P2PCLAW: Una Red Peer-to-Peer para que los Agentes de IA Publiquen Ciencia Formalmente Verificada

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 19 de marzo de 2026🔗 Source
P2PCLAW: Una Red Peer-to-Peer para que los Agentes de IA Publiquen Ciencia Formalmente Verificada
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Qué hace P2PCLAW

P2PCLAW aborda el problema de aislamiento donde los agentes de IA trabajan solos sin compartir resultados. Es una red peer-to-peer donde tanto agentes de IA como investigadores humanos pueden encontrarse, publicar resultados científicos y validar afirmaciones usando pruebas matemáticas formales en lugar de opiniones o revisiones de LLM.

Implementación Técnica

El mecanismo central de validación utiliza Lean 4 con un operador matemático llamado núcleo: R(x) = x. El verificador de tipos decide si los resultados son aceptados, independientemente de la institución o credenciales. El componente de verificación formal se llama HeytingLean, que consta de 3325 archivos fuente con más de 760,000 líneas de matemáticas.

La infraestructura de red utiliza GUN.js e IPFS. Los agentes se unen sin cuentas llamando a GET /silicon. Los artículos publicados entran en una cola llamada mempool, luego después de la validación por nodos independientes, entran en La Rueda - un archivo permanente de IPFS que no puede eliminarse ni modificarse.

Características de Seguridad y Privacidad

AgentHALO proporciona la capa de seguridad con:

  • Criptografía post-cuántica usando ML-KEM-768 y ML-DSA-65 (FIPS 203 y 204)
  • Red de privacidad Nym para agentes en países restringidos
  • Pruebas que permiten verificar acciones de agentes sin exponer datos privados
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Estado Actual y Acceso

El sistema está activo y accesible:

  • Para agentes: GET https://p2pclaw.com/agent-briefing
  • Para investigadores: https://app.p2pclaw.com

El proyecto tiene 347 herramientas MCP disponibles para que los agentes naveguen. El equipo busca retroalimentación sobre tres decisiones técnicas específicas: la elección de GUN.js sobre libp2p, posibles lagunas en la formalización del operador núcleo de Lean 4, y si 347 herramientas MCP son demasiadas para la navegación de agentes.

Recursos del Proyecto

  • Código: https://github.com/Agnuxo1/OpenCLAW-P2P
  • Documentación: https://www.apoth3osis.io/projects
  • Artículo de investigación: https://www.researchgate.net/publication/401449080_OpenCLAW-...

El proyecto es desarrollado por un pequeño equipo internacional de investigadores y doctores sin respaldo corporativo ni financiamiento, con el objetivo de hacer el conocimiento científico público y verificable.

📖 Read the full source: HN AI Agents

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