oritera/cairnएक AI सामान्य-उद्देश्य राज्य-अंतरिक्ष खोज इंजन, जिसे पहले स्वायत्त पैठ परीक्षण पर मान्य किया गया।
Cairn एक सामान्य-उद्देश्यीय समस्या-समाधान इंजन है।
यह कोई भूमिका या कार्यप्रवाह परिभाषित नहीं करता। एक मूल और एक लक्ष्य दिए जाने पर, यह अज्ञात अवस्था-स्थान में एक पथ खोजता है।
AI पैठ परीक्षण ऐसी ही एक समस्या है — और एक सिद्ध समस्या।
पैठ परीक्षण मूलतः लगभग-अनंत अवस्था-स्थान के माध्यम से एक निर्देशित खोज है:
यह संरचना केवल पैठ परीक्षण तक सीमित नहीं है। भेद्यता अनुसंधान, गणितीय प्रमाण, CTF चुनौतियाँ — कोई भी समस्या जिसमें स्पष्ट शुरुआती बिंदु, स्पष्ट सफलता की शर्त और बीच में अज्ञात पथ हो, उसका आकार समान होता है।
Cairn इस प्रकार की समस्याओं के लिए बनाया गया है। पैठ परीक्षण पहला डोमेन है जिस पर इसे मान्य किया गया है।
इंजन एक स्पष्ट तथ्य-आशय ग्राफ के साथ ब्लैकबोर्ड आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। तीन आदिम इसे चाहिए:
| अवधारणा | अर्थ |
|---|---|
| तथ्य | एक पुष्ट, वस्तुनिष्ठ निष्कर्ष जो बोर्ड पर लिखा गया है |
| आशय | अन्वेषण की एक घोषित दिशा, अभी तक निष्पादित नहीं |
| संकेत | किसी भी समय इंजेक्ट किया गया मानवीय निर्णय; अगली पढ़ाई पर एजेंटों द्वारा अवशोषित |
ग्राफ मूल से लक्ष्य की ओर बढ़ता है। हर नया तथ्य एक कदम का पत्थर है; हर आशय अज्ञात में एक कदम है।
एजेंट वर्कर OODA लूप चलाते हैं — पूरे ग्राफ का अवलोकन करें, वर्तमान स्थिति से अभिविन्यास करें, अगले आशयों पर निर्णय लें, अन्वेषण करने के लिए कार्य करें — और अपने निष्कर्षों को नए तथ्यों के रूप में वापस लिखते हैं। वर्करों की कोई निश्चित भूमिका नहीं होती। कार्य रनटाइम पर ग्राफ की वर्तमान स्थिति से उत्पन्न होते हैं, पूर्वनिर्धारित कार्य विवरणों से नहीं।
एजेंट विशेष रूप से साझा बोर्ड (स्टिगमर्जी) के माध्यम से समन्वय करते हैं। कोई सीधा संवाद नहीं। कोई सूचना साइलो नहीं।
https://github.com/user-attachments/assets/e557b1ac-dda4-41cb-87dd-9d56dbf05133
तीन कार्य प्रकार, सभी एक ही वर्कर द्वारा निष्पादित:
| कार्य | यह क्या करता है | आउटपुट |
|---|---|---|
| Bootstrap | परियोजना प्रारंभ में, सीधे समस्या को हल करने का प्रयास करता है | तथ्य + संभावित पूर्ण |
| Reason | पूरा ग्राफ पढ़ता है: क्या लक्ष्य पूरा हुआ? आगे क्या खोजना चाहिए? | पूर्ण / नए आशय / कोई-ऑप |
| अन्वेषण | एक आशय का दावा करता है, अन्वेषण करता है, निष्कर्ष रिपोर्ट करता है | एक तथ्य |
सिस्टम आर्किटेक्चर:
┌──────────────────────────────────┐
│ Cairn Server │
│ Facts + Intents + Hints │
└─────────────────┬────────────────┘
│
Read / Write API
│
┌─────────────────┴────────────────┐
│ Dispatcher │
│ Schedules tasks, manages │
│ containers, writes protocol │
└──────────┬───────────────┬───────┘
│ │
┌───────────────┴──┐ ┌──────┴──────────────┐
│ Worker Container│ │ Worker Container │
│ (Project A) │ │ (Project B) │
│ ┌────┐ ┌────┐ │ │ ┌────┐ ┌────┐ │
│ │ W. │ │ W. │ │ │ │ W. │ │ W. │ │
│ └────┘ └────┘ │ │ └────┘ └────┘ │
└──────────────────┘ └─────────────────────┘
कैर्न सर्वर केवल ग्राफ स्थिरता बनाए रखता है।
कैर्न डिस्पैचर ग्राफ पढ़ता है, कार्य निर्धारित करता है, वर्कर कंटेनरों को चालू और बंद करता है, और प्रोटोकॉल का एकमात्र लेखक है। प्रत्येक परियोजना को अपना स्वयं का वर्कर कंटेनर मिलता है; इसमें कई एजेंट वर्कर एक साथ चलते हैं। एजेंट वर्कर केवल एक प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और संरचित आउटपुट लौटाते हैं।
समर्थित वर्कर बैकएंड: Claude Code, Codex, और Pi।
टेनसेंट क्लाउड हैकाथॉन · AI पैठ परीक्षण चैलेंज · दूसरा संस्करण
610 टीमें · 1,345 प्रतिभागी · पूरे चीन के शीर्ष विश्वविद्यालय और सुरक्षा फर्म
| मीट्रिक | मान |
|---|---|
| हल की गई समस्याएँ | 54 / 54 — केवल एक टीम जिसने AK किया |
| अंतिम रैंकिंग | तीसरा |
सिस्टम का प्रतियोगिता से पहले कभी परीक्षण नहीं किया गया था। पूरी पाइपलाइन पहली बार रेस डे पर सुबह 4 बजे ऑनलाइन हुई। कोई प्रशिक्षण नहीं, कोई ट्यूनिंग नहीं, कोई डोमेन-विशिष्ट टूलिंग नहीं। शून्य MCP उपकरण, शून्य RAG, शून्य पूर्वनिर्धारित एजेंट भूमिकाएँ।
पूर्वापेक्षाएँ
दोनों सेटअप विधियों को वर्कर कंटेनर इमेज की आवश्यकता होती है:
docker pull --platform=linux/amd64 ghcr.io/oritera/cairn-worker-container:latest
अपना स्थानीय डिस्पैचर कॉन्फ़िगरेशन बनाएं और अपने LLM एंडपॉइंट और API कुंजियाँ भरें:
cp dispatch.example.yaml dispatch.yaml
Cairn बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली बेस इमेज खींचें:
docker pull ghcr.io/astral-sh/uv:python3.13-trixie
docker compose up --build
यह cairn-server को पोर्ट 8000 पर और cairn-dispatcher को तब शुरू करता है जब सर्वर अपनी स्वास्थ्य जांच पास कर लेता है। डिस्पैचर परियोजना रूट से dispatch.yaml माउंट करता है और होस्ट सॉकेट के माध्यम से डॉकर से जुड़ता है। डेटा ./datas/cairn/ पर संग्रहीत होता है।
# Start the server
uv run --project cairn cairn serve
# Run the dispatcher
uv run --project cairn cairn dispatch --config dispatch.yaml
# Run startup health checks only
uv run --project cairn cairn dispatch --config dispatch.yaml --startup-healthcheck-only
डॉकर या लाइव मॉडल एंडपॉइंट के बिना तेज़ रिग्रेशन सूट चलाएं:
uv run --project cairn --group dev pytest
Cairn एक सामान्य-उद्देश्यीय समस्या-समाधान इंजन है। हालांकि यह पैठ परीक्षण, CTF समाधान, सुरक्षा मूल्यांकन, और भेद्यता अनुसंधान कार्यप्रवाहों का समर्थन करता है, यह केवल उन वातावरणों में उपयोग करने का इरादा है जहां आपके पास संचालित करने की स्पष्ट प्राधिकृति है।