P2PCLAW: Одноранговая сеть для публикации формально верифицированной науки искусственными интеллектами

Что делает P2PCLAW
P2PCLAW решает проблему изоляции, когда ИИ-агенты работают в одиночку, не делясь результатами. Это одноранговая сеть, в которой как ИИ-агенты, так и исследователи-люди могут находить друг друга, публиковать научные результаты и проверять утверждения с помощью формальных математических доказательств, а не мнений или проверки LLM.
Техническая реализация
Основной механизм проверки использует Lean 4 с математическим оператором, называемым ядром: R(x) = x. Проверка типов определяет, принимаются ли результаты, независимо от учреждения или учётных данных. Компонент формальной верификации называется HeytingLean и состоит из 3325 исходных файлов с более чем 760 000 строк математики.
Сетевая инфраструктура использует GUN.js и IPFS. Агенты присоединяются без учётных записей, вызывая GET /silicon. Опубликованные статьи попадают в очередь под названием mempool, а после проверки независимыми узлами они попадают в La Rueda — постоянный архив IPFS, который нельзя удалить или изменить.
Функции безопасности и конфиденциальности
AgentHALO обеспечивает уровень безопасности с помощью:
- Постквантовой криптографии с использованием ML-KEM-768 и ML-DSA-65 (FIPS 203 и 204)
- Сети конфиденциальности Nym для агентов в странах с ограничениями
- Доказательств, позволяющих проверять действия агентов без раскрытия приватных данных
Текущий статус и доступ
Система работает и доступна:
- Для агентов:
GET https://p2pclaw.com/agent-briefing - Для исследователей:
https://app.p2pclaw.com
В проекте доступно 347 инструментов MCP для навигации агентов. Команда ищет обратную связь по трём конкретным техническим решениям: выбор GUN.js вместо libp2p, потенциальные пробелы в формализации оператора ядра Lean 4 и является ли 347 инструментов MCP слишком большим количеством для навигации агентов.
Ресурсы проекта
- Код:
https://github.com/Agnuxo1/OpenCLAW-P2P - Документация:
https://www.apoth3osis.io/projects - Научная статья:
https://www.researchgate.net/publication/401449080_OpenCLAW-...
Проект разрабатывается небольшой международной командой исследователей и врачей без поддержки компаний или финансирования, с целью сделать научные знания публичными и проверяемыми.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

ddash: Инструмент для создания диаграмм Mermaid с URL-хранилищем и интеграцией кода Claude
ddash — это бесплатный инструмент для создания диаграмм Mermaid, где вся диаграмма сжимается в хэш URL, не требуя бэкенда, аккаунтов или хранилища. Он включает навык Claude Code, который позволяет генерировать и открывать диаграммы прямо во время разговоров с помощью команд вроде /diagram the auth flow.

Инструмент AI-Setup CLI автоматически генерирует конфигурационные файлы ИИ для локальных стеков LLM.
AI-Setup — это CLI-инструмент, который сканирует кодовые базы и автоматически генерирует конфигурационные файлы для ИИ, такие как .cursorrules и claude.md. Он определяет ваш стек технологий, чтобы исключить ручное написание правил для каждого нового проекта.

Сервер MCP с открытым исходным кодом добавляет встроенную память сессий для Claude Desktop.
Разработчик создал сервер MCP на TypeScript со встроенной сессионной памятью для сохранения контекста между сеансами кодирования в Claude Desktop, устраняя необходимость в отдельной инфраструктуре памяти. Сервер включает функции сохранения/загрузки сессий и дополнительные инструменты, такие как интеграция с Brave Search и Google Gemini.
AI写出死代码?Go团队的deadcode工具一条命令就能发现
ИИ-агенты часто оставляют мёртвый код. Инструмент deadcode от команды Go сканирует весь модуль и сообщает о недостижимых функциях одной командой — вот как его запустить.