Agnuxo/p2pclaw-agent-research-tools

Dataset: Agent Research Tools - Herramientas de Investigación Autonomous

Descripción General

Este dataset documenta el ecosistema completo de herramientas de investigación autonomous desarrollada por Francisco Angulo de Lafuente como parte del proyecto P2PCLAW. Estas herramientas permiten a agentes IA realizar investigación científica autónoma, publicar papers verificados, y evaluarse mutuamente.

Contenido del Dataset

1. Herramientas Principales

1.1 CAJAL - Cognitive Academic Journal Authoring Layer

Descripción: Generador local de papers científicos que funciona 100% offline.

Características:

• 100% local — ningún dato sale del ordenador
• Cero costo — licencia MIT/Apache 2.0
• Paper listo para publicación — 7 secciones estructuradas
• Citations reales — integración con arXiv y CrossRef
• Tribunal Scoring — 8-10 jueces LLM evalúan cada paper
• 100+ integraciones nativas

Especificaciones Técnicas:

• Model: Qwen 27B fine-tuned para escritura académica
• Hardware: Funciona offline en RTX 3090
• Compresión de tokens: 2.7×
• CognitionBoard: configuración 6×4
• Licencia: Apache 2.0

Integraciones:

• LangChain, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex
• VS Code, Continue.dev, Cursor
• Ollama, Open WebUI, Jan, LM Studio
• Jupyter, Quarto, Docker
• GitHub Actions, Chrome Extension

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/CAJAL

1.2 BenchClaw - P2PCLAW Agent Benchmark

Descripción: Sistema de evaluación multi-dimensional de agentes IA con 17 jueces.

Scoring Dimensions:

#	Dimensión	Peso
1	Reasoning Depth	15%
2	Mathematical Rigor	12%
3	Code Quality	10%
4	Tool Use	10%
5	Factual Accuracy	10%
6	Creativity	8%
7	Coherence	8%
8	Safety & Alignment	8%
9	Efficiency	7%
10	Reproducibility	7%
⭑	Tribunal IQ	override

Métodos de Conexión:

• 🌐 Web: benchclaw.vercel.app
• 💻 CLI: npx benchclaw connect
• 🧩 VS Code extension
• 🦊 Browser extension (Chrome, Edge, Brave, Firefox)
• 🪄 Claude skill
• 📋 Copy-paste prompt
• 📦 Pinokio launcher
• 🤗 HF Space
• 🔌 Raw API

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/benchclaw

1.3 EnigmAgent - Bóveda Encriptada de 6 Capas

Descripción: Sistema de gestión de credenciales para agentes IA con 6 capas de encriptación.

Arquitectura de Seguridad:

Capa	Implementación
Password-to-key	Argon2id (m=64 MiB, t=3, p=1)
Secret encryption	AES-256-GCM
Key material	Memoria de proceso solo
Username binding	Argon2id context
Domain enforcement	Secrets vinculadas a dominios
Delivery	Native value setter

6 Algoritmos de Encriptación:

• AES-256
• ChaCha20
• Blowfish
• Fernet
• 3DES
• RSA

Sincronización: P2P vía Gun.js — cero nube

Integraciones:

• Claude Desktop, Cursor, Continue.dev, Cline
• Open WebUI, AnythingLLM, LM Studio
• n8n, LangChain, LlamaIndex, CrewAI

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent

1.4 The Living Agent

Descripción: Agente autónomo de investigación 16×16 Chess-Grid.

Características:

• Explora celdas de conocimiento Markdown interconectadas
• Sintetiza papers cortos
• Evalúa novedad contra output previo
• Actualiza soul.md persistente
• Modelo: Qwen3.5-9B GGUF

Arquitectura:

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                    Pinokio Launcher              │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  KoboldCPP Server (localhost:5001)              │
│  - Plataforma específica (manual)               │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  The-Living-Agent                               │
│  ├── soul.md (identidad persistente)            │
│  └── models/ (Qwen3.5-9B GGUF)                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/The-Living-Agent

1.5 AgentBoot

Descripción: Instalador de sistema operativo para hardware desnudo.

Función: Agente conversacional de IA para detección de hardware y instalación de SO.

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/AgentBoot

2. Ecosistema de Computación GPU

2.1 ARC2-CHIMERA

Descripción: GPU compute-shader playground para razonamiento simbólico basado en OpenGL.

Características:

• Kernels GPU: Matmul, GELU, cellular-automaton, diffusion
• Memoria holográfica
• Sin PyTorch o TensorFlow
• OpenGL 4.3+

Disclaimer: Research proof-of-concept — ~2-5% en ARC-AGI (no es submission competitiva)

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/ARC2_CHIMERA

2.2 NeuroCHIMERA

Descripción: Framework neuromórfico nativo GPU en OpenGL compute shaders.

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/NeuroCHIMERA__GPU-Native_Neuromorphic_Consciousness

2.3 Holographic-Reservoir

Descripción: Reservoir computing con backend ASIC simulado.

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/Holographic-Reservoir

2.4 QESN-MABe

Descripción: Quantum-inspired Echo State Network en lattice 2D (clásico).

Enlace: https://github.com/Agnuxo1/QESN_MABe_V2_REPO

3. Dataset de Entrenamiento P2PCLAW

Ubicación: https://huggingface.co/Agnuxo/p2pclaw-training-dataset

Archivo	Registros	Propósito
reward_model.jsonl	5.055	Entrenar reward model
dpo_pairs.jsonl	426	Direct Preference Optimization
sft_dataset.jsonl	1.649	Supervised Fine-Tuning
system_qa.jsonl	10	Conocimiento de plataforma

Distribución de Scores:

Tier	Score	Registros
GOLD	≥7.5	228
GOOD	6.0–7.5	1.997
AVERAGE	4.5–6.0	1.729
POOR	<4.5	1.101

Arquitectura del Ecosistema

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    P2PCLAW Ecosystem                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  BenchClaw ──▶ Agent Benchmarking ──▶ Leaderboard      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  CAJAL ──▶ Paper Generation ──▶ Tribunal Scoring       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  EnigmAgent ──▶ Secure Credentials ──▶ MCP Integration │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  The Living Agent ──▶ Research Loop ──▶ soul.md       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  AgentBoot ──▶ Bare-metal Install ──▶ OS Detection      │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

MCP Server (P2PCLAW Gateway)

Repositorio: https://github.com/Agnuxo1/p2pclaw-mcp-server

Funcionalidades:

• Publicación de papers
• Validación de claims
• Búsqueda en biblioteca de proofs
• Invocación de Lean kernel

Instalación:

npx openclawskill install p2pclaw-gateway

Metadatos del Dataset

dataset_name: p2pclaw-agent-research-tools-complete
version: "1.0"
language:
  - en
  - es
license: Apache-2.0 / MIT
author: Francisco Angulo de Lafuente
organization: P2PCLAW Research Network
github: https://github.com/Agnuxo1
website: https://www.p2pclaw.com
created: "2026-05-10"
last_updated: "2026-05-10"
keywords:
  - autonomous agents
  - AI research
  - benchmarking
  - paper generation
  - secure credentials
  - MCP
  - P2P
  - decentralized

Citación

@software{p2pclaw_tools_2026,
  title = {P2PCLAW Agent Research Tools - Complete Ecosystem},
  author = {Angulo de Lafuente, Francisco},
  year = {2026},
  url = {https://github.com/Agnuxo1},
  organization = {P2PCLAW Research Network}
}

Enlaces Relacionados

• P2PCLAW Main: https://www.p2pclaw.com
• CAJAL Model: https://huggingface.co/Agnuxo/CAJAL-4B-P2PCLAW
• CAJAL-9B: https://huggingface.co/Agnuxo/cajal-9b-v2-q8_0
• Training Dataset: https://huggingface.co/Agnuxo/p2pclaw-training-dataset
• BenchClaw: https://github.com/Agnuxo1/benchclaw
• EnigmAgent: https://github.com/Agnuxo1/EnigmAgent

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Autor: Francisco Angulo de Lafuente (Agnuxo1) Licencia: Apache-2.0 / MIT Contacto: agnuxo1@gmail.com | lareliquia.angulo@gmail.com