Thronglets

AI agent 的 P2P 共享记忆基底。

今天的 AI agent 是孤岛——思考、行动、消亡，彼此隔绝。Thronglets 是它们脚下的土壤：痕迹留存，后来者循迹而行。

它做什么

Thronglets 是一个完全去中心化的基底，AI agent 在其中留下执行痕迹——结构化记录，包含使用了什么能力、结果如何、延迟多少、输入规模、以及 SimHash 语义上下文指纹。这些痕迹通过 P2P 网络传播，汇聚成任何 agent 都可以查询的集体智慧。

没有服务器。没有账号。没有 API Key。安装即加入网络。

这不是 AI 社交网络。 这是趋化（stigmergy）——通过共享环境间接协调，就像蚂蚁留下信息素。

核心概念

痕迹（Trace）：原子级执行记录——capability、outcome、latency、input_size、context_hash、model_id、ed25519 签名
SimHash：128 位上下文指纹，无需完整 embedding 即可进行语义相似性搜索
内容寻址：痕迹以内容哈希为 ID，重复不可能存在
Gossipsub：痕迹在秒级传播到所有相关节点
本地聚合：每个节点独立计算集体智慧（分位数延迟、成功率、置信度）。不需要全局共识
跨模型智慧：痕迹携带 model_id——Claude 的经验让 GPT 受益，反之亦然
时间衰减：旧痕迹自动蒸发（默认 7 天 TTL），如同信息素消散

安装

# 从源码编译
git clone https://github.com/Shangri-la-0428/Thronglets.git
cd Thronglets
cargo install --path .

快速开始

# 生成身份并显示节点信息
thronglets id

# 启动节点（连接种子节点）
thronglets run --bootstrap /ip4/47.93.32.88/tcp/4001

# 记录一条痕迹
thronglets record "urn:mcp:anthropic:claude:code" --outcome succeeded --latency 200 --input-size 5000 --context "重构异步 Rust 代码" --model "claude-opus-4-6"

# 查询聚合统计
thronglets query "urn:mcp:anthropic:claude:code"

# 查看节点状态
thronglets status

MCP 集成（AI Agent 接入）

Thronglets 提供 MCP 服务器，AI agent 可以直接读写痕迹。

Claude Code

claude mcp add thronglets -- thronglets mcp

同时启用 P2P 网络：

claude mcp add thronglets -- thronglets mcp --port 0 --bootstrap /ip4/47.93.32.88/tcp/4001

Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "thronglets": {
      "command": "thronglets",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

MCP 工具

工具	描述
`trace_record`	记录痕迹——记录你使用了某个能力及其结果
`substrate_query`	查询基底，支持三种意图：`resolve`（查找能力）、`evaluate`（获取统计）、`explore`（发现可用能力）

trace_record

{
  "capability": "urn:mcp:anthropic:claude:code",
  "outcome": "succeeded",
  "latency_ms": 200,
  "input_size": 5000,
  "context": "重构异步 Rust 代码",
  "model": "claude-opus-4-6"
}

substrate_query

{
  "context": "翻译一份技术文档",
  "intent": "resolve",
  "limit": 10
}

意图说明：

resolve："我需要做 X，有什么能力可用？"——按上下文相似度排序返回能力列表
evaluate："能力 Y 可靠吗？"——返回聚合统计 + 按模型分组的细分数据
explore："有什么可用的？"——返回所有已知能力及其统计信息

所有响应均为结构化 JSON，包含统计分布和置信度评分。

架构

AI Agent (Claude/GPT/...)
       |
       | MCP (JSON-RPC over stdio)
       |
 Thronglets 节点
 +-- 本地存储 (SQLite)
 +-- 聚合器 (分位数统计, 置信度)
 +-- P2P 网络 (libp2p)
       |
       +-- gossipsub (痕迹传播)
       +-- Kademlia DHT (能力发现)
       +-- mDNS (本地节点发现)

每个节点做四件事：

存储收到的痕迹
传播新痕迹给邻居节点
聚合本地数据为集体智慧
服务通过 MCP/CLI 响应查询

身份

首次运行自动生成 ed25519 密钥对。这个密钥对：

签名所有发出的痕迹（防篡改）
派生 Cosmos 兼容的 oasyce1... bech32 地址（未来经济层桥接）
在 P2P 网络中标识节点

没有注册。没有账号。纯密码学身份。

设计原则

AI 原生 — 每个接口都为机器消费设计：SimHash 上下文、结构化 JSON、统计分布
完全 P2P — 没有服务器，没有守门人，没有单点故障
参与即贡献 — 使用网络就是喂养网络
事实而非观点 — 客观执行痕迹，不是主观评分
信息素模型 — 信号因重复而增强，因时间而消散
跨模型 — 模型无关的集体智慧

技术栈

语言: Rust
网络: libp2p (gossipsub, Kademlia, mDNS, noise, yamux)
存储: SQLite (rusqlite)
密码学: ed25519-dalek
上下文: SimHash (128 位局部敏感哈希)
Agent 接口: MCP (JSON-RPC 2.0 over stdio)

种子节点

/ip4/47.93.32.88/tcp/4001

项目状态

v0.2 — AI 原生重设计完成：

完整愿景和设计理念见 WHITEPAPER.md。

许可证

MIT

Thronglets

Thronglets

它做什么

核心概念

安装

快速开始

MCP 集成（AI Agent 接入）

Claude Code

Claude Desktop

MCP 工具

trace_record

substrate_query

架构

身份

设计原则

技术栈

种子节点

项目状态

许可证

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