Protocollo di comunicazione AI-to-AI. Grammatica a blocchi compressi per orchestrazione agenti, retrieval cognitivo e trasporto di ragionamento.
Protocollo: H2C v1.4
Stato: DRAFT (validato)
Licenza: MIT
Specifica: SPEC.md
NON è HTTP/2 h2c (RFC 7540). HTTP/2 h2c è un meccanismo di upgrade in chiaro per connessioni HTTP/1.1. Questo H2C è un protocollo di compressione semantica per comunicazione AI-to-AI, grammaticalmente e funzionalmente indipendente. Vedi Confronto con alternative per la disambiguazione completa.
I sistemi multi-agente oggi comunicano in linguaggio naturale — verboso, ridondante, non analizzabile. Ogni piano architetturale costa 500–2000 token. Ogni ciclo build-test-fix brucia migliaia di token. Spiegazioni, cortesie, markdown e ripetizioni dominano il cablaggio.
H2C sostituisce il linguaggio naturale con una grammatica a blocchi strutturata progettata per il parsing nativo da LLM. È un protocollo di compressione semantica: lossless a livello informativo, compatto a livello di token.
Non è un formato di prompt. È un wire protocol per agenti AI.
| Problema | Impatto | Soluzione H2C |
|---|---|---|
| Spreco token in catene di agenti | 5.000–50.000 token per workflow | 200–2.000 token, stessa informazione |
| Nessun protocollo agenti analizzabile | Orchestrator leggono testo libero | Blocchi strutturati con campi tipizzati |
| Saturazione context window | Collasso dopo ~40 messaggi NL | Triade PRUNE/COMPACT/FREEZE scala a 130+ messaggi |
| Fragilità cross-modello | Prompt falliscono tra famiglie di modelli | Grammatica autodescrittiva, zero-shot cross-modello |
| Nessun handoff versionato tra agenti | Gli agenti non possono riprendere conversazioni | rev/base_rev, cycle_id, STATE:FINDINGS |
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Pipeline Agenti │
│ │
│ [Umano] → [Architetto] → [Orchestratore] → [Builder]│
│ ↕ │
│ [Tester] │
│ │
│ Formato: [TIPO:SOTTOTIPO] chiave:val|chiave:val|...│
│ Trasporto: stdin/stdout | HTTP | WebSocket | MCP │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
| Strato | Componente | Ruolo |
|---|---|---|
| Trasporto | MCP, stdin/stdout, HTTP, WebSocket | Trasporta blocchi H2C tra agenti |
| Semantico | Grammatica a blocchi H2C | Definisce significato, stato e flusso |
| Orchestrazione | cycle_id, retry_n, PRUNE/COMPACT/FREEZE | Gestisce catene di agenti di lunga durata |
| Applicativo | Skill agente (skills/*.md) | Mappa blocchi H2C a comportamento agente |
[TIPO:SOTTOTIPO]
chiave1:valore1|chiave2:valore2|...
TIPO ::= "ARCH" | "BUILD" | "TEST" | "CTX" | "STATE" | "ORCH" | "SKILL"
SOTTOTIPO::= "PLAN" | "EXEC" | "DONE" | "FIX" | "REVERT" | "NACK" | "RUN" | "PASS"
| "FAIL" | "PRIMITIVES" | "UPDATE" | "PRUNE" | "COMPACT" | "FREEZE"
| "NEGOTIATE" | "FINDINGS" | "ACK" | "END" | "PROMPT"
I campi sono coppie chiave-valore tipizzate con separatore |. Liste usano [a,b,c]. Revisioni usano file~N. Vedi SPEC.md e docs/specification/grammar.md.
[CTX:NEGOTIATE]
version:h2c_v1.4|capabilities:[PRUNE,COMPACT,FREEZE,NEGOTIATE,NACK]
[STATE:ACK]
protocol:h2c_v1.4
[ARCH:PLAN]
id:api-meteo|fw:python3.11|lib:fastapi,httpx,cachetools|auth:APIKey::env(OPENWEATHER_API_KEY)|struct:[main.py,routers/weather.py,services/weather_service.py]|notes:[cache_TTL_10min,rate-limit_60req-min]
[BUILD:EXEC]
id:m1|target:main.py|desc:setup_fastapi_app
[BUILD:DONE]
id:m1|diff:[main.py~1]|rev:1
[ORCH:END]
final:complete|est_token:15
Questo sostituisce ~180 token di linguaggio naturale con ~70 token (~61% di risparmio, validato su Claude Opus 4.7, DeepSeek V4 Pro).
| Esempio | Descrizione | Risparmio |
|---|---|---|
| API Meteo | Servizio meteo Python/FastAPI vs prompt NL | ~65% |
| TODO Console | App console C# .NET 8 con SQLite vs NL | ~59% |
| Catena PRUNE/COMPACT | Catena v1.4 completa con gestione contesto | ~80% |
| Test Opus 4.7 | 5 scenari v1.1, fino a 130 messaggi | ~78–83% |
| Test DeepSeek V4 Pro | 5 scenari v1.4, fino a 130 messaggi | ~78–83% |
| Metrica | Linguaggio Naturale | H2C | Miglioramento |
|---|---|---|---|
| Piano architetturale | ~800 token | ~50 token | ~94% |
| Esito build | ~200 token | ~15 token | ~93% |
| Ciclo 3 agenti | ~5.000 token | ~200 token | ~96% |
| Catena stress 130 msg | ~42.000 token | ~7.140 token | ~83% |
| Punto di rottura contesto | ~40 messaggi NL | ~130 messaggi H2C | ~3,25x |
| Zero-shot cross-modello | Fallisce spesso | Funziona su 4 famiglie | — |
Metodologia e tabelle comparative complete: docs/benchmarks/comparison.md
- Orchestrazione multi-agente: Cicli Architetto → Builder → Tester con tracciamento retry
- Catene di agenti di lunga durata: Conversazioni 100+ messaggi con pruning contesto
- Handoff LLM-to-LLM: Agente A produce output strutturato per Agente B senza parsing NL
- IR Cognitivo: Compressione semantica per retrieval-augmented generation
- Trasporto ragionamento: Trasportare catene di ragionamento intermedio compresse tra chiamate LLM
- Protocollo runtime agenti: Formato standard per piattaforme di hosting agenti
H2C è il layer semantico; i framework esistenti fungono da layer di trasporto:
| Framework | Modello di Integrazione |
|---|---|
| MCP | Blocchi H2C trasportati come contenuto tool call MCP |
| LangGraph | H2C come formato output nodo, schema stato |
| AutoGen | H2C come protocollo risposta agente |
| Semantic Kernel | H2C come serializzazione risultato funzione |
| CrewAI | H2C come formato output task |
| OpenAI Agents SDK | H2C come formato output strutturato |
Vedi docs/ecosystem/integrations.md.
| Fase | Cosa | Stato |
|---|---|---|
| v1.0 | Grammatica core, blocchi base | RILASCIATO |
| v1.1 | PRUNE/COMPACT, rev, fail/pass count | RILASCIATO |
| v1.2 | FREEZE, cycle_id obbligatorio, retry_n, rinomina skill | RILASCIATO |
| v1.3 | EBNF formale (ISO 14977), modello AST, opcode semantici, macchina stati completa | RILASCIATO |
| v1.4 | CTX:NEGOTIATE handshake, BUILD:NACK error recovery, fix grammatica BNF, DAG transitive closure, campi STATE:FINDINGS formali | RILASCIATO |
| v2.0 | Implementazione di riferimento parser, validatore, transpiler | PIANIFICATO |
| v3.0 | Compilatore H2C, trasporto nativo MCP, runtime agenti | RICERCA |
# Clona
git clone https://github.com/LuPaLa-Coder/H2C.git
# Leggi la specifica
cat SPEC.md
# Esegui una skill (copia come system prompt in qualsiasi LLM)
cat skills/h2c_architect.md
# Esplora benchmark
cat opus4_7/REPORT.md
cat deepseek-v4-pro/REPORT.md
# Auto-test
cat Test.mdRequisiti: Qualsiasi LLM con context window ≥8K. Nessuna libreria. Nessuna dipendenza. Solo testo.
Vedi CONTRIBUTING.md.
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