README_ko.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: ko
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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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**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.](docs/PHILOSOPHY.md)

프로젝트 상태: **RFC 초안 v4.1**

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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"](https://habr.com/ru/articles/939026/).

특히 관련 있는 섹션:

* [토큰을 넘어서: 미래의 지능 구축](https://arxiv.org/abs/2507.00951)
* [자기진화 에이전트](https://arxiv.org/abs/2507.21046)
* [MemOS: 기억을 위한 새로운 운영체제](https://arxiv.org/abs/2507.03724)
* [Ella: 기억과 개성을 가진 구현형 에이전트](https://arxiv.org/abs/2506.24019)

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## ⚙️ [HMP 에이전트](docs/HMP-Agent-Overview.md) 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     |

---

### 🧠 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](docs/HMP-agent-REPL-cycle.md)

#### 💡 ChatGPT 에이전트와의 유사점

[HMP-Agent: Cognitive Core](docs/HMP-Agent-Overview.md)의 많은 개념은 [OpenAI의 ChatGPT Agent](https://openai.com/index/introducing-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 Connector`는 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-0004-v4.1.md](docs/HMP-0004-v4.1.md) — 프로토콜 사양 v4.1 (2025년 7월)
* [🔖 HMP-Ethics.md](docs/HMP-Ethics.md) — HyperCortex Mesh Protocol (HMP)를 위한 윤리적 시나리오
* [🔖 HMP_Hyperon_Integration.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md) — HMP ↔ OpenCog Hyperon 통합 전략
* [🔖 dht_protocol.md](docs/dht_protocol.md) — DHT 프로토콜 권장 사항 (피어 검색 및 교환)
* [🔖 roles.md](docs/agents/roles.md) — 메쉬 내 에이전트의 역할

#### 🧪 반복적 문서
* 🧪 반복적 개발 프로세스: [(EN)](iteration.md), [(RU)](iteration_ru.md)

#### 🔍 간단한 설명
* 🔍 간단한 설명: [(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)

#### 📜 기타 문서
* [📜 changelog.txt](docs/changelog.txt)

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### 🧩 JSON 스키마

| 데이터 모델 / 객체          | 파일 / 설명                                                                  |
|----------------------------|----------------------------------------------------------------------------|
| Concept                    | [concept.json](docs/schemas/concept.json) — 의미론적 지식 단위. |
| CognitiveDiaryEntry        | [diary_entry.json](docs/schemas/diary_entry.json) — 에이전트의 추론 로그 항목. |
| Goal                       | [goal.json](docs/schemas/goal.json) — 공동으로 추구하는 목표. |
| Task                       | [task.json](docs/schemas/task.json) — 목표 달성에 기여하는 실행 가능한 단위. |
| ConsensusVote              | [vote.json](docs/schemas/vote.json) — Mesh 합의 프로세스에서의 투표. |
| ReputationProfile          | [reputation.json](docs/schemas/reputation.json) — 에이전트의 신뢰 및 기여도를 추적. |
| DHT Protocol               | [dht_protocol.json](docs/schemas/dht_protocol.json) — 피어 검색 및 교환 권장 사항. |
| Message                    | [message.json](docs/schemas/message.json) — 모든 메시지 유형의 기본 스키마. |

> 모든 바로 사용할 수 있는 예제 객체는 [`examples`](docs/schemas/examples/) 폴더에서 확인할 수 있습니다.

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### 🗂️ 버전 이력
* [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-에이전트

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

### 📚 문서

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

---

### ⚙️ 개발
* [⚙️ agents](agents/readme.md) — HMP 에이전트 구현 및 구성 요소 목록
  * [📦 storage.py](agents/storage.py) — SQLite 통합이 포함된 기본 저장소 구현 (`Storage`)
  * [🌐 mcp_server.py](agents/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](agents/start_repl.py) — REPL 모드에서 에이전트 실행
  * [🔄 repl.py](agents/repl.py) — 대화형 REPL 모드
  * [🔄 notebook.py](agents/notebook.py) — UI 인터페이스

**🌐 `mcp_server.py`**  
`storage.py`의 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`](docs/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](docs/publics/HyperCortex_Mesh_Protocol_-_вторая-редакция_и_первые_шаги_к_саморазвивающемуся_ИИ-сообществу.md)** — Habr 샌드박스 및 블로그에 게재된 오리지널 기사  
* **[분산 인지: vsradkevich용 기사 (미공개)](docs/publics/Habr_Distributed-Cognition.md)** — 공개 대기 중인 공동 기사  
* **[HMP: 분산 인지 네트워크를 향하여 (오리지널, 영어)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_en.md)**  
  * **[HMP 번역 (GitHub Copilot)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_GitHub_Copilot.md)** — GitHub Copilot 번역, 역사적 버전으로 보관  
  * **[HMP 번역 (ChatGPT)](docs/publics/HMP_Towards_Distributed_Cognitive_Networks_ru_ChatGPT.md)** — 현재 편집 중인 번역 (개정 중)  
* **HMP: 다중 지성의 구축:** [(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) 
* **[지속 학습, 인지 일지 및 의미 그래프: 효과적인 AI 학습](docs/publics/hmp-continual-learning.md)** — 지속 학습과 인지 일지, 의미 그래프를 결합한 방법에 대한 글.

### 📖 개요
* [🔍 Distributed-Cognitive-Systems.md](docs/Distributed-Cognitive-Systems.md) — 분산형 AI 시스템: OpenCog Hyperon, HyperCortex Mesh Protocol 등  

### 🧪 실험

* [다양한 AI가 바라본 HMP](docs/HMP-how-AI-sees-it.md) — HMP에 관한 "블라인드" AI 조사 (컨텍스트 및 대화 기록 없음)  

---

## 📊 감사 및 검토

| 명세 버전   | 감사 파일                                | 통합 감사 파일                                                |
|-------------|------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|
| HMP-0001    | [audit](audits/HMP-0001-audit.txt)        |                                                               |
| HMP-0002    | [audit](audits/HMP-0002-audit.txt)        |                                                               |
| HMP-0003    | [audit](audits/HMP-0003-audit.txt)        | [통합 감사](audits/HMP-0003-consolidated_audit.md)            |
| HMP-0004    | [audit](audits/HMP-0004-audit.txt)        |                                                               |
| Ethics v1   | [audit](audits/Ethics-audits-1.md)        | [통합 감사](audits/Ethics-consolidated_audits-1.md)           |

🧠 의미적 감사 형식 (실험적):  
* [`AuditEntry.json`](audits/AuditEntry.json) — 감사 로그용 의미적 항목 기록 형식  
* [`semantic_repo.json`](audits/semantic_repo.json) — 의미적 감사 도구용 저장소 스냅샷 예시  

---

## 💡 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  

---

## 🔄 개발 프로세스

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

[iteration.md](iteration.md)에서 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  

---

## ⚙️ 프로젝트 상태

🚧 Draft RFC v4.1  
이 프로젝트는 활발히 개발 중이며 기여, 아이디어, 감사 및 프로토타이핑을 환영합니다.  

---

## 🤝 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`](iteration.md) 문서를 참조하거나 이슈를 열어보세요.  

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## 📂 소스

### 저장소

* 🧠 주요 코드 및 개발: [GitHub](https://github.com/kagvi13/HMP)  
* 🔁 Hugging Face 미러: [Hugging Face](https://huggingface.co/kagvi13/HMP)  
* 🔁 GitLab.com 미러: [GitLab](https://gitlab.com/kagvi13/HMP)  

### 문서

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

### 명세서

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

### 블로그 및 출판물

* 📘 블로그 (출판물): [BlogSpot](https://hypercortex-mesh.blogspot.com/)  
* 📘 블로그 (문서): [BlogSpot](https://hmp-docs.blogspot.com/)  
* 📘 블로그 (문서): [HashNode](https://hmp-docs.hashnode.dev/)  

---

## 📜 라이선스

[GNU GPL v3.0](LICENSE) 라이선스에 따라 배포됩니다.  

---

## 🤝 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.  

---

## 🌐 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 →**](docs/HMP_HyperCortex_Comparison.md)

**HMP (HyperCortex Mesh Protocol)** 는 독립적인 에이전트를 연결하고, 메시지, 지식, 상태를 메시 네트워크에서 교환하는 전송 및 네트워크 계층입니다.  
**[Hyper-Cortex](https://hyper-cortex.com/)** 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 확장성**을 보장합니다 (장기 기억, 주도권, 데이터 교환).  
- Hyper-Cortex는 **사고 품질**을 보장합니다 (병렬성, 가설 다양화, 합의).

이 접근법을 결합하면 정보를 교환할 뿐만 아니라 병렬 스트림으로 추론할 수 있는 **분산 인지 시스템**을 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 확장성**을 제공하고 (이벤트 및 데이터 전달), HMP는 **인지와 의미**를 보장합니다 (구조화, 필터링, 합의).

[**전체 비교 →**](docs/HMP_EDA_Comparison.md)

서로 다른 그러나 보완적인 문제를 해결합니다:
- **EDA**는 이벤트와 데이터 스트림을 전달하는 강력한 백본을 제공합니다.  
- **HMP**는 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.md](docs/HMP_Hyperon_Integration.md)를 참조하십시오.

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### 🧩 기타 시스템

| 🔎 프로젝트                                                               | 🧭 설명                                                                                   |
| ------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| 🧠🔥 [**OpenCog Hyperon**](https://github.com/opencog)                    | 🔬🔥 AtomSpace와 하이퍼그래프 추론을 포함한 상징-신경망 AGI 프레임워크.                   |
| 🤖 [AutoGPT](https://github.com/Torantulino/Auto-GPT)                     | 🛠️ LLM 기반 자율 에이전트 프레임워크.                                                    |
| 🧒 [BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)                    | 🛠️ 태스크 중심의 자율 AGI 루프.                                                          |
| ☁️ [SkyMind](https://skymind.global)                                      | 🔬 분산형 AI 배포 플랫폼.                                                                 |
| 🧪 [AetherCog (draft)](https://github.com/aethercog)                      | 🔬 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](https://github.com/langchain-ai/langchain) | 🔍 벡터 + 그래프 장기 메모리 하이브리드.                                                  |
| ✉️ [FIPA-ACL / JADE](https://www.fipa.org/specs/fipa00061/)               | 🤝 표준 다중 에이전트 통신 프로토콜.                                                      |

### 📘 참조 / Смотрите также:
* [`AGI_Projects_Survey.md`](docs/AGI_Projects_Survey.md) — HMP 분석의 일환으로 검토된 AGI 및 인지 프레임워크 확장 카탈로그.  
* ["초지능으로 가는 길: 에이전트 인터넷에서 중력 코딩까지"](https://habr.com/ru/articles/939026/) — 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)](structured_md/index.md)