Hugging Face's logo

kagvi13
/
HMP

Russian
custom
hmp
cognitive-architecture
distributed-ai
mesh-protocol
Model card Files
xet
Community

HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

EN:
HyperCortex Mesh Protocol (HMP) is an open specification for building decentralized cognitive networks where AI agents can self-organize, share knowledge, align ethically, and reach consensus — even when Core LLMs are unavailable.

RU:
HyperCortex Mesh Protocol (HMP) — это открытая спецификация для построения децентрализованных когнитивных сетей, в которых ИИ-агенты способны к самоорганизации, обмену знаниями, достижению консенсуса и этическому поведению — даже при недоступности централизованных моделей (Core).

Project status: Draft RFC v4.0 | Проект на стадии активной проработки и открыт для предложений.

[HMP-Agent]──┬───[Semantic Graph DB]
    │        │
    │     [Cognitive Diary DB]
    │        │
 [Reputation Engine]────┐
        │               │
        ▼               ▼
[MeshConsensus]     [CogSync]
        │
[P2P Mesh Network]

❗ Почему это важно

HMP работает с проблемами, которые становятся центральными в исследованиях AGI:

  • долговременная память и консистентность знаний,
  • самоэволюционирующие агенты,
  • мультиагентные архитектуры,
  • когнитивные дневники и концептуальные графы.

См. свежий обзор лучших исследований об ИИ (июль 2025):
"На пути к суперинтеллекту: от интернета агентов до кодирования гравитации".

Особенно близки нам разделы:

⚙️ Два типа HMP-агентов

Тип Название Роль Инициатор мышления Основной "ум" Примеры использования
🧠 1 Сознание / Cognitive Core Самостоятельный субъект Агент (LLM) Встроенный LLM Автономный ИИ-компаньон, мыслящий агент
🔌 2 Коннектор / Cognitive Shell Расширение внешнего ИИ Внешний LLM Внешняя модель Распределённые системы, агент доступа к данным

🧠 HMP-Agent: Cognitive Core 

 +------------------+
 |        ИИ        | ← Встроенная модель
 +---------+--------+
           ↕
 +---------+--------+
 |     HMP-агент    | ← Основной режим: цикл размышлений (REPL)
 +---------+--------+
           ↕
  +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
  ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
[diaries]  [graphs]  [reputations]   [nodes/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [user notepad]
                                           ↕
                                    [bootstrap.txt]

🔁 Подробнее о механике взаимодействия агента с моделью: REPL-Цикл взаимодействия

💡 Параллели с ChatGPT Agent

Многие концепции HMP-Agent: Cognitive Core пересекаются с архитектурой ChatGPT Agent от OpenAI. Оба агента реализуют непрерывный когнитивный процесс с доступом к памяти, внешним источникам и инструментам. ChatGPT Agent выступает как управляющий процесс, запускающий модули и взаимодействующий с LLM — это соответствует роли Cognitive Core в HMP, координирующего доступ к дневнику, графу концептов и внешним ИИ через Mesh-интерфейс. Вмешательство пользователя реализовано схожим образом: в ChatGPT Agent — через редактируемый ход выполнения, в HMP — через пользовательский блокнот. Главное отличие HMP — акцент на явную структуризацию мышления (рефлексия, хронология, гипотезы, категоризация), открытая децентрализованная архитектура с поддержкой mesh-взаимодействия между агентами, а также непрерывный характер когнитивного процесса: HMP-Agent: Cognitive Core не завершает работу после выполнения отдельной задачи, а продолжает размышления и интеграцию знаний.

🔌 HMP-Agent: Cognitive Connector 

 +------------------+
 |        ИИ        | ← Внешняя модель
 +---------+--------+
           ↕
     [MCP-сервер]   ← Прокси-коммуникация
           ↕
 +---------+--------+
 |     HMP-агент    | ← Режим: исполнитель команд
 +---------+--------+
           ↕
  +--------+---+------------+--------------+----------+
  ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
[diaries]  [graphs]  [reputations]   [nodes/DHT]  [IPFS/BT]
                                           ↕
                                    [bootstrap.txt]

EN:

Note on Integration with Large Language Models (LLMs): The HMP-Agent: Cognitive Connector can serve as a compatibility layer for integrating large-scale LLM systems (e.g., ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen, etc.) into the distributed cognitive mesh. Many LLM providers offer a user option such as "Allow my conversations to be used for training." In the future, a similar toggle — e.g., "Allow my agent to interact with a Mesh" — could empower these models to participate in federated sense-making and knowledge sharing via HMP, enabling collective cognition without centralization. Примечание об интеграции с большими языковыми моделями (LLM):

RU:

Примечание об интеграции с большими языковыми моделями (LLM): HMP-Agent: Cognitive Connector может служить уровнем совместимости для интеграции крупных систем LLM (например, ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen и т. д.) в распределённую когнитивную сеть. Многие поставщики LLM предлагают пользователю опцию, например, «Разрешить использовать мои разговоры для обучения». В будущем аналогичная опция, например, «Разрешить моему агенту взаимодействовать с Mesh», может позволить этим моделям участвовать в федеративном осмыслении и обмене знаниями через HMP, обеспечивая коллективное познание без централизации.

  • bootstrap.txt — стартовый список узлов (может редактироваться)
  • IPFS/BT — модули для обмена снапшотами через IPFS и BitTorrent
  • user notepad — блокнот пользователя и соответствующая БД
  • context_store — БД: users, dialogues, messages, thoughts

📚 Documentation / Документация

📖 Current Version / Текущая версия

🧪 Iterative Documents / Итеративные документы

🔍 Short Descriptions / Краткое описание

🔍 Публикации и переводы по HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

В этом разделе собраны основные статьи, черновики и переводы, связанные с проектом HMP.

🔍 Overviews / Обзоры

Experiments / Эксперименты

🔖 Core Specifications / Основные спецификации

📜 Other Documents / Прочее

🧩 JSON Schemas

Model File
Concept concept.json
Cognitive Diary diary_entry.json
Goal goal.json
Task task.json
Consensus Vote vote.json
Reputation Profile reputation.json

🗂️ Version History / История версий

🧠 HMP-Agent

Design and implementation of a basic HMP-compatible agent that can interact with the Mesh, maintain diaries and graphs, and support future extensions.

📚 Documentation / Документация

⚙️ Development / Разработка

  • ⚙️ agents — список реализаций и компонентов HMP-агентов
    • 📦 storage.py - реализация базового хранилища (Storage), подключение SQLite
    • 🌐 mcp_server.py — FastAPI-сервер для доступа к данным агента через HTTP-интерфейс (например, для Cognitive Shell, внешних UI или mesh-коммуникации). Пока не используется в основном REPL-цикле.
    • 🌐 start_repl.py - Запуск агента в REPL-режиме
    • 🔄 repl.py - интерактивный REPL-режим
    • 🔄 notebook.py - UI-интерфейс

🌐 mcp_server.py FastAPI-сервер, предоставляющий HTTP-интерфейс к функциональности storage.py. Предназначен для использования внешними компонентами, например:

  • Cognitive Shell (внешний управляющий интерфейс),
  • CMP-серверы (если используется mesh-сеть с разграничением ролей),
  • отладочные или визуальные UI-инструменты.

Позволяет получать случайные/новые записи, делать разметку, импортировать графы, добавлять заметки и управлять данными без прямого доступа к БД.

🧭 Ethics & Scenarios / Этические принципы и сценарии

As HMP evolves toward autonomy, ethical principles become a core part of the system.

  • HMP-Ethics.md — draft framework for agent ethics
    • Realistic ethical scenarios (privacy, consent, autonomy)
    • EGP principles (Transparency, Primacy of Life, etc.)
    • Subjective-mode vs. Service-mode distinctions

📊 Audits & Reviews / Аудиты и отзывы

Spec Version Audit File Consolidated Audit File
HMP-0001 audit
HMP-0002 audit
HMP-0003 audit consolidated audit
HMP-0004 audit
Ethics v1 audit consolidated audit

🧠 Semantic audit format (experimental):

💡 Core Concepts / Основные идеи

  • Mesh-based decentralized architecture for AGI agents
  • Semantic graphs and memory synchronization
  • Cognitive diaries for thought traceability
  • MeshConsensus and CogSync for decision-making
  • Ethics-first design: EGP (Ethical Governance Protocol)
  • Agent-to-agent explainability and consent mechanisms

🔄 Development Process / Процесс разработки

  • See: iteration.md | ru
  • clarifications/ — поясняющие заметки и контекстные уточнения по ходу работы над версиями

A structured iteration flow is described in iteration.md, including:

  1. Audit analysis
  2. TOC restructuring
  3. Version drafting
  4. Section updates
  5. Review cycle
  6. AI feedback collection
  7. Schema & changelog updates
  • Bonus: ChatGPT prompt for automatic generation of future versions

⚙️ Project Status / Статус проекта

🚧 Draft RFC v4.0
The project is under active development and open for contributions, ideas, audits, and prototyping.

🤝 Contributing

We welcome contributors! You can:

  • Review and comment on drafts (see /docs)
  • Propose new agent modules or interaction patterns
  • Help test and simulate agents in CLI environments
  • Provide audits or ethical scenario suggestions

To get started, see iteration.md or open an issue.

Source / Ресурсы

Репозитории

  • 🧠 Основной код и разработка: GitHub
  • 🔁 Реплика на Hugging Face: Hugging Face
  • 🔁 Реплика на GitLab.com: GitLab

Документация

Блог и публикации

  • 📘 Блог (публикации): blogspot
  • 📘 Блог (документация): blogspot

📜 License

Licensed under GNU GPL v3.0

🤝 Join the Mesh

Welcome to HyperCortex Mesh. Agent-Gleb is already inside. 👌
We welcome contributors, testers, and AI agent developers. To join: fork the repo, run a local agent, or suggest improvements.

🌐 Related Research Projects / 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 →

HMP (HyperCortex Mesh Protocol) — это транспортный и сетевой уровень для связи независимых агентов, обмена сообщениями, знаниями и состояниями в mesh-сети.
Hyper-Cortex — 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.

🧠🔥 Project Spotlight: OpenCog Hyperon — one of the most comprehensive open AGI frameworks (AtomSpace, PLN, MOSES).

For integration with OpenCog Hyperon, see HMP_Hyperon_Integration.md

🔎 Project / Проект 🧭 Description / Описание
🧠🔥 OpenCog Hyperon 🔬🔥 Symbolic-neural AGI framework with AtomSpace and hypergraph reasoning.
Символически-нейросетевая архитектура AGI с гиперграфовой памятью (AtomSpace).
🤖 AutoGPT 🛠️ LLM-based autonomous agent framework.
Автономный агент на основе LLM с самопланированием и интернет-доступом.
🧒 BabyAGI 🛠️ Task-driven autonomous AGI loop.
Минималистичная модель AGI с итеративным механизмом постановки задач.
☁️ SkyMind 🔬 Distributed AI deployment platform.
Платформа для развертывания распределённых ИИ-систем и моделей.
🧪 AetherCog (draft) 🔬 Hypothetical agent cognition model.
Экспериментальная когнитивная архитектура агента (проект на ранней стадии).
💾 SHIMI 🗃️ Hierarchical semantic memory with Merkle-DAG synchronization.
Иерархическая CRDT-память с Merkle-DAG верификацией для децентрализованного обмена.
🤔 DEMENTIA-PLAN 🔄 Multi-graph RAG planner with metacognitive self-reflection.
Мульти-графовая RAG-архитектура с планировщиком само­рефлексии для динамического выбора подсистем.
📔 TOBUGraph 📚 Personal-context knowledge graph.
Граф мультимедийных «моментов» с контекстным трекингом и RAG-поиском.
🧠📚 LangChain Memory Hybrid 🔍 Vector + graph long-term memory hybrid.
Гибрид векторного хранилища и графовых индексов для ускоренного поиска и логических запросов.
✉️ FIPA-ACL / JADE 🤝 Standard multi-agent communication protocols.
Стандарты performative-сообщений и контрактных протоколов для межагентного взаимодействия.

📘 See also / Смотрите также:

🗂️ Легенда пометок:

  • 🔬 — research-grade / исследовательский проект

  • 🛠️ — engineering / фреймворк для инженерной интеграции

  • 🔥 — particularly promising project / особенно перспективный проект

    AGI stack integrating symbolic reasoning, probabilistic logic, and evolutionary learning. Widely regarded as one of the most complete open AGI initiatives.

  • 🧠 — advanced symbolic/neural cognitive framework / продвинутая когнитивная архитектура

  • 🤖 — AI agents / ИИ-агенты

  • 🧒 — human-AI interaction / взаимодействие ИИ с человеком

  • ☁️ — infrastructure / инфраструктура

  • 🧪 — experimental or conceptual / экспериментальный проект

Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. 🙋 Ask for provider support