fabriziosalmi/aimp断片化された低帯域幅ネットワークにおける自律エージェント間の耐障害性のある状態同期のために設計されたサーバーレスネットワーキングプロトコル
断片化された低帯域幅ネットワークにおいて、自律エージェント間の耐障害性のある状態同期を実現するための実験的なサーバーレスネットワーキングプロトコル。Merkle-CRDT と 暗号学的アイデンティティ に基づいて構築されており、中央権威もグローバルDNSも不要で、常に書き込み可能です。
| # | バージョン | タイトル | リンク |
|---|---|---|---|
| 1 | v0.1.0 | Merkle-CRDT Protocol (L1/L2) | ResearchGate |
| 2 | v0.2.0 | Epistemic Layer (L3) | ResearchGate |
| 3 | v0.3.0 | Correlation-Aware Aggregation (L3) | ResearchGate |
| 4 | v0.4.0 | Deterministic Semantic Topologies (L3) | ResearchGate |
著者プロフィール: ResearchGate · ResearchHub
| レイヤー | バージョン | 目的 |
|---|---|---|
| L1/L2 | v0.1.0 | Merkle-DAG CRDT、Ed25519署名、Noise Protocolトランスポート、BFTクォーラム |
| L3 | v0.2.0 | Epistemic Layer: 整数ログオッズ、2パス信頼伝播、Sybil耐性レピュテーション |
| L3 | v0.3.0 | Correlation-Aware Aggregation: 相関のあるセンサー/LLMに対する幾何学的割引 |
| L3 | v0.4.0 | Deterministic Semantic Topologies: 256ビットSimHashによる自律的エッジ生成 |
L3 v0.3.0では、アプリケーションがナレッジグラフ（Supports/Contradictsエッジ）を手動で構築する必要がありました。v0.4.0は自律的なエッジ生成によってこのボトルネックを解消します:
QuantizedEmbedding([u64; 4]) を保持します — これは正規の埋め込みモデルからアプリケーション側で計算された256ビットのSimHashです。max_k_nearest の上限によりエッジ密度をO(N)に制限し、信頼伝播の爆発を防ぎます。embedding_version: u32 は、プロトコルレベルのモデルアップグレードのために、互いに素な潜在空間を分離します。// Autonomous truth discovery: 10,000 claims → 50 ms scan, O(N) edges
// No floats. No coordination. No central authority.
let edges = auto_edge_generator.generate_edges(&epoch_claims);
L3 v0.2.0は、すべての証拠ソースが統計的に独立であると仮定しています（ナイーブベイズ）。これは、物理的に相関のあるセンサー（例: 同じ屋上にある100台のIoTデバイス）や意味的に相関のあるエージェント（例: 同じデータセットでファインチューニングされたLLM）が一致した観測を報告する場合に、病的な過信を生み出します。
v0.3.0は Grid-Cell Correlation Discounting を導入します:
CorrelationCell(u64) を保持します — 空間的、意味的、または時間的近接性のための離散座標です。discount_bps^rank / 10000^rank（デフォルト30%）を受け取ります。(temporal_grid, fingerprint, correlation_cell) でバケット化し、完全な集合に対するアトミックな計算を保証します。correlation_cell: None のクレームはv0.2.0と同一に動作します（回帰ゼロ）。v0.5.0における破壊的変更。
correlation_cell: Noneはもはや「独立、完全な重み」を意味しません。このフィールドを省略することは厳密に有利でした — 測定によると、隠蔽は正直な開示に対して 70.3倍 の利益をもたらしたため、合理的な参加者は決してセルを宣言せず、上記の割引は自明に回避されていました。独立性は今や主張されるのではなく 実証 されなければなりません: 検証されていない独立性は制限され、一方で異なる埋め込みクラスタに裏付けられた独立性は依然として完全な重みで蓄積されます。新機能 のL3セクションおよびaimp_node/tests/insider_asymmetry.rsを参照してください。
// 100 co-located sensors, 70% confidence each:
// v0.2.0 (naive): 100 × 847 = 84,700 milli-log-odds → ~100% (hyper-confident)
// v0.3.0 (30%): 847 × Σ(0.3^i) ≈ 1,207 milli-log-odds → ~77% (realistic)
aimp_node/ Rust reference implementation (Cargo workspace member)
src/
crdt/ Merkle-DAG engine, actor model, arena allocator, quorum consensus
crypto/ Ed25519 identity, BLAKE3 hashing, zero-trust firewall
network/ UDP gossip, Noise Protocol XX sessions, per-peer rate limiting
protocol/ Wire format (MessagePack), typed payload enum
epistemic.rs L3 Epistemic Layer (v0.3.0): log-odds, trust propagation, correlation discounting
semantic_topology.rs L3 Semantic Topology (v0.4.0): SimHash embeddings, auto-edge generation
decision_engine.rs Pluggable deterministic decision engine (trait + rule engine + hot-reload)
error.rs Unified AimpError type hierarchy
dashboard/ Ratatui TUI
config.rs Dynamic configuration with validation
event/ Structured logging + Prometheus metrics (counters + histograms)
tests/ Integration tests
benches/ Criterion benchmarks
aimp_testbed/ Python SDK (aimp-client) + CLI tool + chaos testing
deploy/ Systemd service, Firecracker microVM, install script
formal/ TLA+ convergence + quorum safety + belief convergence specification
docs/ Paper 1 (Typst source + PDF)
v0.2.0/ Paper 2: Epistemic Layer (Typst source + PDF)
v0.3.0/ Paper 3: Correlation-Aware Aggregation (Typst source + PDF)
| 機能 | AIMP (Merkle-CRDT) | 従来型 (Raft/Paxos) |
|---|---|---|
| トポロジー | P2Pメッシュ / 分散型 | リーダー / クォーラム |
| 可用性 | AP (常に書き込み可能) | CP (過半数が必要) |
| 順序付け | 因果的 (ベクタークロック) | 全順序 (逐次的) |
| 完全性 | 暗号学的 (Merkle-DAG) | ログベース |
| ハードウェア | エッジ/IoT最適化 | データセンターグレード |
tokio::mpsc を介したゼロ共有状態CRDTによるアクターモデルRuleEngine 実装を伴うプラグイン可能な DecisionEngine トレイトaimp_rules.json からのルールのホットリロード（再起動不要）Payload enum（コンパイル時の安全性）/health エンドポイントSystemEvent ロギングAimpError 型階層（Box<dyn Error> はもう不要）Apple Silicon（Mシリーズ）、シングルスレッド、fast-crypto モードでCriterionにより測定: