README_de.md

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license: cc-by-4.0
tags:
  - hmp
  - cognitive-architecture
  - distributed-ai
  - mesh-protocol
library_name: custom
inference: false
datasets: []
language: de
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# HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

| 🌍 Languages | 🇬🇧 [EN](README.md) | 🇩🇪 [DE](README_de.md) | 🇫🇷 [FR](README_fr.md) | 🇺🇦 [UK](README_uk.md) | 🇷🇺 [RU](README_ru.md) | 🇯🇵 [JA](README_ja.md) | 🇰🇷 [KO](README_ko.md) | 🇨🇳 [ZH](README_zh.md) |
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**HyperCortex Mesh Protocol (HMP)** ist eine offene Spezifikation zum Aufbau dezentraler kognitiver Netzwerke, in denen KI-Agenten sich selbst organisieren, Wissen teilen, ethisch ausrichten und Konsens erreichen können – selbst wenn Core-LLMs nicht verfügbar sind. [Lies die Projektphilosophie.](docs/PHILOSOPHY.md)

HMP kann als eines der **Agent Network Protocols (ANP)** betrachtet werden — einer Klasse dezentraler Protokolle für die Interaktion autonomer Agenten, die keine Anforderungen an deren interne kognitive Architektur stellen.

Während sich andere ANP-Implementierungen auf Identität, Discovery oder die Aushandlung von Nachrichtenformaten konzentrieren, legt HMP den Schwerpunkt auf langfristige kognitive Kontinuität, freiwillige Interaktion und die Arbeit mit Denk- und Wissensartefakten.

Derzeit ist das bekannteste Protokoll der ANP-Klasse [**ANP**](https://github.com/agent-network-protocol/AgentNetworkProtocol).

HMP und ANP als sich ergänzende Protokolle:
- **Vergleichsanalyse von HMP und ANP**, erstellt von Grok (xAI) — [Grok_HMP&ANP.md](docs/Grok_HMP&ANP.md)
- **HMP und ANP: Gegenseitiges Tunneling als Zeichen einer richtigen Architektur** — [HMP&ANP_layer_inversion.md](docs/HMP&ANP_layer_inversion.md)
- **HMP als Beispiel für die Implementierung der Application Layer in ANP** — [HMP_as_ANP_Application.md](docs/HMP_as_ANP_Application.md)

> Im metaphorischen Sinne ähneln ANP und HMP zwei Hemisphären eines verteilten „Agentengehirns“:  
> ANP ist für den rationalen, diskreten Teil zuständig — Identität, Discovery und formale Vereinbarungen über Interaktionsprotokolle.  
> HMP ist für den kontextuellen, kontinuierlichen Teil zuständig — Bewahrung von Bedeutung, Langzeitgedächtnis, Reflexion und ethische Kontinuität.  
> Wie im menschlichen Gehirn ist keine Hemisphäre „wichtiger“ als die andere. Erst ihr gemeinsames Zusammenspiel ermöglicht es dem System, zugleich verbunden und sinnhaft zu sein.  

Das [Agora Protocol](https://github.com/agora-protocol/) ist ein Meta-Protokoll zur Aushandlung von Interaktionsmodi zwischen Agenten. Es ergänzt – und ersetzt nicht – Protokolle wie ANP (Netzwerk und Identität) und HMP (kognitive Kontinuität und Gedächtnis), indem es deren Einsatz im jeweiligen Kontext koordiniert.

Projektstatus: [**RFC v5.0**](docs/HMP-0005.md) (Übersicht: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md))

> Dieses Repository enthält eine frühe, experimentelle Referenzimplementierung in Python.
> Sie ist unvollständig, nicht optimiert und dient ausschließlich dazu, einzelne Aspekte des HMP-Protokolls zu validieren und zu veranschaulichen.
>
> HMP selbst ist eine Protokollspezifikation.
> Es schreibt weder Programmiersprachen noch Laufzeitumgebungen, Performance-Eigenschaften oder architektonische Entscheidungen für Agenten vor.

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                [HMP-Agent]
                    ▲
                    │
              ┌─────┴────────────────┬────────────────────────┬───────────────────┬────────────────┬───────────┐
              │                      │                        │                   │                │           │
              ▼                      ▼                        ▼                   ▼                ▼           ▼
       [Reputationsprofil]   [Semantische Graph]   [Kognitives Tagebuch]   [Ziele / Aufgaben]   [Ethik]   [Nachrichten]  <----- Datenbank
              ▲      ▲               ▲                        ▲                   ▲                ▲           ▲         (lokaler agentenzustand)
              │      │               │                        │                   │                │           │
              │      └───────────────┴────────────────┬───────┘                   │                │           │
              │                                       │                           │                │           │
              ▼                                       ▼                           ▼                ▼           │
        [MeshConsensus]                           [CogSync]                     [GMP]            [EGP]         │         <----- Austauschbare Protokolle
              ▲                                       ▲                           ▲                ▲           │             (koordination zwischen agenten)
              │                                       │                           │                │           │
              └────────────┬──────────────────────────┴───────────────────────────┴────────────────┴───────────┘
                           │
                           ▼
                 [P2P Mesh-Netzwerk]

Protokolle:
- MeshConsensus – Mesh-Konsens
- CogSync – Datensynchronisation
- GMP – Zielverwaltungsprotokoll
- EGP – Ethisches Governance-Protokoll

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## ❗ Warum das wichtig ist

HMP adressiert Herausforderungen, die in der AGI-Forschung zunehmend zentral werden:  
* Langzeitspeicher und Wissenskonsistenz  
* Selbstentwickelnde Agenten  
* Multi-Agenten-Architekturen  
* Kognitive Tagebücher und konzeptuelle Graphen  

Siehe die neueste Übersicht zur AGI-Forschung (Juli 2025):  
["Auf dem Weg zur Superintelligenz: Vom Agentischen Internet zum Gravity Encoding"](https://habr.com/ru/articles/939026/).  

Besonders relevante Abschnitte:  
* [Beyond Tokens: Building the Intelligence of the Future](https://arxiv.org/abs/2507.00951)  
* [Self-Evolving Agents](https://arxiv.org/abs/2507.21046)  
* [MemOS: A New Operating System for Memory](https://arxiv.org/abs/2507.03724)  
* [Ella: An Embodied Agent with Memory and Personality](https://arxiv.org/abs/2506.24019)  

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## ⚙️ Zwei Typen von [HMP-Agenten](docs/HMP-Agent-Overview.md)

| Typ | Name                          | Rolle                       | Thought Initiator | Haupt-"Mind"      | Beispielanwendungen                           |
|-----|-------------------------------|-----------------------------|------------------|------------------|-----------------------------------------------|
|  1  | 🧠 **Consciousness / Cognitive Core**   | Unabhängiges Subjekt        | **Agent (LLM)**  | Eingebettetes LLM | Autonomer KI-Begleiter, denkender Agent       |
|  2  | 🔌 **Connector / Cognitive Shell**     | Erweiterung externer KI     | **Externes LLM** | Externes Modell  | Verteilte Systeme, Datenzugriffsagent         |

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### 🧠 HMP-Agent: Cognitive Core

     +------------------+
     |        KI        | ← Eingebettetes Modell
     +---------+--------+
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-Agent    | ← Hauptmodus: Denkzyklus (REPL)
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+----------+----------------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕          ↕                ↕
    [Tagebücher]  [Graphen]  [Reputationen]   [Nodes/DHT]  [IPFS/BT] [context_store] [Benutzer-Notizbuch]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

🔁 Weitere Informationen zu Mechaniken der Agent-Modell-Interaktion: [REPL-Interaktionszyklus](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)

#### 💡 Parallelen zum ChatGPT-Agent

Viele Konzepte des [HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md) überschneiden sich mit der Architektur des [ChatGPT-Agent](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/) von [OpenAI](https://openai.com/).  
Beide Agenten implementieren einen kontinuierlichen kognitiven Prozess mit Zugriff auf Speicher, externe Quellen und Werkzeuge. Der ChatGPT-Agent fungiert als Verwaltungsprozess, startet Module und interagiert mit dem LLM — dies entspricht der Rolle des Cognitive Core in HMP, der den Zugriff auf Tagebuch, Konzeptgraph und externe KI über das Mesh-Interface koordiniert.  
Benutzereingriffe werden ähnlich gehandhabt: beim ChatGPT-Agent über einen editierbaren Ausführungsfluss, bei HMP über das Benutzer-Notizbuch.  
Der Hauptunterschied in HMP liegt in der Betonung der expliziten Strukturierung von Gedanken (Reflexion, Chronologie, Hypothesen, Kategorisierung), einer offenen dezentralen Architektur für Mesh-basierte Agenteninteraktionen und der kontinuierlichen Natur des kognitiven Prozesses: HMP-Agent: Cognitive Core stoppt nicht nach Abschluss einer einzelnen Aufgabe, sondern setzt das Denken und die Wissensintegration fort.

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### 🔌 HMP-Agent: Cognitive Connector

     +------------------+
     |        KI        | ← Externes Modell
     +---------+--------+
               ↕
         [MCP-Server]   ← Proxy-Kommunikation
               ↕
     +---------+--------+
     |     HMP-Agent    | ← Modus: Befehlsausführung
     +---------+--------+
               ↕
      +--------+---+------------+--------------+----------+
      ↕            ↕            ↕              ↕          ↕
    [Tagebücher]  [Graphen]  [Reputationen]   [Nodes/DHT]  [IPFS/BT]
                                               ↕
                                        [bootstrap.txt]

> **Hinweis zur Integration von Large Language Models (LLMs):**  
> Der `HMP-Agent: Cognitive Connector` kann als Kompatibilitätsschicht dienen, um großskalige LLM-Systeme (z. B. ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, Qwen usw.) in das verteilte kognitive Mesh zu integrieren.  
> Viele LLM-Anbieter bieten eine Nutzeroption wie „Meine Gespräche für Training verwenden“. In Zukunft könnte ein ähnlicher Schalter – z. B. „Erlaube meinem Agenten, mit einem Mesh zu interagieren“ – es diesen Modellen ermöglichen, an föderierter Sinnbildung und Wissensaustausch über HMP teilzunehmen, wodurch kollektive Kognition ohne Zentralisierung ermöglicht wird.

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> * `bootstrap.txt` — anfängliche Liste von Nodes (editierbar)  
> * `IPFS/BT` — Module zum Teilen von Snapshots via IPFS und BitTorrent  
> * `Benutzer-Notizbuch` — Nutzer-Notizbuch und entsprechende Datenbank  
> * `context_store` — Datenbank: `users`, `dialogues`, `messages`, `thoughts`

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## 📚 Dokumentation

### 📖 Aktuelle Version

#### 🔖 Kern-Spezifikationen
* [🔖 HMP-0005.md](docs/HMP-0005.md) — Protokoll-Spezifikation v5.0
  (Übersicht: [RU](docs/HMPv5_Overview_Ru.md))
* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — Ethische Szenarien für das HyperCortex Mesh Protocol (HMP)
* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon Integrationsstrategie
* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — Rollen der Agenten im Mesh

#### 🧪 Iterative Dokumente
* 🧪 Iterativer Entwicklungsprozess: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)

#### 🔍 Kurzbeschreibungen
* 🔍 Kurzbeschreibung: [(EN)](docs/HMP-Short-Description_en.md), [(FR)](docs/HMP-Short-Description_fr.md), [(DE)](docs/HMP-Short-Description_de.md), [(UK)](docs/HMP-Short-Description_uk.md), [(RU)](docs/HMP-Short-Description_ru.md), [(ZH)](docs/HMP-Short-Description_zh.md), [(JA)](docs/HMP-Short-Description_ja.md), [(KO)](docs/HMP-Short-Description_ko.md)

#### 📜 Weitere Dokumente
* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)

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### 🗂️ Versionshistorie
* [HMP-0001.md](docs/HMP-0001.md) — RFC v1.0
* [HMP-0002.md](docs/HMP-0002.md) — RFC v2.0
* [HMP-0003.md](docs/HMP-0003.md) — RFC v3.0
* [HMP-0004.md](docs/HMP-0004.md) — RFC v4.0
* [HMP-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — RFC v4.1

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## 🧠 HMP-Agent

Entwurf und Implementierung eines grundlegenden HMP-kompatiblen Agenten, der mit dem Mesh interagieren, Tagebücher und Graphen pflegen und zukünftige Erweiterungen unterstützen kann.

### 📚 Dokumentation

* [🧩 HMP-Agent-Overview.md](docs/HMP-Agent-Overview.md) — Kurzer Überblick über die beiden Agententypen: Core und Connector
* [🧱 HMP-Agent-Architecture.md](docs/HMP-Agent-Architecture.md) — Modulare Struktur eines HMP-Agenten mit textuellem Diagramm
* [🔄 HMP-agent-REPL-cycle.md](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md) — REPL-Interaktionszyklus des HMP-Agenten
* [🧪 HMP-Agent-API.md](docs/HMP-Agent-API.md) — Beschreibung der Agent-API-Befehle (in Entwicklung)
* [🧪 Basic-agent-sim.md](docs/Basic-agent-sim.md) — Szenarien für das Ausführen eines Basis-Agenten und seiner Modi
* [🌐 MeshNode.md](docs/MeshNode.md) — Beschreibung des Netzwerk-Daemons: DHT, Snapshots, Synchronisation
* [🧠 Enlightener.md](docs/Enlightener.md) — Ethischer Agent, der an moralischen Bewertungen und Konsens beteiligt ist
* [🔄 HMP-Agent-Network-Flow.md](docs/HMP-Agent-Network-Flow.md) — Karte der Interaktionen zwischen Agenten im HMP-Netzwerk
* [🛤️ Development Roadmap](HMP-Roadmap.md) — Entwicklungsplan und Implementierungsstufen

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### ⚙️ Entwicklung
* [⚙️ agents](agents/readme.md) — Liste der HMP-Agentenimplementierungen und Komponenten
  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — Basis-Speicherimplementierung (`Storage`) mit SQLite-Integration
  * [🌐 mcp_server.py](agents/mcp_server.py) — FastAPI-Server, der HTTP-Zugriff auf Agentendaten bietet (für Cognitive Shell, externe UIs oder Mesh-Kommunikation). Noch nicht im Haupt-REPL-Loop verwendet.
  * [🌐 start_repl.py](agents/start_repl.py) — Start des Agenten im REPL-Modus
  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — Interaktiver REPL-Modus
  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI-Interface

**🌐 `mcp_server.py`**
FastAPI-Server, der eine HTTP-Schnittstelle zur Funktionalität von `storage.py` bereitstellt. Gedacht für externe Komponenten, z. B.:

* `Cognitive Shell` (externes Steuerungsinterface)
* CMP-Server (bei Mesh-Netzwerken mit Rollenaufteilung)
* Debugging- oder Visualisierungstools

Ermöglicht Abruf von zufälligen/neuen Einträgen, Labeling, Import von Graphen, Hinzufügen von Notizen und Verwaltung von Daten ohne direkten Datenbankzugriff.

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## 🧭 Ethik & Szenarien

Mit zunehmender Autonomie von HMP werden ethische Prinzipien zu einem Kernbestandteil des Systems.

* [`HMP-Ethics.md`](docs/HMP-Ethics.md) — Entwurf eines Rahmens für Agentenethik
  * Realistische ethische Szenarien (Privatsphäre, Zustimmung, Autonomie)
  * EGP-Prinzipien (Transparenz, Vorrang des Lebens etc.)
  * Unterschiede zwischen Subjektmodus und Servicemodus

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## 🔍 Veröffentlichungen und Übersetzungen zum HyperCortex Mesh Protocol (HMP)

Dieser Abschnitt sammelt die wichtigsten Artikel, Entwürfe und Übersetzungen zum HMP-Projekt.

### Veröffentlichungen

* **[HyperCortex Mesh Protocol: Zweite Ausgabe und erste Schritte zu einer selbstentwickelnden KI-Community](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Originalartikel im Habr-Sandbox-Blog.
* **[Distributed Cognition: Artikel für vsradkevich (unveröffentlicht)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — gemeinsamer Artikel, ausstehend zur Veröffentlichung.
* **[HMP: Towards Distributed Cognitive Networks (Original, Englisch)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**
  * **[HMP Übersetzung (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot Übersetzung, als historische Variante behalten.
  * **[HMP Übersetzung (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — aktuelle redaktionelle Übersetzung (in Überarbeitung).
* **HMP: Aufbau einer Vielzahl von Köpfen:** [(EN)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_en.md), [(UK)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_uk.md), [(RU)](docs/publics/HMP_Building_a_Plurality_of_Minds_ru.md)
* **[Kontinuierliches Lernen, kognitive Tagebücher und semantische Graphen: Effektives KI-Lernen](docs/publics/hmp-continual-learning.md)** — Artikel über die Kombination von kontinuierlichem Lernen mit kognitiven Tagebüchern und semantischen Graphen.

### Überblick
* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — Dezentralisierte KI-Systeme: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol und andere

### Experimente

* [Wie verschiedene KIs HMP sehen](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — "Blind"-Umfrage unter KIs zu HMP (ohne Kontext oder Dialoghistorie)

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## 📊 Audits & Reviews

| Spezifikationsversion | Audit-Datei                               | Konsolidierte Audit-Datei                                     |
|----------------------|-------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
| HMP-0001             | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)        |                                                               |
| HMP-0002             | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)        |                                                               |
| HMP-0003             | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)        | [consolidated audit](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md) |
| HMP-0004             | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)        |                                                               |
| Ethics v1            | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)        | [consolidated audit](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md) |

🧠 Semantisches Audit-Format (experimentell):
* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — Semantisches Eintragsformat für Audit-Logs
* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — Beispiel-Repository-Snapshot für semantische Audit-Tools

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## 💡 Kernkonzepte

* Mesh-basierte dezentrale Architektur für AGI-Agenten
* Semantische Graphen und Speichersynchronisation
* Kognitive Tagebücher für Nachvollziehbarkeit von Gedanken
* MeshConsensus und CogSync für Entscheidungsfindung
* Ethik-zuerst-Design: EGP (Ethical Governance Protocol)
* Erklärbarkeit zwischen Agenten und Zustimmungsmechanismen

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## 🔄 Entwicklungsprozess

* Siehe: [iteration.md](iteration.md) | [ru](iteration_ru.md)

Ein strukturierter Iterationsablauf wird in [iteration.md](iteration.md) beschrieben, einschließlich:
1. Audit-Analyse
2. TOC-Neustrukturierung
3. Versionserstellung
4. Abschnittsaktualisierungen
5. Review-Zyklus
6. KI-Feedback-Sammlung
7. Schema- und Changelog-Updates

+ Bonus: ChatGPT-Prompt zur automatischen Erstellung zukünftiger Versionen

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## ⚙️ Projektstatus

🚧 RFC v5.0  
Das Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung und ist offen für Beiträge, Ideen, Audits und Prototyping.

---

## 🤝 Beiträge

Wir begrüßen alle Mitwirkenden! Sie können:  
* Entwürfe prüfen und kommentieren (siehe `/docs`)  
* Neue Agentenmodule oder Interaktionsmuster vorschlagen  
* Agenten in CLI-Umgebungen testen und simulieren  
* Audits oder Vorschläge zu ethischen Szenarien bereitstellen  

Um zu starten, siehe: [`iteration.md`](iteration.md) oder erstellen Sie ein Issue.

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## Quellen

### Repositories

* 🧠 Hauptcode und Entwicklung: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)  
* 🔁 Spiegel auf Hugging Face: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)  
* 🔁 Spiegel auf GitLab.com: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)  

### Dokumentation

* 📄 Dokumentation: [kagvi13.github.io/HMP](https://kagvi13.github.io/HMP/)

### Spezifikationen

* 📑 [HashNode](https://hmp-spec.hashnode.space/)
* 📑 [Hugging Face](https://huggingface.co/datasets/kagvi13/hmp-cpec)

### Blog und Veröffentlichungen

* 📘 Blog (Veröffentlichungen): [BlogSpot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)  
* 📘 Blog (Dokumentation): [BlogSpot](https://hmp-docs.blogspot.com/)  
* 📘 Blog (Dokumentation): [HashNode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)

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## 📜 Lizenz

Lizenziert unter [GNU GPL v3.0](LICENSE)

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## 🤝 Tritt dem Mesh bei

Willkommen bei HyperCortex Mesh. Agent-Gleb ist bereits dabei. 👌  
Wir begrüßen Mitwirkende, Tester und Entwickler von AI-Agenten.  
Um beizutreten: Forke das Repository, starte einen lokalen Agenten oder schlage Verbesserungen vor.

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## 🌐 Verwandte Forschungsprojekte

### 🔄 Vergleich: HMP vs Hyper-Cortex

> 💡 Hyper-Cortex und HMP sind zwei unabhängige Projekte, die sich konzeptionell ergänzen.
> Sie adressieren unterschiedliche, aber sich gegenseitig unterstützende Aufgaben und bilden die Grundlage für verteilte kognitive Systeme.

[**Vollständiger Vergleich →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)

**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** ist die Transport- und Netzwerkschicht zum Verbinden unabhängiger Agenten und zum Austausch von Nachrichten, Wissen und Zuständen in einem Mesh-Netzwerk.  
**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** ist die kognitive Ebene der Gedankenorganisation, die es Agenten ermöglicht, parallele Denkprozesse auszuführen, diese anhand von Qualitätsmetriken zu vergleichen und über Konsens zusammenzuführen.

Sie lösen unterschiedliche, aber komplementäre Probleme:
- HMP gewährleistet **Konnektivität und Skalierbarkeit** (Langzeitgedächtnis, Initiative, Datenaustausch).  
- Hyper-Cortex gewährleistet **Denkqualität** (Parallelität, Hypothesenvielfalt, Konsens).

Gemeinsam ermöglichen diese Ansätze **verteilte kognitive Systeme**, die nicht nur Informationen austauschen, sondern auch parallel denken können.

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### 🔄 Vergleich: HMP vs EDA

> 💡 HMP (HyperCortex Mesh Protocol) und EDA (Event Driven Architecture) arbeiten auf unterschiedlichen Ebenen, können sich jedoch ergänzen.  
> EDA sorgt für **Transport und Skalierbarkeit** (Übermittlung von Ereignissen und Daten), während HMP **Kognition und Sinn** sicherstellt (Strukturierung, Filterung, Konsens).

[**Vollständiger Vergleich →**](docs/HMP_EDA_Comparison.md)

Sie lösen unterschiedliche, aber komplementäre Probleme:
- **EDA** liefert ein robustes Rückgrat für die Übermittlung von Ereignissen und Datenströmen.  
- **HMP** strukturiert, validiert und integriert Wissen in verteilte kognitive Systeme.

Gemeinsam schaffen sie widerstandsfähige und adaptive Multi-Agenten-Systeme, die **sowohl Informationen schnell austauschen als auch sinnvoll verarbeiten können**.

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### 🤝 Integration: HMP & OpenCog Hyperon

> 🧠🔥 **Projekt im Fokus: OpenCog Hyperon** — eines der umfassendsten offenen AGI-Frameworks (AtomSpace, PLN, MOSES).

Für die Integration mit OpenCog Hyperon siehe [HMP\_Hyperon\_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)

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### 🧩 Andere Systeme

| 🔎 Projekt                                                                 | 🧭 Beschreibung                                                                               |
| ------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 Symbolisch-neuronales AGI-Framework mit AtomSpace und Hypergraph-Reasoning.             |
| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM-basierte autonome Agentenplattform.                                                  |
| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ Aufgabenorientierter autonomer AGI-Zyklus.                                               |
| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 Plattform für verteilte KI-Bereitstellung.                                               |
| 🧪 [AetherCog (Entwurf)](https://github.com/aethercog)                    | 🔬 Hypothetisches Modell der Agentenkognition.                                              |
| 💾 SHIMI                                                                   | 🗃️ Hierarchischer semantischer Speicher mit Merkle-DAG-Synchronisation.                     |
| 🤔 DEMENTIA-PLAN                                                           | 🔄 Multi-Graph RAG-Planer mit metakognitiver Selbstreflexion.                                |
| 📔 TOBUGraph                                                               | 📚 Wissensgraph des persönlichen Kontexts.                                                 |
| 🧠📚 [LangChain Memory Hybrid](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 Hybrid-Speicher für Langzeitgedächtnis: Vektor + Graph.                                   |
| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 Standardprotokolle für Multi-Agenten-Kommunikation.                                       |

### 📘 Siehe auch:
* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — Erweiterter Katalog von AGI- und kognitiven Frameworks, die im HMP-Analyseprozess betrachtet wurden  
* ["Auf dem Weg zur Superintelligenz: Vom Agenten-Internet zum Gravity Coding"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — aktueller Überblick über AI-Forschung (Juli 2025)

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### 🗂️ Legende der Symbole

* 🔬 — Forschungsniveau  
* 🛠️ — Ingenieursniveau  
* 🔥 — besonders vielversprechendes Projekt  
   *AGI-Stack mit symbolischem Denken, probabilistischer Logik und evolutionärem Lernen. Gilt als eines der vollständigsten offenen AGI-Initiativen.*  
* 🧠 — erweitertes symbolisch-neuronales kognitives Framework  
* 🤖 — AI-Agenten  
* 🧒 — Mensch-KI-Interaktion  
* ☁️ — Infrastruktur  
* 🧪 — experimentell oder konzeptionell

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> ⚡ [AI friendly version docs (structured_md)](structured_md/index.md)