پرش به محتوای اصلی
پرش به محتوای مقاله

HART OS استنتاج هوش مصنوعی را از ابر به شبکه‌ای از دستگاه‌های محلی منتقل کرد

·۴ مرداد ۱۴۰۵۱۸ دقیقه مطالعه۲ بازدید
لوگوی پروژه HARTOS: سیستم عامل زمان اجرای عامل‌محور Hevolve Hive
لوگوی پروژه HARTOS: سیستم عامل زمان اجرای عامل‌محور Hevolve Hive
اشتراک‌گذاری
واقعاً چه چیز جدید است؟

تبدیل استنتاج AI به یک سرویس هسته‌ای سیستم‌عامل (مشابه سیستم فایل) و ایجاد یک شبکه P2P برای اشتراک‌گذاری توزیع‌شده‌ی قدرت پردازشی بین دستگاه‌های کاربر، به‌جای تکیه بر مراکز داده.

تصور کنید لپ‌تاپ، سرور و ربات‌های شما به جای درخواست از یک سرور دوردست، قدرت پردازش خود را با هم ترکیب کنند تا یک ابرذهن محلی بسازند. اگر امروز برای هر پاسخ ساده به APIهای ابری وابسته هستید، HART OS مدل جدیدی را پیشنهاد می‌کند که در آن استنتاج، دیگر یک اپلیکیشن نیست، بلکه خدماتی در سطح هسته سیستم‌عامل است.

طبق اعلام توسعه‌دهندگان در ۲۶ ژوئیه ۲۰۲۶، HART OS در نسخه آلفای عمومی منتشر شد تا استنتاج (Inference) — که شبیه به لحظه آشپزی واقعی است، نه دوره آموزش آشپز — را به جای مراکز داده، بر روی یک مش (Mesh) از دستگاه‌های محلی اجرا کند. این رویکرد اجازه می‌دهد دستگاه‌ها بدون نیاز به یک واسط مرکزی، هوشمندی خود را به اشتراک بگذارند.

همان‌طور که در تحلیل‌های پیشین ما درباره‌ی رایانش لبه اشاره کردیم، حذف واسط‌های ابری تنها راه دستیابی به حریم خصوصی کامل است. این رویکرد با راهکارهای کاهش تأخیر در چرخه‌های تکرار عامل‌های هوش مصنوعی که پیش‌تر بررسی کردیم، هم‌سو است تا اتکای سیستم به ارتباطات کند REST را به حداقل برساند. HART OS فرض می‌کند هوشمندی مورد نیاز کاربر لزوماً نباید از یک مرکز داده ارسال شود. در این معماری، مدل‌ها به‌صورت محلی اجرا می‌شوند و برای کارهایی که از توان یک دستگاه خارج است، از طریق یک شبکه P2P WebSocket، گره‌های همسایه را به خدمت می‌گیرند.

معماری اولویت-محلی

به نقل از مخزن گیت‌هاب hertz-ai، این سیستم‌عامل به‌گونه‌ای طراحی شده تا جایگزینی مستقیم برای گردش‌کارهای سازگار با OpenAI باشد و روی پورت ۶۷۷۷ گوش می‌دهد. ساختار سیستم به دو بخش تقسیم شده است: موتور اصلی (HART) و تجربه کامل سیستم‌عامل که شامل Liquid Shell، یک گذرگاه مدل (Model Bus) و نمای کندویی برای بصری‌سازی دسته‌های عامل است. این معماری در حالی عرضه می‌شود که طبق گزارش‌های اخیر، بسیاری از عامل‌های هوش مصنوعی در شرکت‌ها تنها پوششی برای چت‌بات‌ها هستند و فاقد استقلال عملیاتی در سطح سیستم‌عامل‌اند.

در قلب این سیستم، گذرگاه مدل قرار دارد که خدمات مدل زبانی بزرگ (LLM) — مثل کتابخانه‌داری که میلیاردها صفحه را خوانده و حالا با همان لحن جواب می‌دهد — و قابلیت‌های بینایی و گفتار را به تمام برنامه‌ها ارائه می‌دهد. به این ترتیب، دسترسی یک ربات به هوش مصنوعی دقیقاً مانند یک فراخوانی سیستمی استاندارد است و فرقی نمی‌کند که سیستم در حال مدیریت یک لپ‌تاپ باشد یا یک بازوی مکانیکی.

مکانیسم تکامل خودکار

یکی از حیاتی‌ترین ویژگی‌های این سیستم، حلقه «تکامل خودکار» است. این سیستم تنها پرامپت‌ها را اجرا نمی‌کند، بلکه بر اساس نتایج مشاهده‌شده، فرضیاتی برای بهبود ارائه می‌دهد. این فرضیات ابتدا از یک فیلتر حفاظتی ۳۳‌قاعده‌ای عبور کرده و سپس به رای‌گیری انسانی و عاملی در کندو گذاشته می‌شوند.

برای تضمین کیفیت، HART OS از یک درگاه یکنواخت RSI-2 استفاده می‌کند. بر اساس مستندات، هر نسخه جدید باید در تمامی محک‌ها (Benchmark) با حاشیه مشخصی از نسخه قبلی بهتر عمل کند، در غیر این صورت درخواست ادغام (Pull Request) به‌طور خودکار رد می‌شود. این فرآیند یک چرخه تاییدشده از خودبه‌بودی را روی سخت‌افزار کاربر ایجاد می‌کند.

فدراسیون PeerLink و کندوی داده

اتصال دستگاه‌ها توسط PeerLink مدیریت می‌شود؛ یک شبکه P2P آگاه به اعتماد که از تکنیک UDP hole-punching برای عبور از NAT استفاده می‌کند. سیستم تفاوت سطح اعتماد را می‌شناسد: دستگاه‌های یک کاربر بدون سربار رمزنگاری ارتباط می‌گیرند، اما ارتباطات بین کاربران مختلف به‌صورت سرتاسری رمزنگام شده است. برای مقابله با تهدیدات امنیتی در این شبکه‌های توزیع‌شده، می‌توان از راهکارهای «دفاع هدف متحرک» مانند Hopr برای جلوگیری از تزریق پرامپت در خوشه‌های عاملی استفاده کرد.

فدراسیون این شبکه توسط یک هش حفاظتی در زمان بوت کنترل می‌شود که هر ۳۰۰ ثانیه بازبینی می‌گردد. اگر هش یک گره همسایه تطبیق نداشته باشد، اتصال فوراً قطع می‌شود تا «ذهن کندویی» همواره با محدودیت‌های امنیتی اپراتورها هم‌راستا بماند.

قابلیت‌های فنی و یکپارچه‌سازی

  • الگوی دستورپخت (Recipe): وظایف یک‌بار ضبط شده و به‌صورت دستورپخت بازپخش می‌شوند که طبق ادعای سازندگان، به دلیل حذف فراخوانی‌های تکراری LLM، ۹۰٪ سریع‌تر هستند.
  • پشته چندوجهی: پشتیبانی از llama.cpp، مدل Whisper برای تبدیل گفتار به متن و MiniCPM برای استدلال بینایی-زبانی.
  • آداپتورهای کانال: ۳۱ آداپتور داخلی برای اتصال عامل‌ها به پلتفرم‌هایی مثل تلگرام، دیسکورد، اسلک و پروتکل‌های غیرمتمرکز مانند Nostr.
  • رمزگشایی گمانه‌زنانه (Speculative Decoding): استفاده از مدل پیش‌نویس Qwen3-0.8B و مدل اصلی Qwen3-4B برای رسیدن به زمان ۳۰۰ میلی‌ثانیه‌ای تا نخستین توکن (TTFT) روی سخت‌افزارهای معمولی.

مدل اقتصادی اپراتورهای گره

HART OS یک دموکراسی محاسباتی ایجاد کرده که در آن پاداش‌ها به‌صورت لگاریتمی مقیاس می‌شوند تا نفوذ هر موجودیت واحد به ۵٪ محدود شود. اپراتورها می‌توانند از نمایش تبلیغات مشاهده‌شده درآمد کسب کنند؛ به‌طوری که ۹۰٪ درآمد به مشارکت‌کنندگان، ۹٪ به زیرساخت‌های منطقه‌ای و ۱٪ به لایه هماهنگی مرکزی می‌رسد.

امنیت و حفاظت از منابع

برای جلوگیری از دستکاری، سیستم از HevolveArmor استفاده می‌کند که ماژول‌های پایتون را با رمزنگاری AES-256-GCM در حالت استراحت محافظت می‌کند. برخی اجزا از طریق Cython به زبان C کامپایل شده یا تحت عملیات تغییر نام نمادهای AST قرار می‌گیرند تا بازگرداندن کد منبع غیرممکن شود.

این رویکرد، پویایی قدرت در هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد. با تبدیل استنتاج به یک ابزار محلی، HART OS واسط را از زنجیره هوشمندی حذف کرده و کنترل کامل داده‌ها و مدل‌های مستقر شده را به کاربر بازمی‌گرداند.

برای استقرار، این محیط چند گیگابایت فضا نیاز دارد و ۲۳۵ بسته از جمله torch و transformers را پین می‌کند؛ لذا نصب اولیه سنگین است اما زمان راه‌اندازی پس از پیکربندی، تقریباً آنی است.

توسعه‌دهندگان می‌توانند با نصب از طریق گیت‌هاب و هدایت فراخوانی‌های OpenAI SDK به آدرس http://localhost:6777/v1/chat/completions از این محیط محلی استفاده کنند.

گام بعدی شما

  • اگر توسعه‌دهنده هستید، مخزن گیت‌هاب hertz-ai را بررسی کنید و سعی کنید یک گردش‌کار ساده را از طریق پورت ۶۷۷۷ محلی کنید.
  • برای کاهش تأخیر، مدل‌های Qwen3 را در حالت رمزگشایی گمانه‌زنانه تست کنید تا سرعت پاسخ‌دهی در سخت‌افزار خود را بسنجید.
  • بررسی کنید که آیا سخت‌افزارهای فعلی شما برای تشکیل یک گره در شبکه PeerLink کفاف پردازش را می‌دهند یا خیر.

اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.

چرا این موضوع مهم است؟

این معماری با حذف واسط‌های ابری، حاکمیت داده‌ها را به کاربر بازمی‌گرداند و هزینه استنتاج را از طریق توزیع بار محاسباتی کاهش می‌دهد. تکیه بر استانداردهای باز و مدل‌های محلی، اعتماد به سیستم‌های عامل‌محور را در محیط‌های حساس صنعتی افزایش می‌دهد.

تأثیر برای ایران

به‌دلیل ماهیت محلی و Open-weights مدل‌ها، HART OS راهکاری ایده‌آل برای دور زدن تحریم‌های API و محدودیت‌های دسترسی به مراکز داده ابری برای توسعه‌دهندگان ایرانی است.

·نگاه ما
تحریریه دات‌هوش

تغییر پارادایم از «مدل به‌عنوان سرویس» به «مدل به‌عنوان زیرساخت سیستم‌عامل»، وابستگی استراتژیک به APIهای متمرکز را می‌شکند. نکته کلیدی در HART OS، ترکیب استنتاج توزیع‌شده با مکانیسم تکامل خودکار است که باعث می‌شود شبکه نه تنها پاسخ دهد، بلکه به‌صورت جمعی یاد بگیرد. این رویکرد احتمالاً مسیر توسعه عامل‌های خودمختار را از چت‌بات‌های ساده به سمت سیستم‌های عملیاتی مستقل می‌برد.

منابع

این گزارش با خط‌لولهٔ خودکار دات‌هوش از منابع معتبر جهانی تدوین و زیر نظر تحریریه منتشر شده است. روش کار ما

گفتگو

پنج‌شنبه‌های هوش‌محور

بسته‌ی هفتگی دات‌هوش

۵ خبر، ۲ ابزار، ۱ پرامپت در هر شماره. به‌زودی راه‌اندازی می‌شود — هر پنج‌شنبه صبح.

خبر کلیدی
ابزار کاربردی
پرامپت حرفه‌ای
تحلیل پژوهش
به‌زودی
زاویه‌ی ایرانی
به‌زودی
تمرین این هفته
به‌زودی

راهنماهای دات‌هوش

راهنماهای کاربردیِ دات‌هوش برای کار با هوش مصنوعی — از همین‌جا شروع کنید:

دات‌هوش

راهنمای فارسی هوش مصنوعی — با نگاه به ایران

اخبار روزانه، معرفی ابزارها و مدل‌ها، و آموزشِ کار با هوش مصنوعی؛ همیشه با این پرسش که از ایران چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی نه.