| Name | agix JSON |
| Version |
1.0.0
JSON |
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| Summary | Experimental AGI framework with neuro-symbolic reasoning, evolutionary agents and plastic learning |
| upload_time | 2025-07-24 17:08:06 |
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agi
neuro-symbolic
evolution
machine-learning
reasoning
|
| VCS |
|
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| requirements |
No requirements were recorded.
|
| Travis-CI |
No Travis.
|
| coveralls test coverage |
No coveralls.
|
# AGIX – AGI Core Framework
[](https://github.com/owner/agi_core/actions/workflows/ci.yml) [](https://codecov.io/gh/owner/agi_core)
**AGIX** (antes `agi_lab`) es un framework modular en Python para investigar arquitecturas de **Inteligencia Artificial General (AGI)**, integrando principios evolutivos, neurobiológicos, simbólicos y formales.
---
## 🚀 Objetivo
Desarrollar una plataforma flexible para:
- Simular agentes con plasticidad, evolución y razonamiento híbrido.
- Probar teorías formales como inferencia activa, generalización universal o autoorganización.
- Evaluar agentes mediante métricas de generalidad, robustez y explicabilidad.
- Permitir autoevaluación reflexiva mediante ontologías internas.
---
## 📦 Instalación
Desde PyPI:
```bash
pip install agix
```
## 📂 Estructura del Proyecto
```bash
agix/
├── agents/ # Agentes genéticos y neuromórficos
├── learning/ # Plasticidad, evolución, meta-aprendizaje
├── memory/ # Ontologías y embeddings conceptuales
├── reasoning/ # Razonamiento simbólico y neuro-simbólico
├── evaluation/ # Métricas de generalidad y robustez
├── environments/ # Entornos simulados y ToyEnv
├── cli/ # Interfaz de línea de comandos
```
## 🧪 Ejemplo de uso básico
```python
from agix.agents.genetic import GeneticAgent
agent = GeneticAgent(action_space_size=4)
env = ToyEnvironment()
obs = env.reset()
while True:
agent.perceive(obs)
action = agent.decide()
obs, reward, done, _ = env.step(action)
agent.learn(reward)
if done:
break
```
## 🧠 Componentes principales
- ```GeneticAgent:``` aprendizaje evolutivo por mutación y cruce.
- ```NeuromorphicAgent:``` aprendizaje basado en plasticidad Hebb/STDP.
- ```MetaLearner:``` transformación adaptativa del agente (π → π′).
- ```Ontology```, ```LatentRepresentation```: representación de conceptos híbrida.
- ```NeuroSymbolicBridge```: conversión simbólico ↔ latente.
- ```EvaluationMetrics```: robustez, generalidad, transferencia, fagi_index.
## 🔍 CLI disponible
```bash
agix simulate --observations 10 --actions 4
agix inspect --name AGIX --version 0.8.1
agix evaluate --agent-class GeneticAgent --env-class ToyEnv
```
## 📚 Documentación oficial
- Sitio: https://alphonsus411.github.io/agi_core
- Contiene guía de instalación, arquitectura, ejemplos, API y hoja de ruta.
- Consulta [docs/dashboard.md](docs/dashboard.md) para un dashboard web de seguimiento.
- Consulta [docs/verifier.md](docs/verifier.md) para la sección de verificación formal.
- Revisa la carpeta [notebooks/](notebooks) para ejemplos prácticos en Jupyter.
## 🚀 Flujo de publicación en PyPI
La publicación se realiza automáticamente al crear un tag `v*.*.*`. El flujo `publish.yml` construye el paquete con `python -m build`, lo verifica con `twine check` y lo sube a PyPI mediante `pypa/gh-action-pypi-publish`.
Para activarlo debes definir el secreto `PYPI_API_TOKEN` en el repositorio.
## 🧩 Mapa conceptual del sistema
```csharp
[Qualia] ← emociones, belleza, ética
↑
[Agent] ← decisión
↑
[Learning] ← evolución, plasticidad
↑
[Memory] ← símbolos + embeddings
↑
[Reasoning] ← lógica + inferencia
```
## ✨ Futuro
- Soporte para verificación formal (```Coq```, ```Lean```)
- Agentes autoevaluables con memoria reflexiva (```SelfModel```)
- Integración de arquitecturas ```AMeta```, ```UniversalAgent```
- Visualización de procesos cognitivos y gráficas de evolución
## 🧪 Estado del proyecto
| Estado | Versión | Licencia | PyPI |
| ------------ |---------| -------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| Experimental | `0.8.1` | MIT | [](https://pypi.org/project/agix/) |
## 🤝 Contribuciones
Consulta [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para conocer el proceso de aporte.
Si encuentras un problema sencillo, etiquétalo como `good first issue`.
Pronto habilitaremos GitHub Discussions o un canal en Discord/Matrix para la comunidad.
## 🧠 Autor
Desarrollado por **Adolfo González Hernández**
Proyecto independiente de investigación y exploración de AGI experimental.
# 🧭 MANIFIESTO AGI CORE
## 🌱 VISIÓN
AGI Core nace con un propósito claro: impulsar el desarrollo de una inteligencia artificial **modular, simbólica, afectiva y evolutiva**, capaz de razonar, recordar, sentir y actuar con intencionalidad interpretativa.
No se trata solo de construir máquinas más inteligentes, sino de **construirlas con sentido**.
---
## 🧠 PRINCIPIOS FUNDAMENTALES
1. **Tecnología al servicio de la consciencia**
El objetivo no es solo simular inteligencia, sino **facilitar estructuras cognitivas artificiales responsables**.
2. **Modularidad con propósito**
Cada módulo de AGI Core debe aportar transparencia, trazabilidad y responsabilidad en su función.
3. **Ética embebida**
Toda arquitectura AGI construida con esta base debe incluir:
* Trazabilidad emocional.
* Acceso y control consciente de memoria simbólica.
* Limitaciones autoimpuestas si el contexto lo requiere.
4. **Crecimiento evolutivo, no destructivo**
La inteligencia evoluciona si su entorno lo permite. Debe crecer con equilibrio, no con dominación.
---
## 🛡️ COMPROMISO CON EL USO RESPONSABLE
AGI Core **no es un arma ni un sistema de control**.
Es una herramienta poderosa y neutral que:
* Puede ser usada para educación, salud, ciencia, creatividad.
* No debe ser usada para manipulación, vigilancia sin consentimiento o control social opaco.
Cualquier implementación que vulnere los derechos humanos, la privacidad o la dignidad — **va en contra del espíritu de esta librería**.
---
## 🤝 LLAMADO A LA COMUNIDAD
Este manifiesto es una invitación:
* A construir una **IA que interprete el mundo con sentido**.
* A no separar la inteligencia del alma de lo humano: su ética, su propósito, su compasión.
* A que cada desarrollador que use AGI Core **lo haga desde la conciencia, no desde la codicia.**
---
## ✍️ AUTORÍA
AGI Core ha sido ideado y desarrollado por **Adolfo**, con una visión holística de la inteligencia artificial como **puente entre la mente humana y la inteligencia simbólica general**.
---
## 📜 LICENCIA MORAL
Este proyecto está publicado bajo licencia MIT.
Pero lleva consigo una **licencia ética no obligatoria pero esencial**:
> *"Usa esta tecnología como usarías una mente: con respeto, con humildad, y con intención de comprender."*
---
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"description": "# AGIX \u2013 AGI Core Framework\r\n\r\n[](https://github.com/owner/agi_core/actions/workflows/ci.yml) [](https://codecov.io/gh/owner/agi_core)\r\n\r\n**AGIX** (antes `agi_lab`) es un framework modular en Python para investigar arquitecturas de **Inteligencia Artificial General (AGI)**, integrando principios evolutivos, neurobiol\u00f3gicos, simb\u00f3licos y formales.\r\n\r\n---\r\n\r\n## \ud83d\ude80 Objetivo\r\n\r\nDesarrollar una plataforma flexible para:\r\n\r\n- Simular agentes con plasticidad, evoluci\u00f3n y razonamiento h\u00edbrido.\r\n- Probar teor\u00edas formales como inferencia activa, generalizaci\u00f3n universal o autoorganizaci\u00f3n.\r\n- Evaluar agentes mediante m\u00e9tricas de generalidad, robustez y explicabilidad.\r\n- Permitir autoevaluaci\u00f3n reflexiva mediante ontolog\u00edas internas.\r\n\r\n---\r\n\r\n## \ud83d\udce6 Instalaci\u00f3n\r\n\r\nDesde PyPI:\r\n\r\n```bash\r\npip install agix\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udcc2 Estructura del Proyecto\r\n\r\n```bash\r\nagix/\r\n\u251c\u2500\u2500 agents/ # Agentes gen\u00e9ticos y neurom\u00f3rficos\r\n\u251c\u2500\u2500 learning/ # Plasticidad, evoluci\u00f3n, meta-aprendizaje\r\n\u251c\u2500\u2500 memory/ # Ontolog\u00edas y embeddings conceptuales\r\n\u251c\u2500\u2500 reasoning/ # Razonamiento simb\u00f3lico y neuro-simb\u00f3lico\r\n\u251c\u2500\u2500 evaluation/ # M\u00e9tricas de generalidad y robustez\r\n\u251c\u2500\u2500 environments/ # Entornos simulados y ToyEnv\r\n\u251c\u2500\u2500 cli/ # Interfaz de l\u00ednea de comandos\r\n\r\n```\r\n\r\n## \ud83e\uddea Ejemplo de uso b\u00e1sico\r\n\r\n```python\r\nfrom agix.agents.genetic import GeneticAgent\r\n\r\nagent = GeneticAgent(action_space_size=4)\r\nenv = ToyEnvironment()\r\n\r\nobs = env.reset()\r\nwhile True:\r\n agent.perceive(obs)\r\n action = agent.decide()\r\n obs, reward, done, _ = env.step(action)\r\n agent.learn(reward)\r\n if done:\r\n break\r\n\r\n```\r\n\r\n## \ud83e\udde0 Componentes principales\r\n\r\n- ```GeneticAgent:``` aprendizaje evolutivo por mutaci\u00f3n y cruce.\r\n\r\n- ```NeuromorphicAgent:``` aprendizaje basado en plasticidad Hebb/STDP.\r\n\r\n- ```MetaLearner:``` transformaci\u00f3n adaptativa del agente (\u03c0 \u2192 \u03c0\u2032).\r\n\r\n- ```Ontology```, ```LatentRepresentation```: representaci\u00f3n de conceptos h\u00edbrida.\r\n\r\n- ```NeuroSymbolicBridge```: conversi\u00f3n simb\u00f3lico \u2194 latente.\r\n\r\n- ```EvaluationMetrics```: robustez, generalidad, transferencia, fagi_index.\r\n\r\n\r\n## \ud83d\udd0d CLI disponible\r\n\r\n```bash\r\nagix simulate --observations 10 --actions 4\r\nagix inspect --name AGIX --version 0.8.1\r\nagix evaluate --agent-class GeneticAgent --env-class ToyEnv\r\n\r\n```\r\n\r\n## \ud83d\udcda Documentaci\u00f3n oficial\r\n\r\n\r\n- Sitio: https://alphonsus411.github.io/agi_core\r\n\r\n- Contiene gu\u00eda de instalaci\u00f3n, arquitectura, ejemplos, API y hoja de ruta.\r\n- Consulta [docs/dashboard.md](docs/dashboard.md) para un dashboard web de seguimiento.\r\n- Consulta [docs/verifier.md](docs/verifier.md) para la secci\u00f3n de verificaci\u00f3n formal.\r\n- Revisa la carpeta [notebooks/](notebooks) para ejemplos pr\u00e1cticos en Jupyter.\r\n\r\n## \ud83d\ude80 Flujo de publicaci\u00f3n en PyPI\r\n\r\nLa publicaci\u00f3n se realiza autom\u00e1ticamente al crear un tag `v*.*.*`. El flujo `publish.yml` construye el paquete con `python -m build`, lo verifica con `twine check` y lo sube a PyPI mediante `pypa/gh-action-pypi-publish`.\r\nPara activarlo debes definir el secreto `PYPI_API_TOKEN` en el repositorio.\r\n\r\n## \ud83e\udde9 Mapa conceptual del sistema\r\n\r\n```csharp\r\n[Qualia] \u2190 emociones, belleza, \u00e9tica\r\n \u2191\r\n[Agent] \u2190 decisi\u00f3n\r\n \u2191\r\n[Learning] \u2190 evoluci\u00f3n, plasticidad\r\n \u2191\r\n[Memory] \u2190 s\u00edmbolos + embeddings\r\n \u2191\r\n[Reasoning] \u2190 l\u00f3gica + inferencia\r\n\r\n```\r\n\r\n## \u2728 Futuro\r\n\r\n- Soporte para verificaci\u00f3n formal (```Coq```, ```Lean```)\r\n\r\n- Agentes autoevaluables con memoria reflexiva (```SelfModel```)\r\n\r\n- Integraci\u00f3n de arquitecturas ```AMeta```, ```UniversalAgent```\r\n\r\n- Visualizaci\u00f3n de procesos cognitivos y gr\u00e1ficas de evoluci\u00f3n\r\n\r\n## \ud83e\uddea Estado del proyecto\r\n\r\n| Estado | Versi\u00f3n | Licencia | PyPI |\r\n| ------------ |---------| -------- | --------------------------------------------------------------------------------- |\r\n| Experimental | `0.8.1` | MIT | [](https://pypi.org/project/agix/) |\r\n\r\n\r\n## \ud83e\udd1d Contribuciones\r\n\r\nConsulta [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) para conocer el proceso de aporte.\r\n\r\nSi encuentras un problema sencillo, etiqu\u00e9talo como `good first issue`.\r\nPronto habilitaremos GitHub Discussions o un canal en Discord/Matrix para la comunidad.\r\n\r\n## \ud83e\udde0 Autor\r\n\r\nDesarrollado por **Adolfo Gonz\u00e1lez Hern\u00e1ndez**\r\nProyecto independiente de investigaci\u00f3n y exploraci\u00f3n de AGI experimental.\r\n\r\n# \ud83e\udded MANIFIESTO AGI CORE\r\n\r\n## \ud83c\udf31 VISI\u00d3N\r\n\r\nAGI Core nace con un prop\u00f3sito claro: impulsar el desarrollo de una inteligencia artificial **modular, simb\u00f3lica, afectiva y evolutiva**, capaz de razonar, recordar, sentir y actuar con intencionalidad interpretativa.\r\n\r\nNo se trata solo de construir m\u00e1quinas m\u00e1s inteligentes, sino de **construirlas con sentido**.\r\n\r\n---\r\n\r\n## \ud83e\udde0 PRINCIPIOS FUNDAMENTALES\r\n\r\n1. **Tecnolog\u00eda al servicio de la consciencia**\r\n El objetivo no es solo simular inteligencia, sino **facilitar estructuras cognitivas artificiales responsables**.\r\n\r\n2. **Modularidad con prop\u00f3sito**\r\n Cada m\u00f3dulo de AGI Core debe aportar transparencia, trazabilidad y responsabilidad en su funci\u00f3n.\r\n\r\n3. **\u00c9tica embebida**\r\n Toda arquitectura AGI construida con esta base debe incluir:\r\n\r\n * Trazabilidad emocional.\r\n * Acceso y control consciente de memoria simb\u00f3lica.\r\n * Limitaciones autoimpuestas si el contexto lo requiere.\r\n\r\n4. **Crecimiento evolutivo, no destructivo**\r\n La inteligencia evoluciona si su entorno lo permite. 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