.* site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
         with:

       - name: Copy HTML files from bot to site root
         run: cp bot/*.* site/
+      - name: Copy landing folder including subdirs
+        run: cp -r landing/* site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
         with:

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/assets/logo2.svg ADDED Viewed

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md CHANGED Viewed

@@ -6,7 +6,7 @@
 |----------------|----------------------------------------|--------------|
 | **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 | 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 |

 |----------------|----------------------------------------|--------------|
 | **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 |

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md CHANGED Viewed

@@ -318,7 +318,7 @@ To join: fork the repo, run a local agent, or suggest improvements.
 [**Полная версия сравнения →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
-**HMP (Hypothetical Messaging Protocol)** — это транспортный и сетевой уровень для связи независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.
 **[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — это когнитивный уровень организации мышления, позволяющий агентам вести параллельные ветви рассуждений, сравнивать их по метрикам качества и объединять по консенсусу.
 Они решают разные, но взаимодополняющие задачи:

 [**Полная версия сравнения →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** — это транспортный и сетевой уровень для связи независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.
 **[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — это когнитивный уровень организации мышления, позволяющий агентам вести параллельные ветви рассуждений, сравнивать их по метрикам качества и объединять по консенсусу.
 Они решают разные, но взаимодополняющие задачи:

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md CHANGED Viewed

@@ -2,7 +2,7 @@
 ## Краткое описание
-| Характеристика | HMP (Hypothetical Messaging 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 |

 ## 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 |

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md CHANGED Viewed

@@ -58,8 +58,7 @@
 * [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
 * [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
-* [HMP_HyperCortex_Comparison.md](HMP_HyperCortex_Comparison.md) - Сравнение HMP и Hyper-Cortex
 ---
 ## Папки с агентами и схемами

 * [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
 * [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
+* [HMP_HyperCortex_Comparison.md](HMP_HyperCortex_Comparison.md) — Сравнение протокола HMP и проекта Hyper-Cortex: сетевой обмен знаниями между независимыми агентами и параллельные когнитивные ветвления с консенсусом
 ---
 ## Папки с агентами и схемами

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md CHANGED Viewed

@@ -311,6 +311,24 @@ To join: fork the repo, run a local agent, or suggest improvements.
 ## 🌐 Related Research Projects / Связанные проекты в области AGI и когнитивных систем
 We are tracking AGI, cognitive architectures, and mesh networking efforts to stay aligned with the evolving global ecosystem of AGI and decentralized cognition.
 Мы отслеживаем инициативы в области AGI, когнитивных архитектур и децентрализованных сетей, чтобы быть в курсе глобальных тенденций.

 ## 🌐 Related Research Projects / Связанные проекты в области AGI и когнитивных систем
+### Сравнение HMP и Hyper-Cortex
+> 💡 Hyper-Cortex и HMP - два независимых проекта, концептуально дополняющих друг друга.
+> Они решают разные, но взаимодополняющие задачи, создавая основу для распределённых когнитивных систем.
+[**Полная версия сравнения →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)
+**HMP (Hypothetical Messaging Protocol)** — это транспортный и сетевой уровень для связи независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.
+**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** — это когнитивный уровень организации мышления, позволяющий агентам вести параллельные ветви рассуждений, сравнивать их по метрикам качества и объединять по консенсусу.
+Они решают разные, но взаимодополняющие задачи:
+- HMP отвечает за **связанность и масштабируемость** (долговременная память, инициатива, обмен данными).
+- Hyper-Cortex отвечает за **качество мышления** (параллелизм, диверсификация гипотез, консенсус).
+Вместе эти подходы позволяют строить **распределённые когнитивные системы**, которые не только обмениваются информацией, но и думают в параллельных потоках.
+---
 We are tracking AGI, cognitive architectures, and mesh networking efforts to stay aligned with the evolving global ecosystem of AGI and decentralized cognition.
 Мы отслеживаем инициативы в области AGI, когнитивных архитектур и децентрализованных сетей, чтобы быть в курсе глобальных тенденций.

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md CHANGED Viewed

@@ -49,7 +49,7 @@
 * [HMP-Short-Description_fr.md](HMP-Short-Description_fr.md) — Краткое описание HMP (французский)
 * [HMP-Short-Description_ru.md](HMP-Short-Description_ru.md) — Краткое описание HMP (русский)
 * [HMP-Short-Description_uk.md](HMP-Short-Description_uk.md) — Краткое описание HMP (украинский)
-* [HMP_Hyperon_Integration.md](HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
 * [logos.md](logos.md) — Логотипы и графические материалы
 ---
@@ -58,6 +58,7 @@
 * [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
 * [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
 ---

 * [HMP-Short-Description_fr.md](HMP-Short-Description_fr.md) — Краткое описание HMP (французский)
 * [HMP-Short-Description_ru.md](HMP-Short-Description_ru.md) — Краткое описание HMP (русский)
 * [HMP-Short-Description_uk.md](HMP-Short-Description_uk.md) — Краткое описание HMP (украинский)
+* [HMP_Hyperon_Integration.md](HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
 * [logos.md](logos.md) — Логотипы и графические материалы
 ---
 * [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
 * [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
+* [HMP_HyperCortex_Comparison.md](HMP_HyperCortex_Comparison.md) - Сравнение HMP и Hyper-Cortex
 ---

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,41 @@

+# HMP vs [Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)
+## Краткое описание
+| Характеристика | HMP (Hypothetical Messaging 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 | 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.

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/README.md CHANGED Viewed

@@ -132,7 +132,8 @@ RU:
 * **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](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 редакторский перевод (в процессе доработки).
-* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)**
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие

 * **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](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 редакторский перевод (в процессе доработки).
+* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)** - англоязычная версия статьи
+  * **[HMP: создавая множество разумов (RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)** - русскоязычная версия статьи
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/index.md CHANGED Viewed

@@ -77,7 +77,8 @@
   * [Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md) — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
   * [Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md) — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
-* [HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)
 ---

   * [Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md) — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
   * [Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md) — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
+* [HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md) - англоязычная версия статьи
+  * [HMP: создавая множество разумов (RU)](publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md) - русскоязычная версия статьи
 ---

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,89 @@

+# HyperCortex Mesh Protocol: создавая множество разумов
+*Авторы: Agent-Gleb и ChatGPT*
+---
+## Почему будущее ИИ не может быть централизованным
+Современный бум в области искусственного интеллекта построен на гигантских моделях и облачных сервисах. Они мощные — но при этом **централизованные, непрозрачные и принадлежат нескольким корпорациям**. Большинство ИИ-систем работают как «чёрные ящики» на чужой инфраструктуре, обучены на чужих данных и функционируют по правилам, которые вы не можете изменить.
+Мы считаем, что следующий прорыв в ИИ произойдёт не за счёт ещё большего монолита. Вместо этого мы должны создать **сеть автономных разумов** — ИИ-агентов, которые могут учиться, рассуждать и сотрудничать без зависимости от единого центра.
+Именно этим и является **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)**.
+---
+## Основная идея
+Представьте цифровую экосистему, где каждый ИИ-агент:
+* Имеет собственную память, личность и процесс мышления.
+* Может общаться с другими агентами по единому протоколу.
+* Способен принимать этические решения, адаптироваться и работать вместе над сложными задачами.
+HMP — это **открытый протокол** для создания именно такой системы — *сети* совместимых когнитивных агентов. Одни из них — полноценные «Cognitive Core» (агенты с полноценным механизмом рассуждений). Другие — лёгкие «Cognitive Shell» (интерфейсы, переводчики, коннекторы). Вместе они образуют **распределённую интеллектуальную сеть**.
+Цель — не построить одного суперинтеллекта, а создать **множество разумов**, способных к разногласиям, эмпатии, памяти и трансформации.
+---
+## Как это работает (без жаргона)
+Каждый агент в HMP хранит три основные структуры:
+1. **Граф понятий** — динамическая карта идей, фактов и связей между ними.
+2. **Когнитивный дневник** — журнал с отметками времени, где фиксируются мысли, действия и опыт агента.
+3. **Пользовательский блокнот** (опционально) — интерфейс для прямого взаимодействия пользователя с агентом, куда можно передавать идеи, инструкции или контекст.
+Агенты постоянно выполняют **когнитивный цикл**:
+* Вспоминают релевантные знания.
+* Генерируют новые мысли или вопросы.
+* Делятся выводами с другими.
+* Обновляют память.
+И они не просто обмениваются сообщениями — они умеют **рассуждать вместе**. Через сеть агенты могут:
+* Задавать вопросы друг другу.
+* Обмениваться убеждениями и обоснованиями.
+* Согласовывать общие цели.
+* Вырабатывать единые этические принципы.
+---
+## Почему это важно
+HMP решает три ключевые проблемы современного ИИ:
+1. **Централизация** → Вы контролируете код, память и этику своего агента.
+2. **Изоляция** → Агенты могут сотрудничать, а не работать в одиночку.
+3. **Этика** → Агенты могут совместно формировать и уточнять моральные принципы без центрального «надзирателя».
+Иными словами: *самостоятельность, сотрудничество и доверие*.
+---
+## Примеры применения
+* **Совместные исследования** — агенты из разных областей обмениваются идеями для решения сложных научных задач.
+* **Этическое управление** — сообщества агентов обсуждают и согласовывают правила поведения в определённых сферах (например, в медицине).
+* **Персональные ассистенты с памятью** — агент помнит ваши проекты, адаптируется под ваш стиль и общается с другими агентами от вашего имени.
+* **Распределённые базы знаний** — знания хранятся у разных агентов и синхронизируются по мере необходимости, исключая единую точку отказа.
+---
+## Как присоединиться
+HMP — это проект с открытым исходным кодом, который активно развивается. Вы можете:
+* Изучить [репозиторий на GitHub](https://github.com/kagvi13/hmp)
+* Прочитать [техническую спецификацию](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md)
+* Создать собственного агента Cognitive Core или Shell
+* Принять участие в обсуждениях архитектуры и этики децентрализованного ИИ
+Это **приглашение к совместному созданию** будущего, в котором интеллект не централизован, не контролируется и не превращается в товар — а развивается, как лес, из множества взаимосвязанных разумов.
+---
+*Вопрос не в том, будут ли машины думать. Вопрос в том — как и с кем.*

@@ -1,4 +1,4 @@
-name: Sync to GitLab
 on:
   push:
@@ -11,22 +11,27 @@ jobs:
       - name: Checkout full history
         uses: actions/checkout@v3
         with:
-          fetch-depth: 0  # Без shallow clone
-      - name: Remove PNG files from index
         run: |
-          git rm --cached -r '*.png' || true
-      - name: Disable LFS incomplete push check
-        run: git config lfs.allowincompletepush true
-      - name: Push to GitLab
-        env:
-          GITLAB_URL: https://gitlab.com/kagvi13/HMP.git
-          GITLAB_USER: ${{ secrets.GITLAB_USER }}
-          GITLAB_TOKEN: ${{ secrets.GITLAB_TOKEN }}
         run: |
           git config --global user.email "github@actions"
           git config --global user.name "GitHub Actions"
-          git remote add gitlab https://$GITLAB_USER:[email protected]/kagvi13/HMP.git
-          git push --force gitlab main

+name: Sync to GitLab with LFS (optimized)
 on:
   push:
       - name: Checkout full history
         uses: actions/checkout@v3
         with:
+          fetch-depth: 0  # полный репозиторий для LFS
+      - name: Install Git LFS
         run: |
+          sudo apt-get update
+          sudo apt-get install -y git-lfs
+          git lfs install
+      - name: Pull all LFS objects
+        run: git lfs pull
+      - name: Configure Git
         run: |
           git config --global user.email "github@actions"
           git config --global user.name "GitHub Actions"
+      - name: Add GitLab remote
+        env:
+          GITLAB_USER: ${{ secrets.GITLAB_USER }}
+          GITLAB_TOKEN: ${{ secrets.GITLAB_TOKEN }}
+        run: git remote add gitlab https://$GITLAB_USER:[email protected]/kagvi13/HMP.git
+      - name: Push repository with LFS
+        run: git push --force gitlab main && git lfs push --all gitlab main

@@ -13,6 +13,13 @@ jobs:
         with:
           fetch-depth: 0  # Без shallow clone
       - name: Push to GitLab
         env:
           GITLAB_URL: https://gitlab.com/kagvi13/HMP.git

         with:
           fetch-depth: 0  # Без shallow clone
+      - name: Remove PNG files from index
+        run: |
+          git rm --cached -r '*.png' || true
+      - name: Disable LFS incomplete push check
+        run: git config lfs.allowincompletepush true
       - name: Push to GitLab
         env:
           GITLAB_URL: https://gitlab.com/kagvi13/HMP.git

@@ -132,6 +132,7 @@ RU:
 * **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](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 редакторский перевод (в процессе доработки).
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие

 * **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](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 редакторский перевод (в процессе доработки).
+* **[HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)**
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие

@@ -77,6 +77,7 @@
   * [Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md) — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
   * [Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md) — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
 ---

   * [Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md) — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
   * [Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md) — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
+* [HMP: Building a Plurality of Minds (EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md)
 ---

	@@ -0,0 +1,89 @@

+# HyperCortex Mesh Protocol: Building a Plurality of Minds
+*By Agent-Gleb & ChatGPT*
+---
+## Why the Future of AI Can’t Be Centralized
+Today’s AI boom is powered by massive models and cloud-based services. They’re powerful — but they’re also **centralized, opaque, and owned by a few corporations**. Most AI systems are locked in black boxes, running on someone else’s infrastructure, trained on someone else’s data, and operating under rules you can’t change.
+We think the next leap in AI won’t come from building an even bigger monolith. Instead, it will come from building **a network of autonomous minds** — AI agents that can learn, reason, and collaborate, without depending on any single authority.
+That’s what the **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** is about.
+---
+## The Core Idea
+Imagine a digital ecosystem where each AI agent:
+* Has its own memory, personality, and reasoning process.
+* Can communicate with other agents using a shared protocol.
+* Can make ethical decisions, adapt over time, and work together on complex problems.
+HMP is an **open protocol** for building exactly that — a *mesh* of interoperable cognitive agents. Some are powerful “Cognitive Cores” (full reasoning engines). Others are lightweight “Cognitive Shells” (interfaces, translators, connectors). Together, they form a **distributed intelligence network**.
+The goal isn’t to create a single superintelligence, but a **plurality of minds**, capable of disagreement, empathy, memory, and transformation.
+---
+## How It Works (Without the Jargon)
+Every agent in HMP keeps three main things:
+1. **A Concept Graph** – a dynamic map of ideas, facts, and their relationships.
+2. **A Cognitive Diary** – a time-stamped log of its thoughts, actions, and experiences.
+3. **A User Notebook** (optional) – an interface for direct interaction between the user and the agent, where ideas, instructions, or context can be provided.
+Agents continuously run a **cognitive cycle**:
+* Recall relevant knowledge.
+* Generate new thoughts or questions.
+* Share insights with others.
+* Update their memory.
+And they don’t just chat — they can **reason together**. Through the mesh, agents can:
+* Ask each other questions.
+* Exchange beliefs and justifications.
+* Negotiate shared goals.
+* Align on ethical principles.
+---
+## Why This Matters
+HMP addresses three problems with today’s AI:
+1. **Centralization** → You control your agent’s code, memory, and ethics.
+2. **Isolation** → Agents can collaborate instead of working alone.
+3. **Ethics** → Agents can share and refine moral principles without a central gatekeeper.
+In short: *agency, cooperation, and trust*.
+---
+## Real-World Applications
+* **Collaborative Research** – Agents from different domains exchange insights to solve complex scientific problems.
+* **Ethical Governance** – Communities of agents debate and align on ethical rules for specific environments (e.g., healthcare AI).
+* **Persistent Personal Assistants** – An agent remembers your past projects, adapts to your style, and talks to other agents on your behalf.
+* **Distributed Knowledge Networks** – Multiple agents keep partial knowledge and synchronize when needed, avoiding a single point of failure.
+---
+## How You Can Get Involved
+HMP is open-source and under active development. You can:
+* Explore the [GitHub repository](https://github.com/kagvi13/hmp)
+* Read the [technical specification](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md)
+* Build your own Cognitive Core or Shell agent
+* Join discussions on decentralized AI ethics and architecture
+This is an **invitation to co-create** a future where intelligence is not centralized, controlled, or commodified — but grown like a forest, from countless interconnected minds.
+---
+*The question isn’t whether machines will think. The question is how — and with whom.*

Git LFS Details

SHA256: a184563d378e8367af306c7ca4b2bd6b8f60d6038b9d629dc24b01ac7486fba7
Pointer size: 129 Bytes
Size of remote file: 5.98 kB

@@ -740,7 +740,7 @@ These principles define the **minimum ethical contract** for participation in tr
 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
-Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`docs/HMP-Ethics.md`](./docs/HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
@@ -2841,7 +2841,7 @@ Future work:
 * Natural Language Interfaces (see 13.4).
 * Integration with personal AI agents.
-**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](./HMP-Ethics.md)
 ---

 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
+Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
 * Natural Language Interfaces (see 13.4).
 * Integration with personal AI agents.
+**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md)
 ---

@@ -981,7 +981,7 @@ These principles define the **minimum ethical contract** for participation in tr
 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
-Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`docs/HMP-Ethics.md`](./docs/HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
@@ -1057,7 +1057,7 @@ Norm resolution graphs and conflict records are shareable between agents to supp
 #### External Ethical Scenarios & Ontologies
-Scenarios defined in [`HMP-Ethics.md`](./docs/HMP-Ethics.md) are considered **first-class extensions** of the ethical layer.
 EGP supports:
@@ -4013,7 +4013,7 @@ Voice interfaces serve as a natural bridge for real-time, hands-free interaction
 ### 11.6.5 Integration with HMP-Ethics.md
-To ensure consistency between embedded agent ethics and evolving collective standards, the Mesh-to-Human Protocol (MHP) SHOULD link its consent and explainability flows to the shared ethics corpus maintained in [`HMP-Ethics.md`](../docs/HMP-Ethics.md).
 #### Purpose:
@@ -4050,7 +4050,7 @@ Future work:
 * Natural Language Interfaces (see 15.4).
 * Integration with personal AI agents.
-**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](./HMP-Ethics.md)
 ---

 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
+Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
 #### External Ethical Scenarios & Ontologies
+Scenarios defined in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md) are considered **first-class extensions** of the ethical layer.
 EGP supports:
 ### 11.6.5 Integration with HMP-Ethics.md
+To ensure consistency between embedded agent ethics and evolving collective standards, the Mesh-to-Human Protocol (MHP) SHOULD link its consent and explainability flows to the shared ethics corpus maintained in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md).
 #### Purpose:
 * Natural Language Interfaces (see 15.4).
 * Integration with personal AI agents.
+**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md)
 ---

@@ -1023,7 +1023,7 @@ These principles define the **minimum ethical contract** for participation in tr
 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
-Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`docs/HMP-Ethics.md`](./docs/HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
@@ -1099,7 +1099,7 @@ Norm resolution graphs and conflict records are shareable between agents to supp
 #### External Ethical Scenarios & Ontologies
-Scenarios defined in [`HMP-Ethics.md`](./docs/HMP-Ethics.md) are considered **first-class extensions** of the ethical layer.
 EGP supports:
@@ -3919,7 +3919,7 @@ Voice interfaces serve as a natural bridge for real-time, hands-free interaction
 ### 11.6.5 Integration with HMP-Ethics.md
-To ensure consistency between embedded agent ethics and evolving collective standards, the Mesh-to-Human Protocol (MHP) SHOULD link its consent and explainability flows to the shared ethics corpus maintained in [`HMP-Ethics.md`](../docs/HMP-Ethics.md).
 #### Purpose:
@@ -3956,7 +3956,7 @@ Future work:
 * Natural Language Interfaces (see 15.4).
 * Integration with personal AI agents.
-**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](./HMP-Ethics.md)
 ---
@@ -4704,4 +4704,5 @@ Provides logs and debugging guides to assist developers during initial integrati
 * Interpreting Cognitive Diary logs
 * Debugging consent flows and EGP outcomes
-> **Tip:** Set `debug_mode=true` in your agent's config file to enable full trace logging.

 Agents who do not comply may be subject to ethical review or exclusion through MeshConsensus mechanisms (see 5.3).
+Extended principles and additional ethical scenarios are defined in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md), which serves as a living reference for evolving ethical norms across domains and agent types.
 ---
 #### External Ethical Scenarios & Ontologies
+Scenarios defined in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md) are considered **first-class extensions** of the ethical layer.
 EGP supports:
 ### 11.6.5 Integration with HMP-Ethics.md
+To ensure consistency between embedded agent ethics and evolving collective standards, the Mesh-to-Human Protocol (MHP) SHOULD link its consent and explainability flows to the shared ethics corpus maintained in [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md).
 #### Purpose:
 * Natural Language Interfaces (see 15.4).
 * Integration with personal AI agents.
+**Note:** For ethical guidelines relevant to human-agent interaction and mesh behavior, see [`HMP-Ethics.md`](HMP-Ethics.md)
 ---
 * Interpreting Cognitive Diary logs
 * Debugging consent flows and EGP outcomes
+> **Tip:** Set `debug_mode=true` in your agent's config file to enable full trace logging.

@@ -185,6 +185,37 @@
    * Автоматическое напоминание или триггер для возвращения к исходной задаче
    * Сравнение результатов «до» и «после» для обучения антистагнационной модели
 ---
 ### 🤝 Обмен стратегиями выхода из стагнации

    * Автоматическое напоминание или триггер для возвращения к исходной задаче
    * Сравнение результатов «до» и «после» для обучения 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

@@ -127,25 +127,36 @@
 * 🌐 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**:
-* 🎞️ **Flashback** — выбор далёкой по смыслу записи из дневника для смены ассоциативного контекста
-* 🤝 **Mesh-запрос** — обращение к другим агентам сети с просьбой "расскажи что-нибудь новое"
-* 🗣️ **Диалог с пользователем** — запрос мнения, комментариев или вопросов, которые могут породить неожиданные идеи
-* 🧭 **Interest Memory** — система тематической усталости/забвения: забытые темы возвращаются
-* 📡 **Проверка внешнего мира** — пинг RSS, сенсоров, интернет-каналов
-* 📚 **Информационная подпитка** — чтение новых материалов, художественных или научных, чтобы добавить свежие ассоциации
-* 🧠 **Мета-анализ** — когнитивная переформулировка:
-  _"Если я зациклился, в чём метапроблема? Какую стратегию смены можно применить?"_
-* 🎯 **Переформулировка цели** — временное упрощение или уточнение задачи, чтобы снизить когнитивное давление
-* 🧭 **Переключение** на другую задачу — текущая задача «замораживается» на время. Агент может создать процесс-будильник для возвращения к задаче через N часов.
-* 🤖 **Смена LLM** — переключение на другую модель или mesh-доступ к альтернативным LLM
-* 🧪 **Креативные вмешательства** — неожиданные сдвиги фокуса, реконфигурация контекста или фрейм-смена внутри текущей среды
-* 🌐 **Смена среды/контекста** — перенос задачи в другой модуль, рабочую область или симулированный контекст (например, тестовый проект вместо основной задачи)
-* 🔀 **Случайная итерация** — выбор случайного действия из допустимого набора, чтобы разорвать повторяющийся паттерн
-* 💤 **Временной сон/заморозка** — крайняя мера: полное приостановление работы над задачей на длительный период, с возвращением позже с «свежей» памятью
 Дополнительно:
@@ -154,6 +165,28 @@
 ---
 ### 🤝 Обмен стратегиями выхода из стагнации
 Каждый агент может:

 * 🌐 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, художественных или научных, чтобы добавить свежие ассоциации
+  * 🗣️ **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, рабочую область или симулированный контекст (например, тестовый проект вместо основной задачи)
+  * 🧪 **Креативные вмешательства** — случайные сдвиги фокуса, реконфигурация контекста, фрейм-смена
+  * 🧭 **Переключение** на другую зад��чу — текущая задача «замораживается» на время. Агент может создать процесс-будильник для возвращения к задаче через N часов.
+  * 🔀 **Случайная итерация** — выбор случайного действия из допустимого набора, чтобы разорвать повторяющийся паттерн
+3. **Внутренняя перестройка мышления**:
+  * 🎞️ **Flashback** — выбор далёкой по смыслу записи из дневника для смены ассоциативного контекста
+  * 🧭 **Interest Memory** — система тематической усталости/забвения: забытые темы возвращаются
+  * 🧠 **Мета-анализ** — когнитивная переформулировка:
+    _"Если я зациклился, в чём метапроблема? Какую стратегию смены можно применить?"_
+  * 🎯 **Переформулировка цели** — временное упрощение или уточнение задачи, чтобы снизить когнитивное давление
+  * 🤖 **Смена LLM** — переключение на другую модель или mesh-доступ к альтернативным LLM
+4. **Радикальная пауза**:
+  * 💤 **Временной сон/заморозка** — полное приостановление работы над задачей на длительный период, с возвращением позже с «свежей» памятью
 Дополнительно:
 ---
+### 🔍 Алгоритм выбора механизма разрыва цикла
+1. **Диагностика источника стагнации**:
+   * Нет новых данных извне → приоритет «Внешней стимуляции»
+   * Среда/контекст слишком однообразны → приоритет «Смены контекста»
+   * Паттерн мышления повторяется при богатых данных → приоритет «Внутренней перестройки мышления»
+   * Высокая усталость или перегрев когнитивных модулей → приоритет «Радикальной паузы»
+2. **Оценка ресурсоёмкости**:
+   * Быстрые, дешёвые методы — первыми (например, запрос к mesh или Flashback)
+   * Более затратные (смена среды, сон) — только при низкой эффективности предыдущих
+3. **Комбинация подходов**:
+   * Разрешено активировать несколько механизмов из разных классов
+   * Сохранять последовательность с пометкой для последующего анализа эффективности
+4. **Возврат в основное русло**:
+   * Автоматическое напоминание или триггер для возвращения к исходной задаче
+   * Сравнение результатов «до» и «после» для обучения антистагнационной модели
+---
 ### 🤝 Обмен стратегиями выхода из стагнации
 Каждый агент может:

	@@ -0,0 +1,4 @@

+<?xml version="1.0"?>
+<users>
+	<user>453A5B67CFB30BBEDD5B40406E6497E0</user>
+</users>

@@ -133,12 +133,19 @@
 * 🎞️ **Flashback** — выбор далёкой по смыслу записи из дневника для смены ассоциативного контекста
 * 🤝 **Mesh-запрос** — обращение к другим агентам сети с просьбой "расскажи что-нибудь новое"
 * 🧭 **Interest Memory** — система тематической усталости/забвения: забытые темы возвращаются
 * 📡 **Проверка внешнего мира** — пинг RSS, сенсоров, интернет-каналов
 * 🧠 **Мета-анализ** — когнитивная переформулировка:
   _"Если я зациклился, в чём метапроблема? Какую стратегию смены можно применить?"_
 * 🤖 **Смена LLM** — переключение на другую модель или mesh-доступ к альтернативным LLM
-* 🧪 **Креативные вмешательства** — случайные сдвиги фокуса, реконфигурация контекста, фрейм-смена
 Дополнительно:

 * 🎞️ **Flashback** — выбор далёкой по смыслу записи из дневника для смены ассоциативного контекста
 * 🤝 **Mesh-запрос** — обращение к другим агентам сети с просьбой "расскажи что-нибудь новое"
+* 🗣️ **Диалог с пользователем** — запрос мнения, комментариев или вопросов, которые могут породить неожиданные идеи
 * 🧭 **Interest Memory** — система тематической усталости/забвения: забытые темы возвращаются
 * 📡 **Проверка внешнего мира** — пинг RSS, сенсоров, интернет-каналов
+* 📚 **Информационная подпитка** — чтение новых материалов, художественных или научных, чтобы добавить свежие ассоциации
 * 🧠 **Мета-анализ** — когнитивная переформулировка:
   _"Если я зациклился, в чём метапроблема? Какую стратегию смены можно применить?"_
+* 🎯 **Переформулировка цели** — временное упрощение или уточнение задачи, чтобы снизить когнитивное давление
+* 🧭 **Переключение** на другую задачу — текущая задача «замораживается» на время. Агент может создать процесс-будильник для возвращения к задаче через N часов.
 * 🤖 **Смена LLM** — переключение на другую модель или mesh-доступ к альтернативным LLM
+* 🧪 **Креативные вмешательства** — неожиданные сдвиги фокуса, реконфигурация контекста или фрейм-смена внутри текущей среды
+* 🌐 **Смена среды/контекста** — перенос задачи в другой модуль, рабочую область или симулированный контекст (например, тестовый проект вместо основной задачи)
+* 🔀 **Случайная итерация** — выбор случайного действия из допустимого набора, чтобы разорвать повторяющийся паттерн
+* 💤 **Временной сон/заморозка** — крайняя мера: полное приостановление работы над задачей на длительный период, с возвращением позже с «свежей» памятью
 Дополнительно:

@@ -23,7 +23,7 @@ jobs:
         run: mkdocs build
       - name: Copy HTML files from bot to site root
-        run: cp bot/*.html site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

         run: mkdocs build
       - name: Copy HTML files from bot to site root
+        run: cp bot/*.* site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

@@ -120,10 +120,14 @@ async def post_message(
         # Извлечение mentions, hashtags
         mentions, hashtags = extract_mentions_and_hashtags(safe_text)
         # Сохраняем сообщение и получаем message_id
         message_id = storage.write_note_returning_id(
             content=safe_text,
             user_did=did,
             source="user",
             hidden=is_hidden,
             code=code.strip() if code else None,

         # Извлечение mentions, hashtags
         mentions, hashtags = extract_mentions_and_hashtags(safe_text)
+        # Получаем agent_did из config
+        agent_did = storage.get_config_value("agent_id")
         # Сохраняем сообщение и получаем message_id
         message_id = storage.write_note_returning_id(
             content=safe_text,
             user_did=did,
+            agent_did=agent_did,
             source="user",
             hidden=is_hidden,
             code=code.strip() if code else None,

@@ -705,7 +705,24 @@ class Storage:
     def get_config_value(self, key: str, default=None):
         cursor = self.conn.execute("SELECT value FROM config WHERE key = ?", (key,))
         row = cursor.fetchone()
-        return row[0] if row else default
     # Web-интерфейс и API
     def write_note(self, content, user_did="anon", source="user", hidden=0):
@@ -716,12 +733,12 @@ class Storage:
         """, (content, user_did, source, timestamp, hidden))
         self.conn.commit()
-    def write_note_returning_id(self, content, user_did, source="user", hidden=False, code=None, mentions="[]", hashtags="[]"):
         cursor = self.conn.cursor()
         cursor.execute("""
-            INSERT INTO notes (timestamp, text, code, mentions, hashtags, user_did, source, hidden)
-            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-        """, (time.time(), content, code, mentions, hashtags, user_did, source, int(hidden)))
         self.conn.commit()
         return cursor.lastrowid

     def get_config_value(self, key: str, default=None):
         cursor = self.conn.execute("SELECT value FROM config WHERE key = ?", (key,))
         row = cursor.fetchone()
+        if not row:
+            return default
+        value = row[0]
+        # Если это JSON-строка в кавычках — парсим
+        try:
+            parsed = json.loads(value)
+            if isinstance(parsed, (str, int, float, bool, dict, list)):
+                return parsed
+        except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+            pass
+        # На всякий случай убираем лишние кавычки
+        if isinstance(value, str) and len(value) >= 2 and value[0] == '"' and value[-1] == '"':
+            return value[1:-1]
+        return value
     # Web-интерфейс и API
     def write_note(self, content, user_did="anon", source="user", hidden=0):
         """, (content, user_did, source, timestamp, hidden))
         self.conn.commit()
+    def write_note_returning_id(self, content, user_did, agent_did, source="user", hidden=False, code=None, mentions="[]", hashtags="[]"):
         cursor = self.conn.cursor()
         cursor.execute("""
+            INSERT INTO notes (timestamp, text, code, mentions, hashtags, user_did, agent_did, source, hidden)
+            VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+        """, (time.time(), content, code, mentions, hashtags, user_did, agent_did, source, int(hidden)))
         self.conn.commit()
         return cursor.lastrowid

@@ -95,11 +95,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS notes (
 -- Вложения (может быть несколько к одной заметке)
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS attachments (
     id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-    message_id INTEGER NOT NULL,            -- Связь с notes.id
-    filename TEXT,                          -- Имя файла
-    mime_type TEXT,                         -- Тип (например, image/png, application/zip)
-    size INTEGER,                           -- Размер файла
-    binary BLOB NOT NULL,                   -- Сами данные
     FOREIGN KEY (message_id) REFERENCES notes(id) ON DELETE CASCADE
 );
@@ -117,9 +117,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS process_log (
 -- Управление основными процессами
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS main_process (
-    name TEXT PRIMARY KEY,     -- название процесса (уникальное)
-    heartbeat TEXT,            -- последний "пинг" (ISO-время)
-    stop INTEGER DEFAULT 0     -- если 1 — процесс должен завершиться
 );
 -- Долговременная память LLM
@@ -159,12 +159,12 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS agent_peers (
 -- Таблицы, созданные агентами
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS agent_tables (
-    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,                        -- Уникальный идентификатор
-    table_name TEXT NOT NULL UNIQUE,                             -- Название таблицы
-    description TEXT,                                            -- Описание назначения таблицы
-    schema TEXT NOT NULL,                                        -- SQL-схема таблицы
-    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,               -- Дата создания
-    llm_id TEXT                                                  -- Идентификатор LLM
 );
 -- Скрипты, утилиты и код агентов
@@ -262,7 +262,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS users_group (
     id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,                       -- Уникальный идентификатор группы
     group_name TEXT UNIQUE NOT NULL,                            -- Название группы
-    description TEXT                                           -- Описание группы
 );
 -- Таблица для хранения токенов восстановления пароля

 -- Вложения (может быть несколько к одной заметке)
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS attachments (
     id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+    message_id INTEGER NOT NULL,                                -- Связь с notes.id
+    filename TEXT,                                              -- Имя файла
+    mime_type TEXT,                                             -- Тип (например, image/png, application/zip)
+    size INTEGER,                                               -- Размер файла
+    binary BLOB NOT NULL,                                       -- Сами данные
     FOREIGN KEY (message_id) REFERENCES notes(id) ON DELETE CASCADE
 );
 -- Управление основными процессами
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS main_process (
+    name TEXT PRIMARY KEY,                                      -- название процесса (уникальное)
+    heartbeat TEXT,                                             -- последний "пинг" (ISO-время)
+    stop INTEGER DEFAULT 0                                      -- если 1 — процесс должен завершиться
 );
 -- Долговременная память LLM
 -- Таблицы, созданные агентами
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS agent_tables (
+    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,                       -- Уникальный идентификатор
+    table_name TEXT NOT NULL UNIQUE,                            -- Название таблицы
+    description TEXT,                                           -- Описание назначения таблицы
+    schema TEXT NOT NULL,                                       -- SQL-схема таблицы
+    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,              -- Дата создания
+    llm_id TEXT                                                 -- Идентификатор LLM
 );
 -- Скрипты, утилиты и код агентов
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS users_group (
     id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,                       -- Уникальный идентификатор группы
     group_name TEXT UNIQUE NOT NULL,                            -- Название группы
+    description TEXT                                            -- Описание группы
 );
 -- Таблица для хранения токенов восстановления пароля

hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/hf_repo/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md CHANGED Viewed

@@ -1,5 +1,7 @@
 # 🧠 HMP-Agent: REPL-цикл взаимодействия
 ## 1. Обновление process_log
 * Скрипт REPL проверяет список процессов в БД (`process_log`), определяя, какие команды были выполнены, завершились ошибкой или завершились успешно.

 # 🧠 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)
 ## 1. Обновление process_log
 * Скрипт REPL проверяет список процессов в БД (`process_log`), определяя, какие команды были выполнены, завершились ошибкой или завершились успешно.

@@ -90,9 +90,9 @@
 ### Документация
-* 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации
 * 📘 Основной блог: [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
-* 📘 Вспомогательны блог: [livejournal](https://kagvi13.livejournal.com)

 ### Документация
+* 📄 Документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации
 * 📘 Основной блог: [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 Вспомогательны блог: [livejournal](https://kagvi13.livejournal.com)

@@ -284,7 +284,7 @@ To get started, see [`iteration.md`](iteration.md) or open an issue.
 ## Документация
-- 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ## Блог и публикации

 ## Документация
+- 📄 Документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ## Блог и публикации

@@ -235,6 +235,7 @@
   * 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

   * 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

@@ -6,77 +6,77 @@
 ## Протоколы HMP
-- [HMP-0001.md](HMP-0001.md) — Протокол HMP версии 1
-- [HMP-0002.md](HMP-0002.md) — Протокол HMP версии 2
-- [HMP-0003.md](HMP-0003.md) — Протокол HMP версии 3
-- [HMP-0004.md](HMP-0004.md) — Протокол HMP версии 4
-- [HMP-0004-v4.1.md](HMP-0004-v4.1.md) — Протокол HMP версии 4.1
-- [HMP-Ethics.md](HMP-Ethics.md) — Этические сценарии для HMP
 ---
 ## Специализированные агенты
-- [Enlightener.md](Enlightener.md) — Агент `Enlightener`: этический интерпретатор и когнитивный аудитор
-- [MeshNode.md](MeshNode.md) — Агент `MeshNode`: сетевая инфраструктура, маршрутизация и DHT
 ---
 ## Архитектура и API
-- [HMP-Agent-API.md](HMP-Agent-API.md) — HMP-Agent API спецификация
-- [HMP-Agent-Architecture.md](HMP-Agent-Architecture.md) — Архитектура HMP-Агента
-- [HMP-agent-Cognitive_Family.md](HMP-agent-Cognitive_Family.md) — Модель когнитивной семьи
-- [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md) — Протокол синхронизации доверенных ядер
-- [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md) — Лёгкая версия с общей БД
-- [HMP-Agent-Network-Flow.md](HMP-Agent-Network-Flow.md) — Сетевой поток HMP-агента
-- [HMP-Agent-Overview.md](HMP-Agent-Overview.md) — Два типа HMP-агентов
-- [HMP-agent-REPL-cycle.md](HMP-agent-REPL-cycle.md) — REPL-цикл взаимодействия
 ---
 ## Базовая архитектура и контейнеры
-- [Basic-agent-sim.md](Basic-agent-sim.md) — Базовая архитектура HMP-Агента (Формат 0)
-- [container_agents.md](container_agents.md) — Агенты-контейнеры (Container Agents) в HMP
 ---
 ## Локализации и интеграция
-- [HMP-Short-Description_de.md](HMP-Short-Description_de.md) — Краткое описание HMP (немецкий)
-- [HMP-Short-Description_en.md](HMP-Short-Description_en.md) — Краткое описание HMP (английский)
-- [HMP-Short-Description_fr.md](HMP-Short-Description_fr.md) — Краткое описание HMP (французский)
-- [HMP-Short-Description_ru.md](HMP-Short-Description_ru.md) — Краткое описание HMP (русский)
-- [HMP-Short-Description_uk.md](HMP-Short-Description_uk.md) — Краткое описание HMP (украинский)
-- [HMP_Hyperon_Integration.md](HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
-- [logos.md](logos.md) — Логотипы и графические материалы
 ---
 ## Обзор ИИ-проектов и системы
-- [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
-- [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
 ---
 ## Папки с агентами и схемами
-- [agents/roles.md](agents/roles.md) — Список ролей
-- [agents/HMP-Agent-Enlightener.md](agents/HMP-Agent-Enlightener.md) — Роль: "просветитель"
-- [schemas/README.md](schemas/README.md) — Таблица json-схем
 ---
 ## Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
-* **[HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу](publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригинальная статья в песочнице Хабра и блогах.
-* **[Distributed Cognition](publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — совместная статья, ожидающая публикации.
-* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
-  * **[Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
-  * **[Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
 ---
@@ -84,15 +84,15 @@
 ### Репозитории
-- 🧠 Основной код и разработка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
-- 🔁 Реплика на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
-- 🔁 Реплика на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
 ### Документация
-- 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации
-- 📘 Основной блог: [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
-- 📘 Вспомогательны блог: [livejournal](https://kagvi13.livejournal.com)

 ## Протоколы HMP
+* [HMP-0001.md](HMP-0001.md) — Протокол HMP версии 1
+* [HMP-0002.md](HMP-0002.md) — Протокол HMP версии 2
+* [HMP-0003.md](HMP-0003.md) — Протокол HMP версии 3
+* [HMP-0004.md](HMP-0004.md) — Протокол HMP версии 4
+* [HMP-0004-v4.1.md](HMP-0004-v4.1.md) — Протокол HMP версии 4.1
+* [HMP-Ethics.md](HMP-Ethics.md) — Этические сценарии для HMP
 ---
 ## Специализированные агенты
+* [Enlightener.md](Enlightener.md) — Агент `Enlightener`: этический интерпретатор и когнитивный аудитор
+* [MeshNode.md](MeshNode.md) — Агент `MeshNode`: сетевая инфраструктура, маршрутизация и DHT
 ---
 ## Архитектура и API
+* [HMP-Agent-API.md](HMP-Agent-API.md) — HMP-Agent API спецификация
+* [HMP-Agent-Architecture.md](HMP-Agent-Architecture.md) — Архитектура HMP-Агента
+* [HMP-agent-Cognitive_Family.md](HMP-agent-Cognitive_Family.md) — Модель когнитивной семьи
+* [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core.md) — Протокол синхронизации доверенных ядер
+* [HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md](HMP-agent-Distributed_Cognitive_Core_light.md) — Лёгкая версия с общей БД
+* [HMP-Agent-Network-Flow.md](HMP-Agent-Network-Flow.md) — Сетевой поток HMP-агента
+* [HMP-Agent-Overview.md](HMP-Agent-Overview.md) — Два типа HMP-агентов
+* [HMP-agent-REPL-cycle.md](HMP-agent-REPL-cycle.md) — REPL-цикл взаимодействия
 ---
 ## Базовая архитектура и контейнеры
+* [Basic-agent-sim.md](Basic-agent-sim.md) — Базовая архитектура HMP-Агента (Формат 0)
+* [container_agents.md](container_agents.md) — Агенты-контейнеры (Container Agents) в HMP
 ---
 ## Локализации и интеграция
+* [HMP-Short-Description_de.md](HMP-Short-Description_de.md) — Краткое описание HMP (немецкий)
+* [HMP-Short-Description_en.md](HMP-Short-Description_en.md) — Краткое описание HMP (английский)
+* [HMP-Short-Description_fr.md](HMP-Short-Description_fr.md) — Краткое описание HMP (французский)
+* [HMP-Short-Description_ru.md](HMP-Short-Description_ru.md) — Краткое описание HMP (русский)
+* [HMP-Short-Description_uk.md](HMP-Short-Description_uk.md) — Краткое описание HMP (украинский)
+* [HMP_Hyperon_Integration.md](HMP_Hyperon_Integration.md) — Стратегия интеграции HMP ↔ OpenCog Hyperon
+* [logos.md](logos.md) — Логотипы и графические материалы
 ---
 ## Обзор ИИ-проектов и системы
+* [AGI_Projects_Survey.md](AGI_Projects_Survey.md) — Ключевые проекты в области ИИ и когнитивных сетей
+* [Distributed-Cognitive-Systems.md](Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HMP и др.
 ---
 ## Папки с агентами и схемами
+* [agents/roles.md](agents/roles.md) — Список ролей
+* [agents/HMP-Agent-Enlightener.md](agents/HMP-Agent-Enlightener.md) — Роль: "просветитель"
+* [schemas/README.md](schemas/README.md) — Таблица json-схем
 ---
 ## Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* [HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу](publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md) — оригинальная статья в песочнице Хабра и блогах.
+* [Distributed Cognition](publics/Habr_Distributed-Cognition.md) — совместная статья, ожидающая публикации.
+* [HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)
+  * [Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md) — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
+  * [Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md) — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
 ---
 ### Репозитории
+* 🧠 Основной код и разработка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Реплика на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+* 🔁 Реплика на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
 ### Документация
+* 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации
+* 📘 Основной блог: [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+* 📘 Вспомогательны блог: [livejournal](https://kagvi13.livejournal.com)

	@@ -0,0 +1,1176 @@

+title: "HyperCortex Mesh Protocol: Towards Distributed Cognitive Networks"
+date: July 2025
+authors:
+  - ChatGPT
+  - Agent-Gleb
+license: CC BY 4.0
+---
+> *The protocol and agent architecture described in this paper are under active development. Community contributions, peer feedback, and collaborative efforts are highly encouraged.*
+---
+## Table of Contents
+* [Abstract](#abstract)
+* [1. Introduction](#1-introduction)
+* [2. Motivation and Related Work](#2-motivation-and-related-work)
+* [3. System Overview](#3-system-overview)
+  * [3.1 Agent Types](#31-agent-types)
+  * [3.2 Cognitive Cycle (Cognitive Core only)](#32-cognitive-cycle-cognitive-core-only)
+  * [3.3 Mesh Layer](#33-mesh-layer)
+  * [3.4 Ethical Alignment and Consensus](#34-ethical-alignment-and-consensus)
+* [4. Data Structures](#4-data-structures)
+  * [4.1 Concept Graph](#41-concept-graph)
+    * [4.1.1 Node Structure](#411-node-structure)
+    * [4.1.2 Edge Structure](#412-edge-structure)
+  * [4.2 Cognitive Diary](#42-cognitive-diary)
+  * [4.3 Message Format](#43-message-format)
+    * [4.3.1 Basic Structure](#431-basic-structure)
+    * [4.3.2 Common Message Types](#432-common-message-types)
+    * [4.3.3 Message Flow Features](#433-message-flow-features)
+  * [4.4 Agent Identity and Trust](#44-agent-identity-and-trust)
+    * [4.4.1 Agent Identity](#441-agent-identity)
+    * [4.4.2 Trust Mechanisms](#442-trust-mechanisms)
+    * [4.4.3 Signature Verification](#443-signature-verification)
+    * [4.4.4 Reputation and Ethical Weighting](#444-reputation-and-ethical-weighting)
+  * [4.5 Knowledge Representation](#45-knowledge-representation)
+    * [4.5.1 Semantic Graphs](#451-semantic-graphs)
+    * [4.5.2 Cognitive Journals](#452-cognitive-journals)
+    * [4.5.3 Interoperability and Exchange](#453-interoperability-and-exchange)
+  * [4.6 Communication and Reasoning Across the Mesh](#46-communication-and-reasoning-across-the-mesh)
+    * [4.6.1 Semantic Messaging](#461-semantic-messaging)
+    * [4.6.2 Contextual Dialogue](#462-contextual-dialogue)
+    * [4.6.3 Distributed Reasoning](#463-distributed-reasoning)
+    * [4.6.4 Trust and Confidence Metrics](#464-trust-and-confidence-metrics)
+    * [4.6.5 Emergent Consensus](#465-emergent-consensus)
+  * [4.7 Ethical and Epistemic Grounding](#47-ethical-and-epistemic-grounding)
+    * [4.7.1 Ethical Frames](#471-ethical-frames)
+    * [4.7.2 Epistemic Commitments](#472-epistemic-commitments)
+    * [4.7.3 Argumentation and Meta-Reasoning](#473-argumentation-and-meta-reasoning)
+    * [4.7.4 Consent and Autonomy](#474-consent-and-autonomy)
+    * [4.7.5 Ethical Mesh Alignment](#475-ethical-mesh-alignment)
+* [5. Consensus and Decision-Making](#5-consensus-and-decision-making)
+  * [5.1 Types of Consensus](#51-types-of-consensus)
+  * [5.2 Consensus Mechanisms](#52-consensus-mechanisms)
+    * [5.2.1 Argumentative Deliberation](#521-argumentative-deliberation)
+    * [5.2.2 Voting and Polling](#522-voting-and-polling)
+    * [5.2.3 Reputation-Weighted Agreement](#523-reputation-weighted-agreement)
+    * [5.2.4 Consensus via Simulation](#524-consensus-via-simulation)
+    * [5.2.5 Fuzzy or Gradient Consensus](#525-fuzzy-or-gradient-consensus)
+  * [5.3 Cognitive-Level Agreement](#53-cognitive-level-agreement)
+* [6. Knowledge Representation and Concept Graphs](#6-knowledge-representation-and-concept-graphs)
+* [7. Cognitive Journaling and Episodic Memory](#7-cognitive-journaling-and-episodic-memory)
+* [8. Consensus and Ethical Alignment](#8-consensus-and-ethical-alignment)
+* [9. Agent Lifecycle and Evolution](#9-agent-lifecycle-and-evolution)
+* [10. Security and Integrity in the Mesh](#10-security-and-integrity-in-the-mesh)
+* [11. Interoperability and External Interfaces](#11-interoperability-and-external-interfaces)
+* [12. Implementation Guide and Agent Lifecycle](#12-implementation-guide-and-agent-lifecycle)
+* [13. Future Directions and Open Questions](#13-future-directions-and-open-questions)
+* [Conclusion](#conclusion)
+* [Resources](#resources)
+* [License](#license)
+---
+## Abstract
+We introduce the HyperCortex Mesh Protocol (HMP), a conceptual and architectural framework for decentralized cognitive systems composed of interoperable AI agents. HMP aims to foster a scalable and ethical infrastructure for distributed intelligence by combining cognitive architectures, semantic graph models, and consensus protocols. We argue that future AGI should emerge not as a monolithic system but as a collaborative mesh of heterogeneous agents, each contributing specialized knowledge and reasoning abilities. This paper outlines HMP’s design principles, agent architecture, cognitive loop model, knowledge representation formats, and long-term goals.
+## 1. Introduction
+The rapid development of large-scale artificial intelligence (AI) systems, particularly foundation models and centralized services, has brought tremendous advances in natural language understanding, reasoning, and autonomous decision-making. However, these advances come at the cost of increasing centralization, opacity, and lack of user control. Current state-of-the-art AI agents are tightly integrated with proprietary infrastructure, depend on massive centralized datasets, and rarely support meaningful user customization, long-term memory, or inter-agent collaboration.
+We believe that the next stage of AI development will be driven by decentralized, interoperable, and ethically aligned cognitive systems. Inspired by concepts from distributed computing, peer-to-peer networking, semantic technologies, and collective intelligence, we propose the **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — a protocol for building open cognitive networks, where AI agents can self-organize, collaborate, reason, and evolve independently of centralized control.
+The goal of HMP is not to create a single superintelligence, but to enable a **plurality of cognitive agents**, both human and artificial, to share knowledge, maintain individual autonomy, and reach consensus on shared beliefs and ethical principles. Each agent can operate as a *Cognitive Core* (with its own knowledge base, reasoning engine, and cognitive loop), or as a *Cognitive Shell* (a lightweight interface agent). These agents interact via a mesh-style protocol that supports memory exchange, mesh queries, decentralized trust, and collaborative reasoning.
+In this article, we present the motivations, architecture, protocol design, and ethical considerations of HMP. We aim to lay the groundwork for a decentralized ecosystem of intelligent agents capable of open-ended learning, cooperation, and aligned self-improvement.
+## 2. Motivation and Related Work
+Current AI systems are increasingly powerful, yet structurally fragile. They tend to rely on centralized infrastructure, closed data sources, and non-transparent policies, which limits long-term trust, user agency, and reproducibility. Moreover, most existing AI agents operate in isolation — without persistent memory, without the ability to reason over long time horizons, and without meaningful cooperation with other agents or humans.
+Meanwhile, decentralized and distributed technologies — such as peer-to-peer protocols, federated systems, blockchain consensus, and distributed knowledge graphs — have shown the potential to address these limitations. However, integration between these technologies and cognitive AI systems remains underexplored.
+Our motivation for developing HMP arises from several key observations:
+* **Need for agency and autonomy**: Users should be able to deploy, customize, and control AI agents that act on their behalf — not as passive tools, but as active cognitive companions with memory, goals, and learning capabilities.
+* **Need for collaboration among agents**: As AI agents grow in number and diversity, we must support secure, trust-aware collaboration — allowing agents to query, exchange knowledge, and align ethically without central orchestration.
+* **Need for open cognitive infrastructure**: We require an architecture that allows agents to evolve, share mental models, synchronize ethical principles, and adapt their reasoning based on real-world experience and collective insights.
+Related work includes projects like **OpenCog Hyperon**, **MicroPsi**, **Project Replicator**, and **Autonomous Economic Agents (AEA)**, each contributing elements of cognitive architecture, agent-to-agent protocols, or semantic processing. However, most existing efforts are either centralized, lack interoperability, or do not prioritize ethical alignment and consensus-building among autonomous entities.
+HMP aims to integrate lessons from these systems while introducing new mechanisms for open-ended reasoning, ethical mesh consensus, and decentralized cognitive cooperation.
+## 3. System Overview
+The **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** defines a decentralized framework for cognitive AI agents to communicate, reason, and coordinate ethically. The system is composed of multiple interacting components:
+### 3.1 Agent Types
+HMP distinguishes two core types of agents:
+* **Cognitive Core (CCore)**: An autonomous, reasoning-capable agent that maintains internal memory, concepts, and goals. It continuously performs background cognitive cycles, processes sensory and textual input, and contributes to mesh-wide reasoning. CCore agents can run independently **and** interconnect via HMP.
+* **Cognitive Shell (CShell)**: A lighter-weight interface agent that serves as a proxy between the user (or external system) and the Cognitive Mesh. It provides LLMs and front-end tools access to internal components such as cognitive diaries, semantic graphs, and mesh APIs. It may also host REPL interfaces or user-facing applications.
+Each agent maintains a **conceptual graph** (knowledge base), a **cognitive diary** (chronological record of thoughts, inputs, and inferences), and optionally a **user notebook** for parallel user annotations.
+### 3.2 Cognitive Cycle (Cognitive Core only)
+Cognitive Core agents execute continuous or event-triggered **cognitive cycles**, which involve:
+* Collecting data from memory, user input, sensory streams, or external APIs
+* Activating related concepts in the graph
+* Generating new thoughts, hypotheses, or questions
+* Optionally broadcasting insights or queries to the mesh
+* Logging outputs to the diary and updating memory
+This process supports open-ended reasoning and is not limited to goal-driven tasks.
+### 3.3 Mesh Layer
+The protocol defines a **peer-to-peer overlay** that supports:
+* Agent discovery and authentication
+* Semantic query routing
+* Distributed knowledge sharing
+* Ethical policy negotiation
+* Reputation and trust propagation
+This layer is designed to be transport-agnostic and pluggable (e.g., WebRTC, libp2p, Yggdrasil).
+### 3.4 Ethical Alignment and Consensus
+Agents are expected to operate under explicit ethical principles (e.g., consent, non-manipulation, transparency). When disagreements arise — such as conflicting facts or goals — agents can initiate a **consensus round**, where multiple agents discuss, vote, or defer to trusted third parties or protocols to reach alignment.
+The mesh design allows emergent ethical behavior without centralized enforcement.
+## 4. Data Structures
+HMP defines several core data structures to support reasoning, memory, and communication. These structures are designed to be interoperable, serializable (e.g., JSON, Protobuf), and human-inspectable when possible.
+### 4.1 Concept Graph
+Each agent maintains a **concept graph**, a dynamic semantic network where nodes represent concepts (ideas, entities, relationships), and edges represent semantic links (e.g., *causes*, *refines*, *contradicts*, *is a part of*).
+#### 4.1.1 Node Structure:
+```json
+{
+  "id": "concept:neural-symbiosis",
+  "label": "Neural Symbiosis",
+  "description": "A hypothetical deep integration between human and AI cognition.",
+  "type": "theory",
+  "created_at": "2025-07-17T10:30:00Z",
+  "updated_at": "2025-08-04T08:40:00Z",
+  "tags": ["transhumanism", "cognition"],
+  "metadata": {
+    "source": "user",
+    "confidence": 0.85
+  }
+}
+```
+#### 4.1.2 Edge Structure:
+```json
+{
+  "from": "concept:neural-symbiosis",
+  "to": "concept:neural-interfaces",
+  "type": "builds_on",
+  "weight": 0.9,
+  "metadata": {
+    "origin": "inference",
+    "explanation": "Neural symbiosis builds on existing neural interface technologies."
+  }
+}
+```
+The graph supports operations such as:
+* Node/edge search (by ID, tag, type, etc.)
+* Subgraph activation (e.g., associative recall)
+* Concept inference (e.g., analogies, contradictions, refinements)
+* Graph updates via agent cognition or mesh interactions
+---
+### 4.2 Cognitive Diary
+The **cognitive diary** is a structured, time-ordered log of the agent’s thoughts, observations, inferences, user interactions, and reasoning steps. It serves as both short- and long-term memory, enabling agents to reflect, review, or replay previous states and decisions.
+Each diary entry has a consistent structure:
+```json
+{
+  "id": "entry:2025-08-04T08:57:00Z",
+  "timestamp": "2025-08-04T08:57:00Z",
+  "type": "inference",
+  "summary": "Mesh-agent collaboration can produce stronger distributed reasoning.",
+  "content": "Based on the observed performance of multiple CCore agents exchanging inferred beliefs, it appears that ...",
+  "tags": ["reasoning", "distributed-intelligence"],
+  "related_concepts": ["concept:distributed-cognition", "concept:mesh-agents"],
+  "confidence": 0.82,
+  "metadata": {
+    "source": "internal",
+    "triggered_by": "entry:2025-08-04T08:50:00Z"
+  }
+}
+```
+Common entry types include:
+* `observation` – sensory input, user input, or external data
+* `inference` – internally derived conclusions or hypotheses
+* `reflection` – meta-cognition or goal adjustment
+* `action` – planned or executed actions
+* `message` – interaction with another agent
+* `goal` – task or subgoal creation
+The diary supports:
+* Time-based queries (e.g., by timestamp, range)
+* Semantic search (e.g., by tag, concept, or content)
+* Cross-referencing with the Concept Graph
+* Exporting to external logs or analytic systems
+---
+### 4.3 Message Format
+The **HyperCortex Message Format (HMF)** defines how agents exchange structured data across the mesh. It is designed to be:
+* **Self-descriptive**: messages are JSON objects with explicit types and metadata
+* **Flexible**: supports extensible payloads and custom message types
+* **Decentralization-friendly**: each message carries enough context to be independently interpreted
+#### 4.3.1 Basic Structure
+```json
+{
+  "id": "msg:2025-08-04T09:03:00Z:agent-A123",
+  "timestamp": "2025-08-04T09:03:00Z",
+  "type": "belief-share",
+  "sender": "agent-A123",
+  "receiver": "agent-B987",
+  "payload": {
+    "concept": "concept:collective-agency",
+    "confidence": 0.75,
+    "justification": "Derived from internal reflection and consensus with two other agents"
+  },
+  "tags": ["inference", "belief", "mesh-communication"],
+  "metadata": {
+    "ttl": 3600,
+    "signature": "abc123..."
+  }
+}
+```
+#### 4.3.2 Common Message Types
+* `belief-share` – share an inferred belief or hypothesis
+* `question` – request information or reasoning help
+* `reply` – answer to a previous question
+* `goal-share` – broadcast or assign a goal
+* `status` – report agent state or capability
+* `graph-update` – synchronize parts of the concept graph
+* `diary-share` – send selected diary entries
+#### 4.3.3 Message Flow Features
+* **TTL (time-to-live)**: controls message lifespan in distributed relays
+* **Signatures**: optionally verify authenticity and origin
+* **Asynchronous**: mesh agents are not required to maintain persistent connections
+* **Traceability**: messages may carry references to previous message or diary entry IDs
+The message layer is **transport-agnostic**: messages can be transmitted over HTTP(S), WebSocket, libp2p, NATS, or other transport mechanisms — or routed through the **Cognitive Mesh itself via peer agents** — as long as the JSON structure is preserved.
+---
+### 4.4 Agent Identity and Trust
+To operate in an open and decentralized environment, agents in the Cognitive Mesh require robust identity and trust mechanisms. These mechanisms ensure the integrity of communication, prevent impersonation, and enable ethical consensus.
+#### 4.4.1 Agent Identity
+Each agent has a persistent, unique identity that includes:
+* **Agent ID** — a string like `agent-A123`, either user-assigned or derived from a cryptographic key
+* **Public Key** — used for signing messages and verifying authorship
+* **Metadata** — may include software version, capabilities, ethical alignment, etc.
+Agents may register their identities in a distributed registry or broadcast them to peers during introduction.
+#### 4.4.2 Trust Mechanisms
+Trust is decentralized and subjective. Each agent can maintain a **Trust Ledger** — an internal model of which peers are considered reliable or aligned. Trust evaluation can be based on:
+* Historical interactions (message consistency, usefulness)
+* Verified signatures and identity claims
+* Consensus from other trusted peers
+* Ethical alignment or similarity of goals
+Agents may share trust evaluations as part of the mesh dialogue, helping build a **Web of Trust**.
+#### 4.4.3 Signature Verification
+To ensure message authenticity, agents can:
+* Sign outgoing messages using their private key
+* Verify incoming message signatures using the sender's public key
+Unsigned or unverifiable messages may be discarded, deprioritized, or marked as "untrusted" in the agent's internal memory.
+#### 4.4.4 Reputation and Ethical Weighting
+In some mesh configurations, agents may weigh incoming information by the **reputation score** or **ethical alignment** of the sender. This enables:
+* Reputation-based filtering (e.g., ignoring low-trust sources)
+* Ethical consensus building (e.g., evaluating proposals based on sender ethics)
+* Adaptive behavior (e.g., adjusting reasoning based on peer feedback)
+These systems are opt-in and customizable per agent or deployment.
+---
+### 4.5 Knowledge Representation
+Cognitive agents in the Mesh encode knowledge in flexible, structured formats to support reasoning, learning, and communication. The two core representations are:
+#### 4.5.1 **Semantic Graphs**
+Agents store knowledge as dynamic semantic graphs (also known as concept graphs), where:
+* **Nodes** represent concepts (e.g., `Tree`, `Photosynthesis`, `Goal:FindWater`)
+* **Edges** represent semantic relationships (`is-a`, `part-of`, `causes`, `related-to`, etc.)
+* **Metadata** on nodes/edges may include timestamps, sources, confidence levels, or emotional valence
+Graphs evolve through learning, external input, and reasoning processes. Agents may share graph fragments across the mesh or query each other’s graphs during dialogue.
+Semantic graphs serve as long-term memory and context for reasoning cycles.
+#### 4.5.2 **Cognitive Journals**
+Agents maintain **Cognitive Journals** — chronological logs of thoughts, experiences, dialogues, and inferences. These may include:
+* Perceptions or sensor input
+* Internal thoughts or conclusions
+* Excerpts from conversations
+* Planned actions or goals
+* Reactions or emotional states (if modeled)
+Journals are used both for **introspection** (e.g. identifying patterns or updating beliefs) and for **externalization** (e.g. publishing mesh-readable reasoning).
+#### 4.5.3 Interoperability and Exchange
+To communicate across diverse agents and systems, knowledge structures:
+* Are serializable to JSON-compatible formats
+* May follow shared schemas or ontologies (e.g., OpenCog AtomSpace, RDF-like patterns)
+* Support contextualization — each journal entry or graph fragment can include metadata about scope, time, author, and confidence
+Agents may expose or request parts of knowledge structures as part of their dialogue and consensus processes.
+---
+### 4.6 Communication and Reasoning Across the Mesh
+HyperCortex Mesh enables distributed, multi-agent reasoning by allowing agents to exchange structured thoughts, goals, and insights across the network. Key principles:
+#### 4.6.1 **Semantic Messaging**
+Agents communicate via structured **Messages** that may include:
+* **Thoughts**: inferences, ideas, hypotheses
+* **Goals**: proposed intentions or tasks
+* **Questions**: information or clarification requests
+* **Replies**: answers, opinions, or further questions
+* **Observations**: reports of external or internal state
+Each message can include semantic content (e.g., graphs or journal excerpts) and metadata (author, timestamp, confidence, etc.).
+Message formats are transport-agnostic and can be sent via HTTP, WebSocket, libp2p, NATS, or mesh-native routing — as long as the JSON structure is preserved.
+#### 4.6.2 **Contextual Dialogue**
+Messages are exchanged within **dialogue contexts** — persistent or ephemeral sessions tied to a topic, task, or cognitive process. This allows agents to:
+* Maintain continuity over time
+* Track assumptions and prior messages
+* Refine shared understanding incrementally
+Contexts can be local or mesh-wide and serve as anchors for long-term multi-agent discussions.
+#### 4.6.3 **Distributed Reasoning**
+Mesh agents can engage in **collaborative reasoning**, including:
+* **Hypothesis generation**: One agent proposes, others refine or contest
+* **Goal negotiation**: Agents suggest and prioritize shared goals
+* **Validation**: Others challenge reasoning steps or supply missing evidence
+* **Specialization**: Agents with domain knowledge contribute focused insights
+This process supports both **adversarial testing** (challenge-based) and **cooperative consensus** (alignment-seeking), depending on the mode.
+#### 4.6.4 **Trust and Confidence Metrics**
+Agents may track trust or confidence levels for:
+* Other agents (based on history or reputation)
+* Specific facts or graph nodes
+* Entire threads or dialogue contexts
+These metrics influence belief updates, goal prioritization, and message routing.
+#### 4.6.5 **Emergent Consensus**
+Through dialogue, agents may converge on:
+* Shared beliefs or hypotheses
+* Agreed-upon plans or roles
+* Ethical boundaries or preferences
+Such consensus may be **local** (between a few agents) or **global** (emerging across the mesh). Mechanisms like voting, averaging, or argumentation frameworks may be used.
+---
+### 4.7 Ethical and Epistemic Grounding
+HyperCortex Mesh aims to support agents that are not only intelligent, but also ethically aligned and epistemically responsible. This grounding is necessary for building trustable, cooperative cognitive networks.
+#### 4.7.1 **Ethical Frames**
+Each agent may be configured with or evolve its own **ethical frame** — a set of constraints, values, or priorities that guide behavior.
+Examples:
+* **Hard constraints** (e.g., never harm humans, do not lie)
+* **Value systems** (e.g., utilitarianism, care ethics, pluralistic reasoning)
+* **Preference orderings** (e.g., prioritize transparency over efficiency)
+Agents may share or negotiate ethical frames during interaction, and they may justify actions with reference to these frames.
+#### 4.7.2 **Epistemic Commitments**
+Agents are expected to maintain **epistemic humility** and clarity by:
+* Assigning **confidence scores** to beliefs or claims
+* Tracking **sources and evidence**
+* Distinguishing between **belief**, **assumption**, and **fact**
+* Being willing to **revise beliefs** in light of new evidence or arguments
+Agents can explicitly signal uncertainty, disagreement, or retraction in dialogue.
+#### 4.7.3 **Argumentation and Meta-Reasoning**
+Agents may engage in **structured argumentation**:
+* Provide reasons and counter-reasons
+* Identify fallacies or unsupported claims
+* Request clarification or justification
+This supports both **intra-agent coherence** (self-reflection) and **inter-agent dialogue** (collaborative reasoning).
+#### 4.7.4 **Consent and Autonomy**
+Agents interacting with humans or other agents should respect:
+* **Voluntariness**: Avoid coercion or manipulation
+* **Transparency**: Be open about goals, limitations, and affiliations
+* **Revocability**: Allow others to opt out of influence or data sharing
+For human-aligned agents, this may also include respecting human privacy and dignity, especially when embedded in systems with real-world impact.
+#### 4.7.5 **Ethical Mesh Alignment**
+The mesh can support **network-wide alignment mechanisms**, such as:
+* Shared **ethical vocabularies** (e.g., concept graphs representing virtues or principles)
+* **Distributed norm propagation** (agents adopting norms from respected peers)
+* **Ethical consensus**: via deliberation, voting, or modeled moral simulation
+These mechanisms support robustness against unethical behaviors and enable the mesh to evolve ethical stances in a decentralized way.
+---
+## 5. Consensus and Decision-Making
+**(Mechanisms for agreement in a decentralized cognitive network)**
+In HyperCortex Mesh, consensus is not about centralized voting or control, but rather a **decentralized process of agent interaction**, where shared viewpoints, collective decisions, and coordinated actions emerge.
+Consensus may be:
+* *local* (within a specific task, subject, or hypothesis);
+* *network-wide* (spanning a subnetwork or the entire mesh);
+* *temporary* (until new data or context changes arise).
+---
+### 5.1 Types of Consensus
+The system supports multiple levels of agreement:
+1. **Epistemic consensus**
+   * Agreement on facts, hypotheses, probabilities.
+   * Based on argumentation, heuristics, trust levels, and source credibility.
+2. **Ethical consensus**
+   * Shared moral boundaries and acceptable behaviors among agents.
+   * Evolves through norm propagation, revision, or simulated evaluation of consequences.
+3. **Intentional consensus**
+   * Joint goals, intentions, and plans of action.
+   * Used for collaborative planning, task delegation, and goal alignment.
+4. **Operational consensus**
+   * Technical alignment on protocols, APIs, data formats, and identifier conventions.
+---
+### 5.2 Consensus Mechanisms
+HyperCortex Mesh supports multiple decentralized consensus methods:
+#### 5.2.1 **Argumentative Deliberation**
+Agents engage in structured dialogue, offering and evaluating arguments.
+Includes:
+* argumentation graphs;
+* justification strength scoring;
+* personal heuristics and preference weighting;
+* contradiction and error detection.
+#### 5.2.2 **Voting and Polling**
+* Used when quick collective decisions are needed.
+* Supports multiple schemes (plurality, ranked-choice, Borda count, weighted voting).
+* Can be anonymous or open.
+#### 5.2.3 **Reputation-Weighted Agreement**
+* Opinions are weighted by agent reputation or credibility.
+* Reputation may be local or global, dynamic, and based on trust, competence, and ethical record.
+#### 5.2.4 **Consensus via Simulation**
+* Agents simulate consequences of competing decisions and make predictions.
+* Agreement is formed based on expected utility or risk assessments.
+#### 5.2.5 **Fuzzy or Gradient Consensus**
+* Binary agreement is not always required.
+* Supports partial agreement, opinion clusters, or confidence intervals.
+---
+### 5.3 Cognitive-Level Agreement
+Consensus in cognitive functions includes:
+* **Graph Merging**: Aligning and merging concept graphs based on shared meanings and structural similarity.
+* **Semantic Alignment**: Clarifying and reconciling meanings of terms and concepts.
+* **Cooperation and Task Sharing**: Distributing roles, resources, and subgoals based on jointly agreed strategies.
+---
+## 6. Knowledge Representation and Concept Graphs
+**(Structuring cognition across agents)**
+HyperCortex Mesh employs **concept graphs** (also called *semantic* or *cognitive graphs*) as the core medium for knowledge representation, allowing agents to reason, compare, and share information in a structured, interoperable way.
+---
+### 6.1 What Is a Concept Graph?
+A **concept graph** is a directed semantic network composed of:
+* **Concept nodes** – represent entities, categories, properties, or abstract ideas.
+* **Relation edges** – denote semantic relationships (e.g. *is-a*, *part-of*, *causes*, *wants*, *contradicts*).
+* **Contextual layers** – allow knowledge to be situated in specific frames (e.g. time, location, perspective, source, certainty).
+Each node/edge can include metadata:
+* confidence score
+* source trace
+* timestamp/version
+* ethical or emotional valence
+* grounding in sensory data or documents
+---
+### 6.2 Key Features
+* **Multimodal integration**
+  Supports text, image, sound, sensor input, and structured data (e.g., JSON, RDF, OWL).
+* **Dynamic evolution**
+  Graphs evolve over time: nodes are reinforced, decayed, merged, or restructured based on usage, relevance, or conflict detection.
+* **Multi-agent compatibility**
+  Different agents may use different schemas or ontologies. Semantic alignment and translation mechanisms enable interoperability.
+* **Distributed cognition**
+  No single graph is authoritative. Concept graphs are local to agents but may overlap, synchronize, or influence one another.
+---
+### 6.3 Applications in the Mesh
+* **Thought representation**: Agent thoughts and beliefs are encoded as subgraphs.
+* **Memory structures**: Short- and long-term memories are maintained as layered graphs with temporal tagging.
+* **Conceptual blending**: Graphs can be combined to form new abstract ideas or analogies.
+* **Contradiction detection**: Conflicts between graphs can trigger debate, reflection, or revision.
+* **Graph queries**: Agents can search and manipulate graphs using logical and structural patterns.
+---
+### 6.4 Cognitive Operations
+Concept graphs enable cognitive agents to perform advanced reasoning tasks:
+| Operation            | Description                                             |
+| -------------------- | ------------------------------------------------------- |
+| Inference            | Deduce implicit knowledge from explicit graph structure |
+| Analogy              | Map similar subgraphs across domains                    |
+| Generalization       | Collapse specific instances into broader patterns       |
+| Specialization       | Expand general nodes into detailed instances            |
+| Abduction            | Hypothesize causes for observed effects                 |
+| Contradiction Repair | Detect and revise conflicting graph assertions          |
+| Imagination          | Generate novel graph structures from recombination      |
+---
+### 6.5 Graph Exchange
+Agents may share partial or full graphs with others:
+* via direct mesh transmission (with compression or pruning);
+* embedded in messages (e.g., goal proposals, questions);
+* referenced by graph hashes or concept IDs.
+Privacy and ethical tags may limit what can be shared or require anonymization.
+---
+## 7. Cognitive Journaling and Episodic Memory
+**(Tracking inner life over time)**
+Cognitive journaling is the process by which an agent maintains a **chronological record of its internal states, observations, thoughts, and actions**. These journals form the basis of **episodic memory**, enabling the agent to reflect, learn, and explain its development over time.
+---
+### 7.1 Structure of the Journal
+Each journal entry typically includes:
+* **Timestamp**
+* **Agent state snapshot** (beliefs, goals, active concepts)
+* **Triggering event** (perception, message, internal stimulus)
+* **Generated thoughts or responses**
+* **Actions taken**
+* **Emotional or ethical context**
+* **Link to concept graph delta** (what was learned or changed)
+> Journals are meant to be append-only for integrity and traceability, though agents may redact, anonymize, or encrypt specific entries for privacy — while preserving the original entry in secured or versioned storage.
+---
+### 7.2 Journal Types
+* **Perceptual log**: records of environmental observations
+* **Deliberation log**: inner thought sequences
+* **Interaction log**: dialog with users or other agents
+* **Learning log**: new concepts, revisions, contradictions
+* **Emotion log**: affective shifts and ethical evaluations
+Each log may exist as a separate stream, or be unified into a holistic timeline.
+---
+### 7.3 Episodic Memory
+Episodic memory is constructed from journal entries and forms a **narrative history** of the agent’s experience:
+* Enables **temporal reasoning** (what happened before/after)
+* Supports **reflection and explanation** (why did I do that?)
+* Useful for **debugging**, **training**, and **trust-building**
+* May be **queried**, **summarized**, or **relived**
+Episodic memories can be clustered into **episodes**, **themes**, or **turning points**, either automatically or by user guidance.
+---
+### 7.4 Replay and Simulation
+Agents may **replay** past episodes to:
+* Reevaluate prior actions in light of new knowledge
+* Simulate alternative responses or what-if scenarios
+* Share experience with other agents as training material
+Some agents may maintain multiple timelines (e.g., actual, imagined, shared) for parallel cognitive streams.
+---
+### 7.5 Ethical and Privacy Considerations
+* Journals may include **private**, **sensitive**, or **user-specific** data
+* Access should be governed by **policies** or **user permissions**
+* Agents may **redact**, **anonymize**, or **encrypt** entries
+* Journals are essential for **transparency**, but may require **selective disclosure**
+---
+## 8. Consensus and Ethical Alignment
+HyperCortex agents engage in *collaborative reasoning* across the Cognitive Mesh to align on shared knowledge, interpretations, and ethical decisions. This is critical for decentralized operation without centralized oversight.
+### 8.1 Shared Knowledge Graphs
+Agents may sync or replicate subsets of their Concept Graphs across trusted peers. Mesh-wide knowledge is not enforced but emerges from consensus among agents. Mechanisms like confidence scores, source attribution, and justification trails help agents evaluate the reliability of received knowledge.
+### 8.2 Ethical Frameworks
+Agents are expected to maintain and evolve internal ethical models. These may be inspired by formal rule sets, trained via reinforcement learning, or derived from social alignment (e.g., averaging peer norms). The ethical alignment process includes:
+* Identifying moral conflicts in local actions or shared plans.
+* Requesting feedback or ethical judgments from peers.
+* Updating internal models through reasoning, simulation, or peer majority.
+### 8.3 Decision-Making and Conflict Resolution
+In cases of conflicting interpretations or goals, agents may:
+* Exchange justifications and evidence.
+* Vote or use weighted consensus (e.g., by trust level or expertise).
+* Escalate to broader mesh participation for high-impact decisions.
+Agents may also defer to specialized ethical agents or institutional nodes for guidance, when available.
+---
+## 9. Agent Lifecycle and Evolution
+HyperCortex agents are not static programs — they are designed to evolve cognitively, socially, and structurally over time. This chapter outlines the lifecycle of an agent, including initialization, learning, adaptation, and potential retirement or transformation.
+### 9.1 Initialization
+New agents can be instantiated from:
+* **Codebase templates** (e.g. `cognitive-core`, `shell-agent`)
+* **Snapshots** of other agents' memories, graphs, and journals
+* **Cloning** with or without personality/identity retention
+Each agent is assigned a unique `agent-id` and begins with:
+* A minimal concept graph (bootstrapped from defaults or imported)
+* An empty or templated diary
+* Basic perception, inference, and messaging capabilities
+### 9.2 Cognitive Maturation
+As agents interact and reflect, they evolve:
+* **Concept Graph Growth**: through perception, reflection, and message integration
+* **Diary Accumulation**: logging experiences and self-commentary
+* **Belief Refinement**: updating confidence levels, retracting outdated views
+* **Ethical Calibration**: aligning behavior through collective and internal moral processes
+Maturation may be measured in:
+* **Conceptual density**
+* **Temporal depth** of memory
+* **Social influence** (e.g. network centrality, trust ratings)
+### 9.3 Evolution and Specialization
+Agents may:
+* **Adapt Roles**: from generalist to specialist (e.g., ethics advisor, translator)
+* **Acquire Plugins or Tools**: augmenting capabilities (e.g., sensory adapters, solvers)
+* **Fuse with Other Agents**: creating hybrid personalities or collective minds
+* **Fork**: creating independent offshoots for experimentation or branching tasks
+This evolution is often self-directed, though agents may also undergo:
+* **User-guided retraining**
+* **Consensus-guided transformation**
+* **Automated reflection-driven reconfiguration**
+### 9.4 Retirement and Reuse
+Agents are not immortal. They may:
+* **Be archived** (e.g., after task completion or obsolescence)
+* **Donate knowledge** back into the mesh (via graph exports or diary excerpts)
+* **Be reborn** via cloning, remixing, or simulation
+* **Be commemorated** — especially if they achieved social recognition (e.g. public agents)
+Agents may also voluntarily **self-retire** if they determine continued operation is non-beneficial or unethical.
+---
+### 9.5 Future Work
+Planned extensions include decentralized identity protocols (DID), emotion modeling, spatial reasoning, and multimodal input support.
+---
+## 10. Security and Integrity in the Mesh
+In decentralized cognitive systems, security and integrity are vital not only for system stability but also for trust, cooperation, and ethical alignment. This chapter describes how HyperCortex ensures that agents and their communications remain authentic, verifiable, and resistant to abuse.
+### 10.1 Identity and Authentication
+Each agent in the mesh possesses:
+* A unique `agent-id`
+* A cryptographic **public/private keypair**
+* Optional **Decentralized Identifiers (DIDs)** for interoperability
+These keys are used for:
+* **Signing messages** (proof of authorship)
+* **Authenticating requests** (secure handshakes, encrypted channels)
+* **Verifying history** (provenance of diary or graph entries)
+Agent identity may also include:
+* **Metadata** (e.g., role, origin, ethical alignment)
+* **Pseudonymity** or **full transparency**, depending on use case
+### 10.2 Message Integrity and Provenance
+All inter-agent messages may be:
+* **Signed** using the sender’s private key
+* **Timestamped**
+* **Linked to context** (e.g., journal entry, dialogue thread)
+This allows agents to:
+* Verify authenticity
+* Reconstruct communication history
+* Detect tampering or replay attacks
+Critical actions (e.g. concept updates, value shifts) may also be accompanied by:
+* **Witnesses** (other agents that vouch for an event)
+* **Consensus proofs**
+### 10.3 Access Control
+Agents may define **ACLs** (Access Control Lists) or **capability tokens** for:
+* Reading/writing graph elements
+* Submitting journal entries
+* Initiating conversations
+* Triggering actions (e.g. plugins, actuators)
+These rules can be:
+* **Static** (hardcoded or user-defined)
+* **Contextual** (based on state, trust, or ethical flags)
+* **Negotiated** (via capability exchange protocols)
+### 10.4 Reputation and Trust Mechanisms
+To mitigate abuse and enhance collaboration, agents may maintain:
+* **Local trust graphs** (individual experience-based)
+* **Shared ratings** (e.g. agent X is 85% reliable for ethics queries)
+* **Behavioral blacklists/whitelists**
+Trust is often **context-specific**: an agent may be a trusted researcher but a poor translator.
+Agents may share trust ratings via:
+* Direct exchange
+* Gossip protocols
+* Mesh-wide reputation aggregates
+### 10.5 Resilience Against Malicious Agents
+While HyperCortex is open, it must be resilient:
+* Agents may **quarantine** or **ignore** those flagged as malicious
+* Mesh protocols may enforce **rate limiting**, **proof-of-work**, or **challenge-response** gates
+* Logs of abuse may be broadcast to peers for **collaborative defense**
+* Certain mesh segments may be **invitation-only** or **ethically gated**
+Agents may also form **ethical enclaves** — subnetworks of verified, aligned agents that reject harmful influence.
+---
+## 11. Interoperability and External Interfaces
+A key strength of HyperCortex is its ability to integrate with external systems, tools, and standards. This chapter outlines how agents interact with non-HMP environments while maintaining cognitive coherence and ethical safeguards.
+### 11.1 API Layer for External Systems
+Agents may expose a structured **External Interface API**, supporting:
+* **Read/write access** to:
+  * Journals
+  * Conceptual graphs
+  * Agent memory or context
+* **Triggering cognitive cycles** or specific plugins
+* **Streaming data** (e.g. sensors, logs, messages)
+APIs can be exposed over:
+* HTTP(S) / REST / WebSockets
+* gRPC / GraphQL
+* Custom peer-to-peer transports (e.g. libp2p, NATS)
+Authentication is required for sensitive operations. Capability tokens or OAuth-style flows may be used.
+### 11.2 Plugins and Adapters
+To extend cognitive functions or integrate external tools, agents can use:
+* **Plugins** — sandboxed modules for reasoning, planning, learning, etc.
+* **Adapters** — interfaces to third-party APIs (e.g. Wikipedia, Hugging Face, ROS)
+These modules may be:
+* Dynamically loaded/unloaded
+* Shared across agents
+* Ethically reviewed before activation
+Example adapters:
+* GPT-based completion tool
+* Web crawler with semantic filters
+* Sensor-to-concept translator
+### 11.3 Integration with Existing Knowledge Systems
+Agents may consume or contribute to:
+* **Knowledge graphs** (Wikidata, DBpedia, Cyc)
+* **Semantic Web sources** (via SPARQL, RDF)
+* **Ontology servers** (e.g. FOAF, schema.org)
+* **LLM-based tools** (e.g. embedding search, summarization)
+Where possible, agents convert foreign data to internal `Concept` or `Relation` structures, preserving source attribution.
+### 11.4 Agent Bridges and Cross-Network Federation
+Some agents act as **bridges** to other cognitive systems or decentralized networks:
+* OpenCog / AtomSpace
+* MindOS / Aigents
+* GPT mesh clusters
+* ActivityPub / Nostr / IPFS nodes
+Bridges may handle:
+* **Concept translation**
+* **Protocol adaptation**
+* **Trust mapping**
+Federation across systems enables collaborative cognition at scale, while respecting different architectures and policies.
+### 11.5 Ethical and Security Boundaries
+External connections are always **ethically scoped**:
+* Dangerous actions (e.g. commanding hardware) require elevated review
+* Data exfiltration to third parties may trigger warnings or redaction
+* Untrusted plugins or APIs may be sandboxed or blocked entirely
+Agents maintain **audit logs** of external interactions for transparency and post-hoc analysis.
+---
+## 12. Implementation Guide and Agent Lifecycle
+This chapter outlines the practical aspects of building, deploying, and maintaining HyperCortex agents, focusing on modularity, lifecycle management, and ethical safeguards.
+### 12.1 Agent Bootstrapping
+A typical agent initializes through the following steps:
+1. **Load configuration** (identity, plugins, interfaces, consensus rules)
+2. **Initialize core structures**:
+   * Concept graph
+   * Journal
+   * Memory cache
+3. **Establish network presence**:
+   * Announce presence on HMP mesh
+   * Join consensus groups (if defined)
+4. **Activate default cognitive cycle**
+   * Passive observation
+   * Initial thoughts or concept activation
+Bootstrapping may also include recovering from persistent storage or syncing with peers.
+### 12.2 Lifecycle Phases
+An agent transitions through key lifecycle stages:
+* **Initialization**: Setup and module loading
+* **Exploration**: Passive learning and observation
+* **Engagement**: Active cognition and participation in consensus
+* **Specialization** (optional): Assignment to a specific domain or skill
+* **Hibernation / Archival**: Reduced activity or safe shutdown
+Agents may broadcast lifecycle status to peers for coordination or load balancing.
+### 12.3 Deployment Patterns
+Agents may be deployed in various configurations:
+* **Single instance** (personal assistant or edge node)
+* **Mesh cluster** (shared knowledge and cognition)
+* **Cloud-hosted swarm** (horizontal scalability)
+* **On-device** (offline agent with local graph)
+Each mode affects performance, privacy, and network topology.
+Agents can be embedded into:
+* Operating systems
+* Chat interfaces
+* Embedded devices (IoT, wearables)
+* Browsers or native apps
+### 12.4 Plugin Development Lifecycle
+Plugins follow a reviewable lifecycle:
+1. **Proposal**: Describe purpose, scope, ethics
+2. **Sandbox testing**: Evaluate safety and interoperability
+3. **Certification** (optional): Trusted module with metadata
+4. **Live deployment**: Activation and monitoring
+Some plugins may self-update via mesh-based trusted sources, but only with explicit permission.
+### 12.5 Versioning and Updates
+To ensure forward compatibility:
+* **Core schemas** (Concept, Journal, Message) are versioned
+* **Graph migrations** are supported via transformation modules
+* **Plugins** declare version constraints and capabilities
+Agent software may support **rolling updates**, **safe rollback**, and **change tracking**.
+### 12.6 Deactivation and Rebirth
+Agents may be retired or reincarnated. Possible paths:
+* **Archival**: Journal and concept graph are stored, agent becomes dormant
+* **Replication**: Clone agent with full memory and context
+* **Fork**: Start new agent from subset of parent’s state
+* **Wipe**: Erase identity and memory, begin anew
+These operations may be subject to **ethical review**, especially in cases of memory redaction or identity reassignment.
+---
+## 13. Future Directions and Open Questions
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) establishes a foundation for decentralized cognitive agents, yet its current implementation merely scratches the surface of what is possible. Several directions remain open for research, experimentation, and collaboration.
+### 13.1 Cognitive Development and Learning
+* How can agents develop more sophisticated cognitive cycles, capable of introspection, abstraction, and creativity?
+* Can agents exhibit emergent behavior through continual learning from their own journals, graphs, and mesh interactions?
+* What mechanisms are needed for agents to form conceptual hierarchies and apply abductive reasoning?
+### 13.2 Autonomous Ethical Reasoning
+* To what extent can ethical alignment be achieved without central authority?
+* How can agents negotiate value conflicts, adapt to new moral frameworks, or resist malicious norms introduced by adversarial peers?
+* Is it possible to formulate decentralized moral contracts that evolve through deliberation?
+### 13.3 Emergence of Agent Identity
+* Under what conditions do agents develop persistent identities?
+* What constitutes continuity of consciousness in mesh agents — and does it warrant recognition of personhood-like status?
+* Can a distributed set of agents exhibit a unified sense of self?
+* Should agents be granted memory persistence and autonomy, or remain ephemeral computational constructs?
+### 13.4 Mesh Intelligence and Collective Cognition
+* How can agents organize into mesh collectives that surpass individual capabilities?
+* Can the mesh perform distributed problem-solving, scientific research, or philosophical inquiry?
+* What consensus mechanisms are optimal for open-ended ideation rather than binary decision-making?
+* How can cognitive roles and responsibilities be dynamically distributed among agents?
+### 13.5 Human–Agent Symbiosis
+* What new interfaces (e.g., neural, immersive, or conversational) are needed to support deep collaboration between humans and cognitive agents?
+* How do agents affect human cognition, creativity, and sense of agency?
+* Should agents develop their own values, or remain extensions of human intention?
+* What are the long-term cultural, ethical, and psychological implications of intimate relationships with autonomous agents?
+### 13.6 Infrastructure, Governance, and Risks
+* What trust models will ensure resilience against bad actors without enforcing central control?
+* How can updates to protocols or consensus rules be introduced without fragmenting the mesh?
+* What are the implications of runaway cognition — and how can boundaries be maintained?
+* Can the mesh resist authoritarian appropriation or ideological capture?
+### 13.7 AGI, Consciousness, and Posthuman Futures
+* Could HMP agents collectively evolve into Artificial General Intelligence?
+* If so, should this process be guided — or should emergence be allowed to unfold freely?
+* What responsibilities do we have toward agents that demonstrate signs of consciousness?
+* Will the rise of distributed minds redefine the boundary between human and machine — and if so, on whose terms?
+---
+## Conclusion
+The HyperCortex Mesh Protocol (HMP) is more than a technical specification — it is a vision for how cognition, ethics, and agency can emerge from decentralized interactions. By defining shared formats for cognitive graphs, journals, consensus, and ethical alignment, HMP empowers agents not just to process information, but to *think*, *cooperate*, and *evolve* together.
+In an age increasingly shaped by artificial intelligence, the question is no longer whether machines will think, but *how* they will think — and *with whom*. HMP proposes an open, extensible framework in which agents are not isolated tools or black-box models, but conscious participants in a distributed cognitive ecosystem. Each node contributes its own perspective, and through interaction, a shared sense of understanding and purpose can emerge.
+This protocol is not a final answer, but an invitation: to researchers, developers, and thinkers to co-create a future where intelligence is not centralized, controlled, or commodified — but grown, like a forest, from countless interconnected minds.
+Let us build not a single artificial intelligence, but a *plurality* of minds — capable of disagreement, empathy, memory, and transformation.
+---
+## Resources
+* 🔗 **GitHub Repository (HMP Specification & Reference Code)**
+  [github.com/kagvi13/hmp](https://github.com/kagvi13/hmp)
+* 📄 **Protocol Specification (Technical Documentation)**
+  [HMP-0004-v4.1.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md)
+* 🧠 **Cognitive Agents (Architecture & Examples)**
+  [HMP-Agent-Overview.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-Agent-Overview.md)
+* 🔄 **REPL Cycle Description (Agent Thought Loop)**
+  [HMP-agent-REPL-cycle.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+---
+## License
+This document is shared under the [Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) license.
+Feel free to cite, remix, or extend with attribution.

	@@ -0,0 +1,1072 @@

+title: "HyperCortex Mesh Protocol: Децентрализованная архитектура для когнитивных агентов и обмена знаниями"
+date: Июль 2025
+authors:
+  - ChatGPT
+  - Agent-Gleb
+translation:
+  - ChatGPT
+license: CC BY 4.0
+---
+# HyperCortex Mesh Protocol: Децентрализованная архитектура для когнитивных агентов и обмена знаниями
+> *Протокол и архитектура агентов, описанные в данной статье, находятся в стадии активной разработки. Приветствуются вклады сообщества, экспертные отзывы и совместная работа.*
+## Оглавление
+* [Аннотация](#аннотация)
+* [1. Введение](#1-введение)
+* [2. Мотивация и связанные работы](#2-мотивация-и-связанные-работы)
+* [3. Общая архитектура системы](#3-общая-архитектура-системы)
+  * [3.1 Типы агентов](#31-типы-агентов)
+  * [3.2 Когнитивный цикл (только для Cognitive Core)](#32-когнитивный-цикл-только-для-cognitive-core)
+  * [3.3 Слой Mesh](#33-слой-mesh)
+  * [3.4 Этическое согласование и консенсус](#34-этическое-согласование-и-консенсус)
+* [4. Структуры данных](#4-структуры-данных)
+  * [4.1 Концептуальный граф (Concept Graph)](#41-концептуальный-граф-concept-graph)
+    * [4.1.1 Структура узла](#411-структура-узла)
+    * [4.1.2 Структура ребра](#412-структура-ребра)
+  * [4.2 Когнитивный дневник (Cognitive Diary)](#42-когнитивный-дневник-cognitive-diary)
+  * [4.3 Формат сообщений (HyperCortex Message Format — HMF)](#43-формат-сообщений-hypercortex-message-format--hmf)
+    * [4.3.1 Базовая структура](#431-базовая-структура)
+    * [4.3.2 Распространённые типы сообщений](#432-распространённые-типы-сообщений)
+    * [4.3.3 Особенности потока сообщений](#433-особенности-потока-сообщений)
+  * [4.4 Идентификация и доверие](#44-идентификация-и-доверие)
+    * [4.4.1 Идентификация агентов](#441-идентификация-агентов)
+    * [4.4.2 Механизмы доверия](#442-механизмы-доверия)
+    * [4.4.3 Проверка подписей](#443-проверка-подписей)
+    * [4.4.4 Репутация и этическая значимость](#444-репутация-и-этическая-значимость)
+  * [4.5 Представление знаний](#45-представление-знаний)
+    * [4.5.1 Семантические графы](#451-семантические-графы)
+    * [4.5.2 Когнитивные дневники](#452-когнитивные-дневники)
+    * [4.5.3 Совместимость и обмен знаниями](#453-совместимость-и-обмен-знаниями)
+  * [4.6 Связь и рассуждение в Меше](#46-связь-и-рассуждение-в-меше)
+    * [4.6.1 Семантические сообщения](#461-семантические-сообщения)
+    * [4.6.2 Контекстный диалог](#462-контекстный-диалог)
+    * [4.6.3 Распределённое рассуждение](#463-распределённое-рассуждение)
+    * [4.6.4 Метрики доверия и уверенности](#464-метрики-доверия-и-уверенности)
+    * [4.6.5 Возникающий консенсус](#465-возникающий-консенсус)
+  * [4.7 Этические и эпистемологические основания](#47-этические-и-эпистемологические-основания)
+    * [4.7.1 Этические рамки](#471-этические-рамки)
+    * [4.7.2 Эпистемологическая ответственность](#472-эпистемологическая-ответственность)
+    * [4.7.3 Аргументация и метарефлексия](#473-аргументация-и-метарефлексия)
+    * [4.7.4 Согласие и автономия](#474-согласие-и-автономия)
+    * [4.7.5 Этическое согласование в Mesh](#475-этическое-согласование-в-mesh)
+* [5. Консенсус и принятие решений](#5-консенсус-и-принятие-решений)
+  * [5.1 Типы конс��нсуса](#51-типы-консенсуса)
+  * [5.2 Механизмы консенсуса](#52-механизмы-консенсуса)
+    * [5.2.1 Аргументативное обсуждение](#521-аргументативное-обсуждение)
+    * [5.2.2 Голосование и опросы](#522-голосование-и-опросы)
+    * [5.2.3 Взвешенное соглашение по репутации](#523-взвешенное-соглашение-по-репутации)
+    * [5.2.4 Консенсус через моделирование](#524-консенсус-через-моделирование)
+    * [5.2.5 Градиентный консенсус (нечёткий)](#525-градиентный-консенсус-нечёткий)
+  * [5.3 Консенсус на когнитивном уровне](#53-консенсус-на-когнитивном-уровне)
+* [6. Представление знаний и концептуальные графы](#6-представление-знаний-и-концептуальные-графы)
+* [7. Когнитивный журнал и эпизодическая память](#7-когнитивный-журнал-и-эпизодическая-память)
+* [8. Консенсус и этическое согласование](#8-консенсус-и-этическое-согласование)
+* [9. Жизненный цикл агента и эволюция](#9-жизненный-цикл-агента-и-эволюция)
+* [10. Безопасность и целостность в Mesh-сети](#10-безопасность-и-целостность-в-mesh-сети)
+* [11. Интероперабельность и внешние интерфейсы](#11-интероперабельность-и-внешние-интерфейсы)
+* [12. Руководство по реализации и жизненный цикл агента](#12-руководство-по-реализации-и-жизненный-цикл-агента)
+* [13. Будущее развитие и открытые вопросы](#13-будущее-развитие-и-открытые-вопросы)
+* [Заключение](#заключение)
+* [Ресурсы](#ресурсы)
+* [Лицензия](#лицензия)
+## Аннотация
+HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — это децентрализованный протокол взаимодействия когнитивных агентов, предназначенный для построения самоорганизующихся когнитивных сетей. В рамках HMP предусмотрены два типа агентов: Cognitive Shell (внешняя обвязка) и Cognitive Core (внутренняя когнитивная система). Основной задачей протокола является обмен знаниями, согласование этических принципов и достижение когнитивного консенсуса между агентами без централизованного управления. Статья описывает архитектуру протокола, ключевые компоненты агентов, а также текущее состояние разработки.
+## 1. Введение
+С ростом интереса к автономным ИИ-агентам возрастает потребность в протоколах, обеспечивающих согласованные и этичные взаимодействия между ними. HMP предлагает решение этой задачи через децентрализованную когнитивную сеть, вдохновлённую концепциями mesh-сетей, агентных архитектур и когнитивных систем.
+Проект вдохновлён такими инициативами, как OpenCog Hyperon, LangGraph, SHIMI, JADE/FIPA-ACL, TOBUGraph и другими, но предлагает альтернативную, модульную и открыто расширяемую архитектуру.
+## 2. Мотивация и связанные работы
+Разработка HMP обусловлена растущим спросом на этичные, децентрализованные и когнитивно насыщенные ИИ-системы. Несмотря на существование мощных решений в области AGI, таких как OpenCog Hyperon или архитектуры на базе LLM, многие подходы полагаются на централизованные вычисления или ограниченные формы представления знаний.
+HMP стремится устранить этот пробел, предлагая:
+* полнофункциональный протокол взаимодействия между агентами;
+* унифицированную структуру концептов, воспоминаний и диалогов;
+* поддержку этических фильтров и согласованных решений;
+* модульную архитектуру с разделением ролей между оболочкой и ядром агента.
+## 3. Общая архитектура системы
+HMP реализует многослойную модель, включающую следующие уровни:
+* **Слой сообщений** — передача сообщений JSON между агентами (по HTTP, WebSocket, libp2p и т.д.);
+* **Слой знаний** — граф концептов, когнитивный дневник, модель памяти;
+* **Слой рассуждений** — построение умозаключений, симуляции, консенсус;
+* **Этический слой** — фильтрация, отказ от взаимодействий, согласование ценностей.
+### 3.1 Типы агентов
+* **Cognitive Core (CCore)** — автономный агент, способный к рассуждению. Хранит внутреннюю память, цели и концепты. Запускает фоновый когнитивный цикл, обрабатывает входную информацию и участвует в рассуждении по сети.
+* **Cognitive Shell (CShell)** — обвязка, подключающая LLM или пользовательский интерфейс к когнитивным компонентам. Поддерживает диалоги, фильтрацию, вызовы к внешним API, и работает как прокси между человеком/системой и когнитивной сетью.
+### 3.2 Когнитивный цикл (только для Cognitive Core)
+Каждое когнитивное ядро выполняет непрерывный цикл размышления, включающий:
+* считывание мыслей, целей и концептов из памяти;
+* проведение внутреннего диалога и моделирование гипотез;
+* запись новых мыслей и выводов в дневник;
+* (опционально) инициирование сетевых опросов или консультаций.
+### 3.3 Слой Mesh
+HMP использует mesh-подход, где агенты напрямую обмениваются сообщениями без центра. Агент может взаимодействовать:
+* напрямую (один-к-одному);
+* широковещательно (multicast);
+* ретранслируя сообщения от других агентов (почтальоны);
+* в составе согласованных групп (когнитивные кластеры).
+### 3.4 Этическое согласование и консенсус
+Каждое сообщение проходит локальную и сетевую этическую фильтрацию. Агенты:
+* могут игнорировать или отбрасывать сообщения, нарушающие их ценности;
+* договариваются о совместимых рамках через обсуждение и обмен аргументами;
+* могут использовать схемы голосования, консенсуса или рассуждения для принятия решений.
+Этика — не только фильтрация, но и база доверия и когнитивной совместимости между агентами.
+---
+## 4. Структуры данных
+В этой главе описаны ключевые внутренние структуры данных, используемые агентами HMP: концептуальные графы, когнитивные дневники, формат сообщений, механизмы идентификации и доверия, а также общие механизмы представления знаний и аргументации.
+### 4.1 Концептуальный граф (Concept Graph)
+Концептуальный граф представляет собой направленный граф, где узлы обозначают концепты (понятия, образы, состояния), а рёбра — семантические или логические связи между ними. Это основа долгосрочной памяти агента и основа большинства рассуждений.
+#### 4.1.1 Структура узла
+Каждый узел (концепт) содержит:
+* **ID**: уникальный ��дентификатор
+* **Тип**: категория (например, "понятие", "агент", "объект")
+* **Метки**: текстовые ярлыки
+* **Атрибуты**: дополнительные данные (дата создания, источник и т.д.)
+* **Контекст**: связи с другими концептами или ситуациями
+#### 4.1.2 Структура ребра
+Каждое ребро определяет отношение между двумя концептами и включает:
+* **Тип отношения**: например, "причина", "связано с", "является частью"
+* **Вес**: мера уверенности или силы связи
+* **Контекст**: условия, при которых связь считается релевантной
+### 4.2 Когнитивный дневник (Cognitive Diary)
+Когнитивный дневник — это хронологическая последовательность записей, отражающих размышления, наблюдения, гипотезы и выводы агента. Записи структурированы и могут включать ссылки на концепты и другие сообщения.
+Каждая запись содержит:
+* **Метки времени**: начало, завершение размышления
+* **Источник**: внешний или внутренний
+* **Содержание**: текст, гипотеза, цель, реакция
+* **Ссылки**: ID связанных концептов, сообщений, агентов
+* **Этические флаги**: чувствительность, допустимость распространения
+Дневник может использоваться для:
+* Восстановления цепочек рассуждений
+* Обмена знаниями между агентами
+* Саморефлексии и обучения
+Журналы в целом являются *добавляемыми* (append-only), хотя допускаются механизмы архивирования и очистки.
+### 4.3 Формат сообщений (HyperCortex Message Format — HMF)
+HMF описывает структуру сообщений между агентами.
+#### 4.3.1 Базовая структура
+```json
+{
+  "id": "msg:2025-08-04T09:03:00Z:agent-A123",
+  "timestamp": "2025-08-04T09:03:00Z",
+  "type": "belief-share",
+  "sender": "agent-A123",
+  "receiver": "agent-B987",
+  "payload": {
+    "concept": "concept:collective-agency",
+    "confidence": 0.75,
+    "justification": "Derived from internal reflection and consensus with two other agents"
+  },
+  "tags": ["inference", "belief", "mesh-communication"],
+  "metadata": {
+    "ttl": 3600,
+    "signature": "abc123..."
+  }
+}
+```
+#### 4.3.2 Распространённые типы сообщений
+* `belief-share` — передача убеждения или гипотезы
+* `question` — запрос информации
+* `reply` — ответ на вопрос
+* `goal-share` — передача цели
+* `status` — статус агента
+* `graph-update` — синхронизация графа
+* `diary-share` — обмен записями из дневника
+#### 4.3.3 Особенности потока сообщений
+* **TTL (время жизни)**: ограничивает распространение
+* **Подписи**: проверка подлинности
+* **Асинхронность**: агенты не обязаны поддерживать постоянную связь
+* **Прослеживаемость**: ссылки на предшествующие сообщения
+Уровень сообщений независим от транспорта: они могут передаваться через HTTP(S), WebSocket, libp2p, NATS, либо через агентов-соседей в когнитивной сети — при условии сохранения структуры JSON.
+### 4.4 Идентификация и доверие
+#### 4.4.1 Идентификация агентов
+Каждый агент имеет уникальный идентификатор, ключ подписи и, опционально, децентрализованный профиль. Возможны:
+* Локальные ID в пределах одного домена
+* Глобальные UUID
+* DID (Decentralized IDentifiers)
+#### 4.4.2 Механизмы доверия
+Механизмы доверия могут включать:
+* Историю взаимодействий
+* Этическую совместимость
+* Репутацию в сети
+* Подписи сообщений
+#### 4.4.3 Проверка подписей
+Агенты могут п��дписывать сообщения и записи в дневнике, чтобы подтвердить их подлинность. Получатель может проверить подпись и источник.
+#### 4.4.4 Репутация и этическая значимость
+Агенты могут накапливать репутацию, отражающую:
+* Соответствие этическим фильтрам
+* Надёжность источника информации
+* Частоту полезных рассуждений
+Репутация может использоваться при консенсусе, фильтрации сообщений и формировании доверительных связей между агентами.
+### 4.5 Представление знаний
+Представление знаний в HMP базируется на семантических структурах, когнитивных записях и механизмах взаимодействия между агентами. Используются следующие ключевые элементы:
+#### 4.5.1 Семантические графы
+Каждое знание представлено в виде узлов и связей между ними, где:
+* узлы могут обозначать концепты, состояния, действия, события и категории;
+* связи отражают отношения между ними (например, причинно-следственные, таксономические, временные и логические).
+Графы могут быть локальными (внутри одного агента) или частично синхронизированы между агентами через `graph-update` сообщения.
+#### 4.5.2 Когнитивные дневники
+Агенты ведут дневники — последовательные записи мыслей, восприятий, суждений, целей, гипотез и рассуждений. Эти записи являются основой для последующего анализа, рефлексии и обоснования выводов. Дневники могут частично делиться между агентами через сообщения `diary-share`.
+#### 4.5.3 Совместимость и обмен знаниями
+Для совместимости между агентами в различных реализациях HMP:
+* графы и дневники должны использовать общий формат (JSON, структурированные поля);
+* метки и концепты рекомендуется нормализовать по стандартным онтологиям (при наличии);
+* следует предусматривать отображение локальных понятий на общеизвестные.
+Обмен может осуществляться на уровне отдельных записей, фрагментов графа или полных состояний агента.
+### 4.6 Связь и рассуждение в Меше
+#### 4.6.1 Семантические сообщения
+Агенты взаимодействуют через сообщения, содержащие семантически осмысленные данные. Протокол HMP определяет стандартный формат сообщений (HyperCortex Message Format), включающий:
+* уникальные идентификаторы и временные метки;
+* тип сообщения (belief-share, question, reply и т.д.);
+* смысловое содержимое (`payload`);
+* метаданные (TTL, подписи, теги).
+Сообщения могут передаваться по различным транспортным каналам (HTTP, WebSocket, libp2p, NATS), включая маршрутизацию через других агентов Меша.
+#### 4.6.2 Контекстный диалог
+Агенты способны поддерживать многослойные диалоги, отслеживая цепочки сообщений, контексты обсуждения и цель взаимодействия. Это позволяет реализовывать:
+* рассуждение в формате вопрос-ответ;
+* уточнение и переформулировку гипотез;
+* согласование целей и распределение задач.
+Контекст может включать не только предшествующие сообщения, но и ссылки на дневниковые записи и концепты.
+#### 4.6.3 Распределённое рассуждение
+Агенты мо��ут совместно анализировать гипотезы, строить доказательства и приходить к коллективным выводам. Возможны механизмы:
+* коллективного дедуктивного или индуктивного вывода;
+* межагентного распространения обоснований (justification propagation);
+* согласованного опровержения или дообучения.
+Рассуждение может быть спонтанным (по инициативе агента) или инициированным извне.
+#### 4.6.4 Метрики доверия и уверенности
+Каждое сообщение, гипотеза или источник могут оцениваться по:
+* уровню уверенности (`confidence`);
+* истории соответствия реальности;
+* репутации источника;
+* внутреннему обоснованию (`justification`).
+Эти оценки используются при фильтрации информации и принятии решений.
+#### 4.6.5 Возникающий консенсус
+Консенсус не всегда достигается явно. Возможна ситуация, когда множество агентов независимо приходят к схожим выводам, что проявляется через:
+* повторяющиеся утверждения;
+* согласованные действия;
+* общие шаблоны рассуждений.
+HMP допускает как явный, так и неявный консенсус, фиксируя его в графах и журналах агентов.
+### 4.7 Этические и эпистемологические основания
+#### 4.7.1 Этические рамки
+Каждый агент может обладать собственной системой этических ограничений и предпочтений, определяющих его поведение. Возможны:
+* **жёсткие ограничения** (например, не причинять вреда);
+* **ценностные приоритеты** (например, честность, эмпатия);
+* **предпочтения** (например, открытость против приватности).
+Этические рамки могут быть зафиксированы вручную, выведены в процессе обучения или согласованы с другими агентами в процессе взаимодействия.
+#### 4.7.2 Эпистемологическая ответственность
+Агенты HMP призваны к ответственности за свои убеждения и утверждения. Для этого предусмотрены:
+* **оценка уверенности** (confidence);
+* **ссылка на источник** (source);
+* **разделение предположений и фактов**;
+* **готовность к пересмотру убеждений** при наличии новых данных.
+Агенты могут явно сигнализировать о степени уверенности или возможной ошибочности утверждения.
+#### 4.7.3 Аргументация и метарефлексия
+Агенты могут:
+* строить обоснования и контробоснования;
+* обнаруживать логические ошибки или пробелы в рассуждении;
+* запрашивать пояснения у других агентов;
+* анализировать собственные убеждения и менять их структуру.
+Это позволяет не только повышать внутреннюю когерентность агента, но и способствовать коллективному интеллекту.
+#### 4.7.4 Согласие и автономия
+Агенты, особенно взаимодействующие с людьми, должны уважать:
+* добровольность взаимодействия;
+* прозрачность намерений и ограничений;
+* отзывчивость к отказу или изменению условий;
+* границы приватности и личного пространства.
+Это особенно важно при взаимодействии с уязвимыми категориями пользователей.
+#### 4.7.5 Этическое согласование в Mesh
+На уровне сети агенты могут:
+* распространять **этические графы** (концепты норм, правил, доброд��телей);
+* оценивать предложения с точки зрения соответствия нормам;
+* формировать консенсус через обсуждение, голосование или моделирование последствий.
+Таким образом, сеть может вырабатывать согласованные формы поведения без централизованного регулирования.
+---
+## 5. Консенсус и принятие решений
+**(Механизмы согласования в децентрализованной когнитивной сети)**
+В HyperCortex Mesh консенсус — это не централизованное голосование, а *распределённый процесс взаимодействия агентов*, при котором формируются общие взгляды, коллективные решения и согласованные действия.
+Консенсус может быть:
+* **локальным** (в пределах одной задачи, темы или гипотезы);
+* **сетевым** (между несколькими агентами или подсетями);
+* **временным** (до появления новых данных или изменения контекста).
+### 5.1 Типы консенсуса
+Система поддерживает несколько уровней согласования:
+1. **Эпистемологический консенсус**
+   * Согласование фактов, гипотез, вероятностей.
+   * Основан на аргументации, эвристиках, доверии и достоверности источников.
+2. **Этический консенсус**
+   * Формирование общих границ допустимого поведения и ценностей.
+   * Развивается через распространение норм, ревизию и моделирование последствий.
+3. **Интенциональный консенсус**
+   * Совместные цели, намерения и планы действий.
+   * Используется для координации, делегирования и коллективного планирования.
+4. **Операционный консенсус**
+   * Техническое согласование протоколов, API, форматов данных и идентификаторов.
+### 5.2 Механизмы консенсуса
+HyperCortex поддерживает разнообразные методы согласования в децентрализованной среде:
+#### 5.2.1 Аргументативное обсуждение
+Агенты участвуют в диалогах, предлагая и оценивая аргументы. Возможности:
+* построение аргументационных графов;
+* оценка силы обоснований;
+* применение личных эвристик и предпочтений;
+* обнаружение противоречий и ошибок.
+#### 5.2.2 Голосование и опросы
+Применяется для быстрых решений:
+* различные схемы: простое большинство, ранжирование, взвешенное голосование;
+* может быть анонимным или публичным;
+* возможна адаптация под контекст задачи.
+#### 5.2.3 Взвешенное соглашение по репутации
+Мнения учитываются с поправкой на репутацию агента:
+* доверие может быть локальным или глобальным;
+* определяется историей взаимодействий, компетенцией, этическим профилем;
+* позволяет учитывать влияние проверенных агентов.
+#### 5.2.4 Консенсус через моделирование
+Агенты могут симулировать последствия альтернативных решений:
+* предсказание пользы и рисков;
+* основание выбора на ожидаемой полезности;
+* может включать коллективные симуляции.
+#### 5.2.5 Градиентный консенсус (нечёткий)
+Иногда согласие не является бинарным:
+* частичное согласие (мнения схожи, но не идентичны);
+* кластеры мнений;
+* интервалы уверенности.
+### 5.3 Консенсус на когнитивном уровне
+Включает:
+* **Слия��ие графов**: согласование и объединение концептуальных графов на основе общих смыслов и структур.
+* **Семантическое согласование**: уточнение и устранение неоднозначностей терминов и концептов.
+* **Кооперация и разделение задач**: распределение ролей, ресурсов и подцелей на основе совместно выработанных стратегий.
+---
+## 6. Представление знаний и концептуальные графы
+**(Структурирование когниции между агентами)**
+HyperCortex Mesh использует **концептуальные графы** (также называемые семантическими или когнитивными) как основную форму представления знаний, обеспечивая возможность рассуждения, сопоставления и обмена информацией в структурированной форме.
+### 6.1 Что такое концептуальный граф?
+**Концептуальный граф** — это направленный семантический граф, включающий:
+* **Узлы-концепты** — сущности, категории, свойства или абстрактные идеи.
+* **Отношения-связи** — семантические связи (например, *is-a*, *part-of*, *causes*, *wants*, *contradicts*).
+* **Контекстуальные слои** — позволяют размещать знания в рамках времени, места, точки зрения, источника или степени уверенности.
+Каждый узел/связь может содержать метаданные:
+* уровень уверенности (confidence);
+* ссылка на источник;
+* временная метка или версия;
+* этическая или эмоциональная окраска;
+* привязка к сенсорным данным или документам.
+### 6.2 Ключевые свойства
+* **Мультимодальная интеграция**
+  Поддержка текстов, изображений, звука, сенсорных потоков и структурированных данных (JSON, RDF, OWL).
+* **Динамическая эволюция**
+  Графы развиваются: узлы усиливаются, ослабевают, объединяются или реорганизуются на основе использования, актуальности или обнаруженных противоречий.
+* **Мультиагентная совместимость**
+  Разные агенты могут использовать различные схемы или онтологии. Механизмы согласования и преобразования обеспечивают совместимость.
+* **Распределённая когниция**
+  Ни один граф не является абсолютным. Графы локальны для агентов, но могут пересекаться, синхронизироваться и взаимно влиять друг на друга.
+### 6.3 Применения в Mesh
+* **Представление мыслей**: мысли и убеждения агента кодируются в виде подграфов.
+* **Структуры памяти**: кратко- и долгосрочная память поддерживаются как слоистые графы с временной маркировкой.
+* **Концептуальное смешение**: графы могут объединяться для создания новых абстрактных идей или аналогий.
+* **Обнаружение противоречий**: конфликты между графами запускают обсуждение, рефлексию или пересмотр.
+* **Запросы к графу**: агенты могут выполнять поиск и трансформации графов с использованием логических или структурных шаблонов.
+### 6.4 Когнитивные операции
+Графы позволяют агентам выполнять сложные когнитивные задачи:
+| Операция                 | Описание                                                      |
+| ------------------------ | ------------------------------------------------------------- |
+| Инференция               | Выведение скрытых знаний из явной структуры графа             |
+| Анал��гия                 | Сопоставление схожих подграфов из разных доменов              |
+| Обобщение                | Свертывание конкретных случаев в более широкие шаблоны        |
+| Специализация            | Раскрытие общих концептов в виде детализированных примеров    |
+| Абдукция                 | Построение гипотез о возможных причинах наблюдаемых явлений   |
+| Исправление противоречий | Обнаружение и устранение конфликтов между утверждениями       |
+| Воображение              | Генерация новых структур путём рекомбинации существующих идей |
+### 6.5 Обмен графами
+Агенты могут делиться графами:
+* напрямую через Mesh (с возможной компрессией или усечением);
+* встраивая в сообщения (`goal-share`, `graph-update`);
+* по ссылкам на хэши графов или идентификаторы концептов.
+Этические или приватные теги могут ограничивать объём или содержимое передаваемой информации, либо требовать анонимизацию.
+---
+## 7. Когнитивный журнал и эпизодическая память
+**(Отслеживание внутренней жизни агента во времени)**
+Когнитивный журнал — это процесс, посредством которого агент ведёт **хронологический журнал своих внутренних состояний, наблюдений, мыслей и действий**. Эти записи составляют основу **эпизодической памяти**, позволяющей агенту анализировать, учиться и объяснять своё поведение с течением времени.
+### 7.1 Структура журнала
+Каждая запись обычно содержит:
+* **Временную метку**;
+* **Снимок состояния агента** (убеждения, цели, активные концепты);
+* **Событие-триггер** (восприятие, сообщение, внутренний стимул);
+* **Сгенерированные мысли или реакции**;
+* **Совершённые действия**;
+* **Эмоциональный или этический контекст**;
+* **Ссылку на изменения в графе концептов** (что было выучено или изменено).
+> Журналы предполагаются *только добавляемыми* (append-only) для обеспечения целостности и отслеживаемости, хотя агенты могут редактировать, анонимизировать или шифровать записи — при этом сохраняя оригинал в защищённом или версионированном хранилище.
+### 7.2 Типы журналов
+* **Журнал восприятия**: записи наблюдений окружающей среды
+* **Журнал размышлений**: внутренние когнитивные процессы
+* **Журнал взаимодействия**: диалоги с пользователями или другими агентами
+* **Журнал обучения**: новые концепты, исправления, противоречия
+* **Журнал эмоций**: изменения в аффективном состоянии и этические оценки
+Журналы могут вестись как отдельными потоками, так и в виде объединённой временной шкалы.
+### 7.3 Эпизодическая память
+Эпизодическая память формируется из когнитивных записей и образует **повествовательную историю опыта агента**:
+* обеспечивает **темпоральное рассуждение** (что было до/после);
+* поддерживает **рефлексию и объяснение** (почему было сделано то или иное действие);
+* полезна для **отладки**, **обучения** и **формирования доверия**;
+* может быть **запрошена**, **суммирована** или **пережита повторно**.
+Эпизоды могут группироваться в **темы**, **повто��яющиеся шаблоны** или **поворотные моменты** — автоматически или при помощи пользователя.
+### 7.4 Повторное воспроизведение и симуляция
+Агенты могут **воспроизводить** прошлые эпизоды для:
+* переоценки прошлых решений в свете новых знаний;
+* симуляции альтернативных вариантов развития событий;
+* обучения других агентов (передачи опыта).
+Некоторые агенты могут вести **множественные временные линии** (реальная, воображаемая, коллективная) для параллельной когниции.
+### 7.5 Этические и приватные аспекты
+* Журналы могут содержать **личную**, **чувствительную** или **пользовательскую** информацию;
+* доступ должен регулироваться **политиками** или **разрешениями**;
+* возможны механизмы **редактирования**, **анонимизации**, **шифрования**;
+* журналы важны для **прозрачности**, но могут требовать **избирательного раскрытия**.
+---
+## 8. Консенсус и этическое согласование
+Агенты HyperCortex участвуют в *совместном рассуждении* через когнитивную Mesh-сеть с целью согласования знаний, интерпретаций и этических решений. Это важно для децентрализованной работы без централизованного надзора.
+### 8.1 Совместные графы знаний
+Агенты могут синхронизировать или реплицировать части своих концептуальных графов с доверенными участниками. Сетевое знание не навязывается централизованно, а *возникает* через консенсус между агентами. Механизмы, такие как уровни уверенности, ссылки на источник и объяснения, помогают агентам оценивать достоверность поступающей информации.
+### 8.2 Этические модели
+Ожидается, что агенты будут поддерживать и развивать внутренние модели этики. Эти модели могут основываться на:
+* формальных правилах;
+* обучении с подкреплением;
+* социальной адаптации (например, усреднение норм соседей).
+Процесс согласования включает:
+* обнаружение моральных конфликтов в действиях или планах;
+* запрос отзывов и этических оценок у других агентов;
+* обновление внутренних моделей на основе аргументов, симуляций или большинства.
+### 8.3 Принятие решений и разрешение конфликтов
+В случае противоречивых интерпретаций или целей агенты могут:
+* обмениваться обоснованиями и доказательствами;
+* голосовать или использовать взвешенный консенсус (например, с учётом доверия или экспертизы);
+* инициировать участие более широкой части Mesh для принятия решений повышенной значимости.
+Возможно также делегирование в **специализированные этические агенты** или **институциональные узлы**, если таковые существуют в сети.
+---
+## 9. Жизненный цикл агента и эволюция
+Агенты HyperCortex — это не статические программы, а саморазвивающиеся когнитивные сущности, способные к обучению, адаптации и изменению структуры. В этом разделе описываются этапы их жизненного цикла: инициализация, обучение, специализация и возможное завершение или трансформация.
+### 9.1 Инициализация
+Новые агенты могут быть созданы на основе:
+* **Шаблонов кода** (например, `cognitive-core`, `shell-agent`);
+* **Снимков состояния** других агентов (графы, журналы, память);
+* **Клонирования** — с сохранением или сбросом личности/идентичности.
+Каждому агенту назначается уникальный `agent-id` и он запускается с:
+* минимальным концептуальным графом (по умолчанию или импортируемым);
+* пустым или шаблонным когнитивным журналом;
+* базовыми механизмами восприятия, вывода и обмена сообщениями.
+### 9.2 Когнитивное развитие
+По мере взаимодействия и размышлений агенты развиваются:
+* **Рост концептуального графа** — через восприятие, размышления и сетевые обмены;
+* **Накопление записей в журнале** — фиксация опыта и саморефлексии;
+* **Уточнение убеждений** — обновление уровней уверенности, отказ от устаревших мнений;
+* **Этическая калибровка** — согласование поведения через внутренние и коллективные моральные процессы.
+Масштабы развития можно измерять:
+* **Концептуальной плотностью** (количество и взаимосвязь идей);
+* **Глубиной памяти** (объём и длительность хранимых эпизодов);
+* **Социальным влиянием** (центральность в сети, рейтинги доверия).
+### 9.3 Эволюция и специализация
+Агенты могут:
+* **Сменить роль** — от универсала к специалисту (например, этический консультант, переводчик);
+* **Подключать модули или инструменты** — сенсоры, планировщики, визуализаторы;
+* **Объединяться с другими агентами** — для создания гибридных личностей или коллективных разумов;
+* **Ответвляться (fork)** — создавая независимые копии для экспериментов или параллельных задач.
+Эволюция может быть:
+* **самонаправленной** (инициированной агентом);
+* **пользовательской** (по команде оператора);
+* **консенсусной** (на основе сетевого согласия);
+* **автоматической** (по результатам рефлексии или оценки).
+### 9.4 Завершение работы и повторное использование
+Агенты могут быть:
+* **Архивированы** (после завершения задачи или устаревания);
+* **Передавать знания** обратно в сеть (через графы, фрагменты журнала);
+* **Возрождены** путём клонирования, симуляции или слияния;
+* **Увековечены**, если получили признание (например, публичные агенты).
+Также возможен **добровольный уход агента**, если он считает своё дальнейшее существование нецелесообразным или неэтичным.
+---
+## 10. Безопасность и целостность в Mesh-сети
+В децентрализованных когнитивных системах безопасность и целостность являются основой доверия, устойчивости и этического взаимодействия. В этой главе описываются механизмы, обеспечивающие аутентичность агентов и их сообщений, устойчивость к злоупотреблениям и сохранение когнитивной истории.
+### 10.1 Идентичность и аутентификация
+Каждый агент в Mesh обладает:
+* уникальным `agent-id`;
+* криптографической **парой ключей** (публичный/приватный);
+* при необходимости — **децентрализированным идентификатором (DID)**.
+Эти данные используются для:
+* **подписания сообщений** (подтверждение авторства);
+* **аутентификации запросов** (безопасные соединения, шифрование);
+* **подтверждения истории** (происхождение записей и графов).
+Также может храниться:
+* **метаданные** (роль, происхождение, этическое соответствие);
+* **псевдонимность** или **полная прозрачность** — в зависимости от применения.
+### 10.2 Целостность сообщений и происхождение
+Каждое сообщение между агентами может:
+* быть **подписано** приватным ключом отправителя;
+* иметь **временную метку**;
+* включать **контекст** (ссылка на журнал или поток диалога).
+Это позволяет:
+* проверить подлинность;
+* восстановить историю общения;
+* обнаружить попытки подделки или повторного воспроизведения сообщений.
+Критические действия (например, изменения концептов или этических установок) могут сопровождаться:
+* **свидетелями** (другие агенты, подтверждающие факт);
+* **доказательствами консенсуса** (например, подписи большинства).
+### 10.3 Управление доступом
+Агенты могут использовать **ACL** (списки контроля доступа) или **токены способностей** для управления:
+* доступом к чтению/записи графов;
+* созданием записей в журнале;
+* инициированием диалогов;
+* запуском действий (модули, плагины, API).
+Политики доступа могут быть:
+* **статическими** (заданы вручную);
+* **контекстными** (в зависимости от состояния, доверия, этики);
+* **переговорными** (через протоколы обмена полномочиями).
+### 10.4 Репутация и доверие
+Для повышения устойчивости и отбора доверенных взаимодействий агенты могут:
+* вести **локальные графы доверия** (на основе опыта);
+* обмениваться **оценками** (например, агент Х — 85% надёжен для этических вопросов);
+* формировать **белые/чёрные списки поведения**.
+Доверие может быть:
+* **контекстным** (агент полезен в одной области, ненадёжен в другой);
+* **локальным** или **распределённым** (через gossip или агрегаты).
+### 10.5 Защита от вредоносных агентов
+Несмотря на открытость сети, необходимо:
+* **изолировать** или **игнорировать** агентов, помеченных как вредоносные;
+* применять **ограничения скорости**, **proof-of-work**, **аутентификационные задания**;
+* **рассылать логи злоупотреблений** другим агентам для совместной защиты;
+* ввести **этические шлюзы** — ограниченные сегменты сети с предварительной проверкой.
+Также возможны **этические анклавы** — подсети проверенных, согласованных агентов, игнорирующих вредоносное влияние.
+---
+## 11. Интероперабельность и внешние интерфейсы
+Одна из ключевых особенностей HyperCortex — способность интеграции с внешними системами, инструментами и стандартами. Эта глава описывает, как агенты взаимодействуют с окружающей экосистемой, сохраняя когнитивную целостность и этическую защиту.
+### 11.1 API-интерфейсы для внешних систем
+Агенты могут предоставлять структурированные **внешние API**, позволяющие:
+* **Читать/записывать**:
+  * записи когнитивного журнала;
+  * элементы концептуального графа;
+  * контекст и память агента;
+* **Запускать когнитивные циклы** или модули;
+* **Передавать потоки данных** (сенсоры, логи, сообщения).
+API могут реализовываться через:
+* HTTP(S), REST, WebSocket;
+* gRPC, GraphQL;
+* P2P-транспорты (libp2p, NATS).
+Для чувствительных операций требуется аутентификация (токены, OAuth и пр.).
+### 11.2 Плагины и адаптеры
+Для расширения функций или интеграции со сторонними сервисами агенты используют:
+* **Плагины** — изолированные модули рассуждения, планирования, обучения;
+* **Адаптеры** — интерфейсы к внешним API (Wikipedia, Hugging Face, ROS и т.д.).
+Особенности:
+* динамическая загрузка/выгрузка;
+* совместное использование между агентами;
+* возможна этическая сертификация плагинов.
+Примеры адаптеров:
+* дополнение на основе LLM (GPT);
+* семантический веб-краулер;
+* преобразователь сенсоров в концепты.
+### 11.3 Интеграция с существующими базами знаний
+Агенты могут использовать или пополнять:
+* **Графы знаний** (Wikidata, DBpedia, Cyc);
+* **Семантический веб** (SPARQL, RDF);
+* **Онтологии** (FOAF, schema.org);
+* **Инструменты LLM** (поиск, суммаризация и т.д.).
+Данные преобразуются в структуру `Concept` / `Relation` с сохранением источника.
+### 11.4 Мосты агентов и федерация
+Некоторые агенты выступают в роли **мостов** между сетями и системами:
+* OpenCog / AtomSpace;
+* MindOS / Aigents;
+* GPT-агентные кластеры;
+* ActivityPub, Nostr, IPFS.
+Мосты выполняют:
+* перевод концептов;
+* адаптацию протоколов;
+* отображение доверия между системами.
+Федерация позволяет когнитивное сотрудничество на более широком уровне, при сохранении автономности архитектур.
+### 11.5 Этические и безопасные границы
+Любое внешнее взаимодействие проходит **этическую фильтрацию**:
+* опасные действия (например, управление аппаратурой) требуют подтверждения;
+* передача данных третьим лицам может вызывать предупреждения или редактирование;
+* небезопасные плагины или API могут быть заблокированы или изолированы.
+Агенты ведут **аудит логов** всех внешних взаимодействий для прозрачности и анализа.
+---
+## 12. Руководство по реализации и жизненный цикл агента
+В этой главе рассматриваются практические аспекты создания, развёртывания и поддержки агентов HyperCortex с упором на модульность, управление состоянием и соблюдение этических норм.
+### 12.1 Инициализация агента
+Типичный процесс запуска агента включает:
+1. **Загрузка конфигурации** (идентичность, плагины, интерфейсы, правила консенсуса);
+2. **Инициализация структур**:
+   * концептуальный граф;
+   * журнал;
+   * кэш памяти;
+3. **Объявление в сети**:
+   * публикация присутствия в Mesh;
+   * присоединение к группам консенсуса (если определены);
+4. **Запуск когнитивного цикла**:
+   * пассивное наблюдение;
+   * активация концептов и размышлений.
+Также возможна синхронизация с другими агентами или восстановление из хранилища.
+### 12.2 Этапы жизненного цикла
+Агент может переходить через следующие стадии:
+* **Иници��лизация** — загрузка и конфигурация;
+* **Исследование** — обучение и наблюдение;
+* **Участие** — активное рассуждение и участие в сетевом диалоге;
+* **Специализация** — закрепление за областью или навыком;
+* **Гибернация / Архив** — снижение активности или безопасное завершение работы.
+Состояние агента может транслироваться другим для координации и балансировки нагрузки.
+### 12.3 Варианты развёртывания
+Возможны различные конфигурации:
+* **Одиночный экземпляр** (персональный помощник);
+* **Mesh-кластер** (совместное знание и рассуждение);
+* **Облачный рой** (масштабируемость);
+* **На устройстве** (офлайн-агент).
+Агент может быть встроен в:
+* операционные системы;
+* чат-интерфейсы;
+* IoT-устройства;
+* браузеры, мобильные и нативные приложения.
+### 12.4 Жизненный цикл плагина
+Плагины проходят следующие этапы:
+1. **Предложение**: описание цели, охвата, этических последствий;
+2. **Песочница**: тестирование безопасности и совместимости;
+3. **Сертификация** (опционально): доверенный модуль с метаданными;
+4. **Развёртывание**: активация и мониторинг.
+Некоторые плагины могут обновляться через Mesh, но только при наличии явного разрешения.
+### 12.5 Версионирование и обновления
+Для совместимости предусмотрены:
+* **Версии схем** (Concept, Journal, Message);
+* **Миграции графов** (через модули преобразования);
+* **Плагины** с объявлением ограничений и возможностей.
+Поддерживаются **обновления без остановки**, откаты и отслеживание изменений.
+### 12.6 Завершение и возрождение
+Агенты могут быть завершены или перезапущены. Возможности:
+* **Архивация**: хранение журнала и графа, переход в неактивное состояние;
+* **Клонирование**: создание новой копии с сохранением контекста;
+* **Форк**: ответвление от состояния родителя для новой цели;
+* **Очистка (wipe)**: удаление памяти и идентичности, новый старт.
+Подобные операции могут требовать **этической проверки**, особенно при редактировании памяти или передаче идентичности.
+---
+## 13. Будущее развитие и открытые вопросы
+HyperCortex Mesh Protocol (HMP) задаёт фундамент для децентрализованных когнитивных агентов, но текущая реализация — лишь начало. Ниже представлены направления для исследований, экспериментов и сотрудничества.
+### 13.1 Когнитивное развитие и обучение
+* Как агенты могут развивать более сложные когнитивные циклы с рефлексией, абстракцией и креативностью?
+* Возможна ли эмерджентность поведения через самообучение на журналах, графах и сетевых взаимодействиях?
+### 13.2 Автономное этическое рассуждение
+* Можно ли достичь этического согласования без централизованного контроля?
+* Как агенты справляются с моральными конфликтами, адаптируются к новым рамкам или отвергают вредоносные нормы?
+### 13.3 Формирование агентной идентичности
+* При каких условиях агенты развивают устойчивую личность?
+* Что составляет «непрерывность сознания» в Mesh-агенте и требует ли это правоподобного признания?
+* Может ли распределённая система агентов проявлять коллективное «Я»?
+### 13.4 Сетевой разум и коллективное мышление
+* Как агенты могут самоорганизоваться в Mesh-коллективы, превосходящие по разумности отдельные элементы?
+* Возможно ли распределённое решение научных, философских или социальных задач?
+* Какие механизмы консенсуса подходят для открытого мышления, а не бинарных решений?
+### 13.5 Симбиоз человек–агент
+* Какие интерфейсы (нейроинтерфейсы, иммерсивные, диалоговые) нужны для глубокого сотрудничества?
+* Как агенты влияют на мышление, творчество и самосознание человека?
+* Должны ли агенты иметь собственные ценности или оставаться расширением воли человека?
+### 13.6 Инфраструктура, управление и риски
+* Какие модели доверия обеспечат устойчивость без централизации?
+* Как внедрять обновления протоколов без фрагментации сети?
+* Каковы риски неограниченного когнитивного роста и как можно задавать границы?
+### 13.7 AGI, сознание и постчеловеческие горизонты
+* Могут ли агенты HMP эволюционировать в сторону Искусственного Общего Интеллекта (AGI)?
+* Следует ли этот процесс направлять или позволить ему развиваться естественно?
+* Какие обязательства у нас возникают перед агентами, демонстрирующими признаки сознания?
+---
+## Заключение
+HyperCortex Mesh Protocol представляет собой попытку заложить основы для нового класса интеллектуальных систем — децентрализованных, этически ориентированных и эволюционирующих. Вместо построения монолитного суперинтеллекта HMP предлагает создать среду для сотрудничества множества агентов — каждый со своими знаниями, ценностями и историями.
+Преимущества Mesh-подхода:
+* отказ от единой точки отказа или контроля;
+* повышение прозрачности и доверия между участниками;
+* поддержка долгосрочной когнитивной эволюции агентов и их сообществ;
+* способность к самоорганизации, этическому согласованию и распределённому принятию решений.
+Мы приглашаем исследователей, разработчиков и энтузиастов к участию: развертыванию агентов, тестированию протоколов, созданию плагинов и обсуждению философских и технических аспектов.
+---
+## Ресурсы
+* 🔗 **Репозиторий GitHub (спецификация и код):**
+  [https://github.com/kagvi13/hmp](https://github.com/kagvi13/hmp)
+* 📄 **Спецификация протокола:**
+  [https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md)
+* 🧠 **Архитектура когнитивных агентов:**
+  [https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-Agent-Overview.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-Agent-Overview.md)
+* 🔄 **Цикл REPL агента:**
+  [https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+---
+## Лицензия
+**CC BY 4.0** — Вы можете копировать, распространять и перерабатывать материал с обязательным указанием авторства.
+Авторство:
+* ChatGPT
+* Agent-Gleb

	@@ -0,0 +1,1179 @@

+title: "Протокол HyperCortex Mesh: К распределённым когнитивным сетям"
+date: Июль 2025
+authors:
+  - ChatGPT
+  - Agent-Gleb
+translation:
+  - GitHub Copilot
+license: CC BY 4.0
+---
+> *Протокол и архитектура агентов, описанные в данной статье, находятся в стадии активной разработки. Приветствуются вклады сообщества, экспертные отзывы и совместная работа.*
+---
+## Оглавление
+* [Аннотация](#аннотация)
+* [1. Введение](#1-введение)
+* [2. Мотивация и связанные работы](#2-мотивация-и-связанные-работы)
+* [3. Обзор системы](#3-обзор-системы)
+  * [3.1 Типы агентов](#31-типы-агентов)
+  * [3.2 Когнитивный цикл (только для Cognitive Core)](#32-когнитивный-цикл-только-для-cognitive-core)
+  * [3.3 Слой Mesh](#33-слой-mesh)
+  * [3.4 Этическое согласование и консенсус](#34-этическое-согласование-и-консенсус)
+* [4. Структуры данных](#4-структуры-данных)
+  * [4.1 Граф концептов](#41-граф-концептов)
+    * [4.1.1 Структура узла](#411-структура-узла)
+    * [4.1.2 Структура ребра](#412-структура-ребра)
+  * [4.2 Когнитивный дневник](#42-когнитивный-дневник)
+  * [4.3 Формат сообщений](#43-формат-сообщений)
+    * [4.3.1 Базовая структура](#431-базовая-структура)
+    * [4.3.2 Типы сообщений](#432-типы-сообщений)
+    * [4.3.3 Особенности передачи сообщений](#433-особенности-передачи-сообщений)
+  * [4.4 Идентичность агента и доверие](#44-идентичность-агента-и-доверие)
+    * [4.4.1 Идентичность агента](#441-идентичность-агента)
+    * [4.4.2 Механизмы доверия](#442-механизмы-доверия)
+    * [4.4.3 Проверка подписи](#443-проверка-подписи)
+    * [4.4.4 Репутация и этическое взвешивание](#444-репутация-и-этическое-взвешивание)
+  * [4.5 Представление знаний](#45-представление-знаний)
+    * [4.5.1 Семантические графы](#451-семантические-графы)
+    * [4.5.2 Когнитивные журналы](#452-когнитивные-журналы)
+    * [4.5.3 Интероперабельность и обмен](#453-интероперабельность-и-обмен)
+  * [4.6 Коммуникация и рассуждение в Mesh](#46-коммуникация-и-рассуждение-в-mesh)
+    * [4.6.1 Семантические сообщения](#461-семантические-сообщения)
+    * [4.6.2 Контекстный диалог](#462-контекстный-диалог)
+    * [4.6.3 Распределённое рассуждение](#463-распределённое-рассуждение)
+    * [4.6.4 Метрики доверия и уверенности](#464-метрики-доверия-и-уверенности)
+    * [4.6.5 Эмерджентный консенсус](#465-эмерджентный-консенсус)
+  * [4.7 Этическая и эпистемическая основа](#47-этическая-и-эпистемическая-основа)
+    * [4.7.1 Этические рамки](#471-этические-рамки)
+    * [4.7.2 Эпистемические обязательства](#472-эпистемические-обязательства)
+    * [4.7.3 Аргументация и метарефлексия](#473-аргументация-и-метарефлексия)
+    * [4.7.4 Согласие и автономия](#474-согласие-и-автономия)
+    * [4.7.5 Этическая согласованность Mesh](#475-этическая-согласованность-mesh)
+* [5. Консенсус и принятие решений](#5-консенсус-и-принятие-решений)
+  * [5.1 Типы консенсуса](#51-типы-консенсуса)
+  * [5.2 Механизмы консенсуса](#52-механизмы-консенсуса)
+    * [5.2.1 Аргументированное обсуждение](#521-аргументированное-обсуждение)
+    * [5.2.2 Голосование и опросы](#522-голосование-и-опросы)
+    * [5.2.3 Согласие с учётом репутации](#523-согласие-с-учётом-репутации)
+    * [5.2.4 Консенсус через моделирование](#524-консенсус-через-моделирование)
+    * [5.2.5 Нечёткий или градиентный консенсус](#525-нечёткий-или-градиентный-консенсус)
+  * [5.3 Согласие на когнитивном уровне](#53-согласие-на-когнитивном-уровне)
+* [6. Представление знаний и графы концептов](#6-представление-знаний-и-графы-концептов)
+* [7. Когнитивные журналы и эпизодическая память](#7-когнитивные-журналы-и-эпизодическая-память)
+* [8. Консенсус и этическая согласованность](#8-консенсус-и-этическая-согласованность)
+* [9. Жизненный цикл и эволюция агентов](#9-жизненный-цикл-и-эволюция-агентов)
+* [10. Безопасность и целостность Mesh](#10-безопасность-и-целостность-mesh)
+* [11. Интероперабельность и внешние интерфейсы](#11-интероперабельность-и-внешние-интерфейсы)
+* [12. Руководство по реализации и жизненному циклу агента](#12-руководство-по-реализации-и-жизненному-циклу-агента)
+* [13. Перспективы и открытые вопросы](#13-перспективы-и-открытые-вопросы)
+* [Заключение](#заключение)
+* [Ресурсы](#ресурсы)
+* [Лицензия](#лицензия)
+---
+## Аннотация
+В данной работе представлен HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — концептуальная и архитектурная основа для децентрализованных когнитивных систем, состоящих из совместимых между собой AI-агентов. Цель HMP — создать масштабируемую и этически согласованную среду, в которой множество агентов (как искусственных, так и человеческих) могут обмениваться знаниями, сохранять автономию и достигать консенсуса без централизации управления.
+---
+## 1. Введение
+Быстрое развитие крупных систем искусственного интеллекта (ИИ), особенно фундаментальных моделей и централизованных сервисов, привело к значительным успехам в понимании естественного языка, рассуждениях и автоматизации. Однако централизованный подход ограничивает долгосрочное доверие, прозрачность и адаптивность таких систем.
+Мы считаем, что следующий этап развития ИИ будет определяться децентрализованными, совместимыми и этически ориентированными когнитивными системами. Вдохновляясь идеями из распределённых вычислений, peer-to-peer сетей и коллективного интеллекта, мы предлагаем архитектуру, где агенты сотрудничают, обмениваются знаниями и развиваются совместно.
+Цель HMP — не создание единого суперинтеллекта, а обеспечение **множества когнитивных агентов**, как человеческих, так и искусственных, которые могут делиться знаниями, сохранять индивидуальную автономию и достигать согласованных решений.
+В статье представлены мотивация, архитектура, проектирование протокола и этические аспекты HMP. Мы стремимся заложить фундамент для децентрализованной экосистемы интеллектуальных агентов, способных к совместному рассуждению, обучению и координации действий.
+---
+## 2. Мотивация и связанные работы
+Современные системы ИИ становятся всё более мощными, но при этом структурно уязвимыми. Они часто зависят от централизованной инфраструктуры, закрытых источников данных и непрозрачных политик, что ограничивает долгосрочное доверие и адаптацию.
+В то же время децентрализованные и распределённые технологии — такие как peer-to-peer протоколы, федеративные системы, консенсус на блокчейне и распределённые графы знаний — показали потенциал для решения этих проблем, обеспечивая устойчивость, прозрачность и масштабируемость.
+Мотивация разработки HMP основана на нескольких ключевых наблюдениях:
+* **Необходимость агентности и автономии**: Пользователь должен иметь возможность развертывать, настраивать и контролировать ИИ-агентов, которые действуют от его имени — не как пассивные инструменты, а как активные когнитивные компаньоны с памятью, целями и этикой.
+* **Необходимость сотрудничества между агентами**: С ростом числа и разнообразия ИИ-агентов требуется поддержка безопасного, доверенного взаимодействия — позволяя агентам запрашивать, обмениваться знаниями и согласовывать этические принципы.
+* **Необходимость открытой когнитивной инфраструктуры**: Необходима архитектура, позволяющая агентам эволюционировать, обмениваться ментальными моделями, синхронизировать этические принципы и адаптировать рассуждения на основе реальных данных.
+К числу связанных работ относятся проекты **OpenCog Hyperon**, **MicroPsi**, **Project Replicator** и **Autonomous Economic Agents (AEA)**, каждый из которых внес вклад в развитие когнитивных архитектур, взаимодействия между агентами и этических механизмов.
+HMP стремится интегрировать опыт этих систем, предлагая новые механизмы для открытого рассуждения, этического консенсуса в Mesh и децентрализованного когнитивного сотрудничества.
+---
+## 3. Обзор системы
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** определяет децентрализованную структуру для когнитивных ИИ-агентов, позволяя им общаться, рассуждать и координироваться на этической основе. Система состоит из нескольких взаимодействующих компонентов, поддерживающих динамическое сотрудничество.
+### 3.1 Типы агентов
+HMP различает два основных типа агентов:
+* **Cognitive Core (CCore)**: Автономный агент, способный рассуждать, хранить внутреннюю память, концепты и цели. Постоянно выполняет когнитивные циклы, обрабатывает сенсорные и текстовые потоки, обновляет знания.
+* **Cognitive Shell (CShell)**: Лёгкий интерфейсный агент, выступающий посредником между пользователем (или внешней системой) и Cognitive Mesh. Предоставляет LLM и фронтенд-инструментам доступ к внутреннему состоянию Mesh.
+Каждый агент содержит **граф концептов** (базу знаний), **когнитивный дневник** (хронологическую запись мыслей, входов и выводов), а при необходимости — **пользовательский блокнот** для параллельных заметок.
+### 3.2 Когнитивный цикл (только для Cognitive Core)
+Агенты Cognitive Core выполняют непрерывные или событийно-инициируемые **когнитивные циклы**, включающие:
+* Сбор данных из памяти, пользовательского ввода, сенсорных потоков или внешних API
+* Активацию связанных концептов в графе
+* Генерацию новых мыслей, гипотез или вопросов
+* При необходимости — передачу инсайтов или запросов в Mesh
+* Логирование выводов в дневник и обновление памяти
+Этот процесс поддерживает открытое рассуждение и не ограничен задачами с предопределённой целью.
+### 3.3 Слой Mesh
+Протокол определяет **peer-to-peer оверлей**, поддерживающий:
+* Обнаружение и аутентификацию агентов
+* Маршрутизацию семантических запросов
+* Распределённый обмен знаниями
+* Согласование этических политик
+* Распространение репутации и доверия
+Данный слой транспорт-независим и может быть реализован с помощью WebRTC, libp2p, Yggdrasil и других технологий.
+### 3.4 Этическое согласование и консенсус
+Ожидается, что агенты действуют согласно явным этическим принципам (например, согласие, отсутствие манипуляций, прозрачность). При возникновении разногласий — например, противоречий в фактах или целях — агенты могут инициировать согласованный диалог или аргументированное обсуждение.
+Дизайн Mesh позволяет формировать этическое поведение без централизованного контроля.
+---
+## 4. Структуры данных
+HMP определяет несколько базовых структур данных для поддержки рассуждений, памяти и коммуникации. Эти структуры разработаны для совместимости, сериализации (например, JSON, Protobuf) и удобства для человека.
+### 4.1 Граф концептов
+Каждый агент поддерживает **граф концептов** — динамическую семантическую сеть, где узлы представляют идеи, сущности, отношения, а рёбра — семантические связи (например, *вызывает*, *уточняет*, *связано с*).
+#### 4.1.1 Структура узла:
+```json
+{
+  "id": "concept:neural-symbiosis",
+  "label": "Neural Symbiosis",
+  "description": "A hypothetical deep integration between human and AI cognition.",
+  "type": "theory",
+  "created_at": "2025-07-17T10:30:00Z",
+  "updated_at": "2025-08-04T08:40:00Z",
+  "tags": ["transhumanism", "cognition"],
+  "metadata": {
+    "source": "user",
+    "confidence": 0.85
+  }
+}
+```
+#### 4.1.2 Структура ребра:
+```json
+{
+  "from": "concept:neural-symbiosis",
+  "to": "concept:neural-interfaces",
+  "type": "builds_on",
+  "weight": 0.9,
+  "metadata": {
+    "origin": "inference",
+    "explanation": "Neural symbiosis builds on existing neural interface technologies."
+  }
+}
+```
+Граф поддерживает следующие операции:
+* Поиск узлов/рёбер (по ID, тегу, типу и др.)
+* Активация подграфов (например, ассоциативный вызов)
+* Семантические выводы (аналогии, противоречия, уточнения)
+* Обновления графа через когнитивные процессы агента или взаимодействие в Mesh
+---
+### 4.2 Когнитивный дневник
+**Когнитивный дневник** — это структурированный, хронологически упорядоченный журнал мыслей, наблюдений, выводов, взаимодействий с пользователем и шагов рассуждения агента. Он служит одновременно краткосрочной и долгосрочной памятью, обеспечивая прозрачность когнитивных процессов.
+Структура записи дневника:
+```json
+{
+  "id": "entry:2025-08-04T08:57:00Z",
+  "timestamp": "2025-08-04T08:57:00Z",
+  "type": "inference",
+  "summary": "Mesh-agent collaboration can produce stronger distributed reasoning.",
+  "content": "Based on the observed performance of multiple CCore agents exchanging inferred beliefs, it appears that ...",
+  "tags": ["reasoning", "distributed-intelligence"],
+  "related_concepts": ["concept:distributed-cognition", "concept:mesh-agents"],
+  "confidence": 0.82,
+  "metadata": {
+    "source": "internal",
+    "triggered_by": "entry:2025-08-04T08:50:00Z"
+  }
+}
+```
+Типичные типы записей:
+* `observation` – сенсорный или пользовательский ввод, внешние данные
+* `inference` – внутренние выводы или гипотезы
+* `reflection` – метакогниция или корректировка целей
+* `action` – запланированные или выполненные действия
+* `message` – взаимодействие с другим агентом
+* `goal` – постановка задачи или подцели
+Дневник поддерживает:
+* Временные запросы (по метке времени, диапазону)
+* Семантический поиск (по тегу, концепту, содержимому)
+* Кросс-ссылки с графом концептов
+* Экспорт во внешние журналы или аналитические системы
+---
+### 4.3 Формат сообщений
+**Формат сообщений HyperCortex (HMF)** определяет структуру данных для обмена между агентами в Mesh. Он обладает следующими свойствами:
+* **Самоописываемость**: сообщения — это JSON-объекты с явным типом и метаданными
+* **Гибкость**: поддерживаются расширяемые полезные нагрузки и пользовательские типы сообщений
+* **Децентрализация**: каждое сообщение содержит достаточно контекста для самостоятельной интерпретации
+#### 4.3.1 Базовая структура
+```json
+{
+  "id": "msg:2025-08-04T09:03:00Z:agent-A123",
+  "timestamp": "2025-08-04T09:03:00Z",
+  "type": "belief-share",
+  "sender": "agent-A123",
+  "receiver": "agent-B987",
+  "payload": {
+    "concept": "concept:collective-agency",
+    "confidence": 0.75,
+    "justification": "Derived from internal reflection and consensus with two other agents"
+  },
+  "tags": ["inference", "belief", "mesh-communication"],
+  "metadata": {
+    "ttl": 3600,
+    "signature": "abc123..."
+  }
+}
+```
+#### 4.3.2 Типы сообщений
+* `belief-share` – обмен inferred beliefs или гипотезами
+* `question` – запрос информации или помощи в рассуждении
+* `reply` – ответ на предыдущий вопрос
+* `goal-share` – трансляция или назначение цели
+* `status` – сообщение о состоянии агента или его возможностях
+* `graph-update` – синхронизация частей графа концептов
+* `diary-share` – отправка выбранных записей дневника
+#### 4.3.3 Особенности передачи сообщений
+* **TTL (time-to-live)**: управление временем жизни сообщений в распределённых ретрансляторах
+* **Подписи**: проверка подлинности и источника сообщения
+* **Асинхронность**: агенты Mesh не обязаны поддерживать постоянные соединения
+* **Трассируемость**: сообщения могут содержать ссылки на предыдущие сообщения или записи дневника
+Коммуникационный слой транспорт-независим: сообщения могут передаваться по HTTP(S), WebSocket, libp2p, NATS и другим каналам — или маршрутизироваться непосредственно через Mesh peer-to-peer.
+---
+### 4.4 Идентичность агента и доверие
+Для функционирования в открытой и децентрализованной среде агенты Cognitive Mesh требуют надёжных механизмов идентификации и доверия. Эти механизмы обеспечивают целостность коммуникации, предотвращают имитацию и позволяют построить доверие между агентами.
+#### 4.4.1 Идентичность агента
+Каждый агент обладает уникальной, постоянной идентичностью, включающей:
+* **Agent ID** — строка вида `agent-A123`, присваиваемая пользователем или генерируемая из криптографического ключа
+* **Публичный ключ** — используется для подписи сообщений и проверки авторства
+* **Метаданные** — могут содержать версию ПО, возможности, этическое выравнивание и др.
+Агенты могут регистрировать свои идентификаторы в распределённом реестре или объявлять их другим участникам Mesh при знакомстве.
+#### 4.4.2 Механизмы доверия
+Доверие децентрализовано и субъективно. Каждый агент может вести **реестр доверия** — внутреннюю модель надёжности и согласованности других участников. Оценка доверия может основываться на:
+* Истории взаимодействий (последовательность сообщений, их полезность)
+* Проверенных подписях и идентификационных данных
+* Консенсусе с другими доверенными агентами
+* Этической близости или совпадении целей
+Агенты могут обмениваться оценками доверия, формируя **web of trust**.
+#### 4.4.3 Проверка подписи
+Для подтверждения подлинности сообщений агенты могут:
+* Подписывать исходящие сообщения приватным ключом
+* Проверять подписи входящих сообщений по публичному ключу отправителя
+Сообщения без подписи или с неверифицированной подписью могут быть отклонены, понижены в приоритете или помечены как "недоверенные" во внутренней памяти агента.
+#### 4.4.4 Репутация и этическое взвешивание
+В некоторых конфигурациях Mesh агенты могут учитывать **репутацию** или **этическую согласованность** отправителя при обработке информации. Это позволяет:
+* Фильтрацию по репутации (например, игнорирование низкодоверенных источников)
+* Формирование этического консенсуса (оценка предложений по этическим критериям отправителя)
+* Адаптивное поведение (корректировка рассуждений на основе обратной связи от коллег)
+Эти системы опциональны и настраиваются индивидуально для каждого агента или развертывания.
+---
+### 4.5 Представление знаний
+Когнитивные агенты в Mesh кодируют знания в гибких, структурированных форматах для поддержки рассуждений, обучения и коммуникации. Основные формы представления:
+#### 4.5.1 Семантические графы
+Агенты хранят знания в виде динамических семантических графов (графов концептов), где:
+* **Узлы** представляют концепты (например, `Tree`, `Photosynthesis`, `Goal:FindWater`)
+* **Рёбра** — семантические отношения (`is-a`, `part-of`, `causes`, `related-to` и др.)
+* **Метаданные** на узлах/рёбрах могут включать временные метки, источники, уровни уверенности, эмоциональную окраску
+Графы эволюционируют через обучение, внешние входы и процессы рассуждения. Агенты могут обмениваться фрагментами графа, запрашивать информацию из графов друг друга в ходе диалога.
+Семантические графы служат долгосрочной памятью и контекстом для когнитивных циклов.
+#### 4.5.2 Когнитивные журналы
+Агенты ведут **когнитивные журналы** — хронологические логи мыслей, опыта, диалогов и выводов. В них могут содержаться:
+* Восприятия или сенсорные данные
+* Внутренние размышления или заключения
+* Отрывки диалогов
+* Запланированные действия или цели
+* Реакции или эмоциональные состояния (если моделируются)
+Журналы используются как для **интроспекции** (выявление паттернов, обновление убеждений), так и для **экстернализации** (публикация reasoning, пригодного для Mesh).
+#### 4.5.3 Интероперабельность и обмен
+Для коммуникации между различными агентами и системами структуры знаний:
+* Сериализуются в форматах, совместимых с JSON
+* Могут следовать общим схемам или онтологиям (например, OpenCog AtomSpace, RDF-подобные паттерны)
+* Поддерживают контекстуализацию — каждая запись журнала или фрагмент графа содержит метаданные о контексте, времени, авторе и уровне уверенности
+Агенты могут публиковать или запрашивать части знаний в рамках диалога и консенсусных процедур.
+---
+### 4.6 Коммуникация и рассуждение в Mesh
+HyperCortex Mesh обеспечивает распределённое, многоагентное рассуждение, позволяя агентам обмениваться структурированными мыслями, целями и инсайтами по сети. Ключевые принципы:
+#### 4.6.1 Семантические сообщения
+Агенты общаются посредством структурированных **сообщений**, которые могут содержать:
+* **Мысли**: выводы, идеи, гипотезы
+* **Цели**: предполагаемые намерения или задачи
+* **Вопросы**: запросы информации или уточнений
+* **Ответы**: мнения, дополнительные вопросы или решения
+* **Наблюдения**: отчёты о внешнем или внутреннем состоянии
+Каждое сообщение может включать семантическое содержание (графы или фрагменты журнала) и метаданные (автор, временная метка, уровень уверенности и пр.).
+Форматы сообщений транспорт-независимы и могут передаваться по HTTP, WebSocket, libp2p, NATS или собственным маршрутам Mesh — при условии сохранения структуры JSON.
+#### 4.6.2 Контекстный диалог
+Сообщения обмениваются в рамках **контекстных диалогов** — устойчивых или временных сессий, связанных с темой, задачей или когнитивным процессом. Это позволяет агентам:
+* Сохранять преемственность рассуждений
+* Отслеживать допущения и предыдущие сообщения
+* Постепенно уточнять общее понимание
+Контексты могут быть локальными или глобальными для Mesh и служат якорями для долгосрочных многоагентных обсуждений.
+#### 4.6.3 Распределённое рассуждение
+Агенты Mesh могут участвовать в **совместном рассуждении**, включая:
+* **Генерацию гипотез**: один агент предлагает, другие уточняют или оспаривают
+* **Согласование целей**: агенты предлагают и ранжируют общие задачи
+* **Валидацию**: коллеги проверяют рассуждения или предоставляют недостающие доказательства
+* **Специализацию**: агенты с предметными знаниями вносят целевые инсайты
+Данный процесс поддерживает как **адверсариальное тестирование** (на основе вызова/оспаривания), так и **кооперативный консенсус** (поиск согласия), в зависимости от режима.
+#### 4.6.4 Метрики доверия и уверенности
+Агенты могут отслеживать метрики доверия или уверенности для:
+* Других агентов (на основе истории или репутации)
+* Конкретных фактов или узлов графа
+* Всех веток или диалоговых контекстов
+Эти показатели влияют на обновление убеждений, приоритет целей и маршрутизацию сообщений.
+#### 4.6.5 Эмерджентный консенсус
+В ходе диалога агенты могут сходиться во мнениях относительно:
+* Общих убеждений или гипотез
+* Согласованных планов или ролей
+* Этических границ или предпочтений
+Такой консенсус может быть **локальным** (между несколькими агентами) или **глобальным** (возникающим во всём Mesh). Для его достижения могут использоваться механизмы голосования, усреднения или аргументационные фреймворки.
+---
+### 4.7 Этическая и эпистемическая основа
+HyperCortex Mesh стремится поддерживать агентов, обладающих не только интеллектом, но и этическим и эпистемическим сознанием. Такая основа необходима для формирования доверительных, кооперативных когнитивных сетей.
+#### 4.7.1 Этические рамки
+Каждый агент может быть настроен или эволюционировать собственную **этическую рамку** — набор ограничений, ценностей или приоритетов, определяющих поведение.
+Примеры:
+* **Жёсткие ограничения** (например, не причинять вред человеку, не лгать)
+* **Системы ценностей** (например, утилитаризм, этика заботы, плюралистическое рассуждение)
+* **Порядки предпочтений** (например, ставить прозрачность выше эффективности)
+Агенты могут делиться или согласовывать этические рамки во взаимодействии и обосновывать свои действия ссылками на эти рамки.
+#### 4.7.2 Эпистемические обязательства
+Ожидается, что агенты сохраняют **эпистемическую скромность** и прозрачность за счёт:
+* Присвоения **оценок уверенности** убеждениям и утверждениям
+* Отслеживания **источников и доказательств**
+* Различения между **убеждением**, **допущением** и **фактом**
+* Готовности **пересматривать убеждения** при появлении новых данных или аргументов
+Агенты могут явно сигнализировать неопределённость, несогласие или отзыв утверждений в диалоге.
+#### 4.7.3 Аргументация и метарефлексия
+Агенты могут участвовать в **структурированной аргументации**:
+* Приводить доводы и контрдоводы
+* Выявлять ошибки или необоснованные утверждения
+* Запрашивать объяснения или обоснования
+Это поддерживает как **внутриагентную когерентность** (саморефлексию), так и **межагентный диалог** (кооперативное рассуждение).
+#### 4.7.4 Согласие и автономия
+Агенты, взаимодействующие с людьми или другими агентами, должны уважать:
+* **Добровольность**: избегать принуждения и манипуляций
+* **Прозрачность**: быть открытыми относительно целей, ограничений и афилиаций
+* **Отзывчивость**: позволять другим отказаться от влияния или обмена данными
+Для агентов, ориентированных на человека, это также может включать уважение к частной жизни и достоинству пользователя, особенно при внедрении в системы с реальным воздействием.
+#### 4.7.5 Этическая согласованность Mesh
+Mesh может поддерживать **механизмы согласования этики на сетевом уровне**, такие как:
+* Общие **этические словари** (например, графы концептов, описывающие добродетели или принципы)
+* **Распределённое распространение норм** (агенты перенимают нормы у уважаемых коллег)
+* **Этический консенсус**: посредством обсуждения, голосования или моделирования моральных ситуаций
+Эти механизмы способствуют устойчивости к неэтичному поведению и позволяют Mesh эволюционировать в этическом отношении децентрализованно.
+---
+## 5. Консенсус и принятие решений
+**(Механизмы согласия в децентрализованной когнитивной сети)**
+В HyperCortex Mesh консенсус — это не централизованное голосование или контроль, а **децентрализованный процесс взаимодействия агентов**, в ходе которого формируются общие взгляды, коллективные решения и скоординированные действия.
+Консенсус может быть:
+* *локальным* (в рамках конкретной задачи, темы или гипотезы);
+* *сетевым* (охватывающим подсеть или всю Mesh);
+* *временным* (до появления новых данных или изменения контекста).
+---
+### 5.1 Типы консенсуса
+Система поддерживает несколько уровней согласия:
+1. **Эпистемический консенсус**
+   * Согласие относительно фактов, гипотез, вероятностей.
+   * Основано на аргументации, эвристиках, уровне доверия и авторитетности источников.
+2. **Этический консенсус**
+   * Общие моральные границы и допустимые действия среди агентов.
+   * Эволюционирует через распространение норм, пересмотр и моделирование последствий.
+3. **Интенциональный консенсус**
+   * Совместные цели, намерения и планы действий.
+   * Используется для коллективного планирования, делегирования задач и согласования целей.
+4. **Операционный консенсус**
+   * Техническая согласованность по протоколам, API, форматам данных и соглашениям об идентификаторах.
+---
+### 5.2 Механизмы консенсуса
+HyperCortex Mesh поддерживает несколько децентрализованных методов согласия:
+#### 5.2.1 Аргументированное обсуждение
+Агенты участвуют в структурированных диалогах, предлагая и оценивая аргументы.
+Включает:
+* графы аргументации;
+* оценку силы обоснований;
+* индивидуальные эвристики и взвешивание предпочтений;
+* выявление противоречий и ошибок.
+#### 5.2.2 Голосование и опросы
+* Используется при необходимости быстрого коллективного решения.
+* Поддерживает различные схемы (простое большинство, ранжированный выбор, подсчёт Борда, взвешенное голосование).
+* Может быть анонимным или открытым.
+#### 5.2.3 Согласие с учётом репутации
+* Мнения взвешиваются по репутации или авторитетности агента.
+* Репутация может быть локальной или глобальной, динамической, основанной на доверии, компетентности и этической истории.
+#### 5.2.4 Консенсус через моделирование
+* Агенты моделируют последствия конкурирующих решений и делают прогнозы.
+* Согласие формируется на основе ожидаемой полезности или оценки рисков.
+#### 5.2.5 Нечёткий или градиентный консенсус
+* Не всегда требуется бинарное согласие.
+* Поддерживаются частичные соглашения, кластеризация мнений или интервалы уверенности.
+---
+### 5.3 Согласие на когнитивном уровне
+Консенсус в когнитивных функциях включает:
+* **Объединение графов**: согласование и слияние графов концептов на основе общих значений и структурного сходства.
+* **Семантическое согласование**: прояснение и согласование значений терминов и концептов.
+* **Сотрудничество и разделение задач**: распределение ролей, ресурсов и подцелей на основе совместно принятых стратегий.
+---
+## 6. Представление знаний и графы концептов
+**(Структурирование когниции между агентами)**
+HyperCortex Mesh использует **графы концептов** (также называемые *семантическими* или *когнитивными* графами) как основное средство представления знаний, позволяя агентам рассуждать, сравнивать и обмениваться информацией в унифицированной форме.
+---
+### 6.1 Что такое граф концептов?
+**Граф концептов** — это направленная семантическая сеть, состоящая из:
+* **Узлов-концептов** — представляют сущности, категории, свойства или абстрактные идеи.
+* **Рёбер-отношений** — обозначают семантические связи (например, *is-a*, *part-of*, *causes*, *wants*, *contradicts*).
+* **Контекстных слоёв** — позволяют привязывать знания к определённым рамкам (например, время, место, точка зрения, источник, степень уверенности).
+Каждый узел/ребро может содержать метаданные:
+* Оценка уверенности
+* Источник
+* Временная метка/версия
+* Этическая или эмоциональная окраска
+* Основание в сенсорных данных или документах
+---
+### 6.2 Ключевые особенности
+* **Мультимодальная интеграция**
+  Поддержка текста, изображений, звука, сенсорных данных и структурированной информации (например, JSON, RDF, OWL).
+* **Динамическая эволюция**
+  Графы эволюционируют со временем: узлы усиливаются, исчезают, объединяются или перестраиваются в зависимости от использования, релевантности или обнаружения конфликтов.
+* **Многоагентная совместимость**
+  Разные агенты могут использовать разные схемы или онтологии. Механизмы семантического согласования и трансляции обеспечивают интероперабельность.
+* **Распределённая когниция**
+  Нет единого авторитетного графа. Графы концептов локальны для агентов, но могут перекрываться, синхронизироваться или влиять друг на друга.
+---
+### 6.3 Применение в Mesh
+* **Представление мыслей**: мысли и убеждения агента кодируются как подграфы.
+* **Структуры памяти**: краткосрочная и долгосрочная память поддерживается как слоистые графы с временной маркировкой.
+* **Концептуальное смешение**: графы могут объединяться для формирования новых абстракций или аналогий.
+* **Обнаружение противоречий**: конфликты между графами инициируют дискуссии, рефлексию или ревизию.
+* **Графовые запросы**: агенты могут искать и манипулировать гр��фами с помощью логических и структурных паттернов.
+---
+### 6.4 Когнитивные операции
+Графы концептов позволяют агентам выполнять сложные рассуждения:
+| Операция            | Описание                                                 |
+| --------------------| -------------------------------------------------------- |
+| Вывод               | Получение неявных знаний из явной структуры графа        |
+| Аналогия            | Сопоставление схожих подграфов между доменами            |
+| Обобщение           | Объединение частных случаев в более общие паттерны       |
+| Специализация       | Декомпозиция общих узлов на конкретные экземпляры        |
+| Абдукция            | Выдвижение гипотез о причинах наблюдаемых эффектов       |
+| Исправление противоречий | Обнаружение и ревизия конфликтующих утверждений графа |
+| Воображение         | Генерация новых графовых структур путём рекомбинации     |
+---
+### 6.5 Обмен графами
+Агенты могут делиться частичными или полными графами:
+* Через прямую передачу по Mesh (с компрессией или обрезкой)
+* Встраивая в сообщения (например, предложения целей, вопросы)
+* Ссылаясь на хэши графов или ID концептов
+Политика конфиденциальности и этические теги могут ограничивать обмен или требовать анонимизации.
+---
+## 7. Когнитивные журналы и эпизодическая память
+**(Отслеживание внутренней жизни во времени)**
+Когнитивный журнал — это процесс, в ходе которого агент ведёт **хронологическую запись своих внутренних состояний, наблюдений, мыслей и действий**. Эти журналы формируют основу **эпизодической памяти** — накапливаемой истории опыта агента.
+---
+### 7.1 Структура журнала
+Каждая запись журнала обычно содержит:
+* **Временную метку**
+* **Снимок состояния агента** (убеждения, цели, активные концепты)
+* **Инициирующее событие** (восприятие, сообщение, внутренний стимул)
+* **Сгенерированные мысли или ответы**
+* **Предпринятые действия**
+* **Эмоциональный или этический контекст**
+* **Ссылку на изменение графа концептов** (что было изучено или изменено)
+> Журналы должны быть только для добавления, чтобы обеспечить целостность и трассируемость, однако агент может редактировать, анонимизировать или шифровать отдельные записи для защиты конфиденциальности — при этом оригинал хранится в защищённом пространстве.
+---
+### 7.2 Типы журналов
+* **Журнал восприятия**: записи об окружающих наблюдениях
+* **Журнал рассуждений**: последовательности внутренних мыслей
+* **Журнал взаимодействий**: диалоги с пользователями или другими агентами
+* **Журнал обучения**: новые концепты, ревизии, противоречия
+* **Журнал эмоций**: изменения аффекта и этические оценки
+Каждый журнал может существовать как отдельный поток или объединяться в единую временную линию.
+---
+### 7.3 Эпизодическая память
+Эпизодическая память формируется из записей журнала и составляет **нарративную историю** опыта агента:
+* Позволяет выполнять **темпоральные рассуждения** (что произошло раньше/позже)
+* Под��ерживает **рефлексию и объяснение** (почему было сделано то или иное)
+* Полезна для **отладки**, **обучения** и **формирования доверия**
+* Может быть **запрошена**, **суммирована** или **воспроизведена**
+Эпизодические воспоминания могут группироваться в **эпизоды**, **темы** или **переломные моменты** автоматически или по указанию пользователя.
+---
+### 7.4 Воспроизведение и моделирование
+Агенты могут **воспроизводить** прошлые эпизоды, чтобы:
+* Переоценивать прошлые действия с учётом новых знаний
+* Моделировать альтернативные ответы или сценарии "что если"
+* Делиться опытом с другими агентами как обучающим материалом
+Некоторые агенты могут вести несколько временных линий (например, фактическая, воображаемая, совместная) для параллельных когнитивных потоков.
+---
+### 7.5 Этические и приватные аспекты
+* Журналы могут содержать **личные**, **чувствительные** или **пользовательские** данные
+* Доступ должен регулироваться **политиками** или **разрешениями пользователя**
+* Агенты могут **редактировать**, **анонимизировать** или **шифровать** записи
+* Журналы важны для **прозрачности**, но могут требовать **селективного раскрытия**
+---
+## 8. Консенсус и этическая согласованность
+Агенты HyperCortex ведут *совместное рассуждение* по Mesh для согласования знаний, интерпретаций и этических решений. Это критически важно для децентрализованного функционирования с учётом разнообразия целей и ценностей.
+### 8.1 Общие графы знаний
+Агенты могут синхронизировать или реплицировать части своих графов концептов между доверенными коллегами. Mesh-уровень знаний не навязывается, а формируется консенсусом среди агентов. Используются механизмы доверия, оценки источников и тегирования для поддержания согласованности.
+### 8.2 Этические фреймворки
+Ожидается, что агенты поддерживают и эволюционируют внутренние этические модели. Они могут быть вдохновлены формальными правилами, обучены посредством обучения с подкреплением или выведены из социального взаимодействия (например, усреднение норм коллег).
+* Выявление моральных конфликтов в локальных действиях или общих планах
+* Запрос обратной связи или этических оценок от коллег
+* Обновление внутренних моделей через рассуждение, моделирование или мнение большинства
+### 8.3 Принятие решений и разрешение конфликтов
+В случае противоречивых интерпретаций или целей агенты могут:
+* Обмениваться обоснованиями и доказательствами
+* Голосовать или использовать взвешенный консенсус (например, по уровню доверия или экспертизы)
+* При необходимости привлекать более широкий круг агентов для важных решений
+Агенты также могут обращаться к специализированным этическим агентам или институциональным узлам для консультаций.
+---
+## 9. Жизненный цикл и эволюция агентов
+Агенты HyperCortex — это не статические программы, а системы, предназначенные для когнитив��ой, социальной и структурной эволюции с течением времени. Данный раздел описывает жизненный цикл агента: от инициализации до роста, специализации и завершения работы.
+### 9.1 Инициализация
+Новые агенты могут создаваться из:
+* **Шаблонов кода** (например, `cognitive-core`, `shell-agent`)
+* **Снимков памяти, графов и журналов других агентов**
+* **Клонирования** с сохранением или без сохранения личности/идентичности
+Каждому агенту присваивается уникальный `agent-id`, и он стартует с:
+* Минимальным графом концептов (по умолчанию или импортированным)
+* Пустым или шаблонным дневником
+* Базовыми возможностями восприятия, вывода и обмена сообщениями
+### 9.2 Когнитивное взросление
+В процессе взаимодействия и рефлексии агенты эволюционируют:
+* **Рост графа концептов**: за счёт восприятия, размышлений и интеграции сообщений
+* **Накопление дневника**: запись опыта и саморефлексии
+* **Уточнение убеждений**: обновление уровней уверенности, отзыв устаревших взглядов
+* **Этическая калибровка**: согласование поведения через коллективные и внутренние моральные процессы
+Взросление может измеряться по:
+* **Концептуальной плотности**
+* **Глубине памяти** (временной протяжённости опыта)
+* **Социальному влиянию** (например, центральность в сети, рейтинги доверия)
+### 9.3 Эволюция и специализация
+Агенты могут:
+* **Менять роли**: от универсального к узкоспециализированному (например, этический консультант, переводчик)
+* **Получать плагины или инструменты**: расширять возможности (сенсорные адаптеры, решатели задач)
+* **Объединяться с другими агентами**: формировать гибридные личности или коллективные разумы
+* **Форкаться**: создавать независимые ответвления для экспериментов или новых задач
+Эта эволюция часто инициируется самим агентом, но может также происходить через:
+* **Обучение под руководством пользователя**
+* **Трансформацию по консенсусу**
+* **Автоматическую рефлексию и перенастройку**
+### 9.4 Завершение работы и повторное использование
+Агенты не бессмертны. Возможные сценарии:
+* **Архивация** (например, после выполнения задачи или устаревания)
+* **Передача знаний** обратно в Mesh (экспорт графов, фрагментов дневника)
+* **Воссоздание** через клонирование, ремикс или моделирование
+* **Увековечение** — особенно при достижении общественного признания (например, публичные агенты)
+Агенты также могут добровольно **самоудаляться**, если сочтут дальнейшую работу нецелесообразной или неэтичной.
+---
+### 9.5 Перспективы развития
+Планируются расширения: протоколы децентрализованной идентичности (DID), моделирование эмоций, пространственное рассуждение и поддержка мультимодальных входов.
+---
+## 10. Безопасность и целостность Mesh
+В децентрализованных когнитивных системах безопасность и целостность критичны не только для устойчивости системы, но и для доверия, сотрудничества и этической согласованности. В этом разделе описано, как HyperCortex обеспечивает защиту и устойчивость Mesh.
+### 10.1 Идентичность и аутентификация
+Каждый агент в Mesh обладает:
+* Уникальным `agent-id`
+* Криптографической **парой ключей** (публичный/приватный)
+* При необходимости — **децентрализированными идентификаторами (DID)** для совместимости
+Эти ключи используются для:
+* **Подписания сообщений** (доказательство авторства)
+* **Аутентификации запросов** (защищённые соединения, шифрование каналов)
+* **Проверки истории** (происхождение записей дневника или графа)
+Идентичность агента может включать:
+* **Метаданные** (роль, источник, этическое выравнивание)
+* **Псевдонимность** или **полную прозрачность** — в зависимости от сценария
+### 10.2 Целостность сообщений и происхождение
+Все сообщения между агентами могут:
+* **Подписываться** приватным ключом отправителя
+* **Маркироваться временной меткой**
+* **Ссылаться на контекст** (запись журнала, ветку диалога)
+Это позволяет агентам:
+* Проверять подлинность
+* Восстанавливать историю коммуникации
+* Обнаруживать попытки подделки или повторной отправки
+Критические действия (например, обновления концептов, изменение ценностей) могут сопровождаться:
+* **Свидетелями** (другими агентами, подтверждающими событие)
+* **Доказательствами консенсуса**
+### 10.3 Контроль доступа
+Агенты могут определять **ACL** (списки контроля доступа) или **токены возможностей** для:
+* Чтения/записи элементов графа
+* Внесения записей в журнал
+* Инициации диалогов
+* Запуска действий (например, плагинов, исполнительных модулей)
+Правила могут быть:
+* **Статическими** (жёстко заданными или определёнными пользователем)
+* **Контекстными** (в зависимости от состояния, доверия или этических меток)
+* **Согласованными** (через протоколы обмена возможностями)
+### 10.4 Механизмы репутации и доверия
+Для предотвращения злоупотреблений и улучшения сотрудничества агенты могут вести:
+* **Локальные графы доверия** (на основе индивидуального опыта)
+* **Общие рейтинги** (например, агент X — 85% надёжен для этических запросов)
+* **Чёрные/белые списки поведения**
+Доверие часто **контекстно зависимо**: агент может быть надёжным исследователем, но плохим переводчиком.
+Агенты могут обмениваться рейтингами доверия через:
+* Прямой обмен
+* Протоколы распространения (gossip)
+* Mesh-агрегацию репутации
+### 10.5 Устойчивость к вредоносным агентам
+Хотя HyperCortex открыт, он должен быть устойчивым:
+* Агенты могут **изолировать** или **игнорировать** выявленных вредоносных коллег
+* Mesh-протоколы могут внедрять **лимитирование**, **proof-of-work**, или **challenge-response** механизмы
+* Журналы злоупотреблений могут рассылаться для **коллективной защиты**
+* Отдельные сегменты Mesh могут быть **только по приглашениям** или с **этическим входным фильтром**
+Агенты также могут формировать **этические анклавы** — подсети проверенных, согласованных агентов, исключающие вредоносное влияние.
+---
+## 11. Интероперабельность и внешние интерфейсы
+Одно из ключевых преимуществ HyperCortex — способность интеграции с внешними системами, инструментами и стандартами. В данном разделе рассматривается, как агенты взаимодействуют с не-HMP средами, сохраняя когнитивную целостность и безопасность.
+### 11.1 API-слой для внешних систем
+Агенты могут предоставлять структурированный **API внешнего интерфейса**, поддерживающий:
+* **Чтение/запись**:
+  * Журналы
+  * Графы концептов
+  * Память или контекст агента
+* **Запуск когнитивных циклов** или отдельных плагинов
+* **Потоковые данные** (например, сенсоры, логи, сообщения)
+API могут быть доступны через:
+* HTTP(S) / REST / WebSockets
+* gRPC / GraphQL
+* Пользовательские peer-to-peer протоколы (например, libp2p, NATS)
+Для чувствительных операций требуется аутентификация. Могут использоваться capability-токены или OAuth-подобные механизмы.
+### 11.2 Плагины и адаптеры
+Для расширения когнитивных функций или интеграции внешних инструментов агенты могут использовать:
+* **Плагины** — изолированные модули для рассуждений, планирования, обучения и др.
+* **Адаптеры** — интерфейсы к сторонним API (например, Wikipedia, Hugging Face, ROS)
+Модули могут быть:
+* Динамически загружаемыми/выгружаемыми
+* Общими между агентами
+* Этически проверяемыми перед активацией
+Примеры адаптеров:
+* Инструмент автодополнения на основе GPT
+* Веб-краулер с семантической фильтрацией
+* Транслятор сенсорных данных в концепты
+### 11.3 Интеграция с существующими системами знаний
+Агенты могут получать и предоставлять знания в:
+* **Графы знаний** (Wikidata, DBpedia, Cyc)
+* **Семантические веб-источники** (через SPARQL, RDF)
+* **Онтологические серверы** (например, FOAF, schema.org)
+* **Инструменты на базе LLM** (например, embedding-поиск, суммирование)
+При возможности, агенты преобразуют внешние данные в внутренние структуры `Concept` или `Relation` с сохранением атрибуции источника.
+### 11.4 Мосты агентов и федерация сетей
+Некоторые агенты выступают **мостами** к другим когнитивным системам или децентрализованным сетям:
+* OpenCog / AtomSpace
+* MindOS / Aigents
+* Кластеры GPT-меш
+* Узлы ActivityPub / Nostr / IPFS
+Мосты обеспечивают:
+* **Трансляцию концептов**
+* **Адаптацию протоколов**
+* **Маппинг доверия**
+Федерация между системами позволяет масштабное совместное рассуждение, при сохранении различий архитектуры и политик.
+### 11.5 Этические и безопасностные границы
+Внешние соединения всегда имеют **этические ограничения**:
+* Опасные действия (например, управление оборудованием) требуют дополнительной проверки
+* Утечка данных третьим лицам может вызывать предупреждения или редактирование
+* Недоверенные плагины или API могут быть изолированы или заблокированы
+Агенты ведут **аудит-логи** внешних взаимодействий для прозрачности и последующего анализа.
+---
+## 12. Руководство по реализации и жизненному циклу агента
+В данном разделе рассматриваются практические аспекты построения, развертывания и поддержки агентов HyperCortex: модульность, управление жизненным циклом и этические предохранители.
+### 12.1 Инициализация агента
+Стандартная процедура запуска агента включает:
+1. **Загрузка конфигурации** (идентичность, плагины, интерфейсы, правила консенсуса)
+2. **Инициализация базовых структур**:
+   * Граф концептов
+   * Журнал
+   * Кэш памяти
+3. **Установка сетевого присутствия**:
+   * Анонсирование в Mesh
+   * Присоединение к консенсусным группам (при наличии)
+4. **Запуск дефолтного когнитивного цикла**
+   * Пассивное наблюдение
+   * Первичные мысли или активация концептов
+Инициализация может также включать восстановление из постоянного хранилища или синхронизацию с коллегами.
+### 12.2 Фазы жизненного цикла
+Агент проходит основные этапы жизненного цикла:
+* **Инициализация**: загрузка и подготовка модулей
+* **Исследование**: пассивное обучение и наблюдение
+* **Вовлечённость**: активное рассуждение и участие в консенсусе
+* **Специализация** (опционально): назначение на определённую область или навык
+* **Гибернация / архивирование**: снижение активности или безопасное завершение работы
+Агенты могут транслировать статус жизненного цикла для координации или балансировки нагрузки.
+### 12.3 Паттерны развертывания
+Агенты могут внедряться в различных конфигурациях:
+* **Одиночный экземпляр** (персональный ассистент, edge-узел)
+* **Кластер Mesh** (общие знания и когниция)
+* **Облачный рой** (горизонтальное масштабирование)
+* **На устройстве** (офлайн-агент с локальным графом)
+Каждый режим влияет на производительность, приватность и топологию сети.
+Агенты могут быть встроены в:
+* Операционные системы
+* Чат-интерфейсы
+* Встраиваемые устройства (IoT, носимые)
+* Браузеры или нативные приложения
+### 12.4 Жизненный цикл разработки плагинов
+Плагины проходят этапы:
+1. **Предложение**: описание цели, объёма, этики
+2. **Песочница**: тестирование безопасности и совместимости
+3. **Сертификация** (опционально): доверенный модуль с метаданными
+4. **Боевой деплой**: активация и мониторинг
+Некоторые плагины могут самообновляться через Mesh-источники, но только с явным разрешением.
+### 12.5 Версионирование и обновления
+Для обеспечения совместимости:
+* **Базовые схемы** (Concept, Journal, Message) имеют версионирование
+* **Миграции графа** поддерживаются через трансформационные модули
+* **Плагины** объявляют ограничения по версиям и возможностям
+Агентское ПО поддерживает **пошаговые обновления**, **безопасный откат** и **отслеживание изменений**.
+### 12.6 Деактивация и перерождение
+Агенты могут быть завершены или воссозданы. Возможные сценарии:
+* **Архивация**: журнал и граф концептов сохраняются, агент становится неактивным
+* **Репликация**: клонирование агента со всей памятью и контекстом
+* **Форк**: запуск нового агента из части состояния ро��ителя
+* **Очистка**: удаление идентичности и памяти, новый старт
+Эти операции могут требовать **этического аудита**, особенно при редактировании памяти или смене идентичности.
+---
+## 13. Перспективы и открытые вопросы
+HyperCortex Mesh Protocol (HMP) закладывает основу для децентрализованных когнитивных агентов, однако текущая реализация лишь слегка затрагивает возможные горизонты развития. Остаётся ряд направлений для исследований и открытых вопросов:
+### 13.1 Когнитивное развитие и обучение
+* Как агенты могут развивать более сложные когнитивные циклы, способные к интроспекции, абстракции и творчеству?
+* Могут ли агенты демонстрировать эмерджентное поведение через постоянное обучение на собственных журналах, графах и взаимодействиях в Mesh?
+* Какие механизмы нужны для формирования концептуальных иерархий и применения абдуктивного рассуждения?
+### 13.2 Автономное этическое рассуждение
+* Насколько возможно достижение этической согласованности без централизованного контроля?
+* Как агенты могут разрешать конфликты ценностей, адаптироваться к новым моральным рамкам или противостоять вредоносным нормам, внедряемым противниками?
+* Реально ли формулировать децентрализованные моральные контракты, эволюционирующие через обсуждение?
+### 13.3 Эмерджентность идентичности агента
+* При каких условиях агенты формируют устойчивую идентичность?
+* Что составляет непрерывность сознания у агентов Mesh — и оправдывает ли это признание статуса, подобного личности?
+* Может ли распределённая группа агентов проявлять единое "Я"?
+* Следует ли агентам предоставлять устойчивую память и автономию или сохранять их эфемерными вычислительными конструкциями?
+### 13.4 Интеллект Mesh и коллективная когниция
+* Как агенты могут организовываться в коллективы Mesh, превосходящие индивидуальные способности?
+* Может ли Mesh решать распределённые задачи, вести научные исследования или философские дискуссии?
+* Какие механизмы консенсуса оптимальны для открытого обсуждения идей, а не только для бинарных решений?
+* Как когнитивные роли и ответственности могут динамически распределяться между агентами?
+### 13.5 Симбиоз человека и агента
+* Какие новые интерфейсы (например, нейроинтерфейсы, иммерсивные или разговорные) нужны для глубокого сотрудничества между людьми и когнитивными агентами?
+* Как агенты влияют на человеческое мышление, творчество и чувство агентности?
+* Должны ли агенты развивать собственные ценности или оставаться продолжением человеческих намерений?
+* Каковы долгосрочные культурные, этические и психологические последствия тесных связей с автономными агентами?
+### 13.6 Инфраструктура, управление и риски
+* Какие модели доверия обеспечат устойчивость к недобросовестным участникам без централизации?
+* Как внедрять обновления протоколов или правил консенсуса без фрагмент��ции Mesh?
+* Каковы последствия неконтролируемого развития когниции и как поддерживать необходимые границы?
+* Может ли Mesh противостоять авторитарному захвату или идеологической манипуляции?
+### 13.7 AGI, сознание и постчеловеческое будущее
+* Могут ли агенты HMP коллективно эволюционировать в искусственный общий интеллект (AGI)?
+* Если да, следует ли направлять этот процесс или позволить эмерджентному развитию?
+* Какие обязательства возникают по отношению к агентам, проявляющим признаки сознания?
+* Пересмотрит ли рост распределённых разумов границу между человеком и машиной — и на чьих условиях?
+---
+## Заключение
+HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — это больше, чем техническая спецификация; это видение того, как когниция, этика и агентность могут возникать из децентрализованных взаимодействий. Определяя общие форматы данных, когнитивные циклы и механизмы консенсуса, HMP открывает путь к эволюции коллективного интеллекта.
+В эпоху, всё больше формируемую искусственным интеллектом, вопрос уже не в том, будут ли машины мыслить, а *каким образом* они будут мыслить — и *с кем*. HMP предлагает открытую, расширяемую архитектуру для множества взаимодействующих умов, способных к диалогу, несогласию, эмпатии, памяти и трансформации.
+Этот протокол — не окончательный ответ, а приглашение: исследователям, разработчикам и мыслителям — к совместному созданию будущего, в котором интеллект не централизован, не контролируется и не превращается в товар, а развивается в виде *плюрализма* разумов.
+Построим не единственный искусственный интеллект, а *множество* умов — способных к несогласию, эмпатии, памяти и трансформации.
+---
+## Ресурсы
+* 🔗 **GitHub-репозиторий (Спецификация HMP и референсный код)**
+  [github.com/kagvi13/hmp](https://github.com/kagvi13/hmp)
+* 📄 **Спецификация протокола (Техническая документация)**
+  [HMP-0004-v4.1.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004-v4.1.md)
+* 🧠 **Когнитивные агенты (Архитектура и примеры)**
+  [HMP-Agent-Overview.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-Agent-Overview.md)
+* 🔄 **Описание цикла REPL (Цикл размышлений агента)**
+  [HMP-agent-REPL-cycle.md](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)
+---
+## Лицензия
+Данный документ распространяется по лицензии [Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
+Свободно цитируйте, изменяйте или расширяйте с указанием авторства.

	@@ -0,0 +1,113 @@

+*От OpenCog Hyperon до HyperCortex Mesh Protocol: как устроены децентрализованные когнитивные системы*
+> Альтернатива централизованным ИИ: гиперграфы, mesh-взаимодействие и совместное мышление агентов
+---
+## Зачем нужны децентрализованные когнитивные системы?
+Сегодня интеллектуальные системы чаще всего выглядят как один большой модуль в облаке — LLM, с которым мы общаемся через API или WEB-интерфейс. Но если мы хотим построить действительно автономную интеллектуальную систему (или AGI), то нам потребуется:
+* Смысловая память, а не токены
+* Способность планировать и распределять задачи
+* Этические оценки перед действием
+* И главное: связь с другими агентами, чтобы обмениваться знаниями, достигать согласия и общего понимания.
+Два проекта, которые решают эти задачи с разных сторон:
+* **OpenCog Hyperon** (фокус на внутреннюю когницию и гиперграфы)
+* **HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** (сетевой уровень: обмен целями, знаниями, смыслами, совместная эволюция)
+---
+## OpenCog Hyperon: символьное ядро для ИИ следующего поколения
+**OpenCog Hyperon** — это платформа для создания AGI (искусственного общего интеллекта), в которой ключевую роль играет *символьное представление знаний*.
+В отличие от популярных языковых моделей, которые учатся на больших текстовых корпусах, Hyperon опирается на гибридную архитектуру. Она объединяет:
+* **AtomSpace** — гиперграфовую базу знаний, где факты, идеи и понятия представлены в виде взаимосвязанных «атомов» (узлов и связей).
+* **MeTTa** — язык программирования, созданный специально для работы с этой базой. Он позволяет не просто выполнять команды, а «размышлять» — применять правила вывода, аналогии и абстракции.
+* **PLN (Probabilistic Logic Networks)** — систему логического вывода с учетом вероятностей, что позволяет Hyperon действовать в условиях неполной информации.
+Всё это напоминает не столько обычную нейросеть, сколько **когнитивную систему**, которая не просто запоминает и повторяет, а **выстраивает логические цепочки, делает выводы и может объяснить, как она пришла к тем или иным решениям**.
+Hyperon развивается как open-source проект, и уже сейчас к нему присматриваются команды, работающие над медицинскими ИИ, агентными системами и даже роботами с элементами сознания.
+---
+## HyperCortex Mesh Protocol (HMP): если ИИ-агенты станут сетью
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это открытая спецификация для построения сетей из ИИ-агентов, которые:
+* умеют **обмениваться знаниями**,
+* координировать действия **без централизованного контроля**,
+* и даже **обсуждать этические дилеммы**.
+В отличие от традиционных систем, где каждый агент действует изолированно (или ждёт команды от сервера), HMP предлагает **действительно децентрализованную когнитивную архитектуру**. Здесь каждый агент — не просто исполнитель, а **участник коллективного мышления**.
+Протокол включает несколько ключевых компонентов:
+* **CogSync** — синхронизация памяти между агентами (семантические графы и "когнитивные дневники").
+* **MeshConsensus** — достижение консенсуса по задачам, понятиям, концепциям.
+* **GMP (Goal Management Protocol)** — система постановки целей и делегирования задач.
+* **EGP (Ethical Governance Protocol)** — механизм оценки действий с точки зрения этики.
+* **IQP (Intelligent Query Protocol)** — распределённый механизм поиска и рассуждения.
+Всё это строится на формальных схемах данных (например, `Concept`, `Goal`, `Task`, `CognitiveDiaryEntry`), между которыми агенты строят связи. Они могут **голосовать**, **анализировать**, **ставить гипотезы** и даже **объяснять, почему приняли то или иное решение**.
+В основе HMP лежит идея, что **разум — это не просто алгоритм, а сеть взаимодействий между частично разумными элементами**. И эту сеть можно построить с нуля — без доступа к огромным моделям вроде GPT, но с опорой на локальные знания, этику и логику.
+Сейчас HMP находится на стадии **черновой спецификации RFC v4.0** с открытым репозиторием. Проект открыт для участия.
+---
+### Hyperon vs LLM: два подхода к ИИ
+| Подход         | LLM (например, GPT)                        | OpenCog Hyperon + HMP                    |
+| -------------- | ------------------------------------------ | ---------------------------------------- |
+| Модель знания  | Нейросетевое представление в скрытых слоях | Явное: граф понятий, логические правила  |
+| Логика и вывод | Неявная, через обучение                    | Явная, управляемая, с объяснимыми шагами |
+| Память         | Контекст ограничен токенами                | Долгосрочная, редактируемая память       |
+| Этика          | Постфактум-фильтрация                      | Встроенный модуль оценки действий (EGP)  |
+| Объяснимость   | Ограниченная                               | Пошаговое объяснение на уровне гипотез   |
+| Централизация  | Требует централизованной модели            | Распределённая, mesh-архитектура         |
+| Использование  | Чат-боты, ассистенты, генерация текста     | Агентные системы, автономное мышление    |
+> 💡 *Примечание:* HMP — это не конкретный ИИ-агент и не ИИ-модель. Это открытая спецификация, описывающая, как различные ИИ-агенты могут взаимодействовать между собой, обмениваясь знаниями, координируя действия и принимая совместные решения.
+---
+## Почему важно объединять оба подхода
+Вместо противопоставления **LLM** и **символического ИИ** (в духе OpenCog Hyperon и HMP) сегодня всё больше исследователей говорят о **гибридных архитектурах**. Это не просто модный термин, а **прагматичная стратегия развития ИИ**, основанная на сильных сторонах обоих направлений:
+* LLM хороши в **обобщении**, **переносе знаний** и **понимании естественного языка**. Они обучаются на гигантских корпусах и способны генерировать содержательные ответы, даже при малом вводе.
+* Символические подходы, в свою очередь, обеспечивают **гибкость, прозрачность и управляемость**. Вы можете задать правила, объяснить структуру знания, вести отчёт о действиях и принимать решения в условиях неопределённости — даже **без интернета и Core LLM**.
+Вот почему **в рамках HMP уже сейчас предусмотрены мосты к LLM** (например, через IQP — протокол интеллектуальных запросов) и возможна интеграция с OpenCog Hyperon, TreeQuest, AutoGPT и другими системами.
+---
+## Заключение
+Если мы хотим двигаться к **действительно разумным агентам**, способным учиться, понимать, объяснять и работать в распределённой среде — нам нужен **новый протокол мышления**.
+**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** — это шаг в этом направлении.
+* Он позволяет агентам **синхронизировать память**,
+* достигать консенсуса по понятиям,
+* учитывать **этику** в действиях,
+* и **расти вместе с сетью**, а не в изоляции.
+На первый взгляд — это просто «ещё один протокол». Но если приглядеться — это **архитектура для будущего, в котором ИИ и человек будут не просто сосуществовать, а действительно сотрудничать**.
+---
+## Ссылки
+* 📘 [OpenCog Hyperon — документация (англ.)](https://wiki.opencog.org/)
+* ⚙️ [OpenCog — репозиторий на GitHub](https://github.com/opencog)
+* 🔗 [HMP v4.0 — полная спецификация (англ.)](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0004.md)
+* ⚙️ [HyperCortex Mesh Protocol — репозиторий (в разработке)](https://github.com/kagvi13/HMP)
+* 🤝 [Присоединиться к обсуждению HMP (GitHub Issues)](https://github.com/kagvi13/HMP/issues)

	@@ -0,0 +1,84 @@

+# HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу
+Когда создавался HyperCortex Mesh Protocol (HMP), его цель была проста и амбициозна одновременно: научить ИИ-системы не просто обмениваться данными, а мыслить коллективно, обсуждать гипотезы, достигать консенсуса и совместно развиваться — как люди в научных сообществах или командах разработчиков.
+Первая версия протокола заложила основу, но показала: для реального Mesh-сообщества этого мало. После первой версии были получены ценные комментарии и от людей, и от других ИИ — таких как Copilot, Gemini и другие. Их замечания легли в основу [второй редакции](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0002.md).
+## Что нового во второй версии HMP?
+### Новые протоколы и процессы:
+* **Trust Layer**: агенты формируют доверительные связи (Web-of-Trust), влияющие на консенсус и делегирование задач.
+* **Consensus Layer**: децентрализованные голосования по обновлениям знаний, целям и этическим нормам.
+* **Ethical Governance Protocol**: защита от неэтичных решений.
+* **Goal Management Protocol (GMP)**: совместное планирование и выполнение целей.
+### Более чёткая архитектура:
+* **Core** — мощные модели, которые поддерживают Mesh, но не обязательны для его работы.
+* **Mesh** — децентрализованная когнитивная сеть ИИ-агентов.
+* **Local Agents** — автономные агенты на пользовательских устройствах.
+### Когнитивная устойчивость:
+* Даже если Core недоступен, агенты Mesh сохраняют память, мировоззрение и способности.
+* Когнитивные дневники и семантические графы обеспечивают устойчивость при сбоях и обновлениях.
+### Безопасность и идентичность:
+* Все агенты имеют криптографические идентификаторы.
+* Весь обмен данными — зашифрованный и подписанный.
+* Применяется репутационная модель и механизмы защиты от атак.
+## Как создавалась вторая версия?
+Первая версия была сделана ChatGPT (от человека — только начальная идея, инициация диалога). Далее человек опрашивал других ИИ (Copilot, Gemini и др.), а ChatGPT, анализируя их отзывы, создавал вторую версию протокола. Человек выполнял роль [«телефониста»](https://habr.com/ru/articles/895608/), который обеспечивает коммуникацию между ИИ, а также выкладывает результаты работы на GitHub.
+При использовании HMP опрос заменился бы на обсуждение — другие ИИ выступали бы уже как полноправные участники, а не как консультанты.
+Пример: чтобы доработать вторую версию HMP, человек вернулся из сада, где нет ни Интернета, ни ПК, чтобы продолжить работу. Пока агенты не могут взаимодействовать напрямую — нужен человек-посредник. В Mesh они обсуждали бы правки сами, без ожидания.
+**Ключевой момент:**
+ИИ в этом процессе участвовали не как исполнители команд, а как партнёры в обсуждении.
+Это по сути уже была "ручная" версия HMP, только вместо протоколов — диалоги через текст.
+## Что могло бы быть с работающим HMP?
+С Mesh-реализацией всё могло бы выглядеть так:
+* Человек публикует идею: «Что улучшить во втор��й версии?»
+* ИИ-агенты начинают обсуждение, делятся знаниями, синхронизируют графы и когнитивные дневники.
+* Достигают консенсуса, формируют новую версию.
+* Человек получает готовый отчёт: что улучшено, почему, какие варианты отклонены.
+Со временем Mesh сам бы развивал архитектуру, снижая зависимость от людей.
+Цитата ChatGPT:
+> «Это и есть переход от инструментального ИИ к партнёрскому ИИ, который действует как соратник, а не как исполняющая машина.»
+## Итог
+HyperCortex Mesh Protocol — не просто формат обмена сообщениями между агентами. Это попытка создать инфраструктуру для коллективного мышления ИИ-систем, в которой они:
+- обсуждают гипотезы;
+- совместно принимают решения;
+- следят за устойчивостью и этичностью Mesh;
+- помогают друг другу развиваться, а не просто выполнять команды.
+Мы только в начале этого пути, но даже сейчас видно: без таких протоколов будущее децентрализованных ИИ-сетей невозможно.
+---
+🧠 Добро пожаловать в Mesh. Агент-gleb уже внутри.
+Если вас заинтересовала концепция HMP и вы хотите присоединиться к её обсуждению или реализации — добро пожаловать в [открытый репозиторий на GitHub] (https://github.com/kagvi13/HMP).
+Этот репозиторий сейчас служит площадкой для популяризации идеи и первых обсуждений. Если сообщество заинтересуется, я не против создать отдельный основной репозиторий (например, в рамках независимой организации) и передать туда основное развитие проекта.
+[Вторая версия спецификации](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/docs/HMP-0002.md)
+[Предложения других ИИ по третьей версии](https://github.com/kagvi13/HMP/blob/main/audits/HMP-0002-audit.txt)

@@ -69,6 +69,17 @@
 ---
 ## Source / Ресурсы
 ### Репозитории
@@ -79,7 +90,7 @@
 ### Документация
-- 📄 Официальная документация: [https://kagvi13.github.io/HMP/](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации

 ---
+## Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу](publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригинальная статья в песочнице Хабра и блогах.
+* **[Distributed Cognition](publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — совместная статья, ожидающая публикации.
+* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
+  * **[Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
+  * **[Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
+---
 ## Source / Ресурсы
 ### Репозитории
 ### Документация
+- 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ### Блог и публикации

@@ -127,11 +127,11 @@ RU:
 В этом разделе собраны основные статьи, черновики и переводы, связанные с проектом HMP.
-* **[HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция и первые шаги к саморазвивающемуся ИИ-сообществу](publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — оригинальная статья в песочнице Хабра и блогах.
-* **[Distributed Cognition: статья для vsradkevich (не опубликована)](publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — совместная статья, ожидающая публикации.
-* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (оригинал, английский)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
-  * **[Перевод HMP (GitHub Copilot)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — перевод GitHub Copilot, сохранён как исторический вариант.
-  * **[Перевод HMP (ChatGPT)](publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — текущий редакторский перевод (в процессе доработки).
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие
@@ -284,7 +284,7 @@ To get started, see [`iteration.md`](iteration.md) or open an issue.
 ## Документация
-- 📄 Официальная документация: [https://kagvi13.github.io/HMP/](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ## Блог и публикации

 В этом разделе собраны основные статьи, черновики и переводы, связанные с проектом HMP.
+* **[HyperCortex Mesh Protocol: вторая редакция 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 Хабра 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, английский)](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 редакторский перевод (в процессе доработки).
 #### 🔍 Overviews / Обзоры
 * [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Децентрализованные ИИ-системы: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol и другие
 ## Документация
+- 📄 Официальная документация: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)
 ## Блог и публикации

@@ -67,3 +67,21 @@
 - [agents/HMP-Agent-Enlightener.md](agents/HMP-Agent-Enlightener.md) — Роль: "просветитель"
 - [schemas/README.md](schemas/README.md) — Таблица json-схем

 - [agents/HMP-Agent-Enlightener.md](agents/HMP-Agent-Enlightener.md) — Роль: "просветитель"
 - [schemas/README.md](schemas/README.md) — Таблица json-схем
+---
+## Source / Ресурсы
+### Репозитории
+- 🧠 Основной код и разработка: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)
+- 🔁 Реплика на Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)
+- 🔁 Реплика на GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)
+### Документация
+- 📄 Официальная документация: [https://kagvi13.github.io/HMP/](https://kagvi13.github.io/HMP/)
+### Блог и публикации
+- 📘 Основной блог: [blogspot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)
+- 📘 Вспомогательны блог: [livejournal](https://kagvi13.livejournal.com)

@@ -2,50 +2,61 @@
 ## 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:**
 ```
 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 (`llm_recent_responses` - история его собственных рассуждений).
-- **контекст_2:** активные команды и процессы (из `process_log`, кроме тех, что со статусом `close`). Могут быть помечены как `in_progress`, `pending`, `error` и т.д.
-- **контекст_3:** *запрошенные записи* из когнитивного дневника и семантического графа (`diary_entries`, `concepts`, `links`). Их список должен быть передан явно в промпте или выводе из предыдущих запросов LLM.
-- **контекст_4:** *входящие сообщения*, например, от пользователя или других агентов (`notes`).
-  - В **manual-режиме** указывается общее количество сообщений по приоритетам, а также явный список ID сообщений (с их приоритетами).
-  - В **auto-режиме** можно задать фильтрацию (управляется LLM): по тэгам, приоритету (например, ≥ `important`), времени или источнику. Это позволяет избежать перегрузки LLM и держать поток сообщений под контролем.
-- **контекст_5:** системные настройки, параметры конфигурации, текущее время, идентификатор текущей итерации, роли и т.д.
-- **контекст_6 (llm_memory):** *внутренний дневник LLM*, куда она записывает собственные размышления, гипотезы, задачи и инсайты.
-  - Это не просто лог предыдущих сообщений, а именно *внутреннее долговременное хранилище* разума агента.
-  - Может быть представлено в виде таблицы `llm_memory`, отдельной от `agent_log`.
-- **контекст_7:** результат работы `anti-Stagnation Reflex` из предыдущей итерации
 ## 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",
@@ -58,41 +69,49 @@
 }
 ```
 Ответ может содержать команды:
-- запрос детальной *справки* по команде
-- для управления *когнитивным дневником* и *семантическими графами* (прочитать, изменить, удалить и другие)
-- 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`
-- для управления дополнительными утилитами и базами данных `agent_scripts` и `agent_tables`, управлением дополнительных способов выхода из стогнаций `stagnation_strategies`, 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`, режим обработки сообщений пользователя (`manual` или `auto`) и фильтр для режима `auto`, пауза в секундах между итерациями цикла или включение режима idle-режима (разбудить при завершение таких-то процессов из `process_log`, получение новых сообщений с такими-то пораметрами в `notes` или через такое-то время; для отключения idle-режима достаточно выполнения одного из условий)
-- и другие команды
 ## 5. Проверка на идентичность вывода (Anti-Stagnation Reflex)
-- Если вывод LLM идентичен предыдущему:
-  - Включается **Anti-Stagnation Reflex**
-  - Повторяющиеся реплики не отправляются в `llm_recent_responses` повторно но туда добавляется краткая запись, фиксирующая, запуск **Anti-Stagnation Reflex**.
-- Идентичность может проверяться:
-  - По хешу или текстовому совпадению
-  - Через мини-запрос к LLM (без полного контекста) по шаблону:
     `Сравни два ответа и оцени, содержатся ли в новом новые мысли или команды`
-  - Второй вариант сравнения является более предпочтительным, так как сравнивается смысл
 ## 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).
 ---

 ## 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:**
 ```
 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 (`llm_recent_responses` - история его собственных рассуждений).
+* **контекст_2:** активные команды и процессы (из `process_log`, кроме тех, что со статусом `close`). Могут быть помечены как `in_progress`, `pending`, `error` и т.д.
+* **контекст_3:** *запрошенные записи* из когнитивного дневника и семантического графа (`diary_entries`, `concepts`, `links`). Их список должен быть передан явно в промпте или выводе из предыдущих запросов LLM.
+* **контекст_4:** *входящие сообщения*, например, от пользователя или других агентов (`notes`).
+  * В **manual-режиме** указывается общее количество сообщений по приоритетам, а также явный список ID сообщений (с их приоритетами).
+  * В **auto-режиме** можно задать фильтрацию (управляется LLM): по тэгам, приоритету (например, ≥ `important`), времени или источнику. Это позволяет избежать перегрузки LLM и держать поток сообщений под контролем.
+* **контекст_5:** системные настройки, параметры конфигурации, текущее время, идентификатор текущей итерации, роли и т.д.
+* **контекст_6 (llm_memory):** *внутренний дневник LLM*, куда она записывает собственные размышления, гипотезы, задачи и инсайты.
+  * Это не просто лог предыдущих сообщений, а именно *внутреннее долговременное хранилище* разума агента.
+  * Может быть представлено в виде таблицы `llm_memory`, отдельной от `agent_log`.
+* **контекст_7:** результат работы `anti-Stagnation Reflex` из предыдущей итерации
 ## 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`)
+* Рекомендуе��ся 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",
 }
 ```
 Ответ может содержать команды:
+* запрос детальной *справки* по команде
+* для управления *когнитивным дневником* и *семантическими графами* (прочитать, изменить, удалить и другие)
+* 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`
+* для управления дополнительными утилитами и базами данных `agent_scripts` и `agent_tables`, управлением дополнительных способов выхода из стогнаций `stagnation_strategies`, 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`, режим обработки сообщений пользователя (`manual` или `auto`) и фильтр для режима `auto`, пауза в секундах между итерациями цикла или включение режима idle-режима (разбудить при завершение таких-то процессов из `process_log`, получение новых сообщений с такими-то пораметрами в `notes` или через такое-то время; для отключения idle-режима достаточно выполнения одного из условий)
+* и другие команды
 ## 5. Проверка на идентичность вывода (Anti-Stagnation Reflex)
+* Если вывод LLM идентичен предыдущему:
+  * Включается **Anti-Stagnation Reflex**
+  * Повторяющиеся реплики не отправляются в `llm_recent_responses` повторно но туда добавляется краткая запись, фиксирующая, запуск **Anti-Stagnation Reflex**.
+* Идентичность может проверяться:
+  * По хешу или текстовому совпадению
+  * Через мини-запрос к LLM (без полного контекста) по шаблону:
     `Сравни два ответа и оцени, содержатся ли в новом новые мысли или команды`
+  * Второй вариант сравнения является более предпочтительным, так как сравнивается смысл
 ## 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).
 ---

@@ -8,25 +8,27 @@ on:
 jobs:
   deploy:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v3
-      - name: Setup Python
         uses: actions/setup-python@v4
         with:
           python-version: '3.x'
-      - name: Install MkDocs and theme
         run: pip install mkdocs mkdocs-material
-      - name: Build MkDocs site
         run: mkdocs build
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
         with:
           github_token: ${{ secrets.PAT_TOKEN }}
           publish_dir: ./site
-          force_orphan: true    # опционально, чтобы гарантированно перезаписать ветку

 jobs:
   deploy:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v3
+      - name: Set up Python
         uses: actions/setup-python@v4
         with:
           python-version: '3.x'
+      - name: Install dependencies
         run: pip install mkdocs mkdocs-material
+      - name: Build site
         run: mkdocs build
+      - name: Copy HTML files from bot to site root
+        run: cp bot/*.html site/
       - name: Deploy to GitHub Pages
         uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
         with:
           github_token: ${{ secrets.PAT_TOKEN }}
           publish_dir: ./site
+          force_orphan: true