Архитектура Noesis

Обзор

Noesis построен как трёхслойная система с чётким разделением ответственности. Каждый слой имеет конкретную роль, стабильный интерфейс, и реализуется независимо.

Слой представления (Presentation Layer)

Панели

5 канонических панелей как проекции единого объекта Noesis.Core:

1. Панель редактора

Markdown-редактор с валидацией в реальном времени.
Автодополнение для ссылок на утверждения.
Подсветка синтаксиса для YAML-фронтматтера.
Встроенные статус-метки ([Т·L1], [П·L3], и т.д.).
Проверка зависимостей в реальном времени.

2. Панель графа

Визуализация гиперграфа.
Узлы окрашены по статусу.
Типы рёбер различимы (requires, entails, translates, contradicts).
Масштабирование: уровень утверждения → уровень теории → уровень домена → уровень федерации.
Интерактивная навигация.

3. Панель статусов

Табличное представление с фильтрами.
Столбец на каждый атрибут (статус, уровень строгости, тип, число зависимостей).
Сортируемые, с поиском.
Прямая ссылка в редактор.
Аудит-история на каждое утверждение.

4. Панель федерации

Карта доменов знаний (теории как блоки).
Функторы между ними (стрелки, толщина = уверенность).
Тепловая карта препятствий.
Кластеризация по Морита-эквивалентности.
Кросс-доменный поиск.

5. Панель агента

Чат-интерфейс с LLM-агентом.
Контекстное окно показывает текущий фокусный граф.
Предложения агента с встроенными метками SMT-верификации.
Предпросмотр предложений + кнопки принять/отклонить.
История принятых операций.

Клиенты

Web-клиент (SolidJS): основной, развёртывается как SPA.
Расширение VSCode: для сценариев разработчика.
Плагин Claude Code: для исследователей, использующих CLI от Claude.
CLI-инструмент (команда noesis): операции в терминале.
MCP-клиент: интеграция с произвольным ИИ-ассистентом.

Все клиенты говорят с Core через NP (Noesis Protocol).

Noesis.Core

Primitive Engine (движок примитивов)

Назначение: реализация канонического примитива Diakrisis (⟪⟫, 𝖬, α_math, ⊏_•).

Структуры данных:

type Articulation = {
    id: ArticulationId,
    claims: Set<Claim>,
    dependencies: Set<Dependency>,
    metatheory: R_S,
    rigor_levels: Map<Claim, RigorLevel>,
    gauge_class: GaugeEquivalence,
    ordinal_invariant: Ordinal,
};

type Claim = {
    id: ClaimId,
    articulation: ArticulationId,
    type: ClaimType,
    status: Status,
    rigor_level: RigorLevel,
    content: String,
    semantic_tags: Set<Tag>,
};

type Dependency = {
    source: ClaimId,
    target: ClaimId,
    type: DependencyType,
    свидетель: Option<Proof>,
};

Операции:

create_articulation(R-S, axioms) -> Articulation
add_claim(articulation, claim) -> Result<Articulation, AxiomViolation>
add_dependency(articulation, source, target, type) -> Result<Articulation, AcyclicityViolation>
iterate_metaization(α: Articulation, k: Ordinal) -> Articulation — применения 𝖬^k
project_rho(α: Articulation) -> ConcreteCategory — ρ-проекция.
check_afn_t(α: Articulation) -> AFN_T_Compliance

Category Engine (движок категорий)

Назначение: реализация категорных операций Diakrisis.

Модули:

Проверка Морита-эквивалентности

fn morita_check(α: Articulation, β: Articulation) -> MoritaResult {
    // Compute gauge-classes
    let g_α = compute_gauge_class(α);
    let g_β = compute_gauge_class(β);
    
    // Check equivalence
    if g_α == g_β {
        return MoritaResult::Equivalent(свидетель);
    }
    
    // Search for Morita-bridge
    let bridge = search_morita_bridge(α, β);
    match bridge {
        Some(b) => MoritaResult::EquivalentViaBridge(b),
        None => MoritaResult::NotEquivalent(obstruction),
    }
}

Вычисление расширения Кана

По 85.T (UFH Гротендик-конструкция) + поточечная формула (HTT 4.3.2.7):

fn compute_lan(f: Functor, X: Presheaf) -> Presheaf {
    for b in target_category {
        let comma_cat = compute_comma(f, b);
        let restricted = restrict_to_comma(X, comma_cat);
        result[b] = colimit(restricted);
    }
    result
}

Проверка условия спуска

Когерентность как условие пучка (по 43.T1).

fn check_descent(covering: Covering, data: Data) -> DescentResult {
    // Cosimplicial limit verification
    let n = covering.size();
    for i in 0..n {
        for j in 0..n {
            check_cocycle(data[i], data[j], overlap[i,j]);
        }
    }
    // ... higher coherences
}

Agent Engine (движок агента)

Назначение: порождающие операции на базе LLM, формализованные как Giry-монадный оракул (по NO-3).

Архитектура:

Запрос пользователя
    ↓
Сборщик контекста (подмножество графа)
    ↓
Эмбеддинг (внутренний LLM)
    ↓
Порождение кандидатов (LLM API)
    ↓
Softmax-распределение p(op | context)
    ↓
SMT-фильтр (категорные законы)
    ↓
Проверка аксиом Diakrisis
    ↓
Проверка границ AFN-T + 97.T
    ↓
Принятые операции (с сертификатами)

Подробно в 05 — Агент.

Federation Engine (Фаза 4)

Назначение: распределённый Noesis — федеративная ноосфера.

Принципы:

Каждый узел — независимый экземпляр Noesis.
Синхронизация через gauge-сохраняющий протокол.
Консенсус через условие спуска.
Кросс-доменные запросы с сохранением конфиденциальности.

Подробно в 15 — Федерация.

Слой хранения (Storage Layer)

Markdown + YAML

Основное хранилище — читаемый человеком markdown с YAML-фронтматтером:

---
id: T-96
knowledge: uhm
type: theorem
status: "T·L1"
rigor_level: L1
title: "Self-model convergence ρ* = φ(Γ)"
dependencies:
  - { id: A-Omega7, type: requires }
dependents:
  - { id: T-62, type: entails }
translations:
  - target: diakrisis:Axi-7
    functor: F_UHM_Diakrisis
    status: verified
gauge_class: "S_7 × U(1)"
---

# T-96: Self-model convergence

**Statement**: For Γ ∈ D(ℂ⁷)...

Преимущества:

Редактируется человеком.
Отслеживается в Git.
Совместим с Docusaurus.
Тривиальное резервное копирование.
Простая миграция.

SQLite-индекс

Для быстрых запросов — SQLite-каталог:

CREATE TABLE claims (
    id TEXT PRIMARY KEY,
    articulation TEXT,
    type TEXT,
    status TEXT,
    rigor_level TEXT,
    title TEXT,
    content TEXT,
    md_path TEXT,
    last_modified TIMESTAMP
);

CREATE TABLE dependencies (
    source TEXT,
    target TEXT,
    type TEXT,
    свидетель TEXT,
    PRIMARY KEY (source, target, type)
);

CREATE TABLE translations (
    source_claim TEXT,
    target_claim TEXT,
    functor TEXT,
    confidence REAL,
    obstruction REAL
);

CREATE INDEX idx_dependencies_source ON dependencies(source);
CREATE INDEX idx_dependencies_target ON dependencies(target);

Перестраивается из markdown при запуске или по требованию.

Версионирование в Git

Вся история в Git:

История на каждое утверждение.
История на каждую теорию.
Ветвление для исследовательских изменений.
Слияние с обнаружением конфликтов.
Аудит-след для корпоративного соответствия.

Распределённый пучок (Фаза 4)

Хранилище федерации:

Каждый узел поддерживает локальный markdown + SQLite.
Межузловая синхронизация через NP-протокол.
Условие спуска для согласованности.
Шифрование при хранении и в транзите.
Зоны конфиденциальности (публичная / приватная / разделяемая в федерации).

Язык реализации: Verum

Почему Verum

Требование	Rust	Lean4	Agda	Verum
Зависимые типы	✗	✓	✓	✓
SMT-верификация	FFI	FFI	✗	нативно
Системная производительность	✓	✗	✗	✓
Вычисления на GPU	FFI	✗	✗	✓
LLM-инференс	привязки	✗	✗	✓
HoTT-примитивы	✗	✗	✓	✓
Сертификаты доказательств	✗	только Lean	✗	5 форматов

Verum — единственный стек, одновременно покрывающий все требования.

Стандартные компоненты Verum, используемые в Noesis

core/math/category.vr — Functor, Monad, Adjunction, Ёнеда, расширения Кана.
core/math/infinity_category.vr — QuasiCategory, InfinityFunctor.
core/math/infinity_topos.vr — Site, GrothendieckTopology, InfinityTopos.
core/math/hott.vr — Equiv, Fiber, унивалентность.
core/math/fibration.vr — GrothendieckFibration, Straightening.
core/math/kan_extension.vr — InfLeftKanExtension, InfRightKanExtension.

Noesis-специфичные модули (будут добавлены в Verum)

core/math/quantum_logic.vr — OrthomodularLattice, EpistemicState (для Фазы 6).
core/math/giry.vr — Giry-монада, LlmOracle, functor_density.
core/math/epistemic.vr — тип Theory, эпистемический функтор, распространение.
core/math/day_convolution.vr — для когнитивного расширения (Фаза 6).
core/math/morita.vr — вычисления Морита-эквивалентности.

Масштабируемость

Сложность

Для N объектов знания, M утверждений на объект, D максимальной глубины зависимостей, K функторов:

Операция	Сложность	Пример (N=30, M=100, D=5, K=100)
Распространение статусов (BFS)	O(N·M·D)	15K операций, <1 мс
Аудит одной теории	O(M²·D)	50K операций, <10 мс
Полная кросс-когерентность	O(K·M²)	1M операций, <100 мс
Одно расширение Кана	O(M³·D)	50M операций, ~5 с
Все попарные Кан-расширения	O(K·M³·D)	5G операций, ~8 мин, параллельно
Проверка спуска (покрытие)	O(K²·M)	1M операций, <100 мс

Всё полиномиально; всё распараллеливается. Ленивое вычисление: расширения Кана вычисляются по требованию.

Формальные границы сложности (доказательство NO-5)

Обоснование полиномиальных границ для каждой операции:

Распространение статусов — BFS в DAG зависимостей: $T_\text{prop} = O(|V| + |E|) = O(N \cdot M + N \cdot M \cdot D) = O(N \cdot M \cdot D)$ (число рёбер ограничено D·M на узел, V = N·M.)

Аудит одной теории — попарные проверки согласованности среди M утверждений + обход зависимостей глубины D: $T_\text{audit} = O\left(\binom{M}{2} \cdot D\right) = O(M^2 D)$

Расширение Кана (поточечное) — для каждой точки цели вычисляется копредел запятой-категории: $T_\text{Kan} = O\left(|B| \cdot T_\text{comma} \cdot T_\text{colim}\right) = O(M \cdot M \cdot M \cdot D) = O(M^3 D)$

Проверка спуска — косимплициальный предел Чеха до тройных пересечений: $T_\text{descent} = O\left(\sum_{k=1}^{3} \binom{|\text{cover}|}{k} \cdot M\right) = O(K^3 M) = O(K^2 M)$ при $K \ll$ размера.

Результат (NO-5 формально): все операции в Noesis.Core полиномиальны по (N, M, D, K), что критически отличает её от экспоненциальных альтернатив:

Полный поиск доказательств (сырой Lean/Coq): $O(2^\text{depth})$ в худшем случае.
SAT-согласованность: NP-полная в общем случае.
Проверка моделей: PSPACE.

Noesis сохраняет операции вычислимыми за счёт 2-категорной структуры Diakrisis — обязательства доказательств локализованы в конечных запятых-категориях, а не в глобальном поиске.

Память

Для 1000 объектов знания × 100 утверждений × в среднем 5 зависимостей:

Markdown-хранилище: ~500 МБ.
SQLite-индекс: ~50 МБ.
Рабочий набор в памяти: ~100 МБ.

Масштабируемость до 10⁶ утверждений за счёт:

Ленивой загрузки.
Пагинации в интерфейсе.
Шардированного хранилища.
Федерации для распределения нагрузки.

Инженерия производительности

Горячие пути:

Распространение статусов: BFS с мемоизацией.
Аудит когерентности: инкрементальный, не полный пересчёт.
Расширение Кана: кэшируется на каждый функтор.
Запросы к графу: SQLite с индексами.

Разгрузка на GPU (опционально):

Вычисление эмбеддингов.
Поиск по сходству.
Часть детекции Морита-эквивалентности.

Безопасность

Мультиарендность

Изоляция на уровне организации.
Права доступа на уровне пользователя.
Контроль доступа на уровне утверждения (чтение/запись/админ).
Аудит-следы на каждую операцию.

Криптографические гарантии

Подписанные коммиты (GPG).
Подписи SMT-сертификатов.
Протокол федерации — взаимная аутентификация.
Шифрование при хранении для чувствительных доменов.

Соответствие требованиям

Соответствие GDPR, CCPA для пользовательских данных.
SOC2 Type II для корпоративных развёртываний.
FedRAMP для государственных развёртываний.
HIPAA для приложений в здравоохранении.

Топологии развёртывания

Топология 1: Локальный одиночный пользователь

CLI + локальное хранилище.
Встроенный LLM (Ollama, локальный Claude).
SQLite на одной машине.
Случай применения: индивидуальный исследователь.

Топология 2: Команда

Общий сервер.
Рабочие пространства уровня команды.
Общее хранилище (Git + SQLite).
LLM: облачный API или самостоятельное размещение.
Случай применения: исследовательская группа, небольшая консалтинговая фирма.

Топология 3: Корпоративное развёртывание

Кластер на собственных серверах.
Мультиарендная изоляция.
Выделенный LLM (дообучен на доменном корпусе).
Хранилище: распределённая файловая система.
Резервное копирование + аварийное восстановление.
Случай применения: крупная фарма, финансовое учреждение, аэрокосмическая отрасль.

Топология 4: Федерация

Несколько организаций как узлы.
Межузловая синхронизация.
Разделяемый граф знаний с зонами конфиденциальности.
Консенсус по разделяемым утверждениям.
Случай применения: академические консорциумы, промышленные альянсы.

Следующий шаг

Для понимания модели данных: 03 — Модель знаний.

Для детального NP: 04 — Операции.

Для слоя агента: 05 — Агент.

Обзор​

Слой представления (Presentation Layer)​

Панели​

1. Панель редактора​

2. Панель графа​

3. Панель статусов​

4. Панель федерации​

5. Панель агента​

Клиенты​

Noesis.Core​

Primitive Engine (движок примитивов)​

Category Engine (движок категорий)​

Проверка Морита-эквивалентности​

Вычисление расширения Кана​

Проверка условия спуска​

Agent Engine (движок агента)​

Federation Engine (Фаза 4)​

Слой хранения (Storage Layer)​

Markdown + YAML​

SQLite-индекс​

Версионирование в Git​

Распределённый пучок (Фаза 4)​

Язык реализации: Verum​

Почему Verum​

Стандартные компоненты Verum, используемые в Noesis​

Noesis-специфичные модули (будут добавлены в Verum)​

Масштабируемость​

Сложность​

Формальные границы сложности (доказательство NO-5)​

Память​

Инженерия производительности​

Безопасность​

Мультиарендность​

Криптографические гарантии​

Соответствие требованиям​

Топологии развёртывания​

Топология 1: Локальный одиночный пользователь​

Топология 2: Команда​

Топология 3: Корпоративное развёртывание​

Топология 4: Федерация​

Следующий шаг​