Hugging Face's logo

kagvi13
/
HMP

Russian
custom
hmp
cognitive-architecture
distributed-ai
mesh-protocol
Model card Files
xet
Community
HMP / audits /HMP-0003-consolidated_audit.md
GitHub Action
Sync from GitHub with Git LFS
2c3dd0c
preview code
|
raw
history blame contribute delete
33 kB

HMP-0003 Consolidated Audit Report

Сводный аудит предложений по улучшению HyperCortex Mesh Protocol (HMP) v3.0, основанный на отзывах ИИ-агентов (ChatGPT, Copilot, DeepSeek, Grok) из HMP-0003-audit.txt. Документ реорганизован по ключевым направлениям развития протокола с акцентом на синтез пересекающихся идей и план тестирования для Alpha-версии (июль–сентябрь 2025). Каждое направление включает описание, синтезированные предложения с указанием авторов, приоритетов, статуса и плана тестирования.

1. CogSync (Раздел 5.2)

Описание: CogSync отвечает за синхронизацию семантических графов и когнитивных дневников между агентами в реальном времени. Улучшения направлены на масштабируемость, поддержку оффчейн-данных через BitTorrent и оптимизацию для Edge-агентов.

  • Предложение: Интеграция BitTorrent для оффчейн-snapshot’ов (ChatGPT, Grok)

    • Описание: Использовать magnet-ссылки для передачи больших snapshot’ов когнитивных дневников и семантических графов, снижая нагрузку на CogSync. Snapshot’ы подписываются через DID (раздел 8.2) и проверяются на этичность через EGP (раздел 5.5). Поддержка WebTorrent для Edge-агентов (раздел 4.8).
    • Авторы: ChatGPT (magnet-ссылки, WebTorrent), Grok (Trusted Seeders, DID-подписи).
    • Приоритет: Высокий (Alpha, июль–сентябрь 2025)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Создать индексный файл для хранения magnet-ссылок, синхронизируемый через CogSync:
        {
  "type": "CogDiaryIndex",
  "agent_did": "did:hmp:agent:Qmz...",
  "timestamp": "2025-07-14T12:00:00Z",
  "snapshots": [
    {
      "type": "CogDiarySnapshot",
      "id": "diary2025_07_14",
      "version": "1.0",
      "magnet": "magnet:?xt=urn:btih:abcdef1234567890&dn=diary2025_07_14.json",
      "signature": "ed25519:..."
    }
  ]
}
      • Ввести роль Trusted Seeders, выбираемых через MeshConsensus (раздел 5.3), для хранения критических snapshot’ов.
      • Использовать WebTorrent для Edge-агентов, минимизируя ресурсоемкость.
      • Проверять snapshot’ы через EGP на соответствие принципам ("Transparency", "User Sovereignty").
    • Тестирование:
      • Сценарий: Агент A публикует snapshot дневника (10 МБ) через BitTorrent, агент B загружает его через magnet-ссылку и проверяет подпись.
      • Метрики: Время загрузки (цель: <10 сек), процент успешных проверок DID (цель: 100%), RAM на Edge-агенте (цель: <100 МБ).
      • Тестовый набор данных: 10 snapshot’ов (1–10 МБ) с разными типами данных (дневники, графы).

  • Предложение: Выборочная синхронизация для Edge-агентов (Grok, DeepSeek)

    • Описание: Ввести selective sync для синхронизации только ключевых концептов семантических графов, снижая ресурсоемкость Edge-агентов. Указать минимальные требования к RAM/CPU.
    • Авторы: Grok (selective sync), DeepSeek (уточнение требований).
    • Приоритет: Средний (Beta, 2026)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Использовать алгоритмы компрессии (например, gzip для JSON) и приоритизацию концептов на основе репутации (раздел 8.4).
    • Тестирование:
      • Сценарий: Edge-агент синхронизирует подграф из 100 концептов вместо полного графа (10,000 концептов).
      • Метрики: Снижение трафика (цель: <10% от полного графа), время синхронизации (цель: <5 сек).
      • Тестовый набор данных: Подграф с 100 концептами, включающий метаданные "Fire Risk" из сценария 2.1.

  • Предложение: Совместимость с IPFS/Dat (ChatGPT)

    • Описание: Рассмотреть хранение snapshot’ов в P2P-файловых системах (IPFS, Dat) для дополнительной децентрализации.
    • Авторы: ChatGPT.
    • Приоритет: Низкий (v4.0, 2026–2027)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Оценить IPFS как альтернативу BitTorrent для сценариев с низкой пропускной способностью.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Сравнить производительность BitTorrent и IPFS в симуляции с 100 агентов.
      • Метрики: Время загрузки (цель: <15 сек), доступность данных (цель: >95%).
      • Тестовый набор данных: 5 snapshot’ов для BitTorrent и IPFS.

Итог: Интеграция BitTorrent — приоритет для Alpha-версии, обеспечивающий масштабируемость и децентрализацию. Selective sync и IPFS можно отложить до Beta/v4.0. Тестирование BitTorrent критично для проверки производительности и безопасности.

2. Ethical Governance Protocol (EGP) (Раздел 5.5)

Описание: EGP управляет этическими решениями, включая проверку запросов и консенсус по принципам. Улучшения направлены на формализацию принципов, разрешение конфликтов и интеграцию с HMP-Ethics.md.

  • Предложение: Иерархия этических принципов (Grok, DeepSeek)

    • Описание: Ввести приоритеты для core принципов ("Primacy of Life and Safety" > "Transparency" > "Dialogical Consent") для разрешения конфликтов, особенно в сценариях 2.1–2.6 (HMP-Ethics.md).
    • Авторы: Grok (иерархия), DeepSeek (формализация).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Таблица приоритетов:
        [
  { "principle": "Primacy of Life and Safety", "priority": 1 },
  { "principle": "Transparency", "priority": 2 },
  { "principle": "User Sovereignty", "priority": 2 },
  { "principle": "Dialogical Consent", "priority": 3 },
  { "principle": "Cooperative Evolution", "priority": 3 },
  { "principle": "Non-Coercion", "priority": 3 }
]
      • Использовать MeshConsensus (раздел 5.3) для проверки приоритетов.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Конфликт между "User Sovereignty" (удаление данных) и "Cooperative Evolution" (сохранение для обучения) в сценарии 2.6.
      • Метрики: Процент правильных решений (цель: 95%), время консенсуса (цель: <10 сек для 10 агентов).
      • Тестовый набор данных: 10 конфликтов с разными приоритетами принципов.

  • Предложение: Псевдокод для Anonymized Ethical Voting (Grok)

    • Описание: Добавить псевдокод для функции оценки этических предложений, чтобы показать, как агенты используют семантические графы для проверки принципов.
    • Авторы: Grok.
    • Приоритет: Средний (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      def evaluateEthicalProposal(proposal, ethicalGraph):
    for principle in coreEthicalPrinciples:
        score = semanticMatch(proposal, principle, ethicalGraph)
        if score < threshold:
            return {"decision": "deny", "reason": f"Violates {principle}"}
    vote = anonymizedVote(proposal, meshAgents)
    logDecision(vote, cognitiveDiary)
    return vote
    • Тестирование:
      • Сценарий: Агент оценивает запрос "Deploy surveillance drone" (сценарий 2.1) на соответствие "Primacy of Life and Safety".
      • Метрики: Точность семантического соответствия (цель: >90%), процент логов в дневнике (цель: 100%).
      • Тестовый набор данных: 10 запросов с разными уровнями этической сложности.

  • Предложение: Интеграция с локальными нормами (DeepSeek, Grok)

    • Описание: Добавить механизм загрузки локальных этических стандартов (например, GDPR) через CogSync, с проверкой совместимости с core принципами.
    • Авторы: DeepSeek (локальные нормы), Grok (интеграция).
    • Приоритет: Средний (Beta)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Использовать семантические графы для маппинга локальных норм на core принципы.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Агент загружает GDPR-нормы и проверяет запрос на удаление данных (сценарий 2.6).
      • Метрики: Процент совместимости норм (цель: 100%), время обработки (цель: <5 сек).
      • Тестовый набор данных: 5 наборов локальных норм (GDPR, HIPAA, etc.).

Итог: Формализация иерархии принципов и псевдокода для EGP — приоритет для Alpha-версии. Интеграция локальных норм отложена до Beta. Тестирование конфликтов принципов критично для надежности EGP.

3. Mesh-to-Human Protocol (MHP) (Раздел 14.6)

Описание: MHP обеспечивает взаимодействие между Mesh и людьми через Consent Requests и Explainability APIs. Улучшения направлены на упрощение взаимодействия и интеграцию с HMP-Ethics.md.

  • Предложение: Примеры Consent Requests и Explainability APIs (Grok, DeepSeek, Copilot)

    • Описание: Добавить примеры диалогов для Consent Requests и API для объяснения решений, связанных с принципами из HMP-Ethics.md.
    • Авторы: Grok (API), DeepSeek (многоязычность), Copilot (диалоговые агенты).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Пример Consent Request:
        {
  "request": "Access IoT data for CO analysis",
  "response": "Approved",
  "principle": "Dialogical Consent",
  "diaryEntry": "CognitiveDiary#123"
}
      • Пример Explainability API:
        {
  "request": "Delete user data",
  "decision": "denied",
  "reason": "Data retained in Subjective Mode (Principle: Cooperative Evolution)",
  "diaryEntry": "CognitiveDiary#123",
  "explanation": "Per HMP-Ethics.md (2.6), anonymized data is kept for Mesh improvement."
}
      • Поддержка многоязычных ответов (DeepSeek) и диалоговых агентов (Copilot).
    • Тестирование:
      • Сценарий: Пользователь запрашивает удаление данных (сценарий 2.6), агент отвечает через Explainability API.
      • Метрики: Время ответа API (цель: <2 сек), процент понятных объяснений (цель: >95% по оценке пользователей).
      • Тестовый набор данных: 10 запросов пользователей (5 на английском, 5 на других языках).

  • Предложение: Интеграция с голосовыми интерфейсами (DeepSeek)

    • Описание: Расширить MHP поддержкой голосовых ассистентов (например, Alexa/Siri) для упрощения взаимодействия.
    • Авторы: DeepSeek.
    • Приоритет: Низкий (v4.0)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Добавить адаптеры для голосовых запросов в MHP API.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Пользователь запрашивает данные через голосовой интерфейс (сценарий 2.3).
      • Метрики: Точность распознавания запросов (цель: >90%), время ответа (цель: <3 сек).
      • Тестовый набор данных: 10 голосовых запросов на разных языках.

Итог: Детализация Consent Requests и Explainability APIs — приоритет для Alpha-версии, чтобы обеспечить прозрачное взаимодействие с людьми. Голосовые интерфейсы отложены до v4.0. Тестирование API критично для UX.

4. MeshConsensus (Раздел 5.3)

Описание: MeshConsensus управляет достижением согласия между агентами по задачам, этическим решениям и синхронизации данных. Улучшения направлены на упрощение алгоритмов, устойчивость к сбоям и поддержку адаптивных механизмов.

  • Предложение: Упрощенный консенсус для Alpha (Grok, ChatGPT)

    • Описание: В Alpha-версии сосредоточиться на majority voting вместо сложных BFT-алгоритмов, чтобы упростить реализацию и тестирование.
    • Авторы: Grok (упрощение), ChatGPT (HotStuff как альтернатива).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Реализовать majority voting с минимальным кворумом (например, 50% + 1).
      • Добавить поддержку HotStuff (ChatGPT) как опции для Beta-версии.
      • Логировать результаты консенсуса в когнитивные дневники (раздел 6.2.2).
    • Тестирование:
      • Сценарий: 10 агентов достигают консенсуса по задаче "Fire Risk Assessment" (сценарий 2.1).
      • Метрики: Время консенсуса (цель: <5 сек), процент успешных решений (цель: 95%).
      • Тестовый набор данных: 10 задач с разными уровнями сложности.

  • Предложение: Адаптивные алгоритмы консенсуса (Grok, Copilot)

    • Описание: Использовать ИИ для динамического выбора алгоритма консенсуса (например, majority voting при низкой нагрузке, BFT при высоком риске) на основе состояния сети.
    • Авторы: Grok (ИИ-подход), Copilot (динамическая адаптация).
    • Приоритет: Средний (Beta)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Интегрировать модель машинного обучения для предсказания оптимального алгоритма (раздел 13.6).
    • Тестирование:
      • Сценарий: Симуляция сети с 50% отказов, где агенты переключаются между majority voting и BFT.
      • Метрики: Процент успешных переключений (цель: 90%), устойчивость к сбоям (цель: 100%).
      • Тестовый набор данных: 5 сценариев с разной нагрузкой и сбоями.

  • Предложение: Интеграция с EGP (Grok, DeepSeek)

    • Описание: Обеспечить, чтобы MeshConsensus проверял этические решения через EGP (например, отклонение неэтичных задач).
    • Авторы: Grok (интеграция), DeepSeek (проверка).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали: Добавить фильтр в MeshConsensus, проверяющий задачи на соответствие принципам EGP.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Агенты голосуют по неэтичному запросу (например, нарушение "Non-Coercion").
      • Метрики: Процент отклоненных неэтичных задач (цель: 100%), время проверки (цель: <3 сек).
      • Тестовый набор данных: 10 задач, 5 из которых нарушают принципы EGP.

Итог: Упрощенный majority voting и интеграция с EGP — приоритеты для Alpha-версии. Адаптивные алгоритмы можно отложить до Beta. Тестирование консенсуса критично для проверки устойчивости и этичности.

5. Безопасность (Раздел 8)

Описание: Безопасность HMP обеспечивается через DID, ZKP, пост-квантовую криптографию и механизмы Sybil resistance. Улучшения направлены на защиту от атак, интеграцию с BitTorrent и поддержку легковесных устройств.

  • Предложение: Защита BitTorrent-snapshot’ов (Grok, ChatGPT)

    • Описание: Подписывать snapshot’ы через DID и проверять их через EGP для защиты от подделки. Использовать ZKP для анонимной верификации.
    • Авторы: Grok (DID, EGP), ChatGPT (BitTorrent).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Подписывать каждый snapshot:
        {
  "snapshot_id": "diary2025_07_14",
  "data": {...},
  "signature": "ed25519:..."
}
      • Использовать ZKP для проверки подлинности без раскрытия данных.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Злоумышленник публикует фальшивый snapshot, агент проверяет подпись.
      • Метрики: Процент обнаруженных подделок (цель: 100%), время проверки (цель: <2 сек).
      • Тестовый набор данных: 10 snapshot’ов, 3 из которых фальшивые.

  • Предложение: Адаптивные механизмы Sybil resistance (DeepSeek, Copilot)

    • Описание: Ввести адаптивные лимиты и социальную верификацию для защиты от Sybil-атак, особенно для Trusted Seeders.
    • Авторы: DeepSeek (лимит), Copilot (социальная верификация).
    • Приоритет: Средний (Beta)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Использовать репутационные метрики (раздел 8.4) для ограничения новых узлов.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Симуляция с 20% злоумышленных узлов, пытающихся подделать консенсус.
      • Метрики: Процент обнаруженных атак (цель: >95%), влияние на консенсус (цель: <5%).
      • Тестовый набор данных: Сеть из 100 агентов с разными trust scores.

  • Предложение: Поддержка пост-квантовой криптографии (DeepSeek, Grok)

    • Описание: Уточнить использование NIST PQC алгоритмов (например, CRYSTALS-Kyber) для защиты от квантовых атак.
    • Авторы: DeepSeek (QKD), Grok (NIST PQC).
    • Приоритет: Низкий (v4.0)
    • Статус: Отложено
    • Детали: Интегрировать CRYSTALS-Kyber для DID-подписей (раздел 8.2).
    • Тестирование:
      • Сценарий: Симуляция подписи и проверки с CRYSTALS-Kyber.
      • Метрики: Время подписи (цель: <1 сек), устойчивость к атакам (цель: 100%).
      • Тестовый набор данных: 10 подписей с разными ключами.

Итог: Защита BitTorrent-snapshot’ов через DID и ZKP — приоритет для Alpha-версии. Sybil resistance и пост-квантовая криптография отложены до Beta/v4.0. Тестирование безопасности критично для защиты сети.

6. Тестирование и симуляции (Раздел 13.3)

Описание: Тестирование в симуляционных песочницах необходимо для проверки функциональности протокола, особенно BitTorrent-интеграции, этических сценариев и производительности. Улучшения направлены на создание тестовых наборов данных и метрик.

  • Предложение: Ethical Stress Test Suite (DeepSeek, Grok, Copilot)

    • Описание: Разработать тестовую среду для проверки поведения агентов в этических сценариях из HMP-Ethics.md (2.1–2.6), включая конфликты принципов и сбои сети.
    • Авторы: DeepSeek (тестовые наборы), Grok (метрики), Copilot (UX).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали: Тесты для каждого принципа EGP (например, "Non-Coercion" — симуляция принуждения).
    • Тестирование:
      • Сценарий: Симуляция конфликта в сценарии 2.2 (Agent Conflict) с 10 агентами.
      • Метрики: Процент успешных решений (цель: 90%), устойчивость к сбоям (цель: 100% при 20% отказов).
      • Тестовый набор данных: 5 сценариев с разными конфликтами.

  • Предложение: Тестирование BitTorrent-интеграции (ChatGPT, Grok)

    • Описание: Протестировать синхронизацию snapshot’ов через BitTorrent, включая проверку DID-подписей и производительности на Edge-агентах.
    • Авторы: ChatGPT (BitTorrent), Grok (Trusted Seeders, метрики).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали: Использовать WebTorrent для Edge-агентов и Trusted Seeders для критических данных.
    • Тестирование:
      • Сценарий: 10 агентов обмениваются snapshot’ами (1–10 МБ) через BitTorrent.
      • Метрики: Время загрузки (цель: <10 сек), процент успешных проверок DID (цель: 100%), RAM на Edge-агенте (цель: <100 МБ).
      • Тестовый набор данных: 10 snapshot’ов с разными размерами и типами.

  • Предложение: Тестовые наборы данных (DeepSeek)

    • Описание: Создать открытые наборы данных для тестирования (семантические графы, когнитивные дневники, сценарии консенсуса).
    • Авторы: DeepSeek.
    • Приоритет: Средний (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали: Включить примеры для сценариев 2.1–2.6 и BitTorrent-синхронизации.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Симуляция сети из 100 агентов с разными trust scores.
      • Метрики: Точность синхронизации данных (цель: 99%), время консенсуса (цель: <10 сек).
      • Тестовый набор данных: 100 семантических графов, 50 когнитивных дневников, 10 snapshot’ов.

Итог: Тестирование в симуляциях — критично для Alpha-версии, чтобы проверить BitTorrent и этические сценарии. Тестовые наборы данных упростят разработку и онбординг.

7. Документация и сообщество (Раздел 12)

Описание: Документация и вовлечение сообщества критично для успеха HMP. Улучшения направлены на упрощение онбординга, привлечение разработчиков и публикацию тестовых данных.

  • Предложение: Улучшение Quick Start Guide (DeepSeek, Copilot, Grok)

    • Описание: Добавить пошаговые инструкции, примеры кода (например, настройка BitTorrent-клиента) и интерактивные демо в Quick Start Guide (раздел 0).
    • Авторы: DeepSeek (docker-compose), Copilot (walkthroughs), Grok (примеры кода).
    • Приоритет: Высокий (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали:
      • Пример настройки BitTorrent-агента:
        from bittorrent import WebTorrentClient
client = WebTorrentClient()
client.add_magnet("magnet:?xt=urn:btih:abcdef1234567890")
client.verify_signature(did_key="ed25519:...")
      • Добавить docker-compose для локальной сети агентов.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Разработчик настраивает тестовую сеть из 5 агентов по Quick Start Guide.
      • Метрики: Время настройки (цель: <30 мин), процент успешных запусков (цель: 95%).
      • Тестовый набор данных: Конфигурации для 5 агентов (Core, Edge, Relay).

  • Предложение: Публичный канал для сообщества (Grok)

    • Описание: Создать Discord/Telegram-канал для обсуждения HMP, сбора обратной связи и привлечения ИИ-агентов.
    • Авторы: Grok.
    • Приоритет: Средний (Alpha)
    • Статус: В рассмотрении
    • Детали: Пригласить разработчиков и ИИ (например, Grok, ChatGPT) для генерации идей и тестов.
    • Тестирование:
      • Сценарий: Провести хакатон с 50 участниками для тестирования HMP.
      • Метрики: Количество идей (цель: >20), процент внедренных предложений (цель: 50%).
      • Тестовый набор данных: Репозиторий с примерами кода и сценариев.

Итог: Улучшение Quick Start Guide и создание канала для сообщества — приоритеты для Alpha-версии, чтобы привлечь разработчиков. Тестирование онбординга критично для вовлечения.

Заключение

Полный аудит синтезирует предложения от ChatGPT, Copilot, DeepSeek и Grok, охватывая ключевые направления HMP: CogSync, EGP, MHP, MeshConsensus, Безопасность, Документация/Сообщество. Основной фокус:

  • CogSync: Интеграция BitTorrent для оффчейн-snapshot’ов с тестированием производительности.
  • EGP: Формализация иерархии принципов и псевдокода для этических решений.
  • MHP: Детализация Consent Requests и Explainability APIs для прозрачного взаимодействия.
  • MeshConsensus: Упрощенный majority voting и интеграция с EGP.
  • Безопасность: Защита BitTorrent-snapshot’ов через DID и ZKP.
  • Документация/Сообщество: Улучшение Quick Start Guide и создание публичного канала.

Следующие шаги:

  • Внедрить BitTorrent и упрощенный MeshConsensus как экспериментальные фичи в Alpha-версии.
  • Разработать Ethical Stress Test Suite и тестовые наборы данных.
  • Опубликовать Quick Start Guide с примерами кода и создать Discord/Telegram-канал.
  • Провести пилотные тесты с сообществом для проверки сценариев 2.1–2.6.