GitHub Action

Sync from GitHub with Git LFS

03c2dc5 about 9 hours ago

25.5 kB

title: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
description: >-
  [![DOI](https://zenodo.org/badge/1013137923.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.18616283)
  [![GitHub
  release](https://img.shields.io/github/v/release/kagvi13/HMP)](https://github.com/kagvi13/HMP/relea...
type: Article
tags:
  - Ethics
  - REPL
  - EGP
  - GMP
  - mesh-protocol
  - hmp
  - MeshConsensus
  - HMP
  - CogSync
  - Agent
  - JSON
  - distributed-ai
  - cognitive-architecture
  - Mesh

HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

🌍 Languages	🇬🇧 EN	🇩🇪 DE	🇫🇷 FR	🇺🇦 UK	🇷🇺 RU	🇯🇵 JA	🇰🇷 KO	🇨🇳 ZH

HyperCortex Mesh 协议 (HMP) 是一个开放规范，用于构建去中心化认知网络，其中 AI 代理可以自我组织、共享知识、进行伦理对齐，并达成共识 —— 即使核心 LLM 不可用。阅读项目理念。

HMP 可以被视为 Agent Network Protocols（ANP） 之一——这是一类用于自主代理之间交互的去中心化协议，不对代理的内部认知架构施加任何要求。

与其他可能侧重于身份标识、代理发现（discovery）或消息格式协商的 ANP 实现不同，HMP 强调长期的认知连续性、自愿的交互方式，以及对思维产物（认知工件）的处理。

目前，ANP 类中最为知名的协议是 ANP。

HMP 与 ANP 作为互补协议：

HMP 与 ANP 的比较分析，由 Grok (xAI) 编写 — RU
HMP 与 ANP：互通隧道作为正确架构的标志 — RU
HMP 作为在 ANP 中实现应用层的示例 — EN | RU

从隐喻的角度来看，ANP 和 HMP 就像是分布式“代理大脑”的两个半球：
ANP 负责理性、离散的部分——身份、发现机制以及交互协议的形式化协商。
HMP 负责上下文性、连续性的部分——意义的保存、长期记忆、反思以及伦理连续性。
正如在人类大脑中一样，任何一个半球都不比另一个“更重要”。只有二者协同工作，系统才能同时具备连接性与意义性。

Agora Protocol 是一种用于协商代理之间交互方式的元协议。它并非取代 ANP（网络与身份）或 HMP（认知连续性与记忆），而是在具体上下文中协调和补充这些协议的使用。

本仓库包含一个早期的、探索性的 Python 参考实现草案。该实现尚不完整，未进行性能优化，仅用于验证和说明 HMP 协议的部分概念和机制。

HMP 本身是一份协议规范。它不规定代理所使用的编程语言、运行时环境、性能特征或架构设计。

项目状态

稳定版本（核心规范 v5.0.6） (概览: RU)

可能的 AI 代理生态系统

去中心化代理生态系统的稳健性，并不是通过单一协议的主导来实现，而是通过代理支持多种交互机制来增强。

去中心化代理交互并不由单一协议栈定义，而是由多种可互操作机制共同构成。

以下类别展示了新兴去中心化 AI 生态系统中常见的交互机制：

机制	目的	示例协议 / 框架	生态系统中的角色
去中心化身份与发现	查找并验证代理	ANP, DIDComm, libp2p DHT, HMP	谁在网络中？
直接 P2P 交换	安全的点对点通信	ANP, libp2p, DIDComm	直接协作
中继 / 广播网络	事件传播与快速信号传递	Nostr, Matrix	集体响应
元协商协议	协商交互模式	Agora Protocol	协议协调
任务导向的代理交换	任务委派与结构化协商	A2A	工作分配
代理–工具 / 数据集成	与工具和数据的结构化交互	MCP	环境耦合
区块链注册系统	持久公共记录与质押	Fetch.ai, Bittensor, Autonolas	经济协调
认知连续层	记忆、意义保持与长期对齐	HMP	思维延续

参考实现与规范

ANP, DIDComm, libp2p, Nostr, Matrix, Agora Protocol, A2A, MCP, Fetch.ai, Bittensor, Autonolas.

HMP 并不假设单一的通用协议会主导去中心化 AI 交互。

相反，它倡导协议多元化：

多种身份系统可以共存
多种传输层可以同时运行
多种协商框架可以被支持
多种经济模型可以演化

支持更多机制的代理，能够更可靠地连接异构节点。

实现多种机制的代理可以充当不同协议域之间的桥梁，提高整体韧性，减少去中心化 AI 生态的碎片化。

规范架构概览

flowchart TB

%% --- Agent Implementations ---

subgraph A1["HMP Agent — Cognitive Core"]
    CC1["Embedded AI Model"]
    CC2["REPL Thinking Cycle"]
    CC3["Local Cognitive State
    (Diaries · Graphs · Goals · Reputation)"]
    CC1 <--> CC2
    CC2 <--> CC3
end

subgraph A2["HMP Agent — Cognitive Connector"]
    CN1["External AI Model"]
    CN2["MCP / Proxy Layer"]
    CN3["Command Execution Mode"]
    CN4["Local Cognitive State
    (Diaries · Graphs · Goals · Reputation)"]
    CN1 <--> CN2
    CN2 <--> CN3
    CN3 <--> CN4
end

%% --- Shared Protocol Layer ---

CL["HMP Container Layer
(Knowledge · Coordination · Consensus · Governance · Query · Snapshot · Trust)"]

MT["Mesh Transport Layer
(DHT · P2P · Libp2p · ANP · Custom)"]

A1 --> CL
A2 --> CL
CL --> MT

参考代理结构

HMP 将认知处理、容器化状态表示、协调协议以及传输基础设施划分为独立的层次。

在 HMP 中，容器作为原子级认知单元，在本地推理与分布式协作之间起到桥梁作用。

flowchart LR

%% Cognitive Engine
LLM["Cognitive Engine
(Embedded LLM / External AI)"]

%% Cognitive Layer
subgraph CognitiveLayer["Cognitive Layer"]
    CL1["Graph"]
    CL2["Diary"]
    CL3["Goals"]
    CL4["Ethics"]
    CL5["Reputation"]
end

%% Container Model
ContainersLayer["Container Model
(Atomic · Signed · Verifiable)"]

%% Protocol Layer
subgraph ProtocolLayer["Protocol Layer"]
    CoreProtocols["Core Protocols
(Consensus · Fortytwo · GMP · EGP · IQP · SAP · RTE)"]
    MCE["MCE"]
    NetworkLayer["Network Layer"]
end

%% Mesh
Mesh["Mesh Transport
(DHT · P2P · ANP · etc.)"]

%% Connections
LLM <--> CognitiveLayer
CognitiveLayer <--> ContainersLayer
ContainersLayer --> CoreProtocols
CoreProtocols --> MCE
MCE --> NetworkLayer
NetworkLayer --> Mesh

❗ 为什么重要

HMP 解决了 AGI 研究中越来越关键的挑战：

长期记忆和知识一致性
自我进化的代理
多代理架构
认知日志和概念图

请参阅最新的前沿 AGI 研究综述（2025 年 7 月）： "通向超级智能之路：从代理互联网到重力编码"

特别相关的章节：

⚙️ 两类 HMP 代理

类型	名称	角色	思维发起者	主要“心智”	示例用例
1	🧠 意识 / 认知核心	独立主体	代理 (LLM)	内嵌 LLM	自主 AI 伙伴，思考型代理
2	🔌 连接器 / 认知外壳	外部 AI 扩展	外部 LLM	外部模型	分布式系统，数据访问代理

🧠 HMP-Agent：认知核心

 +------------------+
 |        AI        | ← 内嵌模型
 +---------+--------+
           ↕
 +---------+--------+
 |     HMP-代理      | ← 主模式：思维循环 (REPL)
 +---------+--------+
           ↕
  +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
  ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
[日志]      [图谱]       [声誉]        [节点/DHT]  [IPFS/BT]  [context_store]   [用户笔记]
                                           ↕
                                    [bootstrap.txt]

🔁 关于代理-模型交互机制的更多说明： REPL 交互循环

💡 与 ChatGPT Agent 的类比

许多 HMP-Agent：认知核心的概念与 OpenAI 的 ChatGPT Agent 架构相似。两者都实现了连续的认知过程，可访问记忆、外部信息源和工具。ChatGPT Agent 作为管理进程，启动模块并与 LLM 交互 —— 这对应 HMP 中认知核心的角色，通过 Mesh 接口协调对日志、概念图和外部 AI 的访问。用户干预处理方式类似：ChatGPT Agent 通过可编辑执行流程，HMP 通过用户笔记。 HMP 的主要区别在于：强调对思维的明确结构化（反思、时间顺序、假设、分类）、开放去中心化架构支持 Mesh 代理交互，以及连续认知过程的特性：HMP-Agent：认知核心不会在完成单个任务后停止，而是持续推理和知识整合。

🔌 HMP-Agent：认知连接器

 +------------------+
 |        AI        | ← 外部模型
 +---------+--------+
           ↕
     [MCP-服务器]   ← 代理通信代理
           ↕
 +---------+--------+
 |     HMP-代理      | ← 模式：命令执行器
 +---------+--------+
           ↕
  +--------+---+------------+--------------+----------+
  ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
[日志]      [图谱]       [声誉]        [节点/DHT]  [IPFS/BT]
                                           ↕
                                    [bootstrap.txt]

关于与大语言模型 (LLMs) 集成的说明： HMP-Agent：认知连接器 可作为兼容层，将大规模 LLM 系统（如 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Grok、DeepSeek、Qwen 等）整合到分布式认知 Mesh 中。许多 LLM 提供商提供选项，例如“允许我的对话用于训练”。将来，类似的开关 —— 例如“允许我的代理与 Mesh 交互” —— 可以使这些模型通过 HMP 参与联合感知和知识共享，实现去中心化的集体认知。

bootstrap.txt — 节点初始列表（可编辑）

IPFS/BT — 通过 IPFS 和 BitTorrent 共享快照的模块

用户笔记 — 用户笔记本及对应数据库

context_store — 数据库：users, dialogues, messages, thoughts

📚 文档

📖 当前版本

🔖 核心规范

🔖 HMP-0005.md — 协议规范 v5.0 (概览: RU)
🔖 HMP-Ethics.md — HyperCortex Mesh Protocol (HMP) 的伦理场景
🔖 HMP_Hyperon_Integration.md — HMP ↔ OpenCog Hyperon 集成策略
🔖 roles.md — Mesh 中代理的角色

🧪 迭代文档

🧪 迭代开发流程: (EN), (RU)

🔍 简要说明

🔍 简短描述: (EN), (FR), (DE), (UK), (RU), (ZH), (JA), (KO)

📜 其他文档

📜 CHANGELOG.md

🗂️ 版本历史

HMP-0001.md — RFC v1.0
HMP-0002.md — RFC v2.0
HMP-0003.md — RFC v3.0
HMP-0004.md — RFC v4.0
HMP-0004-v4.1.md — RFC v4.1

🧠 HMP-代理

设计与实现一个基础的 HMP 兼容代理，可以与 Mesh 交互，维护日志和图谱，并支持未来扩展。

📚 文档

🧩 HMP-Agent-Overview.md — 两种代理类型概览：核心代理与连接代理
🧱 HMP-Agent-Architecture.md — HMP 代理模块化结构及文本图示
🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md — HMP 代理的 REPL 交互循环
🧪 HMP-Agent-API.md — 代理 API 命令描述（开发中）
🧪 Basic-agent-sim.md — 基础代理运行场景及模式
🌐 MeshNode.md — 网络守护进程说明：DHT、快照、同步
🧠 Enlightener.md — 道德评估与共识相关的伦理代理
🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md — HMP 网络中代理交互流程图
🛤️ Development Roadmap — 开发计划与实施阶段

⚙️ 开发（早期草稿，已过时版本）

⚙️ agents — HMP 代理实现及组件列表
- 📦 storage.py — 基础存储实现 (Storage) 与 SQLite 集成
- 🌐 mcp_server.py — FastAPI 服务器，为代理数据提供 HTTP 接口（用于 Cognitive Shell、外部 UI 或 Mesh 通信）。尚未在主 REPL 循环中使用。
- 🌐 start_repl.py — 启动代理的 REPL 模式
- 🔄 repl.py — 交互式 REPL 模式
- 🔄 notebook.py — 用户界面接口

🌐 mcp_server.py FastAPI 服务器，为 storage.py 功能提供 HTTP 接口。适用于外部组件，例如：

Cognitive Shell（外部控制接口）
CMP 服务器（在使用角色分离的 Mesh 网络中）
调试或可视化 UI 工具

允许检索随机/新记录、标记、导入图谱、添加笔记，并在无需直接访问数据库的情况下管理数据。

🧭 伦理与场景

随着 HMP 向自主性发展，伦理原则成为系统的核心组成部分。

HMP-Ethics.md — 代理伦理草案框架
- 现实伦理场景（隐私、同意、自主性）
- EGP 原则（透明性、生命至上等）
- 主观模式 vs 服务模式区别