一种实验性的无服务器网络协议，用于在碎片化、低带宽网络中实现自主代理之间的弹性状态同步。构建于 Merkle-CRDT 和 加密身份 之上——无中央权威、无全局DNS、始终可写。
| # | 版本 | 标题 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 1 | v0.1.0 | Merkle-CRDT 协议（L1/L2） | ResearchGate |
| 2 | v0.2.0 | 认知层（L3） | ResearchGate |
| 3 | v0.3.0 | 相关性感知聚合（L3） | ResearchGate |
| 4 | v0.4.0 | 确定性语义拓扑（L3） | ResearchGate |
作者资料： ResearchGate · ResearchHub
| 层 | 版本 | 目的 |
|---|---|---|
| L1/L2 | v0.1.0 | Merkle-DAG CRDT、Ed25519 签名、Noise 协议传输、BFT 法定人数 |
| L3 | v0.2.0 | 认知层：整数对数几率、两遍信任传播、抗女巫攻击声誉 |
| L3 | v0.3.0 | 相关性感知聚合：针对相关传感器/LLM 的几何折扣 |
| L3 | v0.4.0 | 确定性语义拓扑：通过 256 位 SimHash 实现自主边生成 |
L3 v0.3.0 要求应用程序手动构建知识图谱（支持/矛盾边）。v0.4.0 通过自主边生成消除了这一瓶颈：
QuantizedEmbedding([u64; 4]) —— 一个 256 位的 SimHash，由应用程序端从规范嵌入模型计算得出。max_k_nearest 上限将边密度限制在 O(N)，防止信任传播膨胀。embedding_version: u32 隔离不相交的潜在空间，用于协议级别模型升级。// 自主真理发现：10,000 条声明 → 50 毫秒扫描，O(N) 边
// 无浮点数。无协调。无中央权威。
let edges = auto_edge_generator.generate_edges(&epoch_claims);
L3 v0.2.0 假设所有证据源在统计上独立（朴素贝叶斯）。当物理上相关的传感器（例如，同一屋顶上的 100 个物联网设备）或语义相关的代理（例如，在同一数据集上微调的 LLM）报告一致观察结果时，这会产生病态的过度自信。
v0.3.0 引入了 网格单元相关性折扣：
CorrelationCell(u64) —— 空间、语义或时间邻近性的离散坐标。discount_bps^rank / 10000^rank（默认为 30%）。(temporal_grid, fingerprint, correlation_cell) 分桶，确保在完整集合上进行原子计算。correlation_cell: None 的声明行为与 v0.2.0 完全相同（零回退）。// 100 个共址传感器，每个 70% 置信度：
// v0.2.0（朴素）：100 × 847 = 84,700 毫对数几率 → 约 100%（过度自信）
// v0.3.0（30%）：847 × Σ(0.3^i) ≈ 1,207 毫对数几率 → 约 77%（现实）
aimp_node/ Rust 参考实现（Cargo 工作区成员）
src/
crdt/ Merkle-DAG 引擎、Actor 模型、竞技场分配器、法定人数共识
crypto/ Ed25519 身份、BLAKE3 哈希、零信任防火墙
network/ UDP 散布、Noise 协议 XX 会话、单对等点速率限制
protocol/ 线格式（MessagePack）、类型化负载枚举
epistemic.rs L3 认知层（v0.3.0）：对数几率、信任传播、相关性折扣
semantic_topology.rs L3 语义拓扑（v0.4.0）：SimHash 嵌入、自动边生成
decision_engine.rs 可插拔确定性决策引擎（trait + 规则引擎 + 热重载）
error.rs 统一 AimpError 类型层次结构
dashboard/ Ratatui TUI
config.rs 带验证的动态配置
event/ 结构化日志 + Prometheus 指标（计数器 + 直方图）
tests/ 集成测试
benches/ Criterion 基准测试
aimp_testbed/ Python SDK（aimp-client）+ CLI 工具 + 混沌测试
deploy/ Systemd 服务、Firecracker 微VM、安装脚本
formal/ TLA+ 收敛性 + 法定人数安全性 + 信念收敛规范
docs/ 论文 1（Typst 源 + PDF）
v0.2.0/ 论文 2：认知层（Typst 源 + PDF）
v0.3.0/ 论文 3：相关性感知聚合（Typst 源 + PDF）
| 特性 | AIMP（Merkle-CRDT） | 传统（Raft/Paxos） |
|---|---|---|
| 拓扑 | 点对点网状 / 去中心化 | 领导者 / 法定人数 |
| 可用性 | AP（始终可写） | CP（需要多数） |
| 排序 | 因果（向量时钟） | 总序（顺序） |
| 完整性 | 加密（Merkle-DAG） | 基于日志 |
| 硬件 | 边缘/物联网优化 | 数据中心级 |
tokio::mpsc 实现零共享状态 CRDT 的 Actor 模型DecisionEngine trait，带 RuleEngine 实现aimp_rules.json 热重载规则（无需重启）Payload 枚举（编译时安全）/health 端点，以及 HTTP 状态码SystemEvent 日志，带 TUI 仪表盘AimpError 类型层次结构（不再有 Box<dyn Error>）使用 Criterion 在 Apple Silicon（M 系列）上测量，单线程，fast-crypto 模式：
| 操作 | 时间 | 吞吐量 |
|---|---|---|
append_mutation（100 次操作） | 41.8 µs | ~2.4M 次突变/秒 |
get_merkle_root（缓存） | 4.8 ns | O(1) |
| BLAKE3 哈希（1 KB） | 925 ns | ~1.08 GB/s |
| MessagePack 序列化/反序列化 | 204 / 210 ns | — |
| Ed25519 签名（ring） | 9.3 µs | ~108K 次操作/秒 |
| Ed25519 验证 | 25.0 µs | ~40K 次操作/秒 |
模拟 5 节点集群，带反熵同步（进程内，Apple Silicon）：
| 场景 | 结果 |
|---|---|
| 吞吐量（5 节点 x 1000 次突变，带 Ed25519 签名） | 96,289 次突变/秒 |
| 收敛（5 个分歧节点，每个 250 DAG） | 0.68 ms（1 轮同步） |
| 分区/合并（2 组，每组 30 次突变，完全合并） | 0.21 ms |
| 加密热路径（每条消息签名 + 验证） | 45.0 µs → 22K 条消息/秒最大 |
| 加密预算（速率限制=50/秒） | 0.23% 利用率 |
在模拟丢包、延迟和分区条件下的收敛（5 节点，每节点 50 次突变）：
| 条件 | 已收敛 | 轮数 |
|---|---|---|
| 基线（0% 丢包） | 是 | 1 |
| 10% 丢包 | 是 | 2 |
| 30% 丢包 | 是 | 2 |
| 50% 丢包 | 是 | 2 |
| 20% 丢包 + 100ms 延迟 + 30ms 抖动 | 是 | 2 |
| 分区（10 轮）然后合并 | 是 | 1 |
| 分区（50 轮）然后合并，20% 丢包 | 是 | 1 |
| 80% 丢包（压力） | 是 | 4 |
AIMP 在高达约 80% 丢包的情况下，仍能在几轮反熵内收敛，降级优雅。
Docker ARM64 Linux，RPi 类资源限制：
| 指标 | macOS ARM64 | Linux 1C/1GB（RPi 4） | Linux 1C/256MB（RPi Zero） |
|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 96,289 mut/s | 24,802 mut/s | 29,709 mut/s |
| 收敛 | 0.68 ms | 3.06 ms | 1.30 ms |
| Ed25519 签名 | 8.7 µs | 16.2 µs | 15.1 µs |
| Ed25519 验证 | 20.5 µs | 34.6 µs | 45.2 µs |
| 最大消息/秒 | 34,329 | 19,695 | 16,573 |
| 加密预算 @50/s | 0.15% | 0.25% | 0.30% |
即使在 RPi Zero 类硬件上，吞吐量也比速率限制高出 3 个数量级。
相同硬件，相同操作，单线程，target-cpu=native：
| 基准测试 | AIMP（ring） | Automerge | Yrs（Yjs） |
|---|---|---|---|
| 突变（1000 次操作） | 129K ops/s | 94K ops/s | 632K ops/s |
| 2 副本合并 | 0.48 ms | 1.17 ms | 0.38 ms |
| 5 副本合并 | 2.16 ms | 3.89 ms | — |
| 状态大小（1000 次操作） | ~18 KB | 4 KB | — |
使用 ring 的 AIMP 在突变性能上比 Automerge 快 1.37 倍（每次写入带 Ed25519），合并快 2.4 倍。Yrs 在突变上最快（无加密），但 AIMP 合并性能在 Yrs 的 26% 以内。
# 启用 ring 后端以获得最大吞吐量
RUSTFLAGS="-C target-cpu=native" cargo run --release --features fast-crypto,fast-alloc