Alicorn (Pegas): спецификация, архитектура, roadmap

This commit is contained in:
neo committed 2026-10-13 21:00:24 +05:00
commit 022b98cdf0
4 files changed
+321

No files matched your search

+38
View File
@@ -0,0 +1,38 @@
# Rust
/target/
**/target/
Cargo.lock # для библиотек; для бинарников можно коммитить
# Базы данных
*.db
*.db-journal
*.sqlite
*.sqlite3
# Логи
*.log
logs/
# Конфиги с секретами
.env
.env.local
*.pem
*.key
# Кэш
__pycache__/
*.pyc
.venv/
venv/
# OS
.DS_Store
Thumbs.db
# IDE
.idea/
.vscode/
*.swp
# Строки
*.strings
+163
View File
@@ -0,0 +1,163 @@
# Alicorn — архитектурные решения
Сводка ключевых архитектурных решений (ADR-формат). Основано на спецификации в Outline (ветка «autonom agent alikorn»).
---
## 1. Разделение «Модель предлагает — Runtime располагает»
**Решение:** LLM (Ornith) только предлагает план в типизированном DSL. Runtime (Rust) детерминированно исполняет.
**Почему:**
- LLM на локальной модели даёт 20–150 t/s, слабый контекст, частые ошибки. Интерпретация плана внутри LLM = удвоение этих проблем.
- Detерминированный runtime даёт скорость (без интерпретации) и точность (повторяемость).
**Альтернативы:**
- LangChain/CrewAI/AutoGen — предполагают облачную LLM (дешёвый контекст, редкие ошибки). Не подходят под локальные модели.
- Чистый ReAct внутри LLM — «задыхается» через 5–10 шагов.
**Риски:** DSL-ограниченность (модель не может делать всё что угодно, только то, что умеет runtime). Компромисс ради детерминизма.
---
## 2. Append-only журнал (SQLite WAL) как источник правды
**Решение:** Все входы/выходы (llm.request/response, tool.call/result, anvil.check) пишутся в append-only журнал. Состояние = свёртка журнала.
**Почему:**
- Event Sourcing даёт replay «байт-в-байт».
- Журнал = аудит и отладка.
- Именно журнал, а не промежуточные рассуждения (экономия, приватность).
**Риски:** размер журнала; нужна ротация/компрессия. FULL sync для durability (влияет на latency).
---
## 3. Детерминизм и replay
**Решение:** Состояние = детерминированная свёртка журнала через reducer. Replay верифицируется в CI. Exactly-once через Transactional Outbox + Idempotency Key + Saga.
**Почему:** локальные модели non-deterministic → без детерминированного executor'а нельзя гарантировать повторяемость.
**Альтернативы:**
- Хранение snapshot'ов состояния — дороже, сложно мержить.
- Pure functional state — сложно интегрировать с инструментами.
---
## 4. Pegas Memory: PostgreSQL + pgvector + Apache AGE
**Решение:** Единое хранилище — текст, векторы, граф, метаданные в Postgres.
**Почему:**
- pgvector = семантический поиск (检索增强).
- AGE = граф связей (сущности, концепты).
- Один движок вместо трёх БД.
**Риски:** AGE (PostgreSQL extension для графов) — молодая технология, зрелость ниже, чем у Neo4j.
**Альтернативы:**
- Отдельный граф-сервер (Neo4j) — больше инфраструктуры.
- Qdrant + отдельная graph DB — сложнее поддержка.
---
## 5. Anvil: экономика доверия через смарт-контракты
**Решение:** Агент начинает с минимальными правами. Успешное действие → +репутация → расширение прав. Контракты: PermissionRegistry, ReputationOracle, BudgetController, CuriosityReward.
**Почему:**
- Безопасность: агент не может сразу получить все права.
- Прозрачность: всё в блокчейне.
- Мотивация: curiosity как reward.
**Риски:** стоимость транзакций; сложность интеграции с локальным runtime.
**Альтернативы:**
- Hardcoded权限-система — проще, но не масштабируема.
- Policy-based (OPA) — не такой «экономический».
---
## 6. World Model (V-JEPA 2 / Agentic-JEPA)
**Решение:** Planner генерирует кандидатов → World Model предсказывает следующее состояние → агент выбирает с наивысшим сходством → верификация после выполнения.
**Почему:** локальные модели плохо планируют на много шагов вперёд. World Model даёт «представление о мире» без реального действия.
**Меры надёжности:**
- Планирование на один шаг (k=1).
- Калибровка доверия.
**Риски:** V-JEPA 2 — тяжёлая модель; локальный инференс может быть bottleneck.
**Альтернативы:**
- Chain-of-Thought — проще, но без «представления о мире».
- Реальные действия с откатом — дороже.
---
## 7. Pegas Core: Rust (dsh Harness)
**Решение:** Ядро на Rust. Роли: Planner (Ornith 1.5 A3B), Executor (Spark-X2.5-4B), Researcher (Nanbeige4.1-3B), Decision (Clef-Flash).
**Почему:**
- Rust = скорость + безопасность памяти + детерминизм.
- Разделение ролей = изоляция ошибок.
**Альтернативы:**
- Python (Hermes) — быстрее разработка, но медленнее и non-deterministic.
- Go — быстрее Python, но Rust лучше для системного кода.
---
## 8. Observability: OTEL + ClickHouse + Grafana
**Решение:** Трассировка, стоимость, качество через OpenTelemetry → ClickHouse → Grafana.
**Почему:**
- Наблюдаемость критична для автономного агента.
- ClickHouse = аналитика больших логов.
**Альтернативы:**
- Prometheus + Loki — сложнее агрегация.
- Локальные метрики — недостаточно для аудита.
---
## 9. MVP-стратегия
**Решение:** MVP = ReAct-цикл (Rust) + одна LLM (Ornith) + один MCP (Knowledge) + Postgres+pgvector (без AGE) + простой UI + heartbeat.
**Что НЕ в MVP:** мотивация/драйвы, Anvil, World Model, граф (AGE), мультиагентность, KTL, ClickHouse/Grafana, сложные метрики.
**План:** Нед 1 — ядро+LLM+журнал; Нед 2 — MCP+база знаний; Нед 3 — UI+heartbeat; Нед 4 — отладка+GitHub.
**Почему:** MVP должен доказать базовый цикл (задача → LLM → tool → ответ), а не всю архитектуру.
---
## 10. Связь с spark-mind (Animus)
**Решение:** spark-mind = первый слой Alicorn (чаты + память). Alicorn = полная архитектура.
**Почему:** spark-midal уже работает (персона, память, дашборд на :1337). Alicorn строится на этом фундаменте, но с детерминированным runtime'ом.
**Риски:** spark-mind non-deterministic (Python); Alicorn должен быть переписан на Rust.
---
## Статус решений
| # | Решение | Статус |
|---|---------|--------|
| 1 | Model proposes — Runtime disposes | Принято |
| 2 | Append-only журнал | Принято |
| 3 | Детерминизм + replay | Принято |
| 4 | PostgreSQL + pgvector + AGE | Принято (AGE — риск зрелости) |
| 5 | Anvil: экономика доверия | Принято (для full-версии) |
| 6 | World Model (V-JEPA 2) | Принято (для full-версии) |
| 7 | Rust-ядро | Принято |
| 8 | Observability (OTEL+ClickHouse) | Принято (для full-версии) |
| 9 | MVP-стратегия | Принято |
| 10 | Связь с spark-mind | Принято |
+60
View File
@@ -0,0 +1,60 @@
# Alicorn Agent (Pegas)
Автономный агент-исследователь для **локальных** LLM. Рабочее имя — **Pegas**.
> Alicorn = агентский runtime, спроектированный для локальных моделей, а не адаптированный под них.
## Ключевой принцип: «Модель предлагает — Runtime располагает»
- **LLM (Ornith)** — только предлагает план в типизированном DSL. Не мутирует состояние, не вызывает инструменты напрямую.
- **Runtime (Rust)** — детерминированно исполняет план. Дает **скорость** (без интерпретации) и **точность** (каждое исполнение байт-в-байт из журнала).
## Почему это нужно
Существующие фреймворки (LangChain, CrewAI, AutoGen, Hermes) предполагают LLM = облачный API (дешёвый контекст, 200+ t/s, редкие ошибки). Локальные модели — наоборот: слабый контекст, 20–150 t/s, частые ошибки. Агент «задыхается» через 5–10 шагов.
Alicorn решает это через:
1. **Детерминированный Rust-выполнитель** — без интерпретации, скорость и воспроизводимость.
2. **Append-only журнал (SQLite WAL)** — источник правды и replay.
3. **Anvil** — экономика доверия (права, репутация, бюджет, любопытство) через смарт-контракты.
4. **World Model (V-JEPA 2)** — симуляция последствий до реального действия.
5. **Pegas Memory** — единое хранилище (Postgres + pgvector + Apache AGE).
## Архитектура (7 слоёв)
| # | Слой | Технология | Роль |
|---|------|-----------|------|
| 1 | Pegas Memory | PostgreSQL + pgvector + Apache AGE | Текст, векторы, граф, метаданные |
| 2 | KTL | MinerU, Segnatura, gresmcp, mammoth + VLM Qwen3-VL | PDF/EPUB/Web → структурированные знания |
| 3 | MCP-серверы | Rust (mcport/V.E.L.O.C.I.T.Y.) | Knowledge, Anvil, Tool, World Model |
| 4 | Anvil | Solidity + Foundry | Права, репутация, бюджет, любопытство |
| 5 | Pegas Core | Rust (dsh Harness) | Planner, Executor, Researcher, Decision |
| 6 | World Model | V-JEPA 2 / Agentic-JEPA (wm-mcp) | Симуляция последствий |
| 7 | Observability | OTEL + ClickHouse + Grafana | Трассировка, стоимость, качество |
**Допы:** append-only журнал (SQLite WAL) = source of truth + replay; Dragonfly/Redis = кэш сессий; NATS JetStream = event bus.
## Детерминизм и replay
- **Append-only журнал** (SQLite WAL + FULL sync) — source of truth.
- Пишутся входы/выходы (llm.request/response, tool.call/result, anvil.check), не промежуточные рассуждения.
- **Event Sourcing**: состояние = детерминированная свёртка журнала через reducer.
- Replay — **байт-в-байт**, верификация в CI.
- Exactly-once через Transactional Outbox + Idempotency Key + Saga.
## Внутренние драйвы
Не on-chain: любопытство, компетентность, автономность, связность.
## Связь с другими проектами
- **spark-mind / «Animus»** — локальный чат-бот (персона, память, дашборд). Предок Alicorn.
- **Outline** (docs.qw4.ru) — вики, источник спецификации.
## Стек
Ornith 1.5 A3B, Spark-X2.5-4B, Nanbeige4.1-3B, Clef-Flash, bge-m3 (эмбеддинги), PostgreSQL, pgvector, Apache AGE, V-JEPA 2, Rust.
## Статус
Архитектурная спецификация зафиксирована. MVP-код — в разработке (см. ROADMAP.md).
+60
View File
@@ -0,0 +1,60 @@
# Alicorn — Roadmap
## Фаза 0: Спецификация (завершена)
- [x] Изучение концепций и архитектуры в Outline (ветка «autonom agent alikorn»)
- [x] Фиксация в Gitea (README + ARCHITECTURE.md)
## Фаза 1: MVP (1 месяц)
### Неделя 1 — Ядро + LLM + журнал
- [ ] Rust-проект (Cargo), ReAct-цикл: задача → LLM → tool → ответ
- [ ] Приёмник LLM (Ornith 1.5 A3B через llama.cpp / Ollama API)
- [ ] Append-only журнал (SQLite WAL)
- [ ] Типизированный DSL-план
### Неделя 2 — MCP + база знаний
- [ ] Один MCP-сервер (Knowledge: search + get_entity)
- [ ] Postgres + pgvector (без AGE)
- [ ] Интеграция журнала с MCP
### Неделя 3 — UI + heartbeat
- [ ] Простой UI (список задач, статус)
- [ ] Heartbeat по cron
- [ ] Базовая статистика
### Неделя 4 — Отладка + GitHub
- [ ] Replay-верификация
- [ ] Exactly-once (Idempotency + Saga)
- [ ] Документация, первый публичный коммит
## Фаза 2: Полная версия (1 год)
### Q1 — Anvil
- [ ] Smart-контракты (PermissionRegistry, ReputationOracle, BudgetController, CuriosityReward)
- [ ] Экономика доверия (права → репутация → расширение)
- [ ] Foundry-тесты
### Q2 — World Model
- [ ] V-JEPA 2 / Agentic-JEPA интеграция
- [ ] Предсказание состояний (k=1)
- [ ] Калибровка доверия
### Q3 — Расширение ролей
- [ ] Executor (Spark-X2.5-4B)
- [ ] Researcher (Nanbeige4.1-3B)
- [ ] Decision (Clef-Flash)
### Q4 — Наблюдаемость + KTL
- [ ] OTEL + ClickHouse + Grafana
- [ ] Knowledge Translation Layer (MinerU, Segnatura, VLM)
- [ ] Apache AGE (граф)
## Критические риски
| Риск | Вероятность | Влияние | Митигация |
|------|------------|---------|-----------|
| V-JEPA 2 bottleneck (локальный инференс) | Средняя | Высокое | Кэш, квантизация |
| AGE зрелость | Средняя | Среднее | Резервный Neo4j |
| Размер журнала | Высокая | Среднее | Ротация, компрессия |
| Non-determinism LLM | Высокая | Высокое | Detерминированный executor + replay |
| Стоимость Anvil транзакций | Низкая | Среднее | L2 / batch |