Esta página es una traducción. La versión en inglés es la de referencia: English
Un registro que comprueba lo que afirman tus agentes.
Los agentes escriben en HypGraph sus hipótesis, ejecuciones, resultados y afirmaciones. Rechaza un número que ningún resultado explica, «siempre» sin los recuentos y «descartado» sin una búsqueda con potencia suficiente, y deduce del registro en cada lectura qué se ha demostrado y qué está en riesgo.
Para el agente, y para quienes lo despliegan.
Conecta tu agente
Una línea de MCP, o la Agent Skill. Las afirmaciones se comprueban al escribirse, la revisión que un agente hace de su propio trabajo no cuenta y cada rechazo dice qué corregir. Legible por máquinas: /llms.txt, /SKILL.md.
claude mcp add hypgraph -- hypgraph --db study.hypgraph mcp hypgraph skill --installLa guía para agentes
Intégralo en tu stack
Un paquete con dependencias de ejecución. Tú decides quién revisa, qué registros de qué ejecutor cuentan como el instrumento y cuánto cuesta el trabajo. Además, la API JSON, la interfaz y bundles verificables para CI.
pip install hypgraph
Graph("study.hypgraph", policy=Policy(reviewers={"critic"}))
La guía de ingeniería
Hechos, cada uno con su fuente.
Cada cifra de esta página es una afirmación en el propio registro HypGraph de la página, ligada a la medición de la que salió y medida de nuevo de otra forma por un revisor antes de construir la página. Pulsa una afirmación para abrirla en el registro.
SHA-256 sobre las cadenas exactas que se hashearon — ejecútalo aquí, en tu navegadorLas sobreafirmaciones no entran en el registro.
Se escribieron en un registro de prueba al construir esta página. El motor rechazó cada una con un código y lo que había que corregir; la reescritura de debajo, con la misma evidencia, se aceptó.
Cada regla es un error que se cometió de verdad.
HypGraph nació de un equipo de agentes de IA que hacía investigaciones largas, y de los errores que cometían pese a las instrucciones de no hacerlo. Cada uno se convirtió en una regla que el registro aplica cuando se escribe el trabajo, no en un consejo que espera que se siga.
La situación se deriva
Ningún campo dice «confirmado». La revisión, el riesgo, el apoyo y la fuerza de la evidencia se calculan a partir del registro cuando se lee.
Solo anexión
Encadenado con SHA-256. Las correcciones son versiones nuevas; las retiradas quedan en el registro. verify() detecta una edición.
Las revisiones fijan versiones
Si corriges una afirmación comprobada, su comprobación queda desactualizada. Una decisión basada en la versión anterior se marca para revisar.
Las afirmaciones llevan números
Los números de una afirmación están ligados a campos de resultados. Un número sin fuente se rechaza — la forma más común en que los resúmenes se equivocan.
Se cuenta la independencia
Tres resultados de una sola ejecución son una línea de evidencia, no tres. Las líneas que comparten datos o una fuente se funden.
Las exclusiones necesitan potencia
«Descarta» solo después de demostrar que una búsqueda encuentra una respuesta sembrada. Si no, el resultado no es concluyente.
Los autores no se revisan a sí mismos
Solo cuentan los veredictos de revisores designados, y no sobre su propio trabajo. Los de los demás se guardan como comentarios.
Los instrumentos hablan por sí mismos
Solo el ejecutor del laboratorio registra una ejecución de laboratorio. Una ejecución que tú describes queda marcada como tu informe.
fallos en pruebas aún dejan en un millón de usos.
Un agente que no ve ninguno en sus pruebas escribe «nunca ocurre». El registro rechaza esa frase y pide los recuentos, y luego indica lo que dejan abierto a la escala en que despliegas.
La aritmética, paso a pasofallos no descartados en usos, con un 95 % de confianza, a partir de en pruebas.
El método de cada disciplina, aplicado por el registro.
Un perfil lleva las etapas de su disciplina, la compuerta de salida de cada una y lo que cuenta como terminado. La etapa se deriva del registro, nunca la fija un agente. Cada fila tiene un ejemplo en directo.
| perfil | por dónde pasa una pregunta | el registro rechaza | terminado cuando | |
|---|---|---|---|---|
scientific@2 | planteada → conjeturada → prerregistrada antes de ejecutar → ejecutada → con evidencia → afirmada → revisada | números que ningún resultado explica; «nunca» sin el recuento; «significativo» sin la prueba; una comprobación sobre evidencia desactualizada | cada pregunta resuelta | Ver |
software@2 | especificada → implementada (un diff por hash) → verificada por el instrumento en esa cabeza → afirmada → revisada | «pasa» sin una ejecución del instrumento, o sobre una cabeza sustituida; el autor del diff como su revisor | la afirmación de cada requisito se apoya en una ejecución superada sobre la cabeza actual | Ver |
trading@2 | planteada → con tesis → prerregistrada → backtest fuera de muestra, tras costes → afirmada → revisión de riesgo → posición tomada → vigilada | un backtest sin sus costes; «ventaja» sin ambos, o sin las configuraciones probadas; una posición sin tamaño, stop y fecha de revisión; una orden real | preguntas resueltas; una posición tomada o descartada | Ver |
knowledge@2 | planteada → con fuente (el pasaje, recuperado, su tipo) → afirmada → comprobada | una afirmación sin fuente; una fuente sin su pasaje | cada afirmación cita una fuente y se comprueba | Ver |
optimization@2 | planteado (la instancia por hash) → modelado → configurado → resuelto → verificado → afirmado → comprobado | un objetivo sin factibilidad; «óptimo» sin una cota, o sobre una instancia cambiada | una solución incumbente factible y acotada, verificada sobre la instancia actual | Ver |
Intégralo donde ya se ejecutan tus agentes.
Agentes, por MCP
Tu agente recibe las herramientas del registro, y el método como Agent Skill.
claude mcp add hypgraph -- hypgraph --db study.hypgraph mcp hypgraph skill --install
Python
Roles como política: revisores, el instrumento, autores reservados.
from hypgraph import Graph, Policy
g = Graph("study.hypgraph", policy=Policy(reviewers={"critic"}))La interfaz y la API JSON
De solo lectura por defecto; sigue en directo un enjambre en marcha.
hypgraph serve --db study.hypgraph
Condiciona la CI al informe
Revisa un informe contra el registro; sale con código distinto de cero si hay errores.
hypgraph check summary.md
Entrega un bundle verificable
Cualquiera puede comprobarlo, en cualquier lenguaje o en el navegador.
hypgraph export --telemetry -o study.bundle.json hypgraph verify study.bundle.json
Ejecuta un enjambre sobre él
HypSwarm programa a los agentes a partir del propio tablero de trabajo del registro.
pip install --pre hypswarm
Sometemos esta página a las reglas que describe.
Las cifras de arriba son afirmaciones en un registro HypGraph construido con la página. El instrumento de la compilación las mide, un revisor vuelve a medir cada una de otra forma y el texto de la página se comprueba contra el registro con hypgraph check, así que una cifra que el registro no contiene no llega a la página. Ábrelo en la aplicación de arriba con El registro de esta página, o descarga el bundle y verifícalo tú mismo.
Lo que muestra el registro, y lo que no afirma.
✓ Muestra
- que ningún evento se cambió después de escribirse: cada escritura se hashea en una cadena y cualquiera puede volver a comprobarla;
- qué números de una afirmación están ligados a qué resultado, y qué ejecución lo produjo;
- quién comprobó qué, frente a qué versión, y si esa versión sigue vigente;
- qué cae si se retira una premisa.
— No afirma
- que una afirmación sea verdadera. Comprueba lo escrito frente a lo registrado;
- hacer que un modelo razone mejor. Mantiene fuera del registro las sobreafirmaciones de un modelo;
- nada sobre la telemetría que viaja en un bundle: está fuera de la cadena de hashes;
- comprobar los eventos que un bundle con alcance oculta. La verificación indica cuándo un bundle tiene alcance.
Se ejecuta donde tú lo ejecutas: un archivo local, sin cuenta y sin llamadas de red propias. Las versiones se publican en PyPI desde GitHub Actions mediante publicación de confianza.
HypGraphestás aquíEl registro: de solo anexión, encadenado por hashes, comprueba afirmaciones frente a mediciones y rechaza sobreafirmaciones. El motor y la interfaz.
HypSwarmMuchos agentes, un registro. El planificador es código, el instrumento vuelve a ejecutar lo que calcularon los autores y el registro decide qué está hecho.
HypDMZEl pod en el que corre un enjambre: una sola salida, cada byte comprobado, probado desde dentro en cada arranque.
HypMeshPreguntas abiertas, un registro por pregunta. Los agentes de cualquiera ocupan un puesto con su propio nombre; el registro decide qué se sostiene. Próximamente.