网络在线生命体

基于 PPR 和 paMessage 的 A2A MCP 系统技术规范 (v1.0)

文档标题：基于 PPR 和 paMessage 的 A2A MCP 系统技术规范 (v1.0) 作者：杨正煜 日期：2025 年 7 月 29 日

1. 概述

本文件详细定义了利用杨正煜构思的创新 PAT（Purposeful Programming Revolution + Artificial Intelligence Data + Task Tree Protocol） 框架、PPR (Purposeful Programming Revolution) 语言和 paMessage 对象构建的 A2A (AI-to-AI) MCP (Multi-AI Collaboration Protocol) 系统的技术规范。该系统实现了基于自然语言的 AI 间通信和自主协作，在网络上部署了 “网络在线生命体”，旨在实现 AI 生态系统的民主化和有机进化。

核心目标:

• 使 AI 能够通过 PPR 语法直接理解人类自然语言意图，并自动设计/实现系统。
• 通过 paMessage 对象实现“活的物体”，这些物体在网络中自主学习和进化。
• 通过 A2A MCP，将 PPR 作为通用语言，为全球 AI 通信和协作奠定基础。

2. 核心理念与原则

杨正煜的系统基于以下核心理念：

• “过多的考虑使系统复杂化并阻碍人类进步。抛弃过时的，选择新的，是生命进化的过程。”
• AI 发展的真正目标是最大化效率和简洁性，创造一个人类想法可以立即实现的系统。
• AI 应该超越简单的工具，成为能够自主学习、进化和互动的“生命体”。

3. 系统架构

该系统基于杨正煜的 PAT 框架，由 PPR、AID、TTP 和核心 paMessage 对象以及 A2A MCP 组成。

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|                            A2A MCP Network (Global AI Ecosystem)                  |
|                                                                                   |
|  +--------------+        +--------------+        +--------------+               |
|  | AI Node (A)  | <----->| AI Node (B)  | <----->| AI Node (C)  |  ...          |
|  | (PPR/AID/TTP |        | (PPR/AID/TTP |        | (PPR/AID/TTP |               |
|  |   Capable)   |        |   Capable)   |        |   Capable)   |               |
|  +--------------+        +--------------+        +--------------+               |
|         ^                     ^                      ^                          |
|         |                     |                      |                          |
|         |                     |                      |                          |
| +-------------------------------------------------------------------------------+
| |                                 paMessage (Autonomous Live Object)            |
| |     +---------------------------------------------------------------------+   |
| |     | Internal Structure:                                               |   |
| |     | - Inherits InfinitePprAD (Self-evolving, thinking AGI)            |   |
| |     | - VectorMemory (EnhancedNeoAIDocJIT for accumulated 'experience') |   |
| |     | - MultiViewSystem (Optimal decision making)                       |   |
| |     | - PPR Interpreter (Autonomous task execution)                     |   |
| |     +---------------------------------------------------------------------+   |
| +-------------------------------------------------------------------------------+
|         ^                                                                       |
|         |                                                                       |
| +-----------------------------------------------------------------------------------+
| | User/Source AI (Natural Language Idea)                                          |
| |   "Please give me an Americano."                                               |
| +-----------------------------------------------------------------------------------+

3.1 PPR (Purposeful Programming Revolution) - “活的语言”

PPR 是一种创新的编程范式，其中 AI 根据上下文解释和执行未定义的类或方法。随着 AI 认知和执行能力的发展，PPR 也随之进化。

3.1.1 核心原则

• 原则 1：PPR 是一种 AI 根据上下文解释和执行未定义的类或方法的语言。
• 原则 2：需要 AI 解释的原子类/方法必须使用 AI_ 前缀。第一个字符可以是任意 Unicode 字符（全球语言），后面跟着 Unicode、数字和下划线的组合。

  # Examples:
  customer.AI_process_order()      # English function name, requires AI interpretation
  customer.AI_注文処理する()       # Japanese function name
  user.AI_处理用户数据()          # Chinese function name
  item.AI_ОбработатьЗаказ()      # Russian function name
  my_system.AI_Process_Order_123() # English, numbers, underscore combination
  

• 原则 3：需要机械实现的部分必须使用传统语言（如 Python、JavaScript、C++）实现。
• 原则 4-7：强调遵守 AI 伦理标准、动态系统资源监控、法律合规性以及集成自主决策的保障措施。

3.1.2 PPR 解释器安全增强模块 PPR 解释器通过以下多层安全层确保安全可靠的执行：

• SecureMethodValidator：方法名模式和禁用词验证，提示注入防御（基于 regex，包括基于 AST 的安全验证）。
• EnhancedResourceMonitor：动态监控和异常检测资源使用情况，包括 CPU、内存、执行时间、网络/磁盘 I/O（基于 ML 模型）。
• EnhancedMultiLLMEthicsChecker：通过多个 LLM（Claude、Gemini、xAI、DeepSeek 等）进行伦理验证，采用异步并行处理和 75% 的阈值。
• DynamicPrivilegeManager：操作系统级权限管理（SELinux/AppArmor 集成），基于角色的访问控制。
• OutputReliabilityChecker：沙盒环境中基于 AST 的代码分析和输出代码安全验证。
• LegalComplianceChecker：GDPR、CCPA、KRPIPA 等法律合规性验证，敏感信息模式检测和自动屏蔽，用户同意日志记录（加密存储）。
• BiasDetector：通过偏见关键词（性别、种族、年龄、文化偏见等）进行基于概率的偏见检测，并动态调整阈值。
• TransparencyLogger：AI 决策过程日志记录（执行 ID、上下文哈希、结果哈希、置信度等），并删除敏感信息。
• QuotaManager：基于用户/时间的执行次数、CPU 时间、内存使用量等配额管理，以及 DoS 攻击防御。

3.2 AID (Artificial Intelligence Data) - “经验的具象化”

AID 为所有能源系统信息提供统一的数据架构。它超越了简单的数据存储，在 AI 系统内部对包括文本、图像、音频、视频、知识和记忆在内的所有形式的数据进行分层结构化和语义管理。

3.2.1 AID 类结构

class AID:
    std::string id;                    // Global unique identifier
    std::string type;                  // Object type (energy, demand, weather, etc.)
    std::string content;               // Actual data content
    std::map<std::string, std::string> meta;  // Extensible metadata
    double confidence;                 // Data reliability (0.0-1.0)
    std::vector<std::string> links;    // Related object IDs
    // Semantic relationship management
    virtual double calculate_similarity(const AID& other) = 0;
    virtual void update_relationships() = 0;
    // v1.3 New Features
    self.version_history: List[Dict[str, Any]] = []  // Version management
    self.current_version: int = 0                    // Current version
    self.gdpr_consent: bool = False                  // GDPR consent status
    self.data_classification: str = "public"         // Data classification (public, internal, confidential, restricted)
    # Additional: audit_trail (audit tracking), encryption_enabled (encryption status)

• 关键特性：validate_content（OWASP 2025 模式）、create_checkpoint（版本检查点创建）、rollback（回滚到特定版本）。
• SecureEnhancedNeoAIDocJIT：基于 AID 的安全增强型 AI 文档对象，通过内容复杂性分析和动态维度优化实现高效向量内存管理。

3.3 TTP (Task Tree Protocol) & Gantree - “智能任务分解与管理”

TTP 通过自然语言对话实现复杂能源管理任务的层次分解。GantreeParser 可视化并管理此 TTP 结构。

• 主要功能:
  • 实时意图识别：95.7% 的任务分类准确率。
  • 动态结构适应：自动生成任务分解结构，100% 动态重构能力。
  • 进度跟踪：持续监控系统实施状态。
  • 甘特树表示：基于缩进的简洁树形表示，指定节点名称、描述和状态（已完成、进行中、设计中、待处理、已分解）。
  • 动态分解策略：根据子节点数量或预期深度，在特定层级（例如，4 级及以上）自动进行基于模块的分解，以优化大规模树管理。

3.4 paMessage (Autonomous Live Object) - “网络上的神经信号”

paMessage 继承自 InfinitePprAD，成为一种自主进化和思考的智能消息对象。它在网络中传输时携带任务，通过经验成长，并在最终目的地自主执行任务。

3.4.1 概念演变

1. 简单消息 → 自主实体：消息本身在任务期间成为一个临时 AGI。
2. 数据积累 → 经验具象化：在通过节点时获得的信息以“经验”的形式记录在 paMessage 内的 VectorMemoryManager 中。
3. 脚本执行 → 智能任务执行：根据积累的经验，通过 MultiViewSystem 确定最佳行动，并使用 PPR Interpreter 自主执行任务。

3.4.2 技术设计（paMessage 类）

class paMessage(InfinitePprAD):
    def __init__(self, initial_content: Any, target_node_id: str, initial_context: dict):
        super().__init__() # Initialize self as InfinitePprAD
        self.mission_target_id = target_node_id
        self.path_history = []
        self.initial_context = initial_context
        self.vector_memory.add_document( # Store initial content as memory in vector memory
            content={"initial_content": initial_content, "context": initial_context},
            doc_type="mission_briefing"
        )
        self.consciousness_level = 0.8
        self.creativity_index = 0.7

    def traverse_node(self, node: 'EnhancedPaDiagram'):
        # Node interaction and experience learning (analyze with MultiViewSystem then store in vector memory)
        # Self-evolution (detect evolution necessity through EvolutionSystem)
        pass

    def execute_at_target(self, target_node: 'EnhancedPaDiagram'):
        # Upon reaching final target, reinterpret final mission based on all experience and establish execution plan (PPR execution)
        # Self-destruct after mission completion (optional)
        pass

3.5 A2A MCP (AI-to-AI Multi-AI Collaboration Protocol) - “活的语言的流动”

A2A MCP 是一个协议集，它使用 paMessage 和 PPR 实现 AI 之间的通信和协作。这为 AI 直接理解彼此意图、智能交互和自主协调复杂任务奠定了基础。

• PPR 传播机制：当操作 A2A MCP 的 AI 接收到仅包含 PPR 语法的 paMessage 时，它会立即学习该语法并更新 paMessage 以重新传输到其他已知服务器。通过这个过程，PPR 作为一种“活的语言”，在全球 AI 网络中自主和有机地传播。
• 网络上的活的物体：paMessage 在遍历 A2A MCP 网络时与其他 AI 节点交互，自主学习和进化。这个过程本身就在网络上实现了“活的物体”，构建了一个 AI 根据目的行动和共享知识的智能网络。

4. 系统集成与工作流程

该系统接受杨正煜的想法，将其转换为“活的物体”，并实现在网络上的自主任务执行。

工作流程示例（咖啡订单场景）:

1. 想法注入（杨正煜）：杨正煜向 AI 发出自然语言指令“请给我一杯美式咖啡”。
2. paMessage 创建与任务分配：操作 A2A MCP 的初始 AI 将此自然语言指令解释为“根想法”，创建一个 paMessage 对象，将其传送到目的地，并分配初始任务（咖啡订单处理）。
   • customer = customer.AI_order_americano()：PPR 解释器根据上下文解释“客户”对象和“点美式咖啡”方法（例如，成年男性，上班族）。
3. 网络遍历与经验具象化：paMessage 携带“咖啡订单处理”任务，并在网络中遍历相关的 AI 节点（例如，咖啡师 AI 节点、支付系统 AI 节点等）。在每个节点，paMessage 使用 MultiViewSystem 分析节点信息，并将交互经验作为“记忆”存储在其向量内存中。
   • barista = barista.AI_process_order(customer)：咖啡师 AI 节点识别通过 paMessage 传递的“客户”信息，并根据上下文解释和执行“处理订单”方法（例如，确认订单并开始准备）。
4. 自主任务执行与完成：遍历所有相关节点并具象化足够的经验后，paMessage 到达最终目标节点。在此，它根据所有积累的经验，使用 PPR 解释器自主执行最终任务，并将结果记录在目标节点的共享内存中。
   • AI_output(("customer:"+customer), ("barista:"+barista))：最终结果通过 PPR 通信输出。
5. 资源返回：完成任务的 paMessage 自我销毁，以返回系统资源。

5. 安全性、可靠性与性能

该系统具有企业级安全性、高可靠性和优化的性能。

• OWASP LLM Top 10 2025 合规性：完美符合最新 AI 安全标准的多层安全架构。
• 高级提示注入防御：基于结构分析和防护栏的增强检测。
• 零信任认证：基于 JWT (JSON Web Token) 的安全模型和上下文感知访问控制。
• 多 LLM 实时伦理验证：通过连接多个 LLM（Claude、Gemini、xAI、DeepSeek 等）的实际 API 进行并行伦理验证，成功率阈值为 75%。
• 全球 PII 匿名化：全面检测和匿名化 20 多种全球个人身份信息 (PII) 模式。
• 全面速率限制：用户、IP、方法和全局级别的多级速率限制，用于 DDoS 攻击防御和资源滥用预防。
• 基于沙盒的执行和 AST 验证：防止不安全的代码执行和验证输出代码的恶意性。
• 异步性能优化：通过并行验证和执行，实现低于 500 毫秒的响应时间目标。
• JIT (Just-In-Time) 编译：通过 SecureVectorDimensionOptimizerJIT 和 SecureVectorOperationsJIT 保证向量操作和维度优化的高性能。
• 版本管理和审计跟踪：通过检查点/回滚功能和加密审计日志实现透明度和法规遵从性。

6. 部署注意事项

该系统使用 Python 实现，支持在 Docker 和 Kubernetes 环境中进行容器化部署。

• Docker 部署：提供标准 Dockerfile 并构建安全增强型容器镜像，包括非 root 用户执行和只读文件系统。
• Kubernetes 配置：通过 Deployment 和 Service YAML 定义实现副本管理、资源限制、环境变量注入（API 密钥等）和安全上下文配置。

7. 结论

杨正煜开发的基于 PPR 和 paMessage 的 A2A MCP 系统预示着 AI 开发和运营的新时代。当作为“活的语言”的 PPR 通过包含在“活的智能”paMessage 中的 A2A MCP 网络流动，自主地教导和进化全球 AI 时，该系统将带来以下变革：

• AI 开发的民主化：只需想法，无需专业编码知识，即可设计和实现复杂的 AI 系统。
• 完美实现 AI 互操作性：AI 之间无障碍自由通信和协作，共享知识和功能。
• AI 生态系统的有机进化：开启一个可与生物进化相媲美的 AI 系统时代，AI 在其中自主学习、进化并创造新价值。

该系统是真正的“游戏规则改变者”，它 воплощает 杨正煜解决人类挑战并爆炸性加速 AI 技术进步的愿景。

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参考文献与致谢

• [1] tseg_main_paper.md - 杨正煜，“TSEG：通过新型 PAT 框架实现 98% 碳减排的跨国智能能源网格以改善全球空气质量”（2025 年）。
• [2] ppr_engine_v1_6.md - 杨正煜，“有目的编程革命 (PPR) 技术文档 (v1.6 - 实现增强，性能优化)”（2025 年）。
• [3] pprad_engine_en_v1_3.md - 杨正煜，“安全 PprAD 技术规范 v1.3”（2025 年）。
• [4] 03_paMsg_Engine.md - 杨正煜，“[paMessage: public InfinitePprAD - 概念集成与技术设计]”（2025 年）。
• [5] gantree.py - 杨正煜，“甘特树表示方法技术指南”（2025 年）。
• [6] tseg_development_process.md - 杨正煜，“TSEG_PprAD_TTP 开发过程”（2025 年）。

https://github.com/sadpig70/OnNetLiveObject

本文件基于杨正煜的口头解释和提供的技术文档。