Metadata-Version: 2.4
Name: agenomics
Version: 0.2.0
Summary: Genetics for AI Agents — predictability and compatibility scoring for autonomous agent personalities.
Author: Dm.Andreyanov
License: Apache-2.0
Project-URL: Homepage, https://prizolov.ru
Project-URL: Repository, https://github.com/GIBDD-DPS/agenomics
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Dynamic: license-file

# 🧬 Agenomics

**Genetics for AI Agents — predictability and compatibility scoring for autonomous agent personalities.**

[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE)
[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)](https://www.python.org/)
[![Status](https://img.shields.io/badge/status-v0.2--draft-orange.svg)](#)

> **Автор**: Dm.Andreyanov
> **Версия**: 0.2.0
> **Связанные проекты**: [Prizolov Lab](https://prizolov.ru) / [Agent Genome Mapping (AGM)](https://github.com/GIBDD-DPS/agent-genome-mapping)

---

## Что это

**Agenomics** — методология и open-source инструментарий для оценки **предсказуемости личности** ИИ-агента и его **совместимости** с другими агентами в команде, построенные на биологической метафоре генома.

В отличие от существующих подходов к «доверию к ИИ-агентам» (криптографическая идентичность, лимиты трат, блокчейн-подписи — см. Agent Passport Standard, AgenticTrust и др.), Agenomics фокусируется на другом вопросе:

> Не «можно ли доверить агенту деньги», а **«предсказуемо ли ведёт себя личность агента, и уживётся ли она с другими агентами в команде»**.

## Ключевая идея

Каждый агент описывается **геномом** — структурированным набором параметров:

- `cognitive_genes` — как агент мыслит (глубина рассуждений, креативность, риск-толерантность)
- `ethics_genes` — какие ограничения соблюдает (bias threshold, hard constraints)
- `social_genes` — как взаимодействует (стиль общения, разрешение конфликтов)
- `meta_genes` — как эволюционирует (скорость мутации, критерий отбора)

На основе генома вычисляется:

1. **Trust Score** (0–100) — итоговая оценка предсказуемости и безопасности агента с учётом критичности домена (Impact Tier) и уровня автономности
2. **Compatibility Score** — насколько хорошо два и более агентов сработаются в одной команде

## Быстрый старт

```bash
pip install -e .
```

```python
from agenomics import TrustScorer, AgentGenome

genome = AgentGenome(
    id="cashflow-predictor-v1",
    domain="finance",
    autonomy="autonomous",  # "advisory" | "autonomous"
    transparency=70,
    bias_control=85,
    data_safety=90,
    drift_rate=0.05,
    has_ledger=True,
)

scorer = TrustScorer()
result = scorer.score(genome)

print(result.score)          # 0-100
print(result.label)          # Trusted / Conditional / High Risk
print(result.breakdown)      # разбивка по 5 осям
print(result.capped_reason)  # если применён потолок автономности
```

### Compatibility Scorer — совместимость команды агентов

```python
from agenomics import AgentGenome, CompatibilityScorer

sales_agent = AgentGenome(
    id="recommendation-agent",
    bias_control=80, risk_tolerance=50, social_style=15, has_ledger=False,
)
support_agent = AgentGenome(
    id="support-agent",
    bias_control=82, risk_tolerance=50, social_style=90, has_ledger=True,
)

result = CompatibilityScorer().score_pair(sales_agent, support_agent)
print(result.score)           # 0-100
print(result.breakdown)       # разбивка по 4 осям: ethics, risk_tolerance, social_style, accountability
print(result.capped_reason)   # если сработал потолок из-за этического конфликта

# Для команды из 3+ агентов (добавьте other_agent, third_agent и т.д.):
team_result = CompatibilityScorer().score_team([sales_agent, support_agent])
print(team_result.average_score)
print(team_result.weakest_pair)  # самое слабое звено команды
```

### Веб-API

```bash
curl -X POST https://<ваш-адрес-на-amvera>/compatibility \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
        "agents": [
          {"id": "sales", "bias_control": 80, "risk_tolerance": 50, "social_style": 15},
          {"id": "support", "bias_control": 82, "risk_tolerance": 50, "social_style": 90}
        ]
      }'
```

## Структура репозитория

```
agenomics/
├── agenomics/           # ядро: AgentGenome, TrustScorer
├── prompts/             # системные промпты (Trust Auditor и др.)
├── docs/                # методология, whitepaper
├── tests/               # тесты
├── amvera.yml           # конфиг деплоя на Amvera
└── requirements.txt
```

## Методология

Полное описание методологии — в [`docs/METHODOLOGY.md`](docs/METHODOLOGY.md).

## Roadmap

- [x] v0.1 — формула Trust Score, Tier-множитель, потолок автономности
- [x] v0.1 — промпт Trust Auditor (см. `prompts/`)
- [x] v0.2 — Compatibility Scorer между несколькими агентами
- [x] v0.2 — веб-API (`/score`, `/compatibility`) на Amvera
- [ ] v0.3 — веб-калькулятор на prizolov.ru (по аналогии с инструментами Prizolov Lab)
- [ ] v0.3 — публичный реестр верификации (Genome Ledger)
- [ ] v0.3 — публикация пакета на PyPI

## Лицензия

Apache 2.0 — см. [LICENSE](LICENSE).

---

© 2026 Dm.Andreyanov. Agenomics — независимый проект, развивающий идеи Agent Genome Mapping™ (Prizolov Lab).
