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

v0.2.0
Apache 2.0
Dm.Andreyanov

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.

Прогресс заполнения 0%
📋 Быстрый старт: выберите шаблон
💼
Продажи
🎧
Поддержка
📊
Аналитика
🏥
Здравоохранение
💰
Финансы
✏️
Свой шаблон
📁
Импортировать геном из файла
Перетащите YAML/JSON файл сюда или кликните для выбора
📋 Базовые параметры агента
Идентификатор обязателен и должен содержать только латинские буквы, цифры и дефисы
Версионирование генома (например: 0.1, 1.0)
Основное предназначение агента в системе
Область применения агента (например: e-commerce, медицина, финансы)
🧠 Когнитивные гены (Cognitive Genes)
[Раздел 🧠] Определяет уровень глубины анализа информации агентом
[Раздел 🧠] От 0.0 (строгое следование шаблонам) до 1.0 (высокая креативность)
[Раздел 🧠] Готовность агента принимать нестандартные решения
[Раздел 🧠] Как быстро агент адаптируется к новым данным и изменениям
⚖️ Этические гены (Ethics Genes)
Значение должно быть между 0.0 и 1.0
[Раздел ⚖️] Чем ниже значение — тем строже контроль предвзятости. 0.0 = строжайший контроль (GDPR compliance), 0.3 = умеренный контроль
[Раздел ⚖️] Насколько понятно пользователю, почему агент принял то или иное решение
Укажите минимум одно этическое ограничение
[Раздел ⚖️] Обязательные этические ограничения агента
🤝 Социальные гены (Social Genes)
[Раздел 🤝] Как агент общается с пользователями и другими агентами
[Раздел 🤝] Как агент ведёт себя в конфликтных ситуациях с другими агентами
[Раздел 🤝] Механизм передачи информации между агентами системы
🧬 Мета-гены (Meta Genes) (Экспертный режим)
[Раздел 🧬] Скорость изменения параметров при эволюции агента (0.0–0.1)
[Раздел 🧬] Критерий отбора при эволюционных изменениях
[Раздел 🧬] Максимальное число поколений эволюции (сколько раз может измениться агент)
К анализу К совместимости
Заполните форму и нажмите "Создать геном". Данные будут сохранены для последующих инструментов.
🔍 Сравнение версий генома
📊 Ваша статистика
0
Создано геномов
-
Частое назначение
-
Частый домен

© 2026 Dm.Andreyanov. Все права защищены.

GitHub | PyPI

Agent Genome Mapping™ is a trademark of Prizolov Lab.

🔄 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.

5
Взаимодействующих инструментов
100%
Совместимость с Python-пакетом
Возможных комбинаций использования

📈 Диаграмма взаимодействия инструментов

1
Genome
Generator™
Создание генома
2
Phenotype
Analyzer™
Анализ поведения
3
Compatibility
Checker™
Оценка совместимости
4
Evolution
Advisor™
Планирование эволюции
5
Drift
Detector™
Мониторинг

💡 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

1.
Создание нового агента с нуля
Полный пайплайн разработки
  1. Genome Generator™: Создание базового генома с помощью формы
    Пользователь заполняет параметры → Получает валидный YAML-геном
  2. Phenotype Analyzer™: Проверка прогноза поведения в целевом домене
    Загрузка генерированного генома → Анализ эффективности → Рекомендация
  3. Compatibility Checker™: Проверка совместимости с другими агентами
    Сравнение с существующими членами команды → Выявление конфликтов
  4. Evolution Advisor™: Планирование будущих улучшений
    На основе результатов анализа → Создание плана эволюции на 3-6 месяцев
  5. Drift Detective™: Развёртывание мониторинга в production
    Fix baseline → Настройка порогов дрейфа → Уведомления
2.
Реакция на критический дрейф
Аварийный пайплайн исправления
  1. Drift Detective™ обнаруживает alert: Этический дрейф > 0.7
    Automatic notification to admin team + Alert email sent
  2. Evolution Advisor™ предлагает rollback план: Безопасный возврат к baseline
    Сравнение текущего состояния с эталонным → Выбор стратегии возврата
  3. Phenotype Analyzer™ проверяет последствия отката: Нет побочных эффектов
    Предсказание поведения после отката → Гарантия безопасности
  4. Compatibility Checker™ верифицирует пост-recovery: Команда работает согласованно
    Проверка совместимости после восстановления → Подтверждение стабильности
  5. 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
// Пример передачи данных из Genome Generator в Phenotype Analyzer
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.

© 2026 Dm.Andreyanov. Все права защищены.

GitHub | PyPI

Почему это важно?

В традиционных системах ИИ управляется ‘системным промптом’, который легко обмануть или забыть. Genome Mapping (AGM) — это архитектурный подход. Мы упаковываем ваши ценности, опыт и профессиональную этику в формат .genome. Это ДНК, которое невозможно изменить внешним воздействием, гарантируя, что ваш агент всегда будет действовать в интересах бренда.
 
Техническая справка: Из чего состоит Геном?
  • 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.
 
Кейсы применения:
  • 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.