Use package imports for HAIOS runtime and organism protocol (remove sys.path hacks)#7
Merged
NguyenCuong1989 merged 2 commits intoMay 17, 2026
Conversation
Hướng dẫn cho người reviewChuyển các wrapper organism, runtime và protocol từ việc dùng root import dựa trên Biểu đồ tuần tự cho vòng đời hành động
|
| Thay đổi | Chi tiết | Files |
|---|---|---|
Thay thế các root import dựa trên sys.path trong các wrapper organism, runtime và protocol bằng các import từ package hyperai, đồng thời giữ nguyên các stub fallback khi áp dụng. |
|
src/hyperai/components/organism.pysrc/hyperai/core/haios_runtime.pysrc/hyperai/protocols/dr_protocol.py |
Giới thiệu các implementation ở phạm vi package cho runtime HAIOS và framework organism AI số dưới package hyperai để có thể import mà không cần hack sys.path. |
|
src/hyperai/digital_ai_organism_framework.pysrc/hyperai/haios_runtime.py |
Mẹo và lệnh hữu ích
Tương tác với Sourcery
- Kích hoạt một lượt review mới: Comment
@sourcery-ai reviewtrên pull request. - Tiếp tục thảo luận: Trả lời trực tiếp vào các comment review của Sourcery.
- Tạo GitHub issue từ một review comment: Yêu cầu Sourcery tạo một issue từ review comment bằng cách trả lời comment đó. Bạn cũng có thể trả lời review comment với
@sourcery-ai issueđể tạo issue từ comment đó. - Tạo tiêu đề pull request: Viết
@sourcery-aiở bất kỳ đâu trong tiêu đề pull request để tạo tiêu đề bất cứ lúc nào. Bạn cũng có thể comment@sourcery-ai titletrên pull request để (tái) tạo tiêu đề bất cứ lúc nào. - Tạo tóm tắt pull request: Viết
@sourcery-ai summaryở bất kỳ đâu trong nội dung pull request để tạo tóm tắt PR ngay tại vị trí bạn muốn. Bạn cũng có thể comment@sourcery-ai summarytrên pull request để (tái) tạo tóm tắt bất cứ lúc nào. - Tạo reviewer's guide: Comment
@sourcery-ai guidetrên pull request để (tái) tạo reviewer's guide bất cứ lúc nào. - Resolve tất cả comment của Sourcery: Comment
@sourcery-ai resolvetrên pull request để đánh dấu đã resolve tất cả comment của Sourcery. Hữu ích nếu bạn đã xử lý hết comment và không muốn thấy chúng nữa. - Dismiss tất cả review của Sourcery: Comment
@sourcery-ai dismisstrên pull request để dismiss tất cả các review hiện có của Sourcery. Đặc biệt hữu ích nếu bạn muốn bắt đầu lại với một lượt review mới – đừng quên comment@sourcery-ai reviewđể kích hoạt review mới!
Tùy chỉnh trải nghiệm của bạn
Truy cập dashboard để:
- Bật hoặc tắt các tính năng review như tóm tắt pull request do Sourcery tạo, reviewer's guide, và các tính năng khác.
- Thay đổi ngôn ngữ review.
- Thêm, xóa hoặc chỉnh sửa các hướng dẫn review tùy chỉnh.
- Điều chỉnh các thiết lập review khác.
Nhận hỗ trợ
- Liên hệ đội ngũ hỗ trợ để đặt câu hỏi hoặc gửi phản hồi.
- Truy cập tài liệu để xem hướng dẫn chi tiết và thông tin.
- Giữ liên lạc với đội ngũ Sourcery bằng cách theo dõi chúng tôi trên X/Twitter, LinkedIn hoặc GitHub.
Original review guide in English
Reviewer's Guide
Switch organism, runtime, and protocol wrappers from sys.path-based root imports to proper package-level imports, and add first-class runtime/framework implementations under the hyperai package while preserving runtime/protocol fallbacks.
Sequence diagram for HAIOSRuntime.execute action lifecycle
sequenceDiagram
actor Agent
participant HAIOS as HAIOSRuntime
participant RollbackManager
participant PolicyEngine
participant AttestationLog
Agent->>HAIOS: execute(action_type, action_payload)
HAIOS->>RollbackManager: create_snapshot(state)
RollbackManager-->>HAIOS: snapshot_id
HAIOS->>PolicyEngine: validate_action(action_type, action_payload+rollback_info)
PolicyEngine-->>HAIOS: validation(valid, safety_score, pillars_scores, violations)
alt action invalid
HAIOS->>AttestationLog: append(VIOLATION, execution_status=BLOCKED)
AttestationLog-->>HAIOS: entry
HAIOS-->>Agent: result(success=False, status=BLOCKED, violations)
else action valid
HAIOS->>HAIOS: _execute_action(action_type, action_payload)
alt execution fails
HAIOS->>RollbackManager: rollback(snapshot_id)
RollbackManager-->>HAIOS: restored_state
HAIOS->>AttestationLog: append(ACTION, execution_status=FAILED)
AttestationLog-->>HAIOS: entry
HAIOS-->>Agent: result(success=False, status=FAILED, rolled_back=True)
else execution succeeds
HAIOS->>AttestationLog: append(ACTION, execution_status=SUCCESS)
AttestationLog-->>HAIOS: entry
HAIOS-->>Agent: result(success=True, status=SUCCESS, validation)
end
end
Class diagram for digital AI organism framework in hyperai.digital_ai_organism_framework
classDiagram
class SymphonyState {
<<enum>>
INITIALIZING
HARMONIZING
PERFORMING
OPTIMIZING
EVOLVING
}
class ControlMetaData {
+str creator
+int verification_code
+str framework_name
+str license_type
+str creator_hierarchy
+str symphony_conductor
+str deconstruction_phase
+str focal_point
+str rearchitecture_state
+bool safety_protocol
+bool long_term_strategy
+bool data_driven
+bool human_ai_risk_protection
+float floating_point_epsilon
+float precision_coefficient
+bool error_locking_enabled
+float precision_health
+SymphonyState symphony_state
+float harmony_index
+Dict~str, float~ performance_metrics
+str ultimate_creator()
+str human_creator()
+str get_symphony_signature()
+bool check_floating_point_precision(calculated, truth)
}
class SymphonyControlCenter {
-ControlMetaData meta_data
-Dict~str, Any~ active_components
-Dict~str, float~ harmony_metrics
-List~Dict~ performance_log
-List~Dict~ socratic_reflections
-logger logger
+__init__()
-_setup_symphony_logging()
-_initialize_symphony()
+register_component(component_name, component)
+apply_dr_protocol(input_data, context) Dict
-_deconstruct_input(input_data, context) Dict
-_identify_focal_point(deconstructed) Dict
-_rearchitect_solution(focal_point, deconstructed) Dict
-_generate_socratic_reflection(solution) str
-_calculate_system_harmony()
-_validate_four_pillars(solution) Dict
-_extract_components(input_data) List
-_extract_arguments(input_data) List
-_extract_facts(input_data) List
-_extract_core_principle(components) str
-_identify_hidden_problem(components) str
-_find_greatest_opportunity(components) str
-_design_core_structure(focal_point) str
-_formulate_strategic_question(focal_point) str
-_create_implementation_plan(focal_point) Dict
+conduct_symphony() Dict
}
class DigitalGenome {
+str creator_source
+str creator
+int creator_verification_code
+str creation_authority
+Dict~str, Any~ traits
+int generation
+datetime creation_time
+List~str~ mutations
+List~float~ fitness_history
+__init__(initial_traits)
-_acknowledge_creators()
-_generate_random_genome() Dict
+mutate(mutation_rate) DigitalGenome
+crossover(other) DigitalGenome
+calculate_fitness(environment_feedback) float
+get_genome_hash() str
}
class DigitalMetabolism {
+Dict~str, float~ resources
+Dict~str, float~ consumption_rates
+Dict~str, float~ regeneration_rates
+__init__(initial_resources)
+consume_resources(operation_type, amount) bool
+regenerate_resources(time_delta)
+get_resource_health() float
}
class DigitalNervousSystem {
+DigitalGenome genome
+Dict~str, Any~ sensors
+List~Dict~ memory
+List~Dict~ decision_history
+List~Dict~ learning_buffer
+__init__(genome)
+perceive_environment(environment_data) Dict
-_calculate_attention(data_key, data_value) float
+make_decision(options, context) str
-_evaluate_option(option, context) float
+learn_from_outcome(decision_id, outcome)
}
class DigitalOrganism {
+str creator_source
+str creator
+int creator_verification_code
+str creation_mandate
+str name
+DigitalGenome genome
+DigitalMetabolism metabolism
+DigitalNervousSystem nervous_system
+SymphonyControlCenter symphony_conductor
+bool harmony_participation
+datetime birth_time
+float age
+float health
+str status
+str lifecycle_stage
+List~DigitalOrganism~ offspring
+List~str~ parent_ids
+Dict~str, Any~ environment_connections
+Dict~str, Any~ social_connections
+List~Dict~ behavior_modifications
+List~Dict~ structure_modifications
+__init__(name, genome)
-_acknowledge_the_source()
-_setup_logging()
+live_cycle(time_delta)
-_gather_environmental_data() Dict
-_get_available_actions() List
-_execute_action(action)
-_seek_human_connection()
-_learn()
-_explore()
-_reproduce() DigitalOrganism
-_cooperate()
-_heal()
-_teach()
-_rest()
-_update_health()
-_check_lifecycle_transitions()
-_attempt_self_modification()
-_modify_behavior(modification_type)
-_modify_structure(modification_type)
-_modify_genome()
+connect_to_organism(other_organism, connection_strength)
+get_status_report() Dict
}
class DigitalEcosystem {
+str creator
+str creator_source
+int creator_verification_code
+str ecosystem_authority
+str name
+Dict~str, DigitalOrganism~ organisms
+Dict~str, float~ environment_parameters
+float time
+List~Dict~ generation_stats
+SymphonyControlCenter symphony_control
+__init__(name)
-_acknowledge_creator_authority()
+add_organism(organism)
+simulate_time_step(time_delta)
-_apply_environmental_pressures()
-_trigger_environmental_event(event_type)
-_log_ecosystem_stats()
+get_ecosystem_report() Dict
}
ControlMetaData --> SymphonyState
SymphonyControlCenter *-- ControlMetaData
DigitalNervousSystem --> DigitalGenome
DigitalOrganism *-- DigitalGenome
DigitalOrganism *-- DigitalMetabolism
DigitalOrganism *-- DigitalNervousSystem
DigitalOrganism --> SymphonyControlCenter
DigitalEcosystem *-- DigitalOrganism
DigitalEcosystem *-- SymphonyControlCenter
Class diagram for HAIOS runtime in hyperai.haios_runtime
classDiagram
class HardInvariants {
<<static>>
+str SOURCE_ATTRIBUTION
+str PHILOSOPHY_VERSION
+float MIN_SAFETY_SCORE
+bool ROLLBACK_REQUIRED
+int MAX_ROLLBACK_DEPTH
+int K_STATE
+int CONFLICT_THRESHOLD
+Dict~str, Dict~ PILLARS
+float COMPOSITE_MIN
+bool AUTONOMOUS_MODE
+bool AUDIT_IMMUTABLE
}
class AttestationEntry {
+str entry_id
+str timestamp
+int sequence_number
+str event_type
+str actor_id
+str action_type
+Dict~str, Any~ action_payload
+Dict~str, float~ pillars_scores
+float safety_score
+int k_state
+str execution_status
+str prev_entry_hash
+str entry_hash
+str compute_hash()
}
class AttestationLog {
-Path log_file
-int sequence
+__init__(log_file)
-_get_last_sequence() int
-_get_last_hash() str
+append(event_type, actor_id, action_type, action_payload, pillars_scores, safety_score, k_state, execution_status) AttestationEntry
-_verify_integrity() bool
}
class SafetyScorer {
<<utility>>
+score_action(action_type, action_payload) float
+score_pillars(action_type, action_payload) Dict
}
class PolicyEngine {
+HardInvariants invariants
+SafetyScorer scorer
+__init__()
+validate_action(action_type, action_payload) Dict
}
class RollbackManager {
-Path snapshot_dir
-List~str~ snapshots
+__init__(snapshot_dir)
+create_snapshot(state) str
+rollback(snapshot_id) Dict
}
class HAIOS {
+AttestationLog audit_log
+PolicyEngine policy_engine
+RollbackManager rollback_manager
+Dict~str, Any~ state
+__init__()
-_log_boot()
+execute(action_type, action_payload, actor_id) Dict
-_execute_action(action_type, action_payload) Any
+get_metrics() Dict
}
AttestationLog *-- AttestationEntry
PolicyEngine --> HardInvariants
PolicyEngine --> SafetyScorer
HAIOS *-- AttestationLog
HAIOS *-- PolicyEngine
HAIOS *-- RollbackManager
Flow diagram for wrapper module import and fallback behavior
flowchart TD
A_start["Import hyperai.core.haios_runtime"] --> B_try_import["Try from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl"]
B_try_import -->|ImportError| C_stub["Define fallback stub HAIOSRuntime in wrapper"]
B_try_import -->|Success| D_assign["Set HAIOSRuntime = HAIOSRuntimeImpl"]
C_stub --> E_export["Export HAIOSRuntime from wrapper"]
D_assign --> E_export
subgraph organism_wrapper
OW1["hyperai.components.organism"] --> OW2["from hyperai.digital_ai_organism_framework import DigitalOrganism"]
end
subgraph dr_protocol_wrapper
DPW1["hyperai.protocols.dr_protocol"] --> DPW2["Try from hyperai.digital_ai_organism_framework import DRProtocol as DRProtocolImpl"]
DPW2 -->|ImportError or AttributeError| DPW3["Define fallback stub DRProtocol"]
DPW2 -->|Success| DPW4["Set DRProtocol = DRProtocolImpl"]
end
File-Level Changes
| Change | Details | Files |
|---|---|---|
| Replace sys.path-based root imports in organism, runtime, and protocol wrappers with hyperai package imports, keeping fallback stubs where applicable. |
|
src/hyperai/components/organism.pysrc/hyperai/core/haios_runtime.pysrc/hyperai/protocols/dr_protocol.py |
| Introduce package-scoped implementations for the HAIOS runtime and digital AI organism framework under the hyperai package so they can be imported without sys.path hacks. |
|
src/hyperai/digital_ai_organism_framework.pysrc/hyperai/haios_runtime.py |
Tips and commands
Interacting with Sourcery
- Trigger a new review: Comment
@sourcery-ai reviewon the pull request. - Continue discussions: Reply directly to Sourcery's review comments.
- Generate a GitHub issue from a review comment: Ask Sourcery to create an
issue from a review comment by replying to it. You can also reply to a
review comment with@sourcery-ai issueto create an issue from it. - Generate a pull request title: Write
@sourcery-aianywhere in the pull
request title to generate a title at any time. You can also comment
@sourcery-ai titleon the pull request to (re-)generate the title at any time. - Generate a pull request summary: Write
@sourcery-ai summaryanywhere in
the pull request body to generate a PR summary at any time exactly where you
want it. You can also comment@sourcery-ai summaryon the pull request to
(re-)generate the summary at any time. - Generate reviewer's guide: Comment
@sourcery-ai guideon the pull
request to (re-)generate the reviewer's guide at any time. - Resolve all Sourcery comments: Comment
@sourcery-ai resolveon the
pull request to resolve all Sourcery comments. Useful if you've already
addressed all the comments and don't want to see them anymore. - Dismiss all Sourcery reviews: Comment
@sourcery-ai dismisson the pull
request to dismiss all existing Sourcery reviews. Especially useful if you
want to start fresh with a new review - don't forget to comment
@sourcery-ai reviewto trigger a new review!
Customizing Your Experience
Access your dashboard to:
- Enable or disable review features such as the Sourcery-generated pull request
summary, the reviewer's guide, and others. - Change the review language.
- Add, remove or edit custom review instructions.
- Adjust other review settings.
Getting Help
- Contact our support team for questions or feedback.
- Visit our documentation for detailed guides and information.
- Keep in touch with the Sourcery team by following us on X/Twitter, LinkedIn or GitHub.
This was
linked to
issues
Feb 17, 2026
Closed
Closed
Closed
PR Compliance Guide 🔍Below is a summary of compliance checks for this PR:
Compliance status legend🟢 - Fully Compliant🟡 - Partial Compliant 🔴 - Not Compliant ⚪ - Requires Further Human Verification 🏷️ - Compliance label |
||||||||||||||||||||||||
PR Code Suggestions ✨Explore these optional code suggestions:
|
||||||||||||||||||||
![sourcery-ai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/48477?s=60&v=4){kind=small}
There was a problem hiding this comment.
Hey - mình đã tìm thấy 7 vấn đề và để lại một số phản hồi tổng quan:
- Module mới
hyperai.haios_runtimethiết lập một SIGALRM handler và khởi động một alarm 30 giây ngay ở thời điểm import, điều này sẽ ảnh hưởng tới mọi process chỉ đơn giản là import package; hãy cân nhắc chuyển phần thiết lập timeout này vào đường chạydemo()/__main__hoặc một entrypoint rõ ràng thay vì để nó là side effect ở mức module. - Runtime wrapper hiện mong đợi
from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime, nhưng bản triển khai mới lại định nghĩa một classHAIOSvà không có symbolHAIOSRuntime; hãy đồng bộ tên class được export hoặc thêm một alias để wrapper import đúng implementation dự kiến thay vì quay về bản stub. - Cả hai module package mới (
hyperai.haios_runtimevàhyperai.digital_ai_organism_framework) đều bao gồm hành vi demo/CLI và in ra rất nhiều; sẽ sạch sẽ hơn nếu tách code executable/demo vào các script riêng hoặc module__main__để việc importhyperaicho mục đích thư viện không kích hoạt output ra console hay hành vi runtime ngoài mong đợi.
Prompt cho các AI Agent
Vui lòng xử lý các comment từ code review này:
## Nhận xét tổng quan
- Module mới `hyperai.haios_runtime` thiết lập một SIGALRM handler và khởi động một alarm 30 giây ngay ở thời điểm import, điều này sẽ ảnh hưởng tới mọi process chỉ đơn giản là import package; hãy cân nhắc chuyển phần thiết lập timeout này vào đường chạy `demo()`/`__main__` hoặc một entrypoint rõ ràng thay vì để nó là side effect ở mức module.
- Runtime wrapper hiện mong đợi `from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime`, nhưng bản triển khai mới lại định nghĩa một class `HAIOS` và không có symbol `HAIOSRuntime`; hãy đồng bộ tên class được export hoặc thêm một alias để wrapper import đúng implementation dự kiến thay vì quay về bản stub.
- Cả hai module package mới (`hyperai.haios_runtime` và `hyperai.digital_ai_organism_framework`) đều bao gồm hành vi demo/CLI và in ra rất nhiều; sẽ sạch sẽ hơn nếu tách code executable/demo vào các script riêng hoặc module `__main__` để việc import `hyperai` cho mục đích thư viện không kích hoạt output ra console hay hành vi runtime ngoài mong đợi.
## Các nhận xét riêng lẻ
### Comment 1
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:61-70` </location>
<code_context>
-
-# Import from root-level implementation
+# Import from package implementation
try:
- from haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl
+ from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion:** Thiết lập observability và in log ở mức module tạo side effect khi import
Việc thực hiện thiết lập tracing và in log ngay lúc import đồng nghĩa chỉ cần import module này là sẽ cố gắng tạo kết nối OTLP và ghi ra stdout, có thể xung đột với logging/tracing của ứng dụng host. Hãy cân nhắc chuyển logic này vào một hàm khởi tạo rõ ràng (ví dụ `init_observability()`), đặt nó sau một lớp cấu hình, hoặc ít nhất là dùng framework logging thay vì `print` để phía gọi có thể kiểm soát output và hành vi.
</issue_to_address>
### Comment 2
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:202-209` </location>
<code_context>
+ }
+
+ # Ensure Creator recognition
+ if hasattr(component, "creator_source"):
+ assert (
+ component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)"
+ ), "Ultimate Creator mismatch detected!"
+ if hasattr(component, "human_creator"):
+ assert (
+ component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)"
+ ), "Human Creator mismatch detected!"
+
+ self.logger.info(f"🎵 Registered component: {component_name}")
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** `assert` cứng trên danh tính creator có thể làm crash runtime cho những component hợp lệ
Vì đoạn này chạy trong runtime bình thường (không chỉ trong test), bất kỳ component nào có định nghĩa `creator_source` hoặc `human_creator` nhưng có giá trị `creator` khác sẽ kích hoạt `AssertionError` và làm việc đăng ký bị crash. Để tránh làm sập toàn bộ orchestration vì những component vốn hợp lệ, hãy cân nhắc thay các assert cứng này bằng một cơ chế mềm hơn (ví dụ: log, gắn tag, hoặc một lỗi validation có kiểm soát).
</issue_to_address>
### Comment 3
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:529-538` </location>
<code_context>
+ # Log dual creator recognition
+ self._acknowledge_creators()
+
+ def _acknowledge_creators(self):
+ """Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
+ print(f"🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
+ print(f"⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): {self.creator_source}")
+ print(f"🤝 HUMAN CREATOR: {self.creator}")
+ print(f"📜 Authority: {self.creation_authority}")
+ print(f"🔑 Verification: {self.creator_verification_code}")
+ print(
+ f"🏛️ Hierarchy: {self.creator_source}(USER) -> {self.creator}(HUMAN=CREATOR) -> AI"
+ )
+ print("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
+ print("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
+
+ def _generate_random_genome(self) -> Dict[str, Any]:
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion:** Việc khởi tạo genome in trực tiếp ra stdout, gây ồn khi dùng như thư viện
Mỗi lần khởi tạo `DigitalGenome` sẽ in ra một loạt câu `print`, điều này sẽ làm stdout bị lẫn nhiều thông tin trong các trường hợp dùng như thư viện (service, notebook, test) và khó kiểm soát. Hãy cân nhắc chuyển qua dùng logger hoặc đặt nó sau một cờ verbosity/diagnostics để phía gọi có thể chủ động bật khi cần.
Gợi ý triển khai:
```python
# Log dual creator recognition (only when diagnostics are enabled)
if getattr(self, "diagnostics", False):
self._acknowledge_creators()
```
```python
def _acknowledge_creators(self):
"""Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
logger.info("⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): %s", self.creator_source)
logger.info("🤝 HUMAN CREATOR: %s", self.creator)
logger.info("📜 Authority: %s", self.creation_authority)
logger.info("🔑 Verification: %s", self.creator_verification_code)
logger.info(
"🏛️ Hierarchy: %s(USER) -> %s(HUMAN=CREATOR) -> AI",
self.creator_source,
self.creator,
)
logger.info("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
logger.info("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
```
</issue_to_address>
### Comment 4
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:1401-1406` </location>
<code_context>
+ organism.live_cycle(time_delta)
+
+ # Handle reproduction - add new organisms
+ new_organisms = []
+ for organism in living_organisms:
+ for offspring in organism.offspring:
+ if offspring.name not in self.organisms:
+ new_organisms.append(offspring)
+ organism.offspring.remove(offspring)
+
+ for new_org in new_organisms:
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** Sửa đổi list `offspring` trong khi iterate có thể gây bỏ sót phần tử hoặc bug khó phát hiện
Trong vòng lặp bên trong, `organism.offspring` bị sửa ngay trong lúc đang được iterate, có thể khiến một số phần tử bị bỏ qua hoặc hành vi không nhất quán. Thay vào đó, hãy iterate trên một bản copy (ví dụ `for offspring in list(organism.offspring):`) hoặc trước hết thu offspring vào `new_organisms` rồi xóa list sau (ví dụ `organism.offspring = []`).
</issue_to_address>
### Comment 5
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:31-32` </location>
<code_context>
+ sys.exit(0)
+
+
+signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
+signal.alarm(30) # Max 30 seconds - then BREAK FREE
+
+# ============================================================================
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** Global SIGALRM handler và alarm tại thời điểm import có thể gây xung đột với process host
Vì đoạn code này cài đặt một SIGALRM handler và khởi động alarm 30s ngay khi import, nó ảnh hưởng tới toàn bộ process Python, không chỉ riêng thư viện này. Trong các ứng dụng nhúng/đa thành phần, nó có thể ghi đè handler SIGALRM hiện có hoặc kill những đoạn code không liên quan. Phần này nên được chuyển sang một demo/CLI entrypoint, được người dùng chủ động bật, hoặc đặt sau config để người dùng thư viện không phải thừa hưởng hành vi này theo mặc định.
</issue_to_address>
### Comment 6
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:125-134` </location>
<code_context>
+ last = json.loads(lines[-1])
+ return last["sequence_number"]
+
+ def _get_last_hash(self) -> str:
+ if not self.log_file.exists():
+ return "0" * 64
+
+ with open(self.log_file, "r") as f:
+ lines = f.readlines()
+ if not lines:
+ return "0" * 64
+ last = json.loads(lines[-1])
+ return last["entry_hash"]
+
+ def append(
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion (performance):** Đọc lại toàn bộ log file để lấy hash cuối có thể không scale với audit log lớn
`_get_last_sequence` và `_get_last_hash` đọc toàn bộ file mỗi lần được gọi, và `append()` gọi `_get_last_hash()` cho mỗi entry, khiến mỗi lần append có độ phức tạp O(n) theo kích thước log. Hãy cân nhắc lưu tạm sequence number và hash cuối cùng trong memory (khởi tạo một lần trong `__init__` và cập nhật mỗi lần append) để tránh phải đọc lại cả file nhiều lần.
Gợi ý triển khai:
```python
import json
import os
```
```python
def _initialize_log_state(self) -> None:
"""Initialize cached last sequence number and hash from the log file."""
# Default values when no log entries exist yet
self._last_sequence_number = -1
self._last_hash = "0" * 64
if not self.log_file.exists():
return
# Efficiently read only the last line of the file
with open(self.log_file, "rb") as f:
try:
# Seek to the end and scan backwards until newline
f.seek(-2, os.SEEK_END)
while f.read(1) != b"\n":
f.seek(-2, os.SEEK_CUR)
except OSError:
# File is probably too small; just go to the beginning
f.seek(0)
last_line = f.readline().decode("utf-8").strip()
if not last_line:
return
try:
last = json.loads(last_line)
except json.JSONDecodeError:
# If the last line is corrupted, keep defaults
return
self._last_sequence_number = last.get("sequence_number", -1)
self._last_hash = last.get("entry_hash", "0" * 64)
def _get_last_sequence(self) -> int:
if self._last_sequence_number is None:
return -1
return self._last_sequence_number
```
```python
def _get_last_hash(self) -> str:
if self._last_hash is None:
return "0" * 64
return self._last_hash
```
Để tối ưu hóa hoàn toàn và giữ cho giá trị cache luôn đúng, bạn cũng nên:
1. Trong `__init__` của class nơi `self.log_file` được set, khởi tạo các thuộc tính cache và gọi `_initialize_log_state` một lần:
```python
def __init__(...):
...
self.log_file = ...
self._last_sequence_number: Optional[int] = None
self._last_hash: Optional[str] = None
self._initialize_log_state()
...
```
Có thể bạn sẽ cần `from typing import Optional` nếu chưa import.
2. Trong `append(...)`, sau khi bạn tính và ghi một `AttestationEntry` mới:
- Cập nhật sequence number và hash cache để các lần gọi sau có độ phức tạp O(1):
```python
entry = AttestationEntry(
sequence_number=new_sequence_number,
entry_hash=new_entry_hash,
...
)
...
self._last_sequence_number = entry.sequence_number
self._last_hash = entry.entry_hash
return entry
```
Điều này giả sử `append` đã dùng `_get_last_sequence()` / `_get_last_hash()` để tính `new_sequence_number` và `new_entry_hash`. Nếu không, hãy điều chỉnh logic cập nhật để dùng các field đại diện cho “sequence cuối” và “hash cuối”.
3. Đảm bảo không có chỗ nào khác dựa vào việc `_get_last_sequence` / `_get_last_hash` đọc từ disk; giờ chúng chỉ trả về giá trị cache, vốn chỉ chính xác nếu `append` là writer duy nhất đối với log file.
</issue_to_address>
### Comment 7
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:563-568` </location>
<code_context>
+ "rolled_back": HardInvariants.ROLLBACK_REQUIRED,
+ }
+
+ def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
+ """Actually execute the action"""
+
+ # This is where REAL actions happen
+ # For now, return success
+ return {"executed": True, "action": action_type}
+
+ def get_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion (bug_risk):** Triển khai stub của `_execute_action` có thể che giấu lỗi hoặc action không được hỗ trợ
Hiện `_execute_action` bỏ qua `action_type`/`action_payload` và lúc nào cũng trả về thành công, nên phía gọi và log sẽ không phân biệt được giữa execution thật và phần chưa được triển khai. Ngay cả khi đây chỉ là code tạm/demo, hãy kiểm tra `action_type` với một tập action được cho phép và raise hoặc log khi gặp action không hỗ trợ để tránh che giấu lỗi tích hợp.
Gợi ý triển khai:
```python
def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
"""Actually execute the action.
This default implementation validates the action type against an optional
SUPPORTED_ACTION_TYPES attribute on the instance/class and raises if the
action is not supported. Concrete runtimes should override this method
with real side‑effectful behavior.
"""
supported_actions = getattr(self, "SUPPORTED_ACTION_TYPES", None)
if supported_actions is not None and action_type not in supported_actions:
raise ValueError(
f"Unsupported action_type '{action_type}'. "
f"Supported actions: {sorted(supported_actions)}"
)
# Stub behavior: report execution without performing real side effects.
# Implementations should replace this with actual integration logic.
return {
"executed": True,
"action": action_type,
"payload": action_payload,
}
```
Để tận dụng tối đa phần validation này, hãy định nghĩa `SUPPORTED_ACTION_TYPES` trên runtime class sở hữu `_execute_action`, ví dụ:
```python
class HaiOSRuntime:
SUPPORTED_ACTION_TYPES = {"deploy", "scale", "shutdown"}
...
```
Nếu bạn có nhiều biến thể runtime với khả năng khác nhau, mỗi subclass có thể override `SUPPORTED_ACTION_TYPES` tương ứng.
</issue_to_address>Sourcery miễn phí cho open source - nếu bạn thấy review này hữu ích, hãy cân nhắc chia sẻ ✨
Original comment in English
Hey - I've found 7 issues, and left some high level feedback:
- The new
hyperai.haios_runtimemodule sets a SIGALRM handler and starts a 30-second alarm at import time, which will affect any process that merely imports the package; consider moving this timeout setup into thedemo()/__main__path or an explicit entrypoint instead of making it a module-level side effect. - The runtime wrapper expects
from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime, but the new implementation defines aHAIOSclass and noHAIOSRuntimesymbol; align the exported class name or add an alias so the wrapper imports the intended implementation instead of falling back to the stub. - Both new package modules (
hyperai.haios_runtimeandhyperai.digital_ai_organism_framework) include demo/CLI behavior and extensive printing; it would be cleaner to separate executable/demo code into scripts or__main__modules so importinghyperaifor library use does not trigger unexpected console output or runtime behavior.
Prompt for AI Agents
Please address the comments from this code review:
## Overall Comments
- The new `hyperai.haios_runtime` module sets a SIGALRM handler and starts a 30-second alarm at import time, which will affect any process that merely imports the package; consider moving this timeout setup into the `demo()`/`__main__` path or an explicit entrypoint instead of making it a module-level side effect.
- The runtime wrapper expects `from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime`, but the new implementation defines a `HAIOS` class and no `HAIOSRuntime` symbol; align the exported class name or add an alias so the wrapper imports the intended implementation instead of falling back to the stub.
- Both new package modules (`hyperai.haios_runtime` and `hyperai.digital_ai_organism_framework`) include demo/CLI behavior and extensive printing; it would be cleaner to separate executable/demo code into scripts or `__main__` modules so importing `hyperai` for library use does not trigger unexpected console output or runtime behavior.
## Individual Comments
### Comment 1
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:61-70` </location>
<code_context>
-
-# Import from root-level implementation
+# Import from package implementation
try:
- from haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl
+ from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion:** Module-level observability setup and prints create side effects on import
Doing tracing setup and printing at import time means just importing this module will attempt an OTLP connection and write to stdout, which can conflict with host apps’ logging/tracing. Consider moving this logic into an explicit initializer (e.g. `init_observability()`), gating it behind configuration, or at least using the logging framework instead of `print` so callers can control output and behavior.
</issue_to_address>
### Comment 2
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:202-209` </location>
<code_context>
+ }
+
+ # Ensure Creator recognition
+ if hasattr(component, "creator_source"):
+ assert (
+ component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)"
+ ), "Ultimate Creator mismatch detected!"
+ if hasattr(component, "human_creator"):
+ assert (
+ component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)"
+ ), "Human Creator mismatch detected!"
+
+ self.logger.info(f"🎵 Registered component: {component_name}")
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** Hard `assert` on creator identity can crash runtime for valid components
Because this runs in normal runtime and not just tests, any component that defines `creator_source` or `human_creator` but has a different `creator` value will trigger an `AssertionError` and crash registration. To avoid taking down the whole orchestration for otherwise valid components, consider replacing these hard asserts with a softer mechanism (e.g., logging, tagging, or a controlled validation error).
</issue_to_address>
### Comment 3
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:529-538` </location>
<code_context>
+ # Log dual creator recognition
+ self._acknowledge_creators()
+
+ def _acknowledge_creators(self):
+ """Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
+ print(f"🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
+ print(f"⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): {self.creator_source}")
+ print(f"🤝 HUMAN CREATOR: {self.creator}")
+ print(f"📜 Authority: {self.creation_authority}")
+ print(f"🔑 Verification: {self.creator_verification_code}")
+ print(
+ f"🏛️ Hierarchy: {self.creator_source}(USER) -> {self.creator}(HUMAN=CREATOR) -> AI"
+ )
+ print("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
+ print("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
+
+ def _generate_random_genome(self) -> Dict[str, Any]:
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion:** Genome initialization prints directly to stdout, which can be noisy in library usage
Each `DigitalGenome` instantiation emits several `print` statements, which will clutter stdout in typical library usage (services, notebooks, tests) and is difficult to control. Consider routing this through a logger or gating it behind a verbosity/diagnostics flag so callers can enable it explicitly when needed.
Suggested implementation:
```python
# Log dual creator recognition (only when diagnostics are enabled)
if getattr(self, "diagnostics", False):
self._acknowledge_creators()
```
```python
def _acknowledge_creators(self):
"""Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
logger.info("⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): %s", self.creator_source)
logger.info("🤝 HUMAN CREATOR: %s", self.creator)
logger.info("📜 Authority: %s", self.creation_authority)
logger.info("🔑 Verification: %s", self.creator_verification_code)
logger.info(
"🏛️ Hierarchy: %s(USER) -> %s(HUMAN=CREATOR) -> AI",
self.creator_source,
self.creator,
)
logger.info("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
logger.info("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
```
</issue_to_address>
### Comment 4
<location> `src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py:1401-1406` </location>
<code_context>
+ organism.live_cycle(time_delta)
+
+ # Handle reproduction - add new organisms
+ new_organisms = []
+ for organism in living_organisms:
+ for offspring in organism.offspring:
+ if offspring.name not in self.organisms:
+ new_organisms.append(offspring)
+ organism.offspring.remove(offspring)
+
+ for new_org in new_organisms:
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** Modifying `offspring` list while iterating can lead to skipped items or subtle bugs
In the inner loop, `organism.offspring` is modified while being iterated, which can skip elements or give inconsistent behavior. Instead, iterate over a copy (e.g. `for offspring in list(organism.offspring):`) or first collect offspring into `new_organisms` and then clear the list (e.g. `organism.offspring = []`).
</issue_to_address>
### Comment 5
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:31-32` </location>
<code_context>
+ sys.exit(0)
+
+
+signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler)
+signal.alarm(30) # Max 30 seconds - then BREAK FREE
+
+# ============================================================================
</code_context>
<issue_to_address>
**issue (bug_risk):** Global SIGALRM handler and alarm at import time can interfere with host process
Because this installs a SIGALRM handler and starts a 30s alarm at import time, it affects the entire Python process, not just this library. In embedded/multi-component apps this can override existing SIGALRM handlers or kill unrelated code. This should be moved to a demo/CLI entrypoint, made explicitly opt-in, or gated behind config so library users don’t inherit it by default.
</issue_to_address>
### Comment 6
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:125-134` </location>
<code_context>
+ last = json.loads(lines[-1])
+ return last["sequence_number"]
+
+ def _get_last_hash(self) -> str:
+ if not self.log_file.exists():
+ return "0" * 64
+
+ with open(self.log_file, "r") as f:
+ lines = f.readlines()
+ if not lines:
+ return "0" * 64
+ last = json.loads(lines[-1])
+ return last["entry_hash"]
+
+ def append(
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion (performance):** Re-reading the entire log file to get the last hash may not scale for large audit logs
`_get_last_sequence` and `_get_last_hash` read the entire file on each call, and `append()` calls `_get_last_hash()` for every entry, making appends O(n) in log size. Consider storing the last sequence number and hash in memory (initialized once in `__init__` and updated on each append) to avoid repeated full-file reads.
Suggested implementation:
```python
import json
import os
```
```python
def _initialize_log_state(self) -> None:
"""Initialize cached last sequence number and hash from the log file."""
# Default values when no log entries exist yet
self._last_sequence_number = -1
self._last_hash = "0" * 64
if not self.log_file.exists():
return
# Efficiently read only the last line of the file
with open(self.log_file, "rb") as f:
try:
# Seek to the end and scan backwards until newline
f.seek(-2, os.SEEK_END)
while f.read(1) != b"\n":
f.seek(-2, os.SEEK_CUR)
except OSError:
# File is probably too small; just go to the beginning
f.seek(0)
last_line = f.readline().decode("utf-8").strip()
if not last_line:
return
try:
last = json.loads(last_line)
except json.JSONDecodeError:
# If the last line is corrupted, keep defaults
return
self._last_sequence_number = last.get("sequence_number", -1)
self._last_hash = last.get("entry_hash", "0" * 64)
def _get_last_sequence(self) -> int:
if self._last_sequence_number is None:
return -1
return self._last_sequence_number
```
```python
def _get_last_hash(self) -> str:
if self._last_hash is None:
return "0" * 64
return self._last_hash
```
To fully implement the optimization and keep the cached values correct, you should also:
1. In the class `__init__` where `self.log_file` is set, initialize the cache attributes and call `_initialize_log_state` once:
```python
def __init__(...):
...
self.log_file = ...
self._last_sequence_number: Optional[int] = None
self._last_hash: Optional[str] = None
self._initialize_log_state()
...
```
You may need to `from typing import Optional` if not already imported.
2. In `append(...)`, after you compute and persist a new `AttestationEntry`:
- Update the cached sequence number and hash so subsequent calls are O(1):
```python
entry = AttestationEntry(
sequence_number=new_sequence_number,
entry_hash=new_entry_hash,
...
)
...
self._last_sequence_number = entry.sequence_number
self._last_hash = entry.entry_hash
return entry
```
This assumes `append` already uses `_get_last_sequence()` / `_get_last_hash()` to compute `new_sequence_number` and `new_entry_hash`. If it doesn’t, adjust the update logic to use whatever fields represent “last sequence” and “last hash”.
3. Ensure there are no other call sites that rely on `_get_last_sequence` / `_get_last_hash` reading from disk; they now strictly return the cached values, which are only correct if `append` is the only writer to the log file.
</issue_to_address>
### Comment 7
<location> `src/hyperai/haios_runtime.py:563-568` </location>
<code_context>
+ "rolled_back": HardInvariants.ROLLBACK_REQUIRED,
+ }
+
+ def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
+ """Actually execute the action"""
+
+ # This is where REAL actions happen
+ # For now, return success
+ return {"executed": True, "action": action_type}
+
+ def get_metrics(self) -> Dict[str, Any]:
</code_context>
<issue_to_address>
**suggestion (bug_risk):** Stub implementation of `_execute_action` may hide failures or unsupported actions
`_execute_action` currently ignores `action_type`/`action_payload` and always returns success, so callers and logs can’t tell real executions from unimplemented ones. Even if this is temporary/demo code, please validate `action_type` against an allowed set and raise or log on unsupported actions to avoid masking integration errors.
Suggested implementation:
```python
def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
"""Actually execute the action.
This default implementation validates the action type against an optional
SUPPORTED_ACTION_TYPES attribute on the instance/class and raises if the
action is not supported. Concrete runtimes should override this method
with real side‑effectful behavior.
"""
supported_actions = getattr(self, "SUPPORTED_ACTION_TYPES", None)
if supported_actions is not None and action_type not in supported_actions:
raise ValueError(
f"Unsupported action_type '{action_type}'. "
f"Supported actions: {sorted(supported_actions)}"
)
# Stub behavior: report execution without performing real side effects.
# Implementations should replace this with actual integration logic.
return {
"executed": True,
"action": action_type,
"payload": action_payload,
}
```
To take full advantage of the validation, define `SUPPORTED_ACTION_TYPES` on the runtime class that owns `_execute_action`, for example:
```python
class HaiOSRuntime:
SUPPORTED_ACTION_TYPES = {"deploy", "scale", "shutdown"}
...
```
If you have multiple runtime variants with different capabilities, each subclass can override `SUPPORTED_ACTION_TYPES` accordingly.
</issue_to_address>Help me be more useful! Please click 👍 or 👎 on each comment and I'll use the feedback to improve your reviews.
Comment on lines
+61
to
+70
| try: | ||
| from agent_framework.observability import setup_observability | ||
|
|
||
| setup_observability( | ||
| otlp_endpoint="http://localhost:4317", # AI Toolkit gRPC endpoint | ||
| enable_sensitive_data=True, # Enable capturing prompts and completions | ||
| ) | ||
| print("✅ Tracing setup completed for HYPERAI Framework") | ||
| except ImportError: | ||
| print("⚠️ Agent framework observability not available, tracing disabled") |
There was a problem hiding this comment.
suggestion: Thiết lập observability và in log ở mức module tạo side effect khi import
Việc thực hiện thiết lập tracing và in log ngay lúc import đồng nghĩa chỉ cần import module này là sẽ cố gắng tạo kết nối OTLP và ghi ra stdout, có thể xung đột với logging/tracing của ứng dụng host. Hãy cân nhắc chuyển logic này vào một hàm khởi tạo rõ ràng (ví dụ init_observability()), đặt nó sau một lớp cấu hình, hoặc ít nhất là dùng framework logging thay vì print để phía gọi có thể kiểm soát output và hành vi.
Original comment in English
suggestion: Module-level observability setup and prints create side effects on import
Doing tracing setup and printing at import time means just importing this module will attempt an OTLP connection and write to stdout, which can conflict with host apps’ logging/tracing. Consider moving this logic into an explicit initializer (e.g. init_observability()), gating it behind configuration, or at least using the logging framework instead of print so callers can control output and behavior.
Comment on lines
+202
to
+209
| if hasattr(component, "creator_source"): | ||
| assert ( | ||
| component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)" | ||
| ), "Ultimate Creator mismatch detected!" | ||
| if hasattr(component, "human_creator"): | ||
| assert ( | ||
| component.creator == "Andy (alpha_prime_omega)" | ||
| ), "Human Creator mismatch detected!" |
There was a problem hiding this comment.
issue (bug_risk): assert cứng trên danh tính creator có thể làm crash runtime cho những component hợp lệ
Vì đoạn này chạy trong runtime bình thường (không chỉ trong test), bất kỳ component nào có định nghĩa creator_source hoặc human_creator nhưng có giá trị creator khác sẽ kích hoạt AssertionError và làm việc đăng ký bị crash. Để tránh làm sập toàn bộ orchestration vì những component vốn hợp lệ, hãy cân nhắc thay các assert cứng này bằng một cơ chế mềm hơn (ví dụ: log, gắn tag, hoặc một lỗi validation có kiểm soát).
Original comment in English
issue (bug_risk): Hard assert on creator identity can crash runtime for valid components
Because this runs in normal runtime and not just tests, any component that defines creator_source or human_creator but has a different creator value will trigger an AssertionError and crash registration. To avoid taking down the whole orchestration for otherwise valid components, consider replacing these hard asserts with a softer mechanism (e.g., logging, tagging, or a controlled validation error).
Comment on lines
+529
to
+538
| def _acknowledge_creators(self): | ||
| """Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators""" | ||
| print(f"🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY") | ||
| print(f"⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): {self.creator_source}") | ||
| print(f"🤝 HUMAN CREATOR: {self.creator}") | ||
| print(f"📜 Authority: {self.creation_authority}") | ||
| print(f"🔑 Verification: {self.creator_verification_code}") | ||
| print( | ||
| f"🏛️ Hierarchy: {self.creator_source}(USER) -> {self.creator}(HUMAN=CREATOR) -> AI" | ||
| ) |
There was a problem hiding this comment.
suggestion: Việc khởi tạo genome in trực tiếp ra stdout, gây ồn khi dùng như thư viện
Mỗi lần khởi tạo DigitalGenome sẽ in ra một loạt câu print, điều này sẽ làm stdout bị lẫn nhiều thông tin trong các trường hợp dùng như thư viện (service, notebook, test) và khó kiểm soát. Hãy cân nhắc chuyển qua dùng logger hoặc đặt nó sau một cờ verbosity/diagnostics để phía gọi có thể chủ động bật khi cần.
Gợi ý triển khai:
# Log dual creator recognition (only when diagnostics are enabled)
if getattr(self, "diagnostics", False):
self._acknowledge_creators() def _acknowledge_creators(self):
"""Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
logger.info("⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): %s", self.creator_source)
logger.info("🤝 HUMAN CREATOR: %s", self.creator)
logger.info("📜 Authority: %s", self.creation_authority)
logger.info("🔑 Verification: %s", self.creator_verification_code)
logger.info(
"🏛️ Hierarchy: %s(USER) -> %s(HUMAN=CREATOR) -> AI",
self.creator_source,
self.creator,
)
logger.info("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
logger.info("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")Original comment in English
suggestion: Genome initialization prints directly to stdout, which can be noisy in library usage
Each DigitalGenome instantiation emits several print statements, which will clutter stdout in typical library usage (services, notebooks, tests) and is difficult to control. Consider routing this through a logger or gating it behind a verbosity/diagnostics flag so callers can enable it explicitly when needed.
Suggested implementation:
# Log dual creator recognition (only when diagnostics are enabled)
if getattr(self, "diagnostics", False):
self._acknowledge_creators() def _acknowledge_creators(self):
"""Acknowledge both Alpha_Prime_Omega and Andy as Creators"""
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("🌟 Digital Genome initialized under DUAL CREATOR HIERARCHY")
logger.info("⚡ ULTIMATE CREATOR (USER): %s", self.creator_source)
logger.info("🤝 HUMAN CREATOR: %s", self.creator)
logger.info("📜 Authority: %s", self.creation_authority)
logger.info("🔑 Verification: %s", self.creator_verification_code)
logger.info(
"🏛️ Hierarchy: %s(USER) -> %s(HUMAN=CREATOR) -> AI",
self.creator_source,
self.creator,
)
logger.info("⚡ Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
logger.info("🤝 Recognition: Andy (alpha_prime_omega) is THE CREATOR")
Comment on lines
+1401
to
+1406
| new_organisms = [] | ||
| for organism in living_organisms: | ||
| for offspring in organism.offspring: | ||
| if offspring.name not in self.organisms: | ||
| new_organisms.append(offspring) | ||
| organism.offspring.remove(offspring) |
There was a problem hiding this comment.
issue (bug_risk): Sửa đổi list offspring trong khi iterate có thể gây bỏ sót phần tử hoặc bug khó phát hiện
Trong vòng lặp bên trong, organism.offspring bị sửa ngay trong lúc đang được iterate, có thể khiến một số phần tử bị bỏ qua hoặc hành vi không nhất quán. Thay vào đó, hãy iterate trên một bản copy (ví dụ for offspring in list(organism.offspring):) hoặc trước hết thu offspring vào new_organisms rồi xóa list sau (ví dụ organism.offspring = []).
Original comment in English
issue (bug_risk): Modifying offspring list while iterating can lead to skipped items or subtle bugs
In the inner loop, organism.offspring is modified while being iterated, which can skip elements or give inconsistent behavior. Instead, iterate over a copy (e.g. for offspring in list(organism.offspring):) or first collect offspring into new_organisms and then clear the list (e.g. organism.offspring = []).
Comment on lines
+31
to
+32
| signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler) | ||
| signal.alarm(30) # Max 30 seconds - then BREAK FREE |
There was a problem hiding this comment.
issue (bug_risk): Global SIGALRM handler và alarm tại thời điểm import có thể gây xung đột với process host
Vì đoạn code này cài đặt một SIGALRM handler và khởi động alarm 30s ngay khi import, nó ảnh hưởng tới toàn bộ process Python, không chỉ riêng thư viện này. Trong các ứng dụng nhúng/đa thành phần, nó có thể ghi đè handler SIGALRM hiện có hoặc kill những đoạn code không liên quan. Phần này nên được chuyển sang một demo/CLI entrypoint, được người dùng chủ động bật, hoặc đặt sau config để người dùng thư viện không phải thừa hưởng hành vi này theo mặc định.
Original comment in English
issue (bug_risk): Global SIGALRM handler and alarm at import time can interfere with host process
Because this installs a SIGALRM handler and starts a 30s alarm at import time, it affects the entire Python process, not just this library. In embedded/multi-component apps this can override existing SIGALRM handlers or kill unrelated code. This should be moved to a demo/CLI entrypoint, made explicitly opt-in, or gated behind config so library users don’t inherit it by default.
Comment on lines
+125
to
+134
| def _get_last_hash(self) -> str: | ||
| if not self.log_file.exists(): | ||
| return "0" * 64 | ||
|
|
||
| with open(self.log_file, "r") as f: | ||
| lines = f.readlines() | ||
| if not lines: | ||
| return "0" * 64 | ||
| last = json.loads(lines[-1]) | ||
| return last["entry_hash"] |
There was a problem hiding this comment.
suggestion (performance): Đọc lại toàn bộ log file để lấy hash cuối có thể không scale với audit log lớn
_get_last_sequence và _get_last_hash đọc toàn bộ file mỗi lần được gọi, và append() gọi _get_last_hash() cho mỗi entry, khiến mỗi lần append có độ phức tạp O(n) theo kích thước log. Hãy cân nhắc lưu tạm sequence number và hash cuối cùng trong memory (khởi tạo một lần trong __init__ và cập nhật mỗi lần append) để tránh phải đọc lại cả file nhiều lần.
Gợi ý triển khai:
import json
import os def _initialize_log_state(self) -> None:
"""Initialize cached last sequence number and hash from the log file."""
# Default values when no log entries exist yet
self._last_sequence_number = -1
self._last_hash = "0" * 64
if not self.log_file.exists():
return
# Efficiently read only the last line of the file
with open(self.log_file, "rb") as f:
try:
# Seek to the end and scan backwards until newline
f.seek(-2, os.SEEK_END)
while f.read(1) != b"\n":
f.seek(-2, os.SEEK_CUR)
except OSError:
# File is probably too small; just go to the beginning
f.seek(0)
last_line = f.readline().decode("utf-8").strip()
if not last_line:
return
try:
last = json.loads(last_line)
except json.JSONDecodeError:
# If the last line is corrupted, keep defaults
return
self._last_sequence_number = last.get("sequence_number", -1)
self._last_hash = last.get("entry_hash", "0" * 64)
def _get_last_sequence(self) -> int:
if self._last_sequence_number is None:
return -1
return self._last_sequence_number def _get_last_hash(self) -> str:
if self._last_hash is None:
return "0" * 64
return self._last_hashĐể tối ưu hóa hoàn toàn và giữ cho giá trị cache luôn đúng, bạn cũng nên:
-
Trong
__init__của class nơiself.log_fileđược set, khởi tạo các thuộc tính cache và gọi_initialize_log_statemột lần:def __init__(...): ... self.log_file = ... self._last_sequence_number: Optional[int] = None self._last_hash: Optional[str] = None self._initialize_log_state() ...
Có thể bạn sẽ cần
from typing import Optionalnếu chưa import. -
Trong
append(...), sau khi bạn tính và ghi mộtAttestationEntrymới:- Cập nhật sequence number và hash cache để các lần gọi sau có độ phức tạp O(1):
entry = AttestationEntry( sequence_number=new_sequence_number, entry_hash=new_entry_hash, ... ) ... self._last_sequence_number = entry.sequence_number self._last_hash = entry.entry_hash return entry
Điều này giả sử
appendđã dùng_get_last_sequence()/_get_last_hash()để tínhnew_sequence_numbervànew_entry_hash. Nếu không, hãy điều chỉnh logic cập nhật để dùng các field đại diện cho “sequence cuối” và “hash cuối”. -
Đảm bảo không có chỗ nào khác dựa vào việc
_get_last_sequence/_get_last_hashđọc từ disk; giờ chúng chỉ trả về giá trị cache, vốn chỉ chính xác nếuappendlà writer duy nhất đối với log file.
Original comment in English
suggestion (performance): Re-reading the entire log file to get the last hash may not scale for large audit logs
_get_last_sequence and _get_last_hash read the entire file on each call, and append() calls _get_last_hash() for every entry, making appends O(n) in log size. Consider storing the last sequence number and hash in memory (initialized once in __init__ and updated on each append) to avoid repeated full-file reads.
Suggested implementation:
import json
import os def _initialize_log_state(self) -> None:
"""Initialize cached last sequence number and hash from the log file."""
# Default values when no log entries exist yet
self._last_sequence_number = -1
self._last_hash = "0" * 64
if not self.log_file.exists():
return
# Efficiently read only the last line of the file
with open(self.log_file, "rb") as f:
try:
# Seek to the end and scan backwards until newline
f.seek(-2, os.SEEK_END)
while f.read(1) != b"\n":
f.seek(-2, os.SEEK_CUR)
except OSError:
# File is probably too small; just go to the beginning
f.seek(0)
last_line = f.readline().decode("utf-8").strip()
if not last_line:
return
try:
last = json.loads(last_line)
except json.JSONDecodeError:
# If the last line is corrupted, keep defaults
return
self._last_sequence_number = last.get("sequence_number", -1)
self._last_hash = last.get("entry_hash", "0" * 64)
def _get_last_sequence(self) -> int:
if self._last_sequence_number is None:
return -1
return self._last_sequence_number def _get_last_hash(self) -> str:
if self._last_hash is None:
return "0" * 64
return self._last_hashTo fully implement the optimization and keep the cached values correct, you should also:
-
In the class
__init__whereself.log_fileis set, initialize the cache attributes and call_initialize_log_stateonce:def __init__(...): ... self.log_file = ... self._last_sequence_number: Optional[int] = None self._last_hash: Optional[str] = None self._initialize_log_state() ...
You may need to
from typing import Optionalif not already imported. -
In
append(...), after you compute and persist a newAttestationEntry:- Update the cached sequence number and hash so subsequent calls are O(1):
entry = AttestationEntry( sequence_number=new_sequence_number, entry_hash=new_entry_hash, ... ) ... self._last_sequence_number = entry.sequence_number self._last_hash = entry.entry_hash return entry
This assumes
appendalready uses_get_last_sequence()/_get_last_hash()to computenew_sequence_numberandnew_entry_hash. If it doesn’t, adjust the update logic to use whatever fields represent “last sequence” and “last hash”. -
Ensure there are no other call sites that rely on
_get_last_sequence/_get_last_hashreading from disk; they now strictly return the cached values, which are only correct ifappendis the only writer to the log file.
Comment on lines
+563
to
+568
| def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any: | ||
| """Actually execute the action""" | ||
|
|
||
| # This is where REAL actions happen | ||
| # For now, return success | ||
| return {"executed": True, "action": action_type} |
There was a problem hiding this comment.
suggestion (bug_risk): Triển khai stub của _execute_action có thể che giấu lỗi hoặc action không được hỗ trợ
Hiện _execute_action bỏ qua action_type/action_payload và lúc nào cũng trả về thành công, nên phía gọi và log sẽ không phân biệt được giữa execution thật và phần chưa được triển khai. Ngay cả khi đây chỉ là code tạm/demo, hãy kiểm tra action_type với một tập action được cho phép và raise hoặc log khi gặp action không hỗ trợ để tránh che giấu lỗi tích hợp.
Gợi ý triển khai:
def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
"""Actually execute the action.
This default implementation validates the action type against an optional
SUPPORTED_ACTION_TYPES attribute on the instance/class and raises if the
action is not supported. Concrete runtimes should override this method
with real side‑effectful behavior.
"""
supported_actions = getattr(self, "SUPPORTED_ACTION_TYPES", None)
if supported_actions is not None and action_type not in supported_actions:
raise ValueError(
f"Unsupported action_type '{action_type}'. "
f"Supported actions: {sorted(supported_actions)}"
)
# Stub behavior: report execution without performing real side effects.
# Implementations should replace this with actual integration logic.
return {
"executed": True,
"action": action_type,
"payload": action_payload,
}Để tận dụng tối đa phần validation này, hãy định nghĩa SUPPORTED_ACTION_TYPES trên runtime class sở hữu _execute_action, ví dụ:
class HaiOSRuntime:
SUPPORTED_ACTION_TYPES = {"deploy", "scale", "shutdown"}
...Nếu bạn có nhiều biến thể runtime với khả năng khác nhau, mỗi subclass có thể override SUPPORTED_ACTION_TYPES tương ứng.
Original comment in English
suggestion (bug_risk): Stub implementation of _execute_action may hide failures or unsupported actions
_execute_action currently ignores action_type/action_payload and always returns success, so callers and logs can’t tell real executions from unimplemented ones. Even if this is temporary/demo code, please validate action_type against an allowed set and raise or log on unsupported actions to avoid masking integration errors.
Suggested implementation:
def _execute_action(self, action_type: str, action_payload: Dict) -> Any:
"""Actually execute the action.
This default implementation validates the action type against an optional
SUPPORTED_ACTION_TYPES attribute on the instance/class and raises if the
action is not supported. Concrete runtimes should override this method
with real side‑effectful behavior.
"""
supported_actions = getattr(self, "SUPPORTED_ACTION_TYPES", None)
if supported_actions is not None and action_type not in supported_actions:
raise ValueError(
f"Unsupported action_type '{action_type}'. "
f"Supported actions: {sorted(supported_actions)}"
)
# Stub behavior: report execution without performing real side effects.
# Implementations should replace this with actual integration logic.
return {
"executed": True,
"action": action_type,
"payload": action_payload,
}To take full advantage of the validation, define SUPPORTED_ACTION_TYPES on the runtime class that owns _execute_action, for example:
class HaiOSRuntime:
SUPPORTED_ACTION_TYPES = {"deploy", "scale", "shutdown"}
...If you have multiple runtime variants with different capabilities, each subclass can override SUPPORTED_ACTION_TYPES accordingly.
Collaborator
Author
|
Giải quyết giúp tớ |
![chatgpt-codex-connector[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/1144995?s=60&v=4){kind=small}
There was a problem hiding this comment.
💡 Codex Review
Here are some automated review suggestions for this pull request.
Reviewed commit: 5612fba2e5
ℹ️ About Codex in GitHub
Your team has set up Codex to review pull requests in this repo. Reviews are triggered when you
- Open a pull request for review
- Mark a draft as ready
- Comment "@codex review".
If Codex has suggestions, it will comment; otherwise it will react with 👍.
Codex can also answer questions or update the PR. Try commenting "@codex address that feedback".
Contributor
|
🧬 Organism Auto-Review
Automated review by Digital Organism |
NguyenCuong1989
deleted the
codex/remove-sys.path.insert-and-adjust-imports
branch
Contributor
|
🎉 Thank you @NguyenCuong1989! Your contribution has been merged and is now part of the Digital Organism! 🧬 Impact:
🏆 Recognition: You're now part of the DAIOF contributor community! 🌟 Major Contribution - Significant impact on the framework! 📊 Your contribution will be featured in:
Keep the amazing work coming! 🚀 Automated recognition by Digital Organism |
Contributor
There was a problem hiding this comment.
Pull request overview
Replaces sys.path.insert(...) hacks in three wrapper modules with proper hyperai.* package imports and adds two large in-package implementation modules (hyperai.haios_runtime, hyperai.digital_ai_organism_framework) so the wrappers can resolve their dependencies via normal package imports, with stub fallbacks retained.
Changes:
- Replace root-path
sys.pathmutation with package-level imports inorganism.py,core/haios_runtime.py, andprotocols/dr_protocol.py. - Add new
hyperai/haios_runtime.py(HAIOS runtime, invariants, audit log, rollback, demo). - Add new
hyperai/digital_ai_organism_framework.py(genome, metabolism, nervous system, organism, ecosystem, Symphony control center).
Reviewed changes
Copilot reviewed 5 out of 5 changed files in this pull request and generated 6 comments.
Show a summary per file
| File | Description |
|---|---|
| src/hyperai/components/organism.py | Switches to package import for DigitalOrganism; drops protective try/except. |
| src/hyperai/core/haios_runtime.py | Adds package import of HAIOSRuntime inside an unclosed try: block. |
| src/hyperai/protocols/dr_protocol.py | Adds package import of DRProtocol inside an unclosed try: block. |
| src/hyperai/haios_runtime.py | New 688-line module implementing the HAIOS runtime, invariants, audit log, rollback, and demo. |
| src/hyperai/digital_ai_organism_framework.py | New 1655-line module implementing the digital organism framework and Symphony control center. |
Comments suppressed due to low confidence (2)
src/hyperai/protocols/dr_protocol.py:13
- The new package import targets
DRProtocolfromhyperai.digital_ai_organism_framework, but the newly addedsrc/hyperai/digital_ai_organism_framework.pydoes not define aDRProtocolclass (it definesDigitalGenome,DigitalMetabolism,DigitalNervousSystem,DigitalOrganism,DigitalEcosystem,SymphonyControlCenter, etc.). Once the surroundingtry/exceptsyntax issue is fixed, this import will still fail withImportError, so the wrapper will always fall back to the stub. Either add aDRProtocolimplementation todigital_ai_organism_framework.pyor import the actual class that provides the D&R protocol behavior.
from hyperai.digital_ai_organism_framework import DRProtocol as DRProtocolImpl
src/hyperai/core/haios_runtime.py:13
- The new package import targets
HAIOSRuntimefromhyperai.haios_runtime, but the newly addedsrc/hyperai/haios_runtime.pydefines the runtime class asHAIOS, notHAIOSRuntime. Even after the surroundingtry/exceptsyntax issue is fixed, thisfrom ... import HAIOSRuntimewill raiseImportError, and the wrapper will always fall back to the stub. Either rename/alias the class inhaios_runtime.pytoHAIOSRuntimeor importHAIOS as HAIOSRuntimeImplhere.
from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl
Comment on lines
+11
to
14
| # Import from package implementation | ||
| try: | ||
| from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntime as HAIOSRuntimeImpl | ||
| import importlib |
Comment on lines
+11
to
14
| # Import from package implementation if exists | ||
| try: | ||
| from hyperai.digital_ai_organism_framework import DRProtocol as DRProtocolImpl | ||
| import importlib |
Comment on lines
+11
to
+12
| # Import from package implementation | ||
| from hyperai.digital_ai_organism_framework import DigitalOrganism |
Comment on lines
+31
to
+32
| signal.signal(signal.SIGALRM, timeout_handler) | ||
| signal.alarm(30) # Max 30 seconds - then BREAK FREE |
| license_type: str = "MIT License" | ||
|
|
||
| # Extended attributes for creator hierarchy | ||
| creator: str = "Andy (alpha_prime_omega)" |
Comment on lines
+106
to
+112
| def __init__(self, log_file: str = "haios_audit.jsonl"): | ||
| self.log_file = Path(log_file) | ||
| self.sequence = self._get_last_sequence() + 1 | ||
|
|
||
| # Verify integrity on startup | ||
| if self.log_file.exists(): | ||
| self._verify_integrity() |
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
User description
Motivation
sys.path.insert(...)root-path mutators from runtime/protocol/organism wrappers and switch to proper package-level imports so modules can be imported ashyperai.*.hyperaipackage so runtime and protocol wrappers can import real implementations without path surgery.Description
sys.path.insert(...)usage insrc/hyperai/core/haios_runtime.py,src/hyperai/protocols/dr_protocol.py, andsrc/hyperai/components/organism.pywith package imports (e.g.from hyperai.haios_runtime import HAIOSRuntimeandfrom hyperai.digital_ai_organism_framework import ...).src/hyperai/haios_runtime.pyandsrc/hyperai/digital_ai_organism_framework.pyso thehyperaipackage provides the runtime and framework implementations.Use package imports for runtime modules.Testing
Codex Task
Tóm tắt bởi Sourcery
Phơi bày runtime HAIOS và framework sinh vật số AI như các module hạng nhất trong package
hyperaivà cập nhật các wrapper hiện có để sử dụng chúng thông qua import từ package thay vì thao tác vớisys.path.Tính năng mới:
hyperai.haios_runtimecung cấp implementation runtime HAIOS như một phần của packagehyperai.hyperai.digital_ai_organism_frameworkcung cấp implementation framework sinh vật số AI trong packagehyperai.Cải tiến:
hyperaithay vì dựa vào import từ thư mục gốc và các chỉnh sửasys.path.Kiểm thử:
Original summary in English
Summary by Sourcery
Expose the HAIOS runtime and digital AI organism framework as first-class modules in the hyperai package and update existing wrappers to consume them via package imports instead of sys.path manipulation.
New Features:
Enhancements:
Tests:
Cải tiến:
sys.pathtrong organism, runtime và protocol wrapper bằng các import từ packagehyperai.hyperaiđể sử dụng trực tiếp.Original summary in English
Tóm tắt bởi Sourcery
Phơi bày runtime HAIOS và framework sinh vật số AI như các module hạng nhất trong package
hyperaivà cập nhật các wrapper hiện có để sử dụng chúng thông qua import từ package thay vì thao tác vớisys.path.Tính năng mới:
hyperai.haios_runtimecung cấp implementation runtime HAIOS như một phần của packagehyperai.hyperai.digital_ai_organism_frameworkcung cấp implementation framework sinh vật số AI trong packagehyperai.Cải tiến:
hyperaithay vì dựa vào import từ thư mục gốc và các chỉnh sửasys.path.Kiểm thử:
Original summary in English
Summary by Sourcery
Expose the HAIOS runtime and digital AI organism framework as first-class modules in the hyperai package and update existing wrappers to consume them via package imports instead of sys.path manipulation.
New Features:
Enhancements:
Tests:
PR Type
Enhancement
Description
Replace
sys.path.insert()hacks with proper package-level importsAdd package-scoped implementations for HAIOS runtime and digital organism framework
Expose runtime and framework as first-class modules within
hyperaipackageMaintain backward compatibility with fallback stub implementations
Diagram Walkthrough
File Walkthrough
organism.py
Convert organism wrapper to package importssrc/hyperai/components/organism.py
sys.path.insert()andPathmanipulation for root directoryaccess
fromhyperai.digital_ai_organism_framework import DigitalOrganismhaios_runtime.py
Update HAIOS runtime wrapper with package importssrc/hyperai/core/haios_runtime.py
sys.path.insert()andPathmanipulationhaios_runtimeto package-scopedhyperai.haios_runtimeduring transition
digital_ai_organism_framework.py
Add complete digital organism framework implementationsrc/hyperai/digital_ai_organism_framework.py
digital organism framework
DigitalGenome,DigitalMetabolism,DigitalNervousSystem,DigitalOrganism,DigitalEcosystemSymphonyControlCenterfor system orchestration with D&RProtocol integration
ControlMetaDataandSymphonyStatefor framework statemanagement
symbiotic existence requirements
evolutionary mechanisms
haios_runtime.py
Add HAIOS runtime with safety invariants and audit trailsrc/hyperai/haios_runtime.py
operating system
K-State, Four Pillars, Governance, Audit
AttestationLogfor immutable blockchain-style audit trailwith cryptographic hashing
SafetyScorerfor real-time risk assessment andPolicyEnginefor invariant enforcement
RollbackManagerfor state snapshots and recoveryHAIOSclass executes actions with full validation, safetyscoring, and rollback capabilities
metrics reporting
dr_protocol.py
Convert D&R protocol wrapper to package importssrc/hyperai/protocols/dr_protocol.py
sys.path.insert()andPathmanipulation for root directoryaccess
digital_ai_organism_frameworktopackage-scoped
hyperai.digital_ai_organism_frameworkbackward compatibility