Версия 1.0
Назначение: Описание архитектуры агента искусственного интеллекта, способного придумывать виртуальные симуляции и доводить их до совершенства, используя три режима мышления, динамическую оценку, активный поиск информации и долговременную гиперграфовую память.
- ( \mathcal{P} ) – пространство проблем (входные условия, требования, цели).
- ( \mathcal{S} ) – пространство решений (планы, алгоритмы, конструкции, конфигурации симуляций).
- ( \mathcal{K} ) – множество концепций (атомарных единиц знания, узлов в памяти).
- ( \mathcal{R} = { \text{причинность}, \text{аналогия}, \text{часть–целое}, \text{предшествование}, \text{противоположность}, \dots } ) – типы отношений.
[ G = (V, E, w, \tau) ]
- ( V \subset \mathcal{K} ) – вершины (концепции).
- ( E \subseteq 2^V ) – гиперрёбра (связывают произвольное число концепций, каждое гиперребро имеет тип ( r \in \mathcal{R} )).
- ( w: E \to \mathbb{R}^+ ) – вес (важность, частота успешного использования).
- ( \tau: E \to \mathbb{R}^+ ) – временная метка последнего обновления.
Операции над ДВП:
add_concept(c)– добавить новую вершину.add_hyperedge({c1,...,ck}, r, w0)– добавить гиперребро с типом и весом.extract_fragments(P)– найти все гиперрёбра, структурно похожие на проблему ( P ) (см. раздел 3.1).store_solution(P, S, success_score)– сохранить связь между проблемой и решением, увеличить веса задействованных гиперрёбер.
Мировая модель ( M ) – это обучаемая функция: [ M: \mathcal{P} \times \mathcal{S} \to \mathcal{O} \times \mathbb{R}^n ] где:
- ( \mathcal{O} ) – множество исходов (успех, неудача, частичный успех, побочные эффекты).
- ( \mathbb{R}^n ) – вектор количественных метрик (время выполнения, стоимость, качество, стабильность).
- Encoder: ( \phi: \text{state} \to \text{latent} ) – сжатие состояния проблемы.
- Dynamics predictor: ( \psi: \text{latent}_t \times \text{action}t \to \text{latent}{t+1} ) – предсказание следующего латентного состояния.
- Reward predictor: ( \rho: \text{latent}_t \to \mathbb{R} ) – оценка качества перехода.
- Decoder: восстанавливает наблюдаемое состояние из латентного (для визуализации).
Модель обучается на исторических данных взаимодействия агента со средой (или на предоставленных примерах).
Для данной пары ( (P, S) ) мировая модель выполняет ролевую симуляцию:
- Инициализирует латентное состояние ( z_0 = \phi(\text{initial_state}(P)) ).
- Пошагово применяет действия, извлечённые из решения ( S ), обновляя ( z_t ) через ( \psi ).
- Возвращает итоговый исход и накопленные метрики.
Ошибка симуляции ( \varepsilon(P,S) ) – это нормированное отклонение предсказанных метрик от требуемых (например, L2-норма).
Вход: проблема ( P ).
Выход: множество решений ( \Phi_A ).
Шаги:
-
Извлечение похожих гиперрёбер:
Для каждого гиперребра ( e \in E ) вычислить меру структурного сходства с ( P ): [ \sigma(e, P) = \max_{\phi \in \Phi_{\text{match}}} \frac{|\phi(e) \cap \text{Concepts}(P)|}{|\text{Concepts}(P)|} ] где ( \phi ) – частичное отображение вершин ( e ) на концепции, встречающиеся в ( P ).
Отобрать топ-( k_A ) гиперрёбер с максимальным ( \sigma ). -
Извлечение решений:
Для каждого отобранного гиперребра ( e ) найти связанные с ним решения (хранятся в отдельной таблицеSolution_Index). -
Комбинация решений:
Если несколько решений, объединить их оператором ( \oplus ):- Графовое слияние с разрешением конфликтов (например, взять union действий, если они не противоречат).
- Если противоречия – использовать взвешенное голосование или ранжирование по весам гиперрёбер.
-
Симуляция:
Для каждого скомбинированного решения ( S ) вызвать ( M(P,S) ).
Если ( \varepsilon(P,S) < \theta_A ) (порог, например 0.2), добавить ( S ) в ( \Phi_A ).
Вход: проблема ( P ).
Выход: множество решений ( \Phi_B ).
Шаги:
-
Гипотетическое решённое состояние ( Q \in \mathcal{P}_{\text{solved}} ) – образ желаемого результата (может быть задано явно или выведено из цели ( P )).
-
Построение обратной модели:
Для каждого действия ( a \in \mathcal{A} ) (элементарное преобразование) определим обратную функцию: [ M^{-1}(Q, a) = { P' \mid M(P', a) = Q } ] (в дискретных доменах может быть задана таблично; в непрерывных – аппроксимируется нейросетью). -
Поиск последовательности:
Запустить рекурсивный поиск в ширину (или A*):- Начальное состояние: ( Q ).
- Пока не достигнуто состояние, идентичное ( P ) (или достаточно похожее), выбирать действие ( a ), применять ( M^{-1} ) и переходить к ( P' ).
- Ограничить глубину поиска ( L_{\max} ).
-
Свёртка последовательности:
Найденную последовательность действий ( [a_1, a_2, \dots, a_t] ) преобразовать в целостное решение ( S ) (например, как упорядоченный список или композитный объект). -
Симуляция и фильтрация:
Для каждого ( S ) из найденных последовательностей выполнить ( M(P,S) ); отобрать те, у которых ( \varepsilon(P,S) < \theta_B ), в ( \Phi_B ).
Вход: проблема ( P ).
Выход: множество решений ( \Phi_C ).
Шаги:
-
База природных метафор ( \mathcal{B} = {(b, \text{pattern}_b, \text{abstract}_b)} ):
- ( b ) – природный объект/явление (пчелиные соты, муравьиная тропа, лист лотоса, стая птиц).
- ( \text{pattern}_b ) – формальное описание структуры (граф, дифференциальное уравнение, алгоритм).
- ( \text{abstract}_b ) – описание на языке, близком к предметной области (например, «оптимальное разбиение плоскости», «коллективная навигация»).
-
Вычисление пригодности:
Для каждой метафоры ( b ): [ \text{fit}(b,P) = \cos_\text{sim}(\text{embedding}(\text{abstract}_b), \text{embedding}(\text{структура}(P))) ] где embedding получается от локальной LLM (Ollama). -
Отбор топ-( m_C ) метафор с наибольшим fit.
-
Трансформация паттерна в решение:
Для каждой отобранной метафоры ( b ) применяем функцию: [ S = \text{trans}(\text{pattern}_b, P) ] которая отображает структуру природного паттерна на элементы проблемы (например, графовый изоморфизм с подстановкой параметров). -
Симуляция и фильтрация:
( M(P,S) ); если ( \varepsilon(P,S) < \theta_C ), добавить в ( \Phi_C ).
После выполнения трёх режимов формируется общий пул: [ \Phi(P) = \Phi_A \cup \Phi_B \cup \Phi_C ] (возможны дубликаты, которые затем сводятся по хэшу решения).
Каждому решению ( S ) сопоставляется четырёхмерный вектор: [ \mathbf{E}(S) = (e_1, e_2, e_3, e_4) \in [0,1]^4 ] где:
-
( e_1 ) – удовлетворение исходного требования:
( e_1 = 1 - \varepsilon(P,S) ), где ( \varepsilon ) – ошибка симуляции (нормирована на [0,1]). -
( e_2 ) – перспективность (генеративность):
Оценивается по ДВП: сколько других проблем ( P' ) из известных становятся решаемыми с помощью ( S ). [ e_2 = \frac{|{ P' \in \mathcal{P}{\text{known}} \mid \text{применимо}(S, P') \text{ и } \varepsilon(P',S) < \theta }|}{|\mathcal{P}{\text{known}}|} ] (можно аппроксимировать через эвристику: после применения ( S ) количество новых связей в гиперграфе). -
( e_3 ) – элегантность (внутреннее ощущение):
( e_3 = \frac{1}{1 + K(S)} ), где ( K(S) ) – колмогоровская сложность, аппроксимированная длиной сжатого описания (gzip) или числом узлов в минимальном графовом представлении. -
( e_4 ) – отсутствие побочных ухудшений:
( e_4 = 1 - \text{harm}(P,S) ), где ( \text{harm} ) – мера негативного влияния на другие метрики (извлекается из симуляции ( M )). Например, если симуляция показывает, что после применения ( S ) ухудшается стабильность или возрастает потребление ресурсов.
[ E_{\text{total}}(S) = \sum_{j=1}^{4} \alpha_j e_j ] Веса ( \alpha_j ) динамические:
- В нормальном режиме: ( \alpha = (0.4, 0.2, 0.2, 0.2) ).
- В режиме «прорыв» (когда мало решений): повышается ( \alpha_2 ) до 0.5, снижаются остальные.
- В режиме «тонкой настройки»: повышается ( \alpha_4 ) до 0.4.
Порог приемлемости: ( \Theta = 0.7 ). Решения с ( E_{\text{total}} < \Theta ) отбрасываются.
Для двух решений ( S_i, S_j ) вводится расстояние ( d(S_i, S_j) ) (например, редакционное расстояние над их графовыми представлениями).
Число различимых решений ( K_{\text{eff}} ) – максимальный размер подмножества ( \Phi' \subseteq \Phi ) такого, что для любых двух различных ( S, T \in \Phi' ) выполняется ( d(S,T) > \delta ).
Порог ( \delta ) устанавливается эмпирически (например, 0.3 от максимальной дистанции).
Запускается, если ( K_{\text{eff}} < K_{\min} ) (например, ( K_{\min}=100 )).
Рассмотрим распределение вероятностей по пулу ( \Phi ): [ p_i = \frac{\exp(E_{\text{total}}(S_i))}{\sum_{j} \exp(E_{\text{total}}(S_j))} ] Энтропия: [ H = -\sum_{i} p_i \log p_i ] Если ( H < H_{\min} ) (например, 0.5 бита) – это также сигнал к поиску (малое разнообразие).
Агент создаёт множество возможных информационных запросов ( Q ):
- Внутренние: варьировать параметры в симуляторе, изменять начальные условия.
- Внешние: формировать текстовые запросы к поисковым системам (Tavily, Brave, Google) или базам знаний (Wikipedia, ArXiv).
Каждый запрос ( q ) оценивается по ожидаемому приросту числа различимых решений: [ \Delta K(q) = \mathbb{E}\left[ K_{\text{eff}}(\Phi \cup \text{newSolutions}(q)) - K_{\text{eff}}(\Phi) \right] ] Ожидание вычисляется упрощённо: через априорную вероятность, что запрос вернёт полезные данные, оценённую по схожести с предыдущими успешными запросами.
Выбирается запрос, максимизирующий: [ q^* = \arg\max_{q} \left( \Delta K(q) - \lambda \cdot \text{cost}(q) \right) ] где ( \text{cost}(q) ) – затраты (время, вычислительные ресурсы, лимиты API), ( \lambda ) – коэффициент (например, 0.01).
Повторять:
- Выполнить ( q^* ), получить новые данные.
- Извлечь из данных новые концепции и потенциальные решения.
- Обновить ДВП ( G ): добавить вершины, гиперрёбра, пересчитать веса.
- Перезапустить режимы мышления (A, B, C) с обновлённой памятью.
- Пересчитать ( \Phi ) и ( K_{\text{eff}} ).
Условие выхода: ( K_{\text{eff}} \ge K_{\min} ) или превышен бюджет итераций (например, 5 циклов).
Вход: проблема ( P ).
Выход: лучшее решение ( S^* ) (или сообщение о невозможности).
1. Φ = ∅
2. Φ_A = ModeA(P), Φ_B = ModeB(P), Φ_C = ModeC(P)
3. Φ = Φ_A ∪ Φ_B ∪ Φ_C
4. Вычислить для каждого S ∈ Φ вектор E(S) и E_total(S)
5. Отфильтровать: Φ = { S ∈ Φ | E_total(S) ≥ Θ }
6. Вычислить K_eff(Φ) по расстоянию d
7. Пока (K_eff < K_min) и (iter < max_search_iter):
Выбрать q* по формуле ΔK(q)
Выполнить q*, обновить G и модели
Повторить шаги 2-6
8. Если Φ пусто: вернуть "решение не найдено"
9. S* = argmax_{S∈Φ} E_total(S)
10. store_solution(P, S*, E_total(S*))
11. Вернуть S*
- DreamerV4 требует много VRAM. Использовать 4-битное квантование (bitsandbytes).
- Гиперграф хранить в разреженном формате (список смежности), использовать CPU-память.
- LLM (Ollama): запускать модель 7B в режиме Q4_K_M, что займёт ~5-6 ГБ VRAM.
- pymdp и механизмы поиска работают на CPU.
- Реализовать ДВП (гиперграф) и Mode A (аналогия) с использованием простых эмбеддингов.
- Добавить мировую модель (DreamerV4) на простой задаче (например, CartPole или среда с дискретными действиями).
- Реализовать Mode B для домена PDDL (планирование).
- Реализовать Mode C через MealPy (метаэвристики) и интеграцию с Ollama для выбора метафор.
- Добавить активный поиск (Tavily API) и цикл доопределения.
- Соединить всё в LangGraph.
Для отладки использовать задачу: «Сгенерировать оптимальную конфигурацию уровня в игре-платформере» (пространство решений – размещение платформ, врагов, бонусов). Эта задача достаточно сложна, но не требует огромных вычислительных ресурсов.
- Три режима мышления вместо одного (авторегрессия).
- Активный поиск информации до достижения разнообразия решений (K_eff ≥ K_min) – LLM пассивны.
- Обратный ход от цели – планирование на основе обратной модели, а не только прямые предсказания.
- Оценка перспективности и элегантности – внутренние метрики, не заданные явно в промпте.
- Гиперграфовая память с типами отношений – позволяет проводить структурную аналогию и комбинаторику, недоступную трансформерам.
RSAD_Project/
├── CMakeLists.txt ← Система сборки (CMake 3.21+)
├── src/
│ ├── main.cpp ← Точка входа, тесты, демо
│ ├── Utils.h ← Типы, константы, макросы
│ ├── HypergraphMemory.h/.cu ← ДВП: гиперграф + GPU ANN
│ ├── WorldModel.h/.cu ← GridWorld + пакетная симуляция + BFS на GPU
│ ├── Modes.h/.cu ← Режимы A, B, C (аналогия/обратный ход/метафоры)
│ ├── Evaluator.h/.cu ← Оценщик e1..e4 на GPU
│ ├── ActiveSearcher.h/.cu← Активный поиск информации
│ └── RSADAgent.h/.cu ← Главный агент
├── include/ ← Сторонние header-only библиотеки
│ └── nlohmann/json.hpp ← (скачать отдельно)
├── data/ ← Примеры задач (JSON)
├── models/ ← Директория для GGUF моделей
└── README.md
| Компонент | Версия |
|---|---|
| Windows | 11 x64 |
| Visual Studio | 2022 или 2026 (с C++ desktop tools) |
| CUDA Toolkit | 12.x |
| CMake | 3.21+ |
| GPU | NVIDIA RTX 20xx/30xx/40xx или Tesla/Ampere/Hopper |
Установите компоненты:
- Desktop development with C++
- MSVC v143 (или новее)
- Windows 10/11 SDK
- Скачать: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
- Выбрать: Windows → x86_64 → Windows 11 → exe (local)
- Установить включая CUDA Samples и Visual Studio Integration
- Проверить установку:
nvcc --version nvidia-smi
winget install Kitware.CMake
# или скачать с https://cmake.org/download/# Создать директорию include/nlohmann/
mkdir include\nlohmann
# Скачать json.hpp (один файл)
curl -L https://github.com/nlohmann/json/releases/download/v3.11.3/json.hpp -o include/nlohmann/json.hppИли через vcpkg:
vcpkg install nlohmann-json:x64-windowscd RSAD_Project
# Создать директорию сборки
mkdir build && cd build
# Сгенерировать проект Visual Studio 2022
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64
# Или для VS 2026 (если поддерживается CMake):
cmake .. -G "Visual Studio 18 2026" -A x64
# Собрать Release
cmake --build . --config Release --parallel
# Или открыть RSAD_Demo.sln в Visual Studio# Из Developer Command Prompt for VS 2022
cd RSAD_Project\src
nvcc -o ..\build\rsad_demo.exe ^
main.cpp ^
HypergraphMemory.cu ^
WorldModel.cu ^
Modes.cu ^
Evaluator.cu ^
ActiveSearcher.cu ^
RSADAgent.cu ^
-I. ^
-lcudart -lcublas ^
-std=c++17 ^
-arch=sm_86 ^
--extended-lambda ^
--expt-relaxed-constexpr ^
-O2Замените sm_86 на архитектуру вашей GPU:
| GPU | arch |
|---|---|
| RTX 2060/2070/2080 | sm_75 |
| RTX 3060/3070/3080/3090 | sm_86 |
| RTX 4070/4080/4090 | sm_89 |
| Tesla V100 | sm_70 |
| A100 | sm_80 |
cd build\Release
# Базовый запуск (демо GridWorld 10×10)
rsad_demo.exe
# Запуск с юнит-тестами
rsad_demo.exe --test
# Запуск с языковой моделью (llama.cpp)
rsad_demo.exe --llm "models\mistral-7b-instruct.Q4_K_M.gguf"git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
# Сборка с CUDA
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --config Release -j8
# Результат: build\bin\Release\llama.dll, llama.libcd RSAD_Project\build
cmake .. -G "Visual Studio 17 2022" -A x64 ^
-DRSAD_USE_LLAMACPP=ON ^
-DLLAMA_DIR=C:\path\to\llama.cpp
cmake --build . --config ReleaseРекомендуемые русскоязычные модели:
- Mistral-7B-Instruct (Q4_K_M, ~4GB): https://huggingface.co/TheBloke/Mistral-7B-Instruct-v0.2-GGUF
- Saiga-Mistral-7B: https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_mistral_7b_gguf
- Vikhr-7B: https://huggingface.co/Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.4-GGUF
# Скачать в папку models/
mkdir models
# Используйте huggingface-cli или прямую ссылкуДля продакшн-ускорения ANN поиска в гиперграфе:
# Установить через conda (проще всего)
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuvs cuda-version=12.0
# В CMakeLists.txt раскомментировать строки с cuVSnamespace RSADConfig {
constexpr int GRID_SIZE = 10; // Размер сетки
constexpr int K_MIN = 10; // Мин. число различимых решений
constexpr float THRESHOLD_TOTAL = 0.40f; // Порог приемлемости
constexpr int MAX_ITER_SEARCH = 5; // Макс. итераций активного поиска
// Веса оценщика:
constexpr float ALPHA1 = 0.40f; // Достижение цели
constexpr float ALPHA2 = 0.25f; // Перспективность
constexpr float ALPHA3 = 0.20f; // Элегантность
constexpr float ALPHA4 = 0.15f; // Отсутствие побочных эффектов
}- Хранит концепции с 64-мерными эмбеддингами
- GPU ANN поиск через CUDA ядра (косинусное сходство)
- Обновляется после каждого успешного решения
- Замена на cuVS: раскомментировать в CMakeLists.txt
- Параллельная симуляция батча решений (1 поток GPU = 1 решение)
- GPU BFS с уровневым параллелизмом через
atomicCAS - Поддержка до 4096 решений в одном батче
- Поиск похожих гиперрёбер через
sigma(e, P) - Оператор
⊕: жадное слияние двух решений с учётом препятствий
- Параллельный BFS на GPU от старта к цели
- Разбивка через промежуточные точки при отсутствии прямого пути
- Вариации путём мутации оптимального маршрута
- 4 природных метафоры: Водный поток, Муравьиная тропа, Световой луч, Нейронная сеть
- Трансформация паттерна метафоры в стратегию навигации
- Интеграция с llama.cpp (опционально)
- e1/e4 вычисляются на GPU (ядро
evaluateKernel) - e2: перспективность через сравнение с манхэттенским расстоянием
- e3: аппроксимация Колмогорова через длину + число переходов
- Типы запросов: мутация, кросс-брид, случайное блуждание, жадный поиск, LLM
- Приоритизация:
q* = argmax(ΔK - λ·cost) - Оценка ΔK без полного пересчёта (эвристика)
| Компонент | Текущий статус | Улучшение |
|---|---|---|
| ANN поиск | Кастомный CUDA (O(N·D)) | cuVS brute_force (5-10× быстрее) |
| Режим A | CPU комбинирование | Полностью на GPU |
| M^{-1} | BFS (точный) | Neural backward model |
| Эмбеддинги | Детерминированный хэш | BERT/sentence-transformers |
| Оценка K_eff | O(N²) edit distance | Симплициальная гомология |
Ошибка: nvcc not found
→ Добавьте CUDA в PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.x\bin
Ошибка: CUDA out of memory
→ Уменьшите MAX_BATCH_SIZE в WorldModel.h или K_MIN в Utils.h
Ошибка: no kernel image is available for execution
→ Укажите правильную архитектуру в CMakeLists.txt: CUDA_ARCHITECTURES "86" (под вашу GPU)
Медленный BFS (> 1 сек) → Нормально для первого запуска (JIT компиляция CUDA). Последующие — быстрее.
MIT License. Для академического и исследовательского использования.