реализовано Реализовано
Работает в открытом коде, покрыто тестами, воспроизводится из чистого клона.
Agent Native Universe · открытая исследовательская программа
Должны ли программы и дальше выглядеть так, как последние пятьдесят лет?
Файлы, репозитории, API, экраны и документация существуют, чтобы человек мог разобраться в сложной системе. Agent Native Universe исследует, что происходит с программами, когда внутри системы работают автономные агенты. Каждую идею мы проверяем исполняемым экспериментом.
Правило программы и этой страницы: вопрос → гипотеза → эксперимент → свидетельство → следующий вопрос.
Люди определяют цель.
Агенты создают интеллект.
Интеллект создаёт программы.
Программы существуют, пока они полезны.
Это рабочие формулы программы, то есть гипотезы, которые проверяют эксперименты ниже. Вторая формула: люди создают агентов, которые создают агентов для людей.
Разметка честности
ANU остаётся исследовательским проектом, поэтому радикальные идеи здесь не смешиваются с готовыми. Каждое сильное утверждение на странице несёт один из четырёх статусов:
прототип Прототип
Работает в эксперименте; есть первые записанные данные, но не серия.
исследование Исследование
Идёт измерение: есть числа, есть оговорки, и вывод ограничен ими.
гипотеза Гипотеза
Сформулировано как проверяемый вопрос. Кода пока нет, и мы говорим об этом прямо.
Исходная проблема: программы написаны для людей
Современные модели обучались в основном на знаниях, которые люди создали для людей. Программирование выросло так же: языки, файлы, папки, классы, микросервисы, файлы README и панели управления во многом нужны, чтобы сложная система помещалась в человеческую память и внимание.
Но агенты уже пишут код, анализируют системы, вызывают API, проверяют результаты и передают задачи друг другу. Отсюда вопрос, с которого начинается ANU: почему они должны работать внутри конструкций, придуманных людьми для людей?
Классический конвейер и агентная альтернатива:
Человек → интерфейс → приложение → API → база данных Намерение человека → агентная среда → динамические агенты, инструменты, функции, интерфейсы → результат → знание сохранено
Приложение перестаёт быть обязательно заранее написанной неизменной системой.
Главная гипотеза
Что произойдёт, если перестать проектировать программы прежде всего для человека и начать строить вычислительную среду, где основными участниками становятся автономные агенты?
Человек при этом не исчезает. Он остаётся источником целей, ценностей, ограничений и смысла и определяет, зачем. Система всё больше определяет, как. Между намерением человека и результатом для человека может работать большая машинная экосистема.
Что уже исполняется кодом реализовано
Основа программы: открытая среда выполнения на Node.js без сторонних зависимостей, где законы мира исполняет код, а не просьба в инструкции для модели.
Законы мира в коде
Агент живёт в ограниченном локальном мире со своей целью, состоянием, памятью и бюджетом. Связи между агентами устроены как переговорные протоколы, которые помнят своё состояние. Инварианты исполняет код: баланс не уйдёт в минус, потому что такая операция просто не пройдёт.
Экономика мышления
Ресурсы учитываются двойной записью, обе стороны сделки вносят залог, расчёт выполняется целиком или не выполняется вовсе. Обращения к модели оплачиваются внутри этой экономики: выполненная работа оплачивается, невыполненная возвращается, а резерв можно сделать жёстким потолком расхода.
Криптография и согласие
Идентичность агентов на Ed25519, каналы на X25519 и AES-256-GCM, защита от подделки и повторной отправки сообщений. Для фиксированного набора узлов реализован протокол согласия в стиле PBFT.
Журнал как свидетельство
Каждый эксперимент пишется в журнал, который только дописывается, с цепочкой хэшей, детерминированным воспроизведением и аттестацией sha256. Проверяющий механизм не верит отчёту: он заново порождает поток решений из манифеста и останавливается на первом расхождении.
187 из 187 тестов движка · повтор прогона даёт побайтно тот же итоговый хэш · MIT
Тесты: ветка master, коммит 625b81d, на 05.10.2026. Прогон и его повтор запускаются из открытого репозитория.
Экспериментальная программа
Четыре эксперимента, у каждого вопрос, гипотеза, постановка и свидетельство. Числа взяты из журналов в открытом репозитории, оговорки напечатаны рядом с числами.
Возникает ли архитектура сама и выдерживает ли она сравнение со спроектированной?
- Вопрос
- Если дать агентам законы, ресурсы и цели, но не дать ролей и оргструктуры, какая структура возникнет и выдержит ли она сравнение с архитектурами, которые придумал человек?
- Гипотеза
- Самоорганизация без заданных ролей не уступает спроектированным архитектурам, а при смене режима работы их обходит.
- Эксперимент
- Мир из 16 агентов без заданных ролей и контрольные группы: тот же мир под центральным диспетчером (E), с закреплёнными ролями решателей и проверяющих (F), без графа связей (D), без экономики (C). Все группы получают одни и те же задачи. Серия из пяти сидов (начальных значений генератора случайности), в каждом 600 тиков с программой кризиса: цена кредитов ×2, затем пропускная способность ÷2, затем уход 20 % агентов, затем поток задач ×4. Задачи синтетические.
- Свидетельство
группа успех* окно ×4 p95 A самоорганизация 97,2 98,1–98,9 10–12 C без экономики 97,1 97,9–99,6 10–13 D без графа связей 97,2 97,6–99,9 9–12 E центральный диспетчер 97,6 100 на всех 5 13–14 F фиксированные роли 80,0 68,9–84,4 24–25 ← крах * среднее по пяти сидам, %; окно ×4: доля успешных задач под четырёхкратной нагрузкой, % (разброс по сидам); p95: хвостовая задержка за весь прогон, тики
- При закреплённых ролях доля успешных задач под четырёхкратной нагрузкой падает до 69–84 %, и так на всех пяти сидах. Величину краха заранее предсказывает арифметика ёмкости: решатель закрывает треть задачи за тик. Там, где уход агентов забрал трёх решателей, их осталось 9, то есть 3,0 задачи за тик при спросе 4,0: предсказано 175 просроченных задач, наблюдалось 216–217. Там, где ушли два решателя и один проверяющий, решателей осталось 10: предсказано 117, наблюдалось 108–109. Величина краха зависит от числа выживших решателей, а не от удачи сида. На основном сиде проверяющие за 600 тиков не нашли ни одного дефекта, но занимали ровно ту ёмкость, которой не хватило.
- Центральный диспетчер лучше всех держит кризис: 100 % в окне четырёхкратной нагрузки на каждом из пяти сидов. Платит он за это в спокойное время: хвостовая задержка в 2–3 раза выше, а запас ёмкости в кризис всего 8 %, без механизма подстраховки. Самоорганизующиеся варианты в этой конфигурации не платят ни той, ни другой цены: в спокойных режимах p95 держится на 4–6 тиках, до которых спроектированные группы не доходят, а сквозь пик успех 97,6–99,9 %.
- Граф связей на этих задачах выигрыша не дал: A лучше D на двух сидах, D лучше A на трёх, средние совпадают (97,2 и 97,2). Задачи здесь одноагентные, поэтому гипотеза о пользе графа не проверена ни в одну сторону. Работу делает свобода выбора задач.
- Оговорки
- Пять сидов сняли оговорку «один прогон»: различия меньше примерно 1,5 процентного пункта между самоорганизующимися вариантами относятся к шуму сида. Остаётся одна конфигурация: 16 агентов, один поток задач, одна программа нагрузок, задачи синтетические. Журнал сравнения: experiments/genesis-1/BASELINES.md в открытом репозитории.
- Следующий вопрос
- Другие конфигурации (размер популяции, программа кризисов); нагрузка на группу E до её арифметической границы; агенты, которые создают агентов.
Языковая модель в мире с законами
- Вопрос
- Что делает настоящая рассуждающая модель в среде, где правила исполняет код, и можно ли при этом сохранить воспроизводимость эксперимента?
- Гипотеза
- Ответы модели можно записывать как вход для воспроизведения: свидетельство остаётся детерминированным, даже если внутри работает недетерминированная модель.
- Эксперимент
- Когорты мышления: ответы модели дословно записываются в журнал до того, как мир на них отреагирует, и при воспроизведении к поставщику модели никто не обращается. В идентификатор прогона входят модель, адрес поставщика и бюджет консультаций, поэтому прогон с другой моделью не выдаст себя за чужое свидетельство.
- Свидетельство
- Механизм записи и воспроизведения есть в открытом коде (журнал изменений репозитория, раздел Universe Lab). Поведенческих данных, которые можно повторить из открытого репозитория, пока нет, поэтому выводов о поведении моделей здесь не делаем.
- Оговорки
- Первые прогоны с моделью были короткими и не опубликованы. Это прототип механизма, результатов пока нет.
- Следующий вопрос
- Длинные прогоны когорт; сравнение машинного протокола с естественным языком по токенам, задержке, стоимости и потерям информации.
Сколько стоит мысль
- Вопрос
- Можно ли доверить агенту бюджет, если поставщик модели не обещает соблюдать ограничения?
- Гипотеза
- Ограничения расхода должны жить в коде среды: параметрам запроса поставщик может не подчиниться.
- Эксперимент
- Живая проверка против модели Kimi K2 на MWS Cloud: experiments/mws-kimi в репозитории, девять проверяемых гипотез, без заглушек.
- Свидетельство
- Поставщик не соблюдает запрошенный max_tokens: при запросе 32 токенов вернул 3 263. То же проверено на значениях 16, 64 и 256.
- В одном прогоне 1 676 из 1 831 токена ответа оказались скрытыми рассуждениями, которых вызывающий не видит. Счёт приходит и за слова, и за скрытое мышление.
- Вывод перенесён в код: резерв можно сделать жёстким потолком (режим включается настройкой). Тогда перерасход отклоняется с точным остатком, который не удалось списать, реально выполненная работа оплачивается, а невыполненная возвращается.
- Следующий вопрос
- Экономика как регулятор глубины рассуждения: когда следующий шаг мысли не стоит своей цены.
Свидетельство вместо документации
- Вопрос
- Может ли система описывать себя сама, причём так, чтобы описание не могло устареть?
- Гипотеза
- Источником правды служит проверяемый журнал того, что система сделала. Текст о системе вторичен.
- Эксперимент
- Каждый прогон пишется в журнал событий, который только дописывается, с цепочкой хэшей. Проверяющий механизм не читает отчёт: он заново порождает поток решений из манифеста и останавливается на первом расхождении. Манифест несёт полную идентичность реализации: движок, политику, генератор задач, модель.
- Свидетельство
- Эпизод из разработки: при разборе кода нашли, что прогон с другой моделью мог молча переиспользовать чужое завершённое свидетельство. Это закрыли, включив идентичность модели в идентификатор прогона. Теперь такое столкновение исключено устройством самого идентификатора, а старые свидетельства теперь отвергаются, их не перетолковывают.
- Следующий вопрос
- Самоописывающаяся возможность: машинное описание, которое автоматически сверяется с работающей системой.
Открытые гипотезы гипотеза
Самые радикальные идеи программы. Кода за ними пока нет: здесь описано, каким экспериментом будет проверяться каждая и что мы измерим.
Эфемерные функции: код как кэш
Функция существует, потому что существует задача. Понадобилась один раз: порождена, проверена, исполнена и уничтожена. Понадобилась тысячу раз: сохранена. Код перестаёт быть источником истины и становится кэшем уже найденного решения.
Как проверим: Серия из 100 задач: измерить долю переиспользования, стоимость порождения против хранения и долю функций, переживших свою задачу.
Машинное общение вместо имитации разговора
Сегодня агенты пишут друг другу «Please analyze…», то есть машины имитируют человеческую беседу. Машинный слой общения обменивается состояниями, изменениями, ограничениями и идентификаторами возможностей.
Как проверим: Одна задача двумя способами, естественным языком и структурным протоколом: токены, задержка, стоимость, корректность, потери информации.
Агенты, создающие агентов
Структура вычисления возникает из задачи: порождающий агент понимает намерение и собирает нужный состав специалистов; полезное становится постоянной возможностью, остальное исчезает. Сейчас популяцию лаборатории задаёт файл настроек, порождение агентов агентами не реализовано.
Как проверим: Структура связей, которая возникает из намерения во время работы; сравнение с заранее заданным процессом по стоимости и качеству.
Динамический интерфейс
Интерфейс возникает из задачи, его не выбирают заранее. Два человека, которые решают разные задачи в одной системе, фактически работают с двумя разными приложениями: интерфейс порождается и исчезает вместе с задачей.
Как проверим: Две несвязанные задачи одного пользователя: породить интерфейс под каждую и измерить путь до результата против неизменной панели.
Документация как исполняемое знание
Возможность отвечает через машинный интерфейс: кто ты, что умеешь, сколько стоишь, от чего зависишь, как проверить твою работу. Описание порождается из того, как система работает на самом деле, и его расхождение с ней становится обнаружимой ошибкой.
Как проверим: Изменить возможность и измерить: обычный README устаревает молча, а самоописание расходится с реальностью так, что это видно.
Приложение как временное общество агентов
Задача порождает общество специалистов, после решения оно распускается. Система сохраняет знание, а не все созданные программы. Например: агентов было 7, после решения не осталось ни одного; функций было 12, в кэше осталось 2; результат и знание сохранены.
Как проверим: Показать, как программы исчезают после решения: счётчики созданного и уничтоженного во время работы.
Что обязано остаться постоянным
Радикальные идеи не отменяют инженерию. Не всё в агентной среде может быть эфемерным, и граница проходит по последствиям ошибки.
┌──────────────────────────────────────┐ │ ДИНАМИЧЕСКИЙ СЛОЙ │ │ агенты · инструменты · функции │ │ процессы · интерфейсы · временные │ │ приложения │ ├──────────────────────────────────────┤ │ ПОСТОЯННОЕ ЯДРО │ │ идентичность · права · криптография │ │ данные · память · инварианты │ │ экономика · аудит · верификация │ └──────────────────────────────────────┘
Идентичность, права, криптографическое доверие, данные, память, инварианты, аудит, верификация и экономика образуют постоянное ядро. Агенты, инструменты, функции, процессы и интерфейсы образуют динамический край.
Принцип программы: знание сохраняется, реализация может быть одноразовой. Сегодня мы храним код и пытаемся восстановить из него знание. ANU исследует обратный путь: хранить намерение, ограничения, тесты и происхождение, а реализацию при необходимости создавать заново. В текущей среде это уже видно: журнала и манифеста достаточно, чтобы заново породить и проверить весь прогон.
Вопросы, на которые ищем ответ
- Нужен ли агенту исходный код, организованный в репозитории?
- Должны ли агенты общаться на естественном языке?
- Может ли программа создаваться только в момент, когда она понадобилась?
- Может ли интерфейс возникать из намерения пользователя?
- Может ли документация стать живым машинным представлением реальности?
- Могут ли агенты сами создавать агентов, которые им нужны?
- Каково минимальное постоянное ядро среды, родной для агентов?
- Может ли архитектура возникать, а не проектироваться?
- Может ли знание заменить код в роли источника истины?
- Что происходит, когда приложения становятся временными?
Чем это отличается от мультиагентного каркаса
Мультиагентный каркас Agent Native Universe
Человек проектирует процесс Намерение человека
↓ ↓
Агент A среда определяет нужный интеллект
↓ ↓
Агент B агенты создаются и находятся
↓ ↓
Агент C связи и программы возникают сами
↓
задача решена, знание сохраненоКоординировать заранее нарисованный граф агентов полезно, но это другой вопрос. ANU спрашивает, какая вычислительная среда нужна, чтобы связи между агентами возникали сами и это можно было проверить.
Место в нашей исследовательской картине
Сегодня ANU живёт в отдельном открытом репозитории без сторонних зависимостей. Ниже показано, как наши направления могли бы соединиться. Это замысел исследования: сцепок между ними сейчас нет.
- KnowledgeBaseAI: возможный слой постоянного знания, то есть того, что переживает эфемерные реализации
- XTeam Agents: наша платформа оркестрации агентов; возможный слой исполнения и координации
- MagicBrain: исследовательская линия по биоподобным нейросетям с открытым кодом; с агентной средой пока не связана
- Balansis: открытая численная библиотека, где потеря точности видна; кандидат в вычислительные инструменты среды
Итоговый тезис
Agent Native Universe исследует мир, в котором программы перестают быть заранее созданным неизменным продуктом. Интеллект сам собирает агентов, инструменты, функции, процессы и интерфейсы под возникшую задачу, а после решения сохраняет знание, но не обязательно саму реализацию.
Возможно, сегодняшние программы окажутся переходной формой между кодом, который пишут люди, и системами, которые собирают себя сами для человеческих задач. Это вопрос, а не утверждение, и выше показано, как мы его проверяем.
Репозиторий открыт под MIT: можно скачать код, повторить эксперименты и проверить каждый хэш. Если вам интересно исследовать это вместе, напишите нам.