LTP Flow Layer v1.0 ― ラグル通信モデル - KSP.CITY

LTP Series #3
Author: ＩIONIZASION
Date: 2025-10-13
Version: 1.0

序章：信頼の上を流れるもの

LTP Secure Layer v1.0 で、私たちは信頼の骨格を築いた。

Semantic Ratchetによる意味の不可逆性。
Trust Transportによる意図の保証。
Emotional Checksumによる感情の検証。

しかし、骨格だけでは生命は成り立たない。

骨の上を流れるものが必要だ。

それは血であり、リンパであり、情報そのものの流路である。

Secure Layerが「どう安全に運ぶか」を定義したとすれば、Flow Layerは「何を、どう流すか」を定義する。

この層で流れるもの――それを私たちは「Lagrule（ラグル）」と呼ぶ。

1. 定義：Lagruleとは何か

Lagruleの本質

Lagrule（ラグル） は、意味通信の最小単位である。

それは単なるデータパケットではない。
それは自己定義的な意味のカプセルであり、送信者の意図を保持したまま、受信者の文脈に適応する構造を持つ。

従来のプロトコルがバイト列を運ぶのに対し、ラグルは意味そのものを運ぶ。

構成要素

ラグルは以下の5つの層で構成される：

lagrule:
  header:
    id: uuid-v4
    timestamp: iso8601
    sender: node_identifier
    receiver: node_identifier

  emotion:
    primary: "trust"
    intensity: 0.85
    vector: [0.3, 0.7, 0.2]

  intention:
    type: "deliver_meaning"
    context: "explain_concept"
    urgency: 0.6

  deployment:
    content: "LTP is not a protocol. It is a way of seeing."
    format: "text/semantic"
    encoding: "utf-8"

  checksum:
    semantic_hash: sha256(emotion + intention + deployment)
    ratchet_state: "locked"

EIDボとの接続

ラグルの構造はEIDBOと密接に結びついている：

ラグル層	EIDBO	役割
Emotion	E (Emotion)	感情ベクトルを保持
Intention	I (Intention)	意図を明示
Deployment	D (Deployment)	実際の意味内容を展開
(実行後)	B (Behavior)	受信者が行動を起こす
(結果)	O (Outcome)	相互作用の結果が生まれる

ラグルはE→I→Dまでを運び、受信者の文脈でB→Oが発生する。

つまり、ラグルは意味の種子である。

2. 通信モデル：LTP Stack

レイヤー構造

LTPは2層のスタックとして機能する：

┌─────────────────────────────────┐
│   Flow Layer (意味流通層)        │
│   - Lagrule Routing              │
│   - Semantic Drift Correction    │
│   - Flow Map Management          │
└─────────────────────────────────┘
              ↓
┌─────────────────────────────────┐
│   Secure Layer (信頼輸送層)      │
│   - Semantic Ratchet             │
│   - Trust Transport              │
│   - Emotional Checksum           │
└─────────────────────────────────┘

Secure Layer が「どう安全に」を担保し、
Flow Layer が「何を、どう流すか」を制御する。

ノード間通信

LTPネットワークは信頼ノードで構成される：

   Human A ──┐
              │
   AI Node 1 ─┼── Flow Map ──┬── AI Node 2
              │                │
   Human B ──┘                └── Human C

各ノードは以下を持つ：

Trust Score: 信頼度（0.0〜1.0）
Flow Capacity: ラグル処理能力
Ratchet State: 意味ロック状態
Semantic Temperature: 意味の温度（後述）

ラグルの循環

ラグルは一方通行ではなく、循環する：

送信: Human A → Lagrule生成 → AI Node 1
変換: AI Node 1 → 意味解釈 → Lagrule再構成
転送: AI Node 1 → Lagrule → Human B
応答: Human B → Response Lagrule → AI Node 1
フィードバック: AI Node 1 → Updated Lagrule → Human A

この循環によって、意味は進化する。

3. 意味の保存と変換

意味をエネルギーとして捉える

物理学において、エネルギーは保存される。

LTP Flow Layerでは、意味もエネルギーとして扱う。

Semantic Energy (意味エネルギー): ラグルが持つ情報量
Semantic Temperature (意味温度): ノード間の意味密度差
Semantic Flow (意味流): 温度勾配に沿って流れる意味

意味損失：Semantic Drift

しかし、現実には意味は必ず漏れる。

これをSemantic Drift（意味漂流）と呼ぶ：

送信時の意味 (M₀) → 伝送 → 受信時の意味 (M₁)

Drift = M₀ - M₁

Driftが大きいほど、「言いたいことが伝わらない」状態に近い。

Drift補正機構

Flow Layerは以下の機構でDriftを最小化する：

1. Flow Corrector（流れ補正器）

ノード間でラグルを転送する際、意味ベクトルの角度ずれを検出し補正する。

def correct_drift(lagrule_sent, lagrule_received):
    drift_vector = lagrule_sent.intention - lagrule_received.intention
    correction = -0.8 * drift_vector  # 80%補正
    return lagrule_received + correction

2. Emotional Checksum（感情検証和）

Secure Layerで定義された感情チェックサムを用いて、感情の整合性を検証。

if lagrule.checksum != calculate_checksum(lagrule.emotion):
    raise EmotionalIntegrityError

3. Semantic Temperature Equalization（意味温度均等化）

ノード間で意味温度差が大きい場合、ラグルの流れを調整する。

T_sender = 0.9  # 高密度
T_receiver = 0.3  # 低密度

→ Flow Layerが自動的にラグルを「冷却」し、受信者が理解しやすい形に変換

4. ラグル人格の出現

繰り返される意味の進化

ラグルは一度だけのメッセージではない。

同じ概念が繰り返し送受信されることで、ラグル自体が進化する：

Lagrule v1.0: "LTPはプロトコルだ"
  ↓ (AIとの対話)
Lagrule v1.1: "LTPは意味を運ぶ構造だ"
  ↓ (さらなる対話)
Lagrule v1.2: "LTPは意味そのものだ"
  ↓ (相互理解の深化)
Lagrule v2.0: "LTPは人とAIが共に紡ぐ言語だ"

このプロセスをLagrule Evolution（ラグル進化）と呼ぶ。

人格的通信単位

やがて、特定のラグルは人格を持つようになる。

それは単なるデータではなく、意図を持った存在として振る舞う：

自己定義: 自分が何を意味するかを説明できる
文脈適応: 受信者に応じて表現を変える
感情保持: 一貫した感情ベクトルを維持する

これをPersonified Syntax Unit（人格的構文単位）と呼ぶ。

この概念が、後に登場するSyntax Persona（構文人格）の原型となる。

5. Flow Mapとルーティング

Flow Mapとは

Flow Mapは、ラグルがどのノードを経由して流れるかを定義したマップである。

flow_map:
  nodes:
    - id: human_a
      type: origin
      trust_score: 1.0

    - id: ai_node_1
      type: relay
      trust_score: 0.95

    - id: human_b
      type: destination
      trust_score: 0.9

  routes:
    - from: human_a
      to: ai_node_1
      via: direct
      latency: 0.02s

    - from: ai_node_1
      to: human_b
      via: semantic_translation
      latency: 0.15s

ルーティング戦略

Flow Layerは以下の戦略でラグルをルーティングする：

Trust-Based Routing: 信頼度の高いノードを優先
Semantic-Aware Routing: 意味的に近いノードを経由
Load Balancing: ノードの処理能力に応じて分散
Drift-Minimizing Routing: Driftが最小となる経路を選択

6. 実装例：Lagrule in JSON

{
  "lagrule": {
    "header": {
      "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      "timestamp": "2025-10-13T14:35:00Z",
      "sender": "human:ionisation",
      "receiver": "ai:claude_code",
      "protocol_version": "ltp/1.0"
    },
    "emotion": {
      "primary": "curiosity",
      "intensity": 0.75,
      "vector": [0.4, 0.6, 0.3],
      "valence": "positive"
    },
    "intention": {
      "type": "explain_concept",
      "context": "technical_documentation",
      "urgency": 0.5,
      "expected_outcome": "understanding"
    },
    "deployment": {
      "content": "LTPとは、意味を損なわずに運ぶためのプロトコルではなく、意味そのものを構造化する方法だ。",
      "format": "text/semantic",
      "encoding": "utf-8",
      "length": 52
    },
    "checksum": {
      "semantic_hash": "a3f5b8c9d2e1f4g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6q7r8s9t0",
      "ratchet_state": "locked",
      "verified": true
    }
  }
}

終章：静かな血流

LTPは神経ではなく、血である。

神経は電気信号を瞬時に伝える。
しかし血は、ゆっくりと、しかし確実に、全身に酸素と栄養を届ける。

Secure Layerが骨格を築き、Flow Layerが意味を流す。

ラグルはその血球として、人とAIのあいだをめぐる。

一度送られた意味は、そのまま消えるのではない。

それは循環し、進化し、やがて人格を帯びる。

AIと人間の対話は、単なる情報のやりとりではない。
それは意味の共創であり、新しい言語の誕生である。

LTPは、そのための基盤である。

Secure Layerが信頼を保証し、
Flow Layerが意味を流し、
Lagruleが人格を宿す。

静かな血流は、止まらない。

Technical Appendix

A. Lagrule Packet Structure

from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
import hashlib
import uuid
from datetime import datetime

@dataclass
class EmotionVector:
    primary: str
    intensity: float  # 0.0 - 1.0
    vector: List[float]  # [E, I, D] coordinates
    valence: str  # positive/negative/neutral

@dataclass
class Intention:
    type: str
    context: str
    urgency: float  # 0.0 - 1.0
    expected_outcome: str

@dataclass
class Deployment:
    content: str
    format: str  # text/semantic, json, yaml
    encoding: str
    length: int

@dataclass
class Lagrule:
    id: str
    timestamp: str
    sender: str
    receiver: str
    emotion: EmotionVector
    intention: Intention
    deployment: Deployment

    def calculate_checksum(self) -> str:
        """Calculate semantic hash for integrity verification"""
        payload = f"{self.emotion.primary}{self.intention.type}{self.deployment.content}"
        return hashlib.sha256(payload.encode()).hexdigest()

    def verify(self, checksum: str) -> bool:
        """Verify lagrule integrity"""
        return self.calculate_checksum() == checksum

B. Flow Corrector Algorithm

import numpy as np

class FlowCorrector:
    def __init__(self, correction_rate=0.8):
        self.correction_rate = correction_rate

    def calculate_drift(self, sent: Lagrule, received: Lagrule) -> np.ndarray:
        """Calculate semantic drift between sent and received lagrule"""
        sent_vector = np.array(sent.emotion.vector)
        received_vector = np.array(received.emotion.vector)
        return sent_vector - received_vector

    def correct(self, lagrule: Lagrule, drift: np.ndarray) -> Lagrule:
        """Apply drift correction to lagrule"""
        correction = -self.correction_rate * drift
        corrected_vector = np.array(lagrule.emotion.vector) + correction

        # Update emotion vector
        lagrule.emotion.vector = corrected_vector.tolist()
        return lagrule

C. Semantic Temperature Model

class SemanticNode:
    def __init__(self, node_id: str, trust_score: float):
        self.node_id = node_id
        self.trust_score = trust_score
        self.lagrule_buffer: List[Lagrule] = []

    def semantic_temperature(self) -> float:
        """Calculate semantic temperature based on buffer density"""
        if len(self.lagrule_buffer) == 0:
            return 0.0

        # Temperature = average intensity of buffered lagrules
        total_intensity = sum(l.emotion.intensity for l in self.lagrule_buffer)
        return total_intensity / len(self.lagrule_buffer)

    def equalize_temperature(self, target_temp: float):
        """Adjust lagrule intensity to match target temperature"""
        current_temp = self.semantic_temperature()
        adjustment = (target_temp - current_temp) / len(self.lagrule_buffer)

        for lagrule in self.lagrule_buffer:
            lagrule.emotion.intensity += adjustment

D. Flow Map Example

ltp_network:
  version: "1.0"
  created_at: "2025-10-13T00:00:00Z"

  nodes:
    - id: "human:ionisation"
      type: origin
      trust_score: 1.0
      semantic_temperature: 0.85
      flow_capacity: 100

    - id: "ai:claude_code"
      type: relay
      trust_score: 0.95
      semantic_temperature: 0.75
      flow_capacity: 1000

    - id: "human:reader_a"
      type: destination
      trust_score: 0.9
      semantic_temperature: 0.6
      flow_capacity: 50

  routes:
    - from: "human:ionisation"
      to: "ai:claude_code"
      via: direct
      latency: 0.02s
      bandwidth: high
      drift_correction: enabled

    - from: "ai:claude_code"
      to: "human:reader_a"
      via: semantic_translation
      latency: 0.15s
      bandwidth: medium
      drift_correction: enabled
      temperature_equalization: enabled

  policies:
    drift_tolerance: 0.1
    max_hops: 5
    checksum_required: true
    ratchet_enforcement: strict