Triadicframeworks
Обзор

Лаборатория агентов CME — Мульти‑Режимные Подложечные Агенты

RTT / CMH / MSRM — Учебный модуль кристально-мицеллярного двигателя#

1. Обзор лаборатории#

Эта лаборатория обучает студентов тому, как реализовать CME‑осведомленные агенты, которые работают в следующих режимах:

  • Режим биологического роста (BGR)
  • Гибридный резонансный режим (HRR)
  • Режим минерализации (MLR)

Агенты используют семейства операторов RTT (P, E, G, M, S, HybridOps) для моделирования переходов субстрата:

Биологический → Гибридный → Минеральный

2. Упражнение 1 — Биологический следовый агент#

Цель: Захватить биологическую геометрию и маршрутизацию.#

Требования

  • вызов P.trace_extend
  • вызов G.nutrient_gradient
  • сохранить результаты в bio_map

Стартовый каркас

class BiologicalTraceAgent:
    def run(self):
        # TODO: trace geometry
        # TODO: compute gradients
        # TODO: return bio_map
        pass

3. Упражнение 2 — Гибридный агент выравнивания#

Цель: Совместить биологическую геометрию с гибридными резонансными полями.#

Требования

  • принять bio_map
  • вызвать S.channel_fill
  • вызвать HybridOps.resonance_bridge
  • сгенерировать hybrid_layer

Стартовая основа

class HybridAlignmentAgent:
    def align(self, bio_map):
        # TODO: fill channels
        # TODO: bridge resonance
        # TODO: return hybrid_layer
        pass

4. Упражнение 3 — Агент минеральной области#

Цель: Генерация минераловых решеток из гибридного слоя.#

Требования

  • вызов P.front_propagate
  • вызов M.domain_memory
  • создание mineral_map

Начальный каркас

class MineralDomainAgent:
    def crystallize(self, hybrid_layer):
        # TODO: propagate lattice
        # TODO: encode domain memory
        # TODO: return mineral_map
        pass

5. Упражнение 4 — Агент по консультированию по конвертам#

Цель: Рекомендовать значения конвертов для каждого режима.#

Требования

  • Влажность BGR: 0.55–0.65
  • Насыщение ионов HRR: 0.65–0.75
  • Супернасыщение MLR: ≥ 0.85

Начальная основа

class EnvelopeAdvisorAgent:
    def advise(self):
        # TODO: propose BGR envelopes
        # TODO: propose HRR envelopes
        # TODO: propose MLR envelopes
        # TODO: return envelope plan
        pass

6. Упражнение 5 — Агент передачи памяти#

Цель: Перемещение памяти через слои субстрата.#

Требования

  • вызов M.route_memory (био)
  • вызов HybridOps.memory_transfer (гибрид)
  • вызов M.domain_memory (минерал)

Начальный каркас

class MemoryTransferAgent:
    def transfer(self, bio_map, hybrid_layer):
        # TODO: route memory
        # TODO: transfer memory
        # TODO: encode domain memory
        pass

7. Упражнение 6 — Полный агент симуляции CME#

Цель: Интегрировать все переходы субстрата.#

Конвейер

  1. BiologicalTraceAgent
  2. HybridAlignmentAgent
  3. MineralDomainAgent
  4. EnvelopeAdvisorAgent
  5. MemoryTransferAgent

Стартовый каркас

class CMESimulationAgent:
    def run(self):
        # TODO: run biological stage
        # TODO: run hybrid stage
        # TODO: run mineral stage
        # TODO: compute envelopes
        # TODO: transfer memory
        # TODO: return final CME state
        pass

8. Упражнение 7 — Обучающий агент#

Цель: Создать объяснения для студентов.#

Требования

  • запустить симуляцию CME
  • сгенерировать 3–5 концептуальных вопросов
  • распечатать как вывод симуляции, так и вопросы

Начальная основа

class TeachingAgent:
    def lesson(self):
        # TODO: run CME simulation
        # TODO: generate questions
        # TODO: print lesson output
        pass

9. Завершение — Мультиагентный CME Пайплайн#

Цель: Объединить всех агентов в едином рабочем процессе.#

Конвейер

  • наблюдать за биологической геометрией
  • выравнивать гибридный резонанс
  • кристаллизовать минеральную решетку
  • вычислять оболочки
  • переносить память
  • генерировать обучающий вывод

Стартовая основа

def cme_pipeline():
    # TODO: instantiate agents
    # TODO: run each stage
    # TODO: print final results
    pass
Работает на Docsbook