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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