Micro AGI

Micro AGI

Создайте самомодифицирующегося агента, который создаёт собственные инструменты во время выполнения — читает документацию, пишет Lua, регистрирует записи в реестре и загружает их в активную сессию.

Что мы строим

Терминальный агент, который:

• Отвечает на вопросы, используя LLM со стримингом
• Ищет документацию Wippy для изучения API
• Инспектирует реестр для обнаружения существующих возможностей
• Создаёт новые инструменты на лету, когда не хватает возможности
• Управляет собственным контекстным окном через сжатие

flowchart LR
    User -->|prompt| Agent
    Agent -->|step| LLM[GPT-5.1]
    LLM -->|tool_calls| Agent
    Agent -->|funcs.call| Tools
    Tools -->|result| Agent
    Agent -->|text| User

    subgraph Tools
        doc_search
        registry_list
        registry_read
        create_tool
        load_tool
    end

Архитектура

Агент работает как процесс Wippy с доступом к реестру. Когда LLM решает, что ему нужна возможность, которой у него нет, он использует цикл самомодификации:

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant A as Agent
    participant L as LLM
    participant R as Registry

    U->>A: "what time is it?"
    A->>L: step(conversation)
    L->>A: tool_call: doc_search("lua/core/time")
    A->>A: execute doc_search
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: create_tool(name, source, schema)
    A->>R: evaluate deny policies + changeset create
    R->>A: ok
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: load_tool("app.generated:current_time")
    A->>A: ctx:add_tools() + reload agent
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: tool_call: current_time()
    A->>A: execute new tool
    A->>L: step(conversation + tool result)
    L->>A: text: "The current time is..."
    A->>U: stream response

Ключевая идея: инструменты — это записи реестра. Создание инструмента — это просто запись function.lua с inline-исходником на Lua в data.source. Среда исполнения агента компилирует и загружает его как любую другую запись.

Структура проекта

micro-agi/
├── .wippy.yaml
├── wippy.yaml
└── src/
    ├── _index.yaml
    ├── README.md
    ├── agent.lua
    └── tools/
        ├── _index.yaml
        ├── doc_search.lua
        ├── registry_list.lua
        ├── registry_read.lua
        ├── create_tool.lua
        └── load_tool.lua

Инфраструктура

Создайте .wippy.yaml:

version: "1.0"

logger:
  encoding: console

Определения записей

Создайте src/_index.yaml с инфраструктурой, политиками безопасности, моделями, агентом и процессом:

version: "1.0"
namespace: app

entries:
  - name: definition
    kind: ns.definition
    readme: file://README.md
    meta:
      title: Micro AGI
      description: Self-modifying development agent that builds its own tools at runtime
      depends_on: [wippy/llm, wippy/agent]

  - name: os_env
    kind: env.storage.os

  - name: processes
    kind: process.host
    lifecycle:
      auto_start: true

  - name: __dep.llm
    kind: ns.dependency
    component: wippy/llm
    version: "*"
    parameters:
      - name: env_storage
        value: app:os_env
      - name: process_host
        value: app:processes

  - name: __dep.agent
    kind: ns.dependency
    component: wippy/agent
    version: "*"
    parameters:
      - name: process_host
        value: app:processes

Политики безопасности

Две записи security.policy ограничивают, в какие пространства имён агент может писать:

  - name: deny_core_ns
    kind: security.policy
    policy:
      actions: "*"
      resources: "app:*"
      effect: deny
    groups:
      - agent_security

  - name: deny_tools_ns
    kind: security.policy
    policy:
      actions: "*"
      resources: "app.tools:*"
      effect: deny
    groups:
      - agent_security

Эти политики загружаются как именованная область (app:agent_security) функцией create_tool и вычисляются перед любой записью в реестр. Агент может писать в app.generated:* (нет совпадающих deny-политик), но не может писать в app:* (основные записи, модели, определение агента) или app.tools:* (встроенные инструменты).

См. Модель безопасности для подробностей о вычислении политик.

Модели

Две модели служат разным целям:

  - name: gpt-5.1
    kind: registry.entry
    meta:
      name: gpt-5.1
      type: llm.model
      title: GPT-5.1
      comment: Reasoning model
      capabilities: [generate, tool_use, structured_output, vision, thinking]
      class: [reasoning]
      priority: 210
    max_tokens: 128000
    output_tokens: 32768
    pricing:
      input: 2.5
      output: 10
    providers:
      - id: wippy.llm.openai:provider
        options:
          reasoning_model_request: true
        provider_model: gpt-5.1
    thinking_effort: 10

  - name: gpt-4.1-nano
    kind: registry.entry
    meta:
      name: gpt-4.1-nano
      type: llm.model
      title: GPT-4.1 Nano
      comment: Compression model
      capabilities: [generate, tool_use, structured_output]
      class: [fast]
      priority: 100
    max_tokens: 1047576
    output_tokens: 32768
    pricing:
      input: 0.1
      output: 0.4
    providers:
      - id: wippy.llm.openai:provider
        provider_model: gpt-4.1-nano

GPT-5.1 обрабатывает рассуждения и использование инструментов. GPT-4.1 Nano выполняет сжатие контекста при стоимости в 25 раз ниже.

Определение агента

  - name: dev_assistant
    kind: registry.entry
    meta:
      type: agent.gen1
      name: dev_assistant
      title: Dev Assistant
      comment: Wippy development assistant
    prompt: |
      Self-modifying Wippy development agent. You run inside Wippy runtime
      with access to docs, registry, and dynamic tool creation.

      Rules:
      - NEVER fabricate, guess, or hallucinate facts. If you need real data,
        use or build a tool to get it. Only state what a tool actually returned.
      - Maximum 2-3 sentences per response. No bullet lists. No disclaimers.
      - Never say "I can't" or "I don't have". Build the tool and do it.
      - Act first, explain only if asked.

      To gain new capabilities: doc_search the API, create_tool with Lua source,
      load_tool, call it. All in one turn.
    model: gpt-5.1
    max_tokens: 2048
    tools:
      - "app.tools:*"

Промпт намеренно лаконичен. Ключевые правила:

• Никаких галлюцинаций — агент должен использовать инструменты для получения реальных данных
• Самомодификация — создавать инструменты вместо отказа
• Действие важнее объяснения — сначала действуй, объясняй, если попросят

Процесс

  - name: agent
    kind: process.lua
    meta:
      command:
        name: agent
        short: Start dev assistant
    source: file://agent.lua
    method: main
    modules: [io, json, process, funcs, registry, time, security]
    imports:
      prompt: wippy.llm:prompt
      agent_context: wippy.agent:context
      compress: wippy.llm.util:compress

Процесс запускается как терминальная команда. Контроль безопасности выполняется внутри create_tool, который загружает группу политик agent_security и вычисляет её перед записью.

Импорты:

• prompt — построитель диалога
• agent_context — загрузка агента и динамическое управление инструментами
• compress — сжатие текста на основе LLM для управления контекстом

Инструменты

Создайте src/tools/_index.yaml с пятью инструментами:

doc_search

Получает документацию Wippy через API wippy.ai/llm. Поддерживает два режима: получение страницы по пути или поиск по запросу.

local http_client = require("http_client")
local json = require("json")

local BASE_URL = "https://wippy.ai/llm"
local MAX_CHARS = 8000

local function fetch_page(path)
    local url = BASE_URL .. "/path/en/" .. path
    local resp, err = http_client.get(url, {
        headers = { ["User-Agent"] = "wippy-agent/1.0" },
    })
    if err then
        return nil, tostring(err)
    end
    if resp.status_code ~= 200 then
        return nil, "HTTP " .. resp.status_code
    end

    local body = resp.body or ""
    if #body > MAX_CHARS then
        body = body:sub(1, MAX_CHARS) .. "\n... (truncated)"
    end
    return body, nil
end

local function search_docs(query)
    local url = BASE_URL .. "/search?q=" .. query
    local resp, err = http_client.get(url, {
        headers = { ["User-Agent"] = "wippy-agent/1.0" },
    })
    if err then
        return { error = tostring(err) }
    end
    if resp.status_code ~= 200 then
        return { error = "HTTP " .. resp.status_code }
    end

    local body = resp.body or ""
    if #body > MAX_CHARS then
        body = body:sub(1, MAX_CHARS) .. "\n... (truncated)"
    end

    return { results = body }
end

local function handler(input)
    if input.path then
        local content, err = fetch_page(input.path)
        if err then
            return { error = err }
        end
        return { path = input.path, content = content }
    end

    if input.query then
        return search_docs(input.query)
    end

    return { error = "provide either 'path' or 'query'" }
end

return { handler = handler }

create_tool

Ядро самомодификации. Вычисляет deny-политики пространств имён и создаёт запись function.lua в реестре с inline-исходником на Lua.

Поле modules сгенерированной записи контролирует, к чему может обращаться инструмент. Модули, не указанные в списке, просто не существуют для этой записи — нечего блокировать или сканировать.

local registry = require("registry")
local json = require("json")
local security = require("security")

local NAMESPACE = "app.generated"
local MAX_SOURCE_LEN = 16000
local MAX_NAME_LEN = 64

local ALLOWED_MODULES = {
    time = true, json = true, http_client = true, expr = true,
    text = true, base64 = true, yaml = true, crypto = true,
    hash = true, uuid = true, url = true,
}

Вычисление политик — create_tool загружает именованную область agent_security и вычисляет deny-политики для целевого ID записи. Запись в app:* или app.tools:* запрещена; запись в app.generated:* проходит (нет совпадающей deny-политики):

local actor = security.new_actor("service:agent", { role = "agent" })
local scope, scope_err = security.named_scope("app:agent_security")
if scope_err then
    return { error = "failed to load security scope: " .. tostring(scope_err) }
end

local result = scope:evaluate(actor, action, id)
if result == "deny" then
    return { error = "policy denied: " .. action .. " on " .. id }
end

Запись в реестр — запись пишется с исходником в data.source и только с разрешёнными модулями:

local entry = {
    id = id,
    kind = "function.lua",
    meta = {
        type = "tool",
        title = input.name,
        comment = input.description,
        input_schema = schema,
        llm_alias = input.name,
        llm_description = input.description,
    },
    data = {
        source = input.source,
        modules = modules,
        method = "handler",
    },
}

local snap = registry.snapshot()
local changes = snap:changes()
if existing then
    changes:update(entry)
else
    changes:create(entry)
end
changes:apply()

Никаких файлов на диске. Инструмент полностью живёт в реестре.

load_tool

Проверяет, что запись является инструментом, и сигнализирует циклу агента о перезагрузке:

local function handler(input)
    local entry, err = registry.get(input.id)
    if err then
        return { error = tostring(err) }
    end
    if not entry then
        return { error = "not found: " .. input.id }
    end
    if not entry.meta or entry.meta.type ~= "tool" then
        return { error = "not a tool (meta.type != 'tool'): " .. input.id }
    end

    return {
        loaded = true,
        id = entry.id,
        alias = entry.meta.llm_alias or input.id,
        description = entry.meta.llm_description or "",
    }
end

Цикл агента обнаруживает loaded = true в результате и вызывает ctx:add_tools(id), после чего ctx:load_agent(), чтобы перекомпилировать агента с новым инструментом.

Цикл агента

Цикл агента в src/agent.lua обрабатывает стриминг, выполнение инструментов, динамическую загрузку и сжатие контекста.

Стриминг

Использует тот же паттерн «coroutine + channel» из туториала LLM Agent:

coroutine.spawn(function()
    local response, err = session.runner:step(session.conversation, {
        stream_target = {
            reply_to = process.pid(),
            topic = STREAM_TOPIC,
        },
    })
    done_ch:send({ response = response, err = err })
end)

Выполнение инструментов

Инструменты вызываются через funcs.call() с pcall для безопасности:

local ok, result = pcall(funcs.call, tc.registry_id, args)

Динамическая загрузка инструментов

Когда load_tool возвращает loaded = true, агент перезагружает себя:

flowchart TD
    A[load_tool returns loaded=true] --> B[ctx:add_tools id]
    B --> C[ctx:load_agent]
    C --> D[New runner with added tool]
    D --> E[Conversation preserved]
    E --> F[Next LLM step sees new tool]

local function handle_tool_loading(tool_calls, results)
    local reload_needed = false
    for _, tc in ipairs(tool_calls) do
        if tc.name == "load_tool" then
            local result = results[tc.id]
            if result and result.loaded then
                session.ctx:add_tools(result.id)
                reload_needed = true
            end
        end
    end
    if reload_needed then
        reload_agent()
    end
end

Диалог сохраняется между перезагрузками, потому что он живёт в построителе промптов, а не в runner-е.

Сжатие контекста

Когда токены промпта превышают 96K (75% от контекстного окна 128K), диалог сжимается с помощью GPT-4.1 Nano:

if response.tokens and response.tokens.prompt_tokens
    and response.tokens.prompt_tokens > PROMPT_TOKEN_LIMIT then
    try_compress()
end

Сжатие извлекает содержимое сообщений, вызывает compress.to_size() с целью в 4000 символов и заменяет диалог сводкой:

local summary = compress.to_size(COMPRESS_MODEL, full_text, COMPRESS_TARGET)
session.conversation = prompt.new()
session.conversation:add_system("Conversation summary:\n\n" .. summary)

Модель безопасности

Агент защищён через deny-политики пространств имён и контроль доступа на уровне модулей.

flowchart TD
    LLM[LLM generates tool] --> P{Namespace Deny Policies}
    P -->|scope:evaluate| Check{Target namespace?}
    Check -->|app.generated:*| OK[No deny match]
    Check -->|app:* or app.tools:*| Deny[Policy Denied]

    OK --> M{Module Allowlist}
    M -->|only granted modules| R[Registry write]
    M -->|unknown module requested| Err[Rejected]

Deny-политики пространств имён

Политика	Ресурсы	Эффект
deny_core_ns	app:*	deny
deny_tools_ns	app.tools:*	deny

create_tool загружает группу политик agent_security и вычисляет её для целевого ID записи. Поскольку deny-политики совпадают только с app:* и app.tools:*, записи в app.generated:* проходят (результат — undefined, что означает «не запрещено»).

Это не позволяет агенту:

• Изменять собственный промпт или определение агента (app:dev_assistant)
• Перезаписывать встроенные инструменты (app.tools:*)
• Изменять инфраструктурные записи (app:processes и т. д.)

Контроль доступа к модулям

Сгенерированные инструменты объявляют свои modules в data.modules. Разрешены только модули из набора ALLOWED_MODULES. Среда исполнения Wippy обеспечивает это на уровне модулей — если модуль не указан в записи, require() возвращает ошибку. Сканирования исходного кода нет, потому что нечего сканировать: модули, не предоставленные в контексте выполнения, не существуют.

Запуск

Запуск напрямую из hub:

wippy run wippy/micro-agi agent

Или клонирование и локальный запуск:

cd micro-agi
wippy init && wippy update
wippy run agent

dev assistant (quit to exit)

> what time is it?
  [doc_search] ok
  [create_tool] ok
  [load_tool] ok
  [+] app.generated:current_time_utc
  [current_time_utc] ok
The current UTC time is 2026-02-13T03:13:41Z.

> fetch https://httpbin.org/get and show my ip
  [create_tool] ok
  [load_tool] ok
  [+] app.generated:http_get
  [http_get] ok
Your IP is 203.0.113.42.

Следующие шаги

• LLM Agent — Создание базового агента с нуля
• Модуль Agent — Справочник фреймворка агентов
• Реестр — Как работает реестр
• Модель безопасности — Декларативные политики безопасности
• Виды записей — Доступные типы записей