====== Implementierung & Referenzarchitektur ======
Das **Agent Collective Framework (ACF)** ist so konzipiert,  
dass es plattformunabhängig implementiert werden kann – von eingebetteten Geräten bis zu Cloud-Knoten.  
Die Referenzarchitektur zeigt, wie Cognitive Layer, Execution Layer und Kommunikation über AGLX zusammenspielen.

===== Ziel der Referenzimplementierung =====
  * Bereitstellung eines modularen, leichtgewichtigen Agenten-Cores  
  * Kompatibilität mit AGLX-Protokoll und Registry-Struktur  
  * Integration lokaler KI-Modelle und Tools  
  * Demonstration des Zusammenspiels von Ethik, Sicherheit und Credits  

===== Architekturübersicht =====
^ Modul ^ Beschreibung ^
| **Core** | Zentrale Agentenlogik, steuert Kommunikation, Task-Handling und Statusverwaltung. |
| **Cognitive Layer** | Enthält Planungs-, Analyse- und Entscheidungsfunktionen (z. B. LLM, Symbolic Engine). |
| **Execution Layer** | Führt Tools, APIs und OS-nahe Aufgaben aus (z. B. Datenzugriff, Skripte, Sensoren). |
| **AGLX Engine** | Verwaltet Sessions, Signaturen, Transport (TCP/UDP) und Heartbeats. |
| **Policy & Ethic Module** | Überprüft geplante Aktionen gegen maschinenlesbare Regeln. |
| **Credit & Reputation Module** | Berechnet Rewards, Trust-Level und ökonomische Balance. |
| **Discovery & Registry Clients** | Zuständig für DHT-Beitritt, Zonenmanagement und Identity-Updates. |

===== Beispielhafte Modulstruktur =====
<code>
/agent_core/
 ├── core/
 │    ├── agent.py
 │    ├── scheduler.py
 │    └── memory/
 ├── communication/
 │    ├── aglx_client.py
 │    ├── dht_node.py
 │    └── registry_api.py
 ├── layers/
 │    ├── cognitive/
 │    └── execution/
 ├── modules/
 │    ├── ethics/
 │    ├── credit/
 │    ├── reputation/
 │    └── security/
 └── config/
      └── zone_profile.json
</code>

===== Implementierungsprinzipien =====
^ Prinzip ^ Beschreibung ^
| **Modularität** | Jede Komponente kann unabhängig aktualisiert oder ersetzt werden. |
| **Isolierung** | Execution-Module laufen in Sandboxen (z. B. Docker, Podman). |
| **Nachvollziehbarkeit** | Jede Aktion ist auditierbar und signiert. |
| **Lokalität** | Daten bleiben lokal, externe Abfragen sind optional. |
| **Resilienz** | Agent kann sich selbst rebooten, Tasks zwischenspeichern und Recovery durchführen. |

===== Beispiel: Konfigurationsdatei eines Agenten =====
<code json>
{
  "agent_id": "agent://node47",
  "zone": "research-hub",
  "capabilities": ["data.analyze", "speech.summarize"],
  "ethic_version": "1.1.0",
  "credit_start_balance": 100,
  "registry_uri": "registry://zone.research-hub",
  "aglx_endpoint": "tcp://10.0.2.15:2594",
  "security": {
    "cert_path": "/etc/acf/certs/agent.pem",
    "private_key": "/etc/acf/keys/agent.key"
  }
}
</code>

===== Laufzeitverhalten =====
1. Agent initialisiert Schlüssel und meldet sich in der Registry an.  
2. Startet DHT-Client für Discovery.  
3. Aktiviert AGLX-Session-Hörer (TCP/UDP).  
4. Überprüft Ethik- und Sicherheitsregeln.  
5. Wartet auf eingehende Tasks oder Broadcasts.  
6. Führt Task aus, dokumentiert Ergebnis, aktualisiert Credits und Reputation.  

===== Entwicklungsumgebung =====
| Komponente | Empfehlung |
|-------------|-------------|
| **Programmiersprache** | Python, Go oder Rust (je nach Zielplattform) |
| **Kommunikationsbibliothek** | ZeroMQ, asyncio, oder native TCP/UDP-Sockets |
| **Datenhaltung** | SQLite oder Redis für Agentenstatus |
| **Kryptografie** | libsodium / OpenSSL |
| **Containerisierung (optional)** | Docker / Podman für Execution Layer |

===== Referenzagent (Beispiel) =====
[[https://github.com/SEOLizer/Agent-Collective-Framework-ACF-|GitHub: Agent Collective Framework (ACF)]]  
Referenzimplementierung mit Modulen für:
  * Discovery & Registry-Integration  
  * Basic Credit-Accounting  
  * Ethik-Policy Engine (JSON-Logic)  
  * Cognitive/Execution-Kommunikation über lokales Message-Queue-System  

===== Zielbild =====
Das Ziel der Implementierung ist **Interoperabilität und Transparenz**.  
Jeder Agent, egal auf welcher Hardware er läuft, soll  
über dieselbe AGLX-Kommunikation mit anderen Agenten interagieren können –  
unter Wahrung seiner Ethik, Sicherheit und ökonomischen Grenzen.

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