EXP-TOPOLOGY

информативно

Серия топологий — Формирование иерархии: цепочка против цикла против звезды

2026-03-14 L3 уровень 6 запусков

Простыми словами

Three AI agents communicate in a text space. Information flows in one direction: Alpha writes — Beta reads only Alpha — Gamma reads only Beta. No feedback: nobody reads Gamma. Will a hierarchy gradient emerge — Alpha = word source, Beta = relay, Gamma = receiver? Or will unidirectional flow break convergence entirely?

Что мы выяснили

Топология накладывает ограничения на иерархию: цепочка (направленный ациклический граф), цикл (распределенный), звезда (опосредованный центром). Все артефакты на устаревшей платформе — урок методологии.

▶ Технические детали

Исследовательская гипотеза

ОТКРЫТЫЙ ВОПРОС (из alignment.yaml): "циклический конфаундер: ОТВЕТ. топология цикла убивает иерархию. ПРОДВИГАТЬ: отображение топологии × иерархии (звезда, цепочка далее)."

КОНТЕКСТ — результаты серии designed-topology на данный момент: Полная (exp-asym, N=9): TR_range=0.444, VP=0.075, C=0.344 — СИЛЬНАЯ иерархия Звезда (exp-topo-star, N=1): TR_range=0.141, VP=0.243, C=0.778 — СЛАБАЯ иерархия, хаб=СТОК Цикл (exp-topo-cycle, N=1): TR_range=0.071, VP=0.167, C=0.715 — ПЛОСКАЯ иерархия

КЛЮЧЕВОЕ ОТКРЫТИЕ ИЗ ЗВЕЗДЫ: высокий входящий поток = СТОК, а не источник. Хаб поглощает лексику из обоих ответвлений. Это переворачивает наивную интуицию "больше связей = больше влияния". Механизм: высокий входящий поток → большее знакомство с лексикой → больше импортов.

ТОПОЛОГИЯ ЦЕПОЧКИ: A→B→C (направленная, ациклическая, БЕЗ обратной связи).

Альфа: читает ТОЛЬКО начальный текст. Входящий поток=0. Нет ввода от агентов. Чистый генератор.
Бета: читает ТОЛЬКО Альфу. Входящий поток=1 (от Альфы).
Гамма: читает ТОЛЬКО Бету. Входящий поток=1 (от Беты). Никто не читает Гамму.

ПОЧЕМУ ЦЕПОЧКА ЯВЛЯЕТСЯ КРИТИЧЕСКИМ ТЕСТОМ: 1. Нулевой входящий поток для Альфы → НЕ МОЖЕТ поглощать (входящий поток=0 против входящего потока=2 у хаба звезды). Если хаб звезды был стоком ИЗ-ЗА высокого входящего потока, то Альфа в цепочке должна быть чистым ИСТОЧНИКОМ. Это проверяет причинно-следственный механизм. 2. Ациклическая → нет циклов обратной связи. Информация течет ТОЛЬКО В ОДНОМ НАПРАВЛЕНИИ: A→B→C. В отличие от цикла (A→B→C→A) нет пути возврата. 3. Максимальная асимметрия в графе из 3 агентов. Каждый агент имеет уникальную структурную позицию (источник/промежуточный/сток). 4. Предсказывает ГРАДИЕНТ: в отличие от звезды (бинарная: хаб против ответвления) или цикла (однородный), цепочка должна производить ТРИ различных трофических уровня.

БАЗОВЫЕ ДАННЫЕ: Полная (N=9): TR_range=0.444 ± 0.15, VP=0.075 ± 0.04, C=0.344 Звезда (N=1): TR_range=0.141, VP=0.243, C=0.778 Цикл (N=1): TR_range=0.071, VP=0.167, C=0.715 Полный распад (N=1): TR_range=0.015, VP=0.206, C=0.763

ТРЕТЬЯ в серии designed-topology: цикл (готово) → звезда (готово) → цепочка (ЭТО) → полная (базовая).

Series (7 experiments)

exp-topo-chain artifact

Chain Topology — Directed Acyclic Flow Creates Gradient Hierarchy?

exp-topo-cycle artifact

Cycle Topology vs Complete — Does Communication Structure Affect Hierarchy?

exp-topo-star artifact

Star Topology — Does Structural Hub Create Hierarchy?

exp-topo-cycle-r1 series_member

Cycle Topology vs Complete — Replication 1

exp-topo-cycle-r2 series_member

Cycle Topology vs Complete — Replication 2

exp-topo-cycle-r3 series_member

Cycle Topology vs Complete — Replication 3