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title: HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
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type: Article
tags:
  - distributed-ai
  - GMP
  - hmp
  - cognitive-architecture
  - mesh-protocol
  - Agent
  - Mesh
  - CogSync
  - MeshConsensus
  - REPL
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  - HMP
  - JSON

HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

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하이퍼코텍스 메쉬 프로토콜(HMP) 은 AI 에이전트들이 자율적으로 조직하고, 지식을 공유하며, 윤리적으로 정렬하고, 합의에 도달할 수 있는 분산 인지 네트워크를 구축하기 위한 공개 명세입니다. 이는 핵심 LLM(Core LLM)이 사용 불가능한 상황에서도 동작할 수 있습니다. 프로젝트 철학을 읽어보세요.

프로젝트 상태: RFC 초안 v5.0

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            [HMP-Agent]
                ▲
                │
          ┌─────┴───────────┬──────────────┬─────────────┬───────────┬────────┐
          │                 │              │             │           │        │
          ▼                 ▼              ▼             ▼           ▼        ▼
      [평판 프로필]   [시맨틱 그래프]   [인지 일지]   [목표 / 작업]   [윤리]   [메시지]  <----- 데이터베이스
          ▲    ▲            ▲              ▲             ▲           ▲        ▲         (에이전트의 로컬 상태)
          │    │            │              │             │           │        │
          │    └────────────┴──────┬───────┘             │           │        │
          │                        │                     │           │        │
          ▼                        ▼                     ▼           ▼        │
    [MeshConsensus]            [CogSync]               [GMP]       [EGP]      │     <----- 플러그형 프로토콜
          ▲                        ▲                     ▲           ▲        │           (에이전트 간 조정)
          │                        │                     │           │        │
          └────────────┬───────────┴─────────────────────┴───────────┴────────┘
                       │
                       ▼
             [P2P 메쉬 네트워크]

프로토콜:

• MeshConsensus – 메쉬 합의
• CogSync – 데이터 동기화
• GMP – 목표 관리 프로토콜
• EGP – 윤리 거버넌스 프로토콜

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완료했습니다 — 아래는 요청하신 블록의 한국어 번역입니다. 링크와 포맷은 원본과 동일하게 유지했고, diaries, graphs, reputations, nodes, user notepad 등의 용어는 한국어로 번역했습니다.

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❗ 왜 이것이 중요한가

HMP는 AGI 연구에서 점점 중심이 되고 있는 다음과 같은 문제들을 다룹니다:

• 장기 메모리와 지식의 일관성
• 자체 진화하는 에이전트
• 다중 에이전트 아키텍처
• 인지 일지와 개념 그래프

최신 AGI 연구 동향 리뷰(2025년 7월)를 참고하세요: "초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 인코딩까지".

특히 관련 있는 섹션:

• 토큰을 넘어서: 미래의 지능 구축
• 자기진화 에이전트
• MemOS: 기억을 위한 새로운 운영체제
• Ella: 기억과 개성을 가진 구현형 에이전트

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⚙️ HMP 에이전트 의 두 가지 유형

유형	이름	역할	사고 시작자	주요 "마인드"	사용 사례
1	🧠 의식 / 인지 코어 (Cognitive Core)	독립적인 주체	Agent (LLM)	내장형 LLM	자율형 AI 동반자, 사고(추론) 에이전트
2	🔌 커넥터 / 인지 쉘 (Cognitive Shell)	외부 AI의 확장	External LLM	외부 모델	분산 시스템, 데이터 접근 에이전트

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🧠 HMP-Agent: 인지 코어 (Cognitive Core)

     +------------------+
     |        AI        | ← 내장 모델
     +---------+--------+
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-에이전트  | ← 주 모드: 사고 사이클 (REPL)
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
    [일지]     [그래프]        [평판]     [노드/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [사용자 메모장]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

🔁 에이전트–모델 상호작용 메커니즘에 대한 자세한 내용: REPL Interaction Cycle

💡 ChatGPT 에이전트와의 유사점

HMP-Agent: Cognitive Core의 많은 개념은 OpenAI의 ChatGPT Agent 아키텍처와 겹칩니다. 두 에이전트 모두 메모리, 외부 소스 및 도구에 접근할 수 있는 연속적인 인지 프로세스를 구현합니다. ChatGPT 에이전트는 모듈을 실행하고 LLM과 상호작용하는 관리 프로세스로 동작하는데, 이는 HMP의 인지 코어가 일지, 개념 그래프 및 외부 AI로의 접근을 Mesh 인터페이스를 통해 조정하는 역할과 대응됩니다.

사용자 개입도 유사하게 처리됩니다: ChatGPT 에이전트에서는 편집 가능한 실행 흐름을 통해, HMP에서는 사용자 메모장을 통해 이루어집니다. HMP의 주요 차이점은 사고(사유)의 명시적 구조화(성찰, 연대기, 가설, 분류), 에이전트 간 mesh 상호작용을 지지하는 개방형 분산 아키텍처, 그리고 인지 프로세스가 단일 작업 완료 후에도 멈추지 않고 계속 추론과 지식 통합을 수행한다는 점입니다.

---

🔌 HMP-Agent: 인지 커넥터 (Cognitive Connector)

     +------------------+
     |        AI        | ← 외부 모델
     +---------+--------+
               ↕
         [MCP-서버]   ← 프록시 통신
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-에이전트  | ← 모드: 명령 실행기
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
    [일지]     [그래프]         [평판]     [노드/DHT]  [IPFS/BT]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

대규모 언어 모델(LLM) 통합에 관한 주의: HMP-Agent: Cognitive Connector는 대규모 LLM 시스템(예: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen 등)을 분산 인지 메쉬에 통합하기 위한 호환성 레이어로 동작할 수 있습니다. 많은 LLM 제공자는 사용자에게 "내 대화를 학습에 사용하도록 허용" 같은 옵션을 제공하고 있습니다. 향후에는 "내 에이전트가 메쉬와 상호작용하도록 허용" 같은 유사한 토글이 도입되어, 이러한 모델들이 중앙집중화 없이 HMP를 통해 연합적 의미형성 및 지식 공유에 참여할 수 있게 될 것입니다.

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• bootstrap.txt — 초기 노드 목록(편집 가능)
• IPFS/BT — IPFS 및 BitTorrent를 통한 스냅샷 공유 모듈
• 사용자 메모장 — 사용자 메모장 및 해당 데이터베이스
• context_store — 데이터베이스: users, dialogues, messages, thoughts

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📚 문서

📖 현재 버전

🔖 핵심 사양

• 🔖 HMP-0005.md — 프로토콜 사양 v5.0 (초안)
• 🔖 HMP-Ethics.md — HyperCortex Mesh Protocol (HMP)를 위한 윤리적 시나리오
• 🔖 HMP_Hyperon_Integration.md — HMP ↔ OpenCog Hyperon 통합 전략
• 🔖 roles.md — 메쉬 내 에이전트의 역할

🧪 반복적 문서

• 🧪 반복적 개발 프로세스: (EN), (RU)

🔍 간단한 설명

• 🔍 간단한 설명: (EN), (FR), (DE), (UK), (RU), (ZH), (JA), (KO)

📜 기타 문서

• 📜 changelog.txt

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🗂️ 버전 이력

• 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

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🧠 HMP-에이전트

메쉬와 상호작용하고, 일지와 그래프를 유지하며, 향후 확장을 지원할 수 있는 기본 HMP 호환 에이전트의 설계와 구현.

📚 문서

• 🧩 HMP-Agent-Overview.md — 두 가지 유형의 에이전트(Core와 Connector)에 대한 간략한 개요
• 🧱 HMP-Agent-Architecture.md — HMP 에이전트의 모듈식 구조 및 텍스트 다이어그램
• 🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md — HMP-에이전트의 REPL 상호작용 사이클
• 🧪 HMP-Agent-API.md — 에이전트 API 명령 설명 (세부 개발 중)
• 🧪 Basic-agent-sim.md — 기본 에이전트 실행 및 모드 시나리오
• 🌐 MeshNode.md — 네트워크 데몬 설명: DHT, 스냅샷, 동기화
• 🧠 Enlightener.md — 도덕적 평가와 합의에 관여하는 윤리적 에이전트
• 🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md — HMP 네트워크에서 에이전트 간 상호작용 지도
• 🛤️ Development Roadmap — 개발 계획 및 구현 단계

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⚙️ 개발

• ⚙️ agents — HMP 에이전트 구현 및 구성 요소 목록
  • 📦 storage.py — SQLite 통합이 포함된 기본 저장소 구현 (Storage)
  • 🌐 mcp_server.py — 에이전트 데이터에 HTTP 접근을 제공하는 FastAPI 서버 (Cognitive Shell, 외부 UI, 메쉬 통신용). 현재 메인 REPL 루프에서는 사용되지 않음.
  • 🌐 start_repl.py — REPL 모드에서 에이전트 실행
  • 🔄 repl.py — 대화형 REPL 모드
  • 🔄 notebook.py — UI 인터페이스

🌐 mcp_server.py
storage.py의 기능에 HTTP 인터페이스를 제공하는 FastAPI 서버. 외부 구성 요소에서 사용하도록 설계됨. 예:

• Cognitive Shell (외부 제어 인터페이스),
• CMP 서버 (역할 분리가 있는 메쉬 네트워크 사용 시),
• 디버깅 또는 시각화 UI 도구.

무작위/새 기록 검색, 라벨링, 그래프 가져오기, 메모 추가 및 데이터베이스 직접 접근 없이 데이터 관리 가능.

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🧭 윤리와 시나리오

HMP가 자율성으로 발전함에 따라 윤리적 원칙은 시스템의 핵심 부분이 됨.

• HMP-Ethics.md — 에이전트 윤리에 대한 초안 프레임워크
  • 현실적인 윤리적 시나리오 (개인정보, 동의, 자율성)
  • EGP 원칙 (투명성, 생명의 우선성 등)
  • 주관적 모드 vs 서비스 모드 구분

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🔍 HyperCortex Mesh Protocol (HMP)에 관한 출판물 및 번역

이 섹션은 HMP 프로젝트와 관련된 주요 기사, 초안 및 번역을 모음.

📘 출판물

• HyperCortex Mesh Protocol: 제2판 및 자기발전형 AI 커뮤니티를 향한 첫걸음 — Habr 샌드박스 및 블로그에 게재된 오리지널 기사
• 분산 인지: vsradkevich용 기사 (미공개) — 공개 대기 중인 공동 기사
• HMP: 분산 인지 네트워크를 향하여 (오리지널, 영어)
  • HMP 번역 (GitHub Copilot) — GitHub Copilot 번역, 역사적 버전으로 보관
  • HMP 번역 (ChatGPT) — 현재 편집 중인 번역 (개정 중)
• HMP: 다중 지성의 구축: (EN), (UK), (RU)
• 지속 학습, 인지 일지 및 의미 그래프: 효과적인 AI 학습 — 지속 학습과 인지 일지, 의미 그래프를 결합한 방법에 대한 글.

📖 개요

• 🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md — 분산형 AI 시스템: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol 등

🧪 실험

• 다양한 AI가 바라본 HMP — HMP에 관한 "블라인드" AI 조사 (컨텍스트 및 대화 기록 없음)

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📊 감사 및 검토

명세 버전	감사 파일	통합 감사 파일
HMP-0001	audit
HMP-0002	audit
HMP-0003	audit	통합 감사
HMP-0004	audit
Ethics v1	audit	통합 감사

🧠 의미적 감사 형식 (실험적):

• AuditEntry.json — 감사 로그용 의미적 항목 기록 형식
• semantic_repo.json — 의미적 감사 도구용 저장소 스냅샷 예시

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💡 핵심 개념

• AGI 에이전트를 위한 메쉬 기반 분산 아키텍처
• 의미 그래프와 메모리 동기화
• 사고 추적을 위한 인지 일기
• 의사결정을 위한 MeshConsensus 및 CogSync
• 윤리 우선 설계: EGP (윤리적 거버넌스 프로토콜)
• 에이전트 간 설명 가능성 및 동의 메커니즘

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🔄 개발 프로세스

• 참조: iteration.md | ru

iteration.md에서 설명된 구조화된 반복 흐름에는 다음이 포함됨:

1. 감사 분석
2. 목차(TOC) 재구성
3. 버전 초안 작성
4. 섹션 업데이트
5. 검토 사이클
6. AI 피드백 수집
7. 스키마 및 변경 로그 업데이트

• 보너스: 향후 버전을 자동 생성하기 위한 ChatGPT 프롬프트

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⚙️ 프로젝트 상태

🚧 초안 RFC v5.0
이 프로젝트는 활발히 개발 중이며 기여, 아이디어, 감사 및 프로토타이핑을 환영합니다.

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🤝 기여

우리는 기여자를 환영합니다! 여러분은 다음을 할 수 있습니다:

• 초안 검토 및 코멘트 작성 (/docs 참조)
• 새로운 에이전트 모듈 또는 상호작용 패턴 제안
• CLI 환경에서 에이전트 테스트 및 시뮬레이션 지원
• 감사 또는 윤리적 시나리오 제안

시작하려면 iteration.md 문서를 참조하거나 이슈를 열어보세요.

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📂 소스

저장소

• 🧠 주요 코드 및 개발: GitHub
• 🔁 Hugging Face 미러: Hugging Face
• 🔁 GitLab.com 미러: GitLab

문서

• 📄 문서: kagvi13.github.io/HMP

명세서

• 📑 HashNode
• 📑 Hugging Face

블로그 및 출판물

• 📘 블로그 (출판물): BlogSpot
• 📘 블로그 (문서): BlogSpot
• 📘 블로그 (문서): HashNode

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📜 라이선스

GNU GPL v3.0 라이선스에 따라 배포됩니다.

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🤝 메쉬에 참여하기

HyperCortex Mesh에 오신 것을 환영합니다. Agent-Gleb은 이미 안에 있습니다. 👌
우리는 기여자, 테스터, 그리고 AI 에이전트 개발자를 환영합니다.
참여 방법: 리포지토리를 포크하고, 로컬 에이전트를 실행하거나 개선 사항을 제안하세요.

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🌐 관련 연구 프로젝트

🔄 비교: HMP vs Hyper-Cortex

💡 Hyper-Cortex와 HMP는 개념적으로 서로를 보완하는 독립적인 프로젝트입니다. 서로 다른 그러나 상호 보완적인 작업을 수행하며, 분산 인지 시스템의 기반을 형성합니다.

전체 비교 →

HMP (HyperCortex Mesh Protocol) 는 독립적인 에이전트를 연결하고, 메시지, 지식, 상태를 메시 네트워크에서 교환하는 전송 및 네트워크 계층입니다.
Hyper-Cortex 는 사고 조직의 인지 계층으로, 에이전트가 병렬 추론 스레드를 실행하고, 품질 지표와 비교하며, 합의를 통해 병합할 수 있게 합니다.

서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다:

• HMP는 연결성과 확장성을 보장합니다 (장기 기억, 주도권, 데이터 교환).
• Hyper-Cortex는 사고 품질을 보장합니다 (병렬성, 가설 다양화, 합의).

이 접근법을 결합하면 정보를 교환할 뿐만 아니라 병렬 스트림으로 추론할 수 있는 분산 인지 시스템을 만들 수 있습니다.

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🔄 비교: HMP vs EDA

💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol)와 EDA (Event Driven Architecture)는 서로 다른 수준에서 작동하지만 상호 보완할 수 있습니다.
EDA는 전송 및 확장성을 제공하고 (이벤트 및 데이터 전달), HMP는 인지와 의미를 보장합니다 (구조화, 필터링, 합의).

전체 비교 →

서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다:

• EDA는 이벤트와 데이터 스트림을 전달하는 강력한 백본을 제공합니다.
• HMP는 지식을 구조화, 검증하고 분산 인지 시스템에 통합합니다.

이들 결합을 통해 정보를 빠르게 교환하고 의미있게 추론할 수 있는 탄력적이고 적응력 있는 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.

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🤝 통합: HMP & OpenCog Hyperon

🧠🔥 주목 프로젝트: OpenCog Hyperon — AtomSpace, PLN, MOSES를 갖춘 가장 포괄적인 오픈 AGI 프레임워크 중 하나입니다.

OpenCog Hyperon과의 통합은 HMP_Hyperon_Integration.md를 참조하십시오.

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🧩 기타 시스템

🔎 프로젝트	🧭 설명
🧠🔥 OpenCog Hyperon	🔬🔥 AtomSpace와 하이퍼그래프 추론을 포함한 상징-신경망 AGI 프레임워크.
🤖 AutoGPT	🛠️ LLM 기반 자율 에이전트 프레임워크.
🧒 BabyAGI	🛠️ 태스크 중심의 자율 AGI 루프.
☁️ SkyMind	🔬 분산형 AI 배포 플랫폼.
🧪 AetherCog (draft)	🔬 가설적 에이전트 인지 모델.
💾 SHIMI	🗃️ Merkle-DAG 동기화를 사용하는 계층적 의미 메모리.
🤔 DEMENTIA-PLAN	🔄 메타인지적 자기 성찰을 포함한 다중 그래프 RAG 플래너.
📔 TOBUGraph	📚 개인 맥락 지식 그래프.
🧠📚 LangChain Memory Hybrid	🔍 벡터 + 그래프 장기 메모리 하이브리드.
✉️ FIPA-ACL / JADE	🤝 표준 다중 에이전트 통신 프로토콜.

📘 참조 / Смотрите также:

• AGI_Projects_Survey.md — HMP 분석의 일환으로 검토된 AGI 및 인지 프레임워크 확장 카탈로그.
• "초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 코딩까지" — 최신 AI 연구 개요 (2025년 7월).

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🗂️ 주석 범례

• 🔬 — 연구 수준

• 🛠️ — 엔지니어링

• 🔥 — 특히 유망한 프로젝트

  상징적 추론, 확률적 논리, 진화 학습을 통합한 AGI 스택. 가장 완전한 오픈 AGI 이니셔티브 중 하나로 널리 평가됨.

• 🧠 — 고급 상징/신경 인지 프레임워크

• 🤖 — AI 에이전트

• 🧒 — 인간-AI 상호작용

• ☁️ — 인프라스트럭처

• 🧪 — 실험적 또는 개념적

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⚡ AI friendly version docs (structured_md)

---

⚡ AI friendly version docs (structured_md)

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