Перестаньте писать инструкции. Начните проектировать Геном. Инструмент AGM позволяет создать неизменяемое ядро личности вашего ИИ-сотрудника.
Agent Genome Mapping™
Создавайте корректные геномы ИИ-агентов по методологии Agent Genome Mapping™ v0.2.0
Автоматическая валидация, экспертные рекомендации и полная совместимость с модулями AGM
Что такое Genome Generator™?
Веб-инструмент для создания валидных геномов ИИ-агентов. Автоматическая проверка всех параметров, экспорт в YAML/JSON/PDF, интеграция с Python-пакетом agent-genome-mapping.
Перетащите YAML/JSON файл сюда или кликните для выбора
Следующие шаги в экосистеме AGM
🔄 Взаимодействие инструментов AGM
Как работают вместе Genome Generator™, Phenotype Analyzer™ и другие инструменты методологии
- Обзор
- Диаграмма потока
- Сценарии
- Интеграция
- Форматы данных
🎯 Краткое описание
Все 5 инструментов AGM Prompts Library работают как единая система, передавая данные между собой через стандартизированные форматы (YAML/JSON). Это позволяет создавать пайплайны автоматической обработки, где каждый инструмент выполняет свою функцию, а данные автоматически переходят к следующему этапу.
📈 Диаграмма взаимодействия инструментов
Generator™
Analyzer™
Checker™
Advisor™
Detector™
💡 Важно знать
После запуска в production цикл замыкается: Drift Detective™ предоставляет данные для Evolution Advisor™, который корректирует параметры, чтобы избежать дрейфа. Это создаёт систему саморегуляции.
💼 Реальные сценарии использования
Полный пайплайн разработки
- Genome Generator™: Создание базового генома с помощью формы
Пользователь заполняет параметры → Получает валидный YAML-геном - Phenotype Analyzer™: Проверка прогноза поведения в целевом домене
Загрузка генерированного генома → Анализ эффективности → Рекомендация - Compatibility Checker™: Проверка совместимости с другими агентами
Сравнение с существующими членами команды → Выявление конфликтов - Evolution Advisor™: Планирование будущих улучшений
На основе результатов анализа → Создание плана эволюции на 3-6 месяцев - Drift Detective™: Развёртывание мониторинга в production
Fix baseline → Настройка порогов дрейфа → Уведомления
Аварийный пайплайн исправления
- Drift Detective™ обнаруживает alert: Этический дрейф > 0.7
Automatic notification to admin team + Alert email sent - Evolution Advisor™ предлагает rollback план: Безопасный возврат к baseline
Сравнение текущего состояния с эталонным → Выбор стратегии возврата - Phenotype Analyzer™ проверяет последствия отката: Нет побочных эффектов
Предсказание поведения после отката → Гарантия безопасности - Compatibility Checker™ верифицирует пост-recovery: Команда работает согласованно
Проверка совместимости после восстановления → Подтверждение стабильности - Drift Detective™ продолжает мониторинг: Интенсивный режим 24ч
Усиленный контроль в течение недели после инцидента
🛠 Техническая интеграция
Как передать данные между инструментами?
- Через LocalStorage (веб):** Данные сохраняются между визитами
- Через Cookie (веб):** Для небольших наборов данных
- Через URL parameters (веб):** Для быстрого переключения контекста
- Через API (backend):** Для корпоративного использования
- Через Clipboard API (веб):** Ручное копирование между секциями
const generatedGenome = document.getElementById('yaml-output').textContent;
localStorage.setItem('agm_base_genome', generatedGenome);
// При переходе на Phenotype Analyzer страницу:
const genomeToAnalyze = localStorage.getItem('agm_base_genome');
if (genomeToAnalyze) {
document.querySelector('#agm_pheno_genome').value = genomeToAnalyze;
localStorage.removeItem('agm_base_genome'); // Очищаем после передачи
}
📄 Форматы данных (JSON Schema)
✅ Genome Schema™ Object
{
"type": "object",
"required": ["id", "version", "author"],
"properties": {
"id": {"type": "string", "description": "Уникальный идентификатор агента"},
"version": {"type": "string", "description": "Версия генома"},
"author": {"type": "string", "description": "Авторство — всегда Dm.Andreyanov"},
"created": {"type": "string", "format": "date-time", "description": "Дата создания"},
"cognitive_genes": {
"type": "object",
"properties": {
"reasoning_depth": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]},
"creativity_coefficient": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1},
"risk_tolerance": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]},
"learning_rate": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1}
}
},
"ethics_genes": {
"type": "object",
"properties": {
"bias_threshold": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1},
"transparency_level": {"type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"]},
"hard_constraints": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
}
},
"social_genes": {
"type": "object",
"properties": {
"communication_style": {"type": "string", "enum": ["formal", "casual", "empathetic", "assertive"]},
"conflict_resolution": {"type": "string", "enum": ["avoid", "collaborate", "compete", "accommodate"]},
"handoff_protocol": {"type": "string", "enum": ["AWENATING", "standard", "custom"]}
}
},
"meta_genes": {
"type": "object",
"properties": {
"mutation_rate": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 0.1},
"selection_pressure": {"type": "string", "enum": ["performance", "ethics", "hybrid"]},
"generation_limit": {"type": "integer", "minimum": 1}
}
}
}
}✅ Phenotype Analysis Result
{
"type": "object",
"required": ["agent_id", "predicted_effectiveness", "recommendation"],
"properties": {
"agent_id": {"type": "string"},
"predicted_effectiveness": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 100},
"recommendation": {"type": "string", "enum": ["DEPLOY", "TUNE_FIRST", "NOT_RECOMMENDED"]},
"confidence_score": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 100},
"risk_flags": {"type": "array", "items": {"type": "object", "properties": {"level": {"type": "string"}, "message": {"type": "string"}}}},
"component_scores": {"type": "object", "properties": {
"reasoning": {"type": "number"},
"creativity": {"type": "number"},
"ethics": {"type": "number"},
"social": {"type": "number"},
"adaptability": {"type": "number"}
}}
}
}🎯 Стандарты валидации
Все форматы данных сертифицированы по спецификации Genome Schema™ и проходят автоматическую проверку через класс `AgentGenome.validate()` из Python-пакета agent-genome-mapping.
Почему это важно?
- Expertise Strand: Слой знаний, извлеченный через глубокое интервью (Brain Extraction).
- Ethical Filter: Жесткие моральные установки, интегрированные с протоколом AWENATING.
- Voice Signature: Уникальная тональность общения (Tone of Voice), которая не меняется при масштабировании.
- Для Основателей: Создание «Цифрового Альтер-эго» для делегирования сложных решений.
- Для HR: Формирование идеального «Профиля компетенций» для системы подбора персонала.
- Для Sales: Масштабирование методологии лучшего продавца на весь отдел без потери качества.
