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

/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

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

{
  "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"
  }
}

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)

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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