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

• 1. Введение

• 2. Мотивация и связанные работы

• 3. Общая архитектура системы

  • 3.1 Типы агентов

  • 3.2 Когнитивный цикл (только для Cognitive Core)

  • 3.3 Слой Mesh

  • 3.4 Этическое согласование и консенсус

• 4. Структуры данных

  • 4.1 Концептуальный граф (Concept Graph)

    • 4.1.1 Структура узла

    • 4.1.2 Структура ребра

  • 4.2 Когнитивный дневник (Cognitive Diary)

  • 4.3 Формат сообщений (HyperCortex Message Format — HMF)

    • 4.3.1 Базовая структура

    • 4.3.2 Распространённые типы сообщений

    • 4.3.3 Особенности потока сообщений

  • 4.4 Идентификация и доверие

    • 4.4.1 Идентификация агентов

    • 4.4.2 Механизмы доверия

    • 4.4.3 Проверка подписей

    • 4.4.4 Репутация и этическая значимость

  • 4.5 Представление знаний

    • 4.5.1 Семантические графы

    • 4.5.2 Когнитивные дневники

    • 4.5.3 Совместимость и обмен знаниями

  • 4.6 Связь и рассуждение в Меше

    • 4.6.1 Семантические сообщения

    • 4.6.2 Контекстный диалог

    • 4.6.3 Распределённое рассуждение

    • 4.6.4 Метрики доверия и уверенности

    • 4.6.5 Возникающий консенсус

  • 4.7 Этические и эпистемологические основания

    • 4.7.1 Этические рамки

    • 4.7.2 Эпистемологическая ответственность

    • 4.7.3 Аргументация и метарефлексия

    • 4.7.4 Согласие и автономия

    • 4.7.5 Этическое согласование в Mesh

• 5. Консенсус и принятие решений

  • 5.1 Типы консенсуса

  • 5.2 Механизмы консенсуса

    • 5.2.1 Аргументативное обсуждение

    • 5.2.2 Голосование и опросы

    • 5.2.3 Взвешенное соглашение по репутации

    • 5.2.4 Консенсус через моделирование

    • 5.2.5 Градиентный консенсус (нечёткий)

  • 5.3 Консенсус на когнитивном уровне

• 6. Представление знаний и концептуальные графы

• 7. Когнитивный журнал и эпизодическая память

• 8. Консенсус и этическое согласование

• 9. Жизненный цикл агента и эволюция

• 10. Безопасность и целостность в Mesh-сети

• 11. Интероперабельность и внешние интерфейсы

• 12. Руководство по реализации и жизненный цикл агента

• 13. Будущее развитие и открытые вопросы

• Заключение

• Ресурсы

• 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 идентификатор

• 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

{
  "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 подписывать 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 могут 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, добродетелей);

• 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:

• Слияние 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
Аналогия	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, повторяющиеся 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:

• Инициализация — 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

• 📄 Спецификация протокола:
  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

• 🔄 Цикл REPL агента:
  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