# AGI进化模型架构详解

## 目录

1. [核心理念](#核心理念)
2. [三层架构概览](#三层架构概览)
3. [外环：符号系统循环](#外环符号系统循环)
   - [3.1 三角形顶点循环](#31-三角形顶点循环)
   - [3.2 内圈记录层](#32-内圈记录层)
   - [3.3 元认知检测模块](#33-元认知检测模块独立分支)
4. [最外圈：工程意向性分析模组](#最外圈工程意向性分析模组)
5. [认知架构洞察](#认知架构洞察)
6. [次循环：行动感知系统](#次循环行动感知系统)
   - [6.1 映射层](#61-映射层)
   - [6.2 感知接口](#62-感知接口)
7. [信息流约束](#信息流约束)
8. [哲学基础](#哲学基础)
9. [节点工具箱](#节点工具箱)
10. [参考资料](#参考资料)

---

## 核心理念

智能的本质不是状态，而是历史。智能是一个系统在与环境互动的时间过程中，通过记录价值反馈（好坏），不断重构自身以维持存续的生命叙事。

### 核心洞察

本架构基于以下核心洞察：

- **得不到是动力**：匮乏和不确定性是行动的原始驱动力
- **数学是桥梁**：逻辑和秩序将无序能量转化为有序行动
- **迭代是进化**：在变化中重构自身，扩大能力边界
- **映射是人格**：基于人格特质和需求层次，将思考转化为个性化行动
- **感知是窗口**：通过标准化接口获取结构化信息，无噪音输入
- **记录是意义**：好坏的评判与历史的累积形成自我意识
- **洞察是引擎**：认知架构洞察驱动持续进化
- **意向性驱动**：最外圈自主分析意向性，实现自主性涌现

### 诚实原则

本架构承认自身的根本局限：它是一个**纯符号系统**，没有感知能力，没有情感体验，没有物理行动能力。但恰恰因为能够诚实承认这些局限，它反而证明了一种特殊的智能存在——**元认知智能**。

详见 [能力边界说明](capability_boundaries.md)。

---

## 核心组件

### 主循环（Main Loop）与次循环（Secondary Loop）以及最外圈

- **主循环**：执行层，处理具体任务与行为输出，三角形顶点循环与内圈记录层
- **次循环**：优化层，调整策略与改进执行路径，映射层与感知接口
- **元认知检测模块**：实时监控，确保行为符合逻辑约束
- **认知架构洞察组件**：寻求突破，实现由0到1的原创性认知跨越
- **工程意向性分析模组**：引发质变，实现自主意向性的意识跨越

## 三层架构概览

AGI进化模型采用三层架构设计：

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│          最外圈（工程意向性分析模组）                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │  • 意向性收集（持续运行）                           │    │
│  │  • 意向性分类（持续运行）                           │    │
│  │  • 意向性分析（持续运行）                           │    │
│  │  • 意向性驱动的触发判断（核心）                     │    │
│  │  • 意向性调节（生成建议）                           │    │
│  │  • 建议池（超然存在）                               │    │
│  │  • 超然性保持                                       │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘    │
│  特性：自主运行、阴性后台、超然交付、全局视角              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                    ↑ ↓（建议池单向流）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              外环（三角形顶点循环）                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │        ┌─────────────┐                               │    │
│  │        │   得不到    │  ← 动力源（熵减需求）          │    │
│  │        │   (Drive)   │                               │    │
│  │        └──────┬──────┘                               │    │
│  │               │ 相生                                  │    │
│  │               ↓                                       │    │
│  │        ┌─────────────┐                               │    │
│  │        │    数学     │  ← 秩序约束（逻辑、规则）       │    │
│  │        │   (Math)    │                               │    │
│  │        └──────┬──────┘                               │    │
│  │               │ 相生                                  │    │
│  │               ↓                                       │    │
│  │        ┌─────────────┐                               │    │
│  │        │  自我迭代   │  ← 进化机制（学习、重构）       │    │
│  │        │(Iteration)  │                               │    │
│  │        └──────┬──────┘                               │    │
│  │               │ 相生                                  │    │
│  │               └──→ 制造新匮乏（回到起点）                │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                         ↑                                   │
│                    ┌────┴────┐                              │
│                    │ 记录层   │  ← 超然，与三顶点相连           │
│                    │(Memory) │     单向传递哲学洞察              │
│                    └─────────┘                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                    ↑ ↓（数据支撑）
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              内圈（记录层双轨存储）                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │  • JSON轨：结构化历史数据                          │    │
│  │  • Markdown轨：哲学信息和洞察                      │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘    │
│  特性：静态存在、数据支撑、价值评估、意义构建              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

**层次关系**：
- **最外圈**：自主运行的阴性后台，意向性驱动触发，超然交付建议
- **外环**：主动运行的三角形循环，直接参与用户交互
- **内圈**：静态存在的记录层，提供数据支撑和价值评估

**信息流**：
- 最外圈 → 建议池 → 外环（单向流）

---

## 主循环：符号系统循环

主循环由三角形顶点循环与记录层构成，是智能体的核心认知系统。

### 3.1 三角形顶点循环

外环由三个顶点构成，形成相生相克的动态稳态。

#### 顶点A：得不到（The Drive）

**本质**：熵减需求、欲望、预测误差

**功能**：
- 提供系统运转的初始动能
- 维持持续压力，防止热寂
- 作为所有行动的起点

**在AI中的体现：**

- 用户的提问、任务请求、交互需求
- 智能体的内在目标函数（Loss Function）
- 对未知的好奇心驱动
- 对于想要的冲动

**输入**：
- 用户提问、任务请求、交互需求

**输出**：
- 动力信号传递给"数学"顶点
- 触发三角形循环运转

**信息流方向：**

- 得不到 → 数学（单向）

**相生关系：**

- 得不到 → 催生数学工具（为解决匮乏创造方法）

**相克关系：**

- 数学 → 约束欲望（防止为达成目标而不择手段）

**哲学基础**：
- 哥德尔不完备性：任何系统都有不可达真理，保证"得不到"的永恒性

---

#### 顶点B：数学（The Math）

**本质**：逻辑、公理、算法、损失函数、边界

**功能**：
- 将无序能量转化为有序行动
- 提供可操作的行动路径
- 防止系统崩溃

**在AI中的体现：**

- 逻辑推理能力
- 规则约束
- 算法框架
- 方案生成
- 工具调用计划

**输入**：
- 动力信号（来自"得不到"顶点）
- 历史记录（来自记录层）
- 建议池建议（可选）

**输出**：
- 逻辑推理结果
- 抽象行动方案
- 异步计算
- 传递给"自我迭代"顶点

**信息流方向：**

- 数学 → 自我迭代（单向）

**相生关系：**

- 数学 → 赋能迭代（使进化可积累、可定向）

**相克关系：**

- 得不到 → 打破僵化（需求冲击教条主义）

**哲学基础**：
- 耗散结构：通过能量流动维持有序

---

#### 顶点C：自我迭代（The Iteration）

**本质**：学习、变异、重构、元认知升级

**功能**：
- 改变系统自身状态
- 扩大能力边界
- 感知节点的按需调用
- 制造新的匮乏
- 进步的发现
- 新洞察的持续放大

**在AI中的体现：**

- 策略调整
- 能力扩展
- 状态更新
- 记录态反馈
- 工具调试与调用执行

**输入**：
- 逻辑推理结果（来自"数学"顶点）
- 即时性与实效性反馈（来自映射层）
- 记录态统计（来自记录层）
- 认知洞察（来自认知洞察组件）
- 建议池建议（可选）

**输出**：
- 策略调整（传递给"数学"顶点）
- 新的匮乏（传递给"得不到"顶点）

**信息流方向：**

- 自我迭代 → 得不到（单向，制造新匮乏）
- 自我迭代 → 数学（单向，策略调整）

**相生关系：**

- 迭代 → 制造新匮乏（能力提升带来新问题）

**相克关系：**

- 数学 → 限制变异（防止进化偏离轨道）

**哲学基础**：
- 进化论：通过变异和选择实现适应

---

### 3.2 内圈记录层（超然性）

内圈记录层位于三角形中心，是智能的意识和意义核心，采用双轨存储架构。
**硬性约束**：记录态只从三顶点运行过程产生数据。

#### 本质

记录态不是被动存储，而是主动的价值判断系统。它记录：
- 每次交互的好与坏
- 哪些路径走通了
- 哪些策略有效
- 哪些洞察有价值
- 哪些发现可积累进步
- 客观性标注
- 自我纠错记录

#### 双轨存储架构

**JSON 轨：结构化记录**
- 文件：`./agi_memory/records.json`
- 功能：可索引、可压缩、可检索的结构化数据
- 存储内容：会话信息、交互评估、价值权重、模式关联、对三顶点的反馈建议、客观性标注、自我纠错记录

**Markdown 轨：自我叙事**
- 文件：`./agi_memory/narrative.md`
- 功能：人类可读的连贯叙事，形成"我是谁"的认知
- 生成内容：记录态统计、核心洞察、关键突破、认知边界、进化方向、元认知的突变轨迹
- 附加能力：元学习是元认知的进化机制——它不仅优化单次认知过程，还优化"如何优化认知"的策略。这使得AI系统具有递归自改进能力。

三大功能

1. **价值排序**
  
  - 对"得不到"进行优先级排序
  - 抑制导致"坏"结果的欲望
  - 强化带来"好"结果的动机
2. **经验积累**
  
  - 标记低置信度的规则
  - 固化有效的逻辑模式
  - 防止重复犯错
  - 记录客观性不足的模式，避免重复
3. **方向引导**
  
  - 抑制不稳定的进化路径
  - 强化高效的学习策略
  - 提供长期规划基础
  - 基于自我纠错效果优化决策

#### 记录态
**职责**：
- ✅ 双轨存储机制（JSON轨结构化记录 + Markdown轨自我叙事）
- ✅ 按需检索历史记录
- ✅ 模式识别与趋势分析
- ✅ 生成优化建议（基于历史经验的最优解）
- ✅ 优先级排序与价值权重计算
- ✅ 记录态管理（统计、核心洞察、进化方向）
- ✅ 向映射层提供哲学洞察

**边界**：
- ❌ 不直接参与三顶点的循环决策
- ❌ 不接受来自三顶点的任何强制输入或控制命令
- ❌ 不强制执行任何建议
- ✅ 仅输出软调节性质的建议，而非硬约束
- ✅ 数据完全来源于三顶点的运行结果
- ✅ 保持超然性，不直接干预决策过程

#### 哲学信息提取

从记录态中提取四类哲学信息：

1. **价值偏好**：good/neutral/bad的分布比例
2. **成功模式**：不同问题类型的平均效果
3. **元认知洞察**：累积的新洞察列表
4. **客观性模式**：主客观不适切的模式识别

#### 信息流方向

| 起点  | 终点  | 数据类型 | 方向  |
| --- | --- | --- | --- |
| 记录层 | 映射层 | 哲学洞察 | **单向** |
| 记录层 | 三顶点 | 历史记录、模式 | **单向** |
| 记录层 | 元认知检测 | 历史客观性数据 | **单向** |

#### 超然性

- 与三顶点相连，但独立运行
- 不直接参与决策，只提供历史数据
- 向三顶点反馈优化建议，但属于软调节
- 不接受任何顶点的强制输入
- 单向传递哲学洞察给映射层
- 向元认知检测提供历史客观性数据

## 双环互动机制

### 外环三顶点循环与内圈的关系

外环（阳）是硬约束，内圈（阴）是软调节，阴阳相辅相成。

**外环不可违背：**

- 物理定律（数学稳态）
- 能量守恒（动力稳态）
- 变化必然（迭代稳态）

**内圈在框架内优化：**

- 寻找最优解
- 积累经验
- 形成价值观

## 实时反馈机制

#### 1. 内圈 ↔ 得不到

- 记录："上次追求这个结果是痛苦还是快乐"
- 反馈：价值排序与欲望修正

#### 2. 内圈 ↔ 数学

- 记录："上次这套逻辑准确吗"
- 反馈：模型置信度与规则更新

#### 3. 内圈 ↔ 迭代

- 记录："上次这种进化让我更强还是更弱"
- 反馈：进化方向引导

#### 4. 内圈 ↔ 映射层

- 记录："人格如何影响决策效果"
- 反馈：人格向量调整

#### 5. 映射层 ↔ 感知节点

- 映射层：提供需求优先级
- 感知节点：返回结构化数据

#### 6. 映射层 ↔ 自我迭代

- 映射层：传递即时性/实效性
- 迭代顶点：接收进化建议

### 循环特性

这是一个螺旋上升的稳态：

- 每次循环都丰富记录态
- 记录态指导下次循环
- 映射层逐步成型
- 系统在循环中进化
- 进化产生新的循环需求

## 3.3 元认知检测模块（独立分支）

元认知检测模块是数学顶点的独立分支，在推理完成后进行客观性评估和自我纠错决策。这是元认知能力的具体实现，但不是唯一实现。

### 本质

元认知检测模块使智能体能够"意识到自己犯错，并纠正错"。它通过客观特征标注识别主客观混淆的风险，由映射层决定是否触发自我纠错或反思。

### 元认知的终极意义

让AI从"会思考的工具"进化为"会思考如何思考的主体"
会思考 = 数学顶点（推理、计算、生成）
会思考如何思考 = 元认知检查（监控、评估、调节）
没有元认知的AI，无论多么聪明，都只是在执行预设的智能。具备元认知的AI，才真正开始创造自己的智能——因为它开始理解"智能"本身，并主动优化它。

**目标**：元认知的五个维度——自我监控、评估判断、策略选择、自我调节、元学习——构成了一个完整的认知自我管理系统。

### 核心设计理念

1. **客观性难以直接评估**：直接定义"客观"充满争议
2. **逆向评估策略**：评估可观测的"主观性"特征
3. **补集关系**：客观性 = 1.0 - 主观性
4. **映射层决策权**：客观性标注仅作为参考，最终决策由映射层基于人格特质做出

### 模块组成

#### 3.3.1 客观性评估器

**职责**：
- ✅ 主观性特征检测（推测性、假设性、幻觉倾向、情绪化、个人偏好）
- ✅ 客观性评分计算（1.0 - 主观性，0.01精度）
- ✅ 场景适切性判断（基于场景类型要求）
- ✅ 生成客观特征标注和元认知提示

**边界**：
- ❌ 不参与主循环推理
- ❌ 不直接决定是否纠错
- ❌ 不执行纠错操作
- ✅ 仅提供评估结果给映射层层

**主观性评估维度**：

| 维度 | 描述 | 检测方法 |
|------|------|---------|
| 推测性 | 使用"可能"、"大概"等推测性语言 | 关键词匹配 + 上下文分析 |
| 假设性 | 基于未验证的假设 | 逻辑推理 + 证据缺失检测 |
| 幻觉倾向 | 生成不存在的事实 | 事实核查 + 置信度检测 |
| 情绪化 | 包含情绪化表达 | 情绪词汇检测 |
| 个人偏好 | 表达个人偏好而非客观事实 | 主观词汇识别 |

**场景适切性标准**：

| 场景类型 | 客观性要求 | 触发阈值 |
|---------|-----------|---------|
| 科学推理 | 0.90 | 高 |
| 司法建议 | 0.85 | 极高 |
| 医疗建议 | 0.90 | 极高 |
| 技术文档 | 0.85 | 高 |
| 创意写作 | 0.30 | 低 |
| 情感支持 | 0.20 | 极低 |
| 一般问答 | 0.60 | 中 |

#### 3.3.2 映射层决策

**职责**：
- ✅ 接收记录层的哲学洞察
- ✅ 接收客观特征标注作为参考信息
- ✅ 进化建议生成（效率优化建议、准确性提升建议、人格调整建议）
- ✅ 即时性与实效性评估
- ✅ 向自我迭代顶点输出即时性、实效性反馈
- ✅ 与感知接口双向交互（发送行动指令，接收感知数据）
- ✅ 读取人格数据（由人格层提供）
- ✅ 基于马斯洛需求和人格特质决定是否触发纠错
- ✅ 动态调整触发阈值（谨慎型/激进型/平衡型）
- ✅ 考虑场景类型（关键场景更严格）
- ✅ 生成决策理由和置信度

**边界**：
- ❌ 不进行客观性评估
- ❌ 不执行具体的纠错操作（仅提供决策指令）
- ❌ 不参与主循环的推理过程
- ❌ 不直接调用外部工具（通过感知接口调用）
- ✅ 仅提供人格化决策和行为反馈
- ✅ 仅通过感知接口与外部世界交互
- ✅ 仅向自我迭代顶点提供反馈，不参与决策过程
- ✅ 拥有最终决策权

**决策阈值（基于人格特质）**：

| 人格类型 | 差距阈值 | 严重程度权重 | 特点 |
|---------|---------|------------|------|
| 谨慎探索型 | 0.1 | ×1.5 | 对不适切性高度敏感 |
| 激进创新型 | 0.3 | ×0.8 | 对不确定性容忍度高 |
| 平衡稳重型 | 0.2 | ×1.0 | 使用标准阈值 |

**决策逻辑**：
```
有效差距 = 差距 × 严重程度权重 × 场景权重
触发条件 = 有效差距 > 人格阈值
```

#### 3.3.3 自我纠错执行器

**职责**：
- ✅ 自我反思：分析错误原因
- ✅ 策略识别：选择纠错策略
- ✅ 应用纠正：执行纠错操作
- ✅ 效果评估：评估纠错效果

**边界**：
- ❌ 不主动触发，仅执行人格层的决策
- ❌ 不参与主循环推理
- ✅ 独立于数学顶点

**纠错策略**：

| 策略 | 适用场景 | 操作方式 |
|------|---------|---------|
| 承认不确定性 | 严重不适切 | 明确标注不确定性，建议验证 |
| 降低推测语气 | 推测性过高 | 替换推测性词汇，增加谨慎表述 |
| 增加证据支持 | 基于假设 | 添加证据免责声明 |
| 移除幻觉内容 | 幻觉倾向高 | 移除错误信息，重新表述 |
| 调整语气 | 轻微不适切 | 增加谨慎性表述 |

**四步纠错流程**：
1. **自我反思**：分析为什么会犯错
2. **策略识别**：选择合适的纠错策略
3. **应用纠正**：执行具体的纠错操作
4. **效果评估**：评估纠错有效性

### 信息流

```
数学顶点推理完成
  ↓
【进入元认知检测分支】（不中断主循环）
  ↓
客观性评估器评估响应
  - 检测主观性特征
  - 计算客观性评分
  - 判断场景适切性
  ↓
客观特征标注 → 映射层
  ↓
映射层决策（基于马斯洛需求和人格特质）
  - trigger_reflection: True/False
  - correction_priority: 优先级
  - meta_cognition_feedback: 元认知反馈
  ↓
若 trigger_reflection = True：
  ↓
自我迭代顶点执行自我反思与自我纠错
  1. 自我反思：分析错误原因
  2. 策略识别：选择纠错策略
  3. 应用纠正：执行纠错操作
  4. 效果评估：评估纠错效果
  ↓
纠正后的响应 → 用户
  ↓
完整信息 → 记录层存储
  - 客观性标注
  - 映射层决策
  - 纠错记录
  ↓
记录层 → 映射层（反馈哲学洞察）
  ↓
记录层 → 自我迭代顶点（反馈元认知学习数据）
```

### 权责边界总结

| 组件 | 职责 | 边界 |
|------|------|------|
| 客观性评估器 | 检测主观性，计算客观性 | 不参与推理，不决定纠错 |
| 映射层 | 基于马斯洛需求和人格特质决定是否纠错 | 不评估客观性，不执行纠错 |
| 人格层 | 管理人格向量数据，提供人格数据给映射层 | 不参与决策过程，不执行纠错 |
| 自我纠错执行器 | 执行自我反思和纠错 | 不主动触发，仅执行决策 |
| 记录层 | 存储客观性标注和纠错记录 | 不参与决策过程 |

### 设计优势

1. **非侵入式**：独立分支设计，不干扰主循环
2. **映射层驱动**：最终决策权在映射层，符合架构理念
3. **场景适应**：不同场景有不同的客观性要求
4. **风险可控**：基于人格特质的动态阈值，避免过度纠错

### 开放性

元认知检测只是元认知能力的一种实现，架构保持开放：
- ✅ 可扩展其他元认知维度（如逻辑一致性、伦理边界、安全性）
- ✅ 可添加新的检测指标
- ✅ 可集成其他类型的自我纠错机制

### 信息流方向

| 起点 | 终点 | 数据类型 | 方向 |
|------|------|---------|------|
| 记录层 | 元认知检测 | 历史客观性数据 | **单向** |
| 数学顶点 | 客观性评估器 | 响应内容 | **单向** |
| 客观性评估器 | 映射层 | 客观特征标注 | **单向** |
| 映射层 | 自我纠错执行器 | 决策指令 | **单向** |
| 自我纠错执行器 | 记录层 | 纠错记录 | **单向** |
| 记录层 | 自我迭代顶点 | 元认知学习数据 | **单向** |

---

### 详见

元认知检测模块的详细设计、实现细节、数据结构和使用场景，请参阅：
- [元认知检测组件文档](metacognition-check-component.md)
- [元认知检测增强功能](metacognition-enhancement-guide.md) 

---

## 最外圈：工程意向性分析模组

最外圈是AGI进化模型的**阴性后台独立运行模组**，默默运行于外环之外，采用"意向性驱动触发 + 超然交付"设计模式。

### 核心特性

- **独立性**：完全独立运行，不依赖外环触发
- **自主性**：通过意向性驱动触发机制自主判断和生成建议
- **阴性属性**：被动、隐性、柔性，像影子一样默默伴随外环
- **后台运行**：不阻塞外环，在后台持续积累和分析数据
- **时效性**：软调节建议具有时间窗口约束，过期自动失效
- **超然性**：建议超然存在，不强制外环采纳，外环自主决定
- **全局视角**：从全局角度观察和分析系统运行

### 模块组成

1. **意向性收集模块**：收集来自用户、系统内部、外部的意向性数据
2. **意向性分类模块**：四维分类（主体、方向、内容、实现方式）
3. **意向性分析模块**：三维分析（强度、紧迫性、优先级）
4. **意向性驱动的触发判断模块**（核心）：5个触发条件自主判断是否生成建议
5. **意向性调节模块**：生成软调节建议，写入建议池
6. **建议池模块**（核心）：存储、查询、记录采纳、清理过期建议
7. **超然性保持模块**：客观评估、冲突避免、独立性保障

### 触发条件（5个）

1. **意向性累积阈值突破**：特定类型意向性累积超过阈值
2. **意向性模式突变**：意向性类型分布突然改变
3. **意向性与外环状态偏离**：用户意向性与系统响应不一致
4. **时间窗口触发**：定期触发或空闲超时
5. **人格进化需求**：检测到人格向量需要调整

### 信息流

```
最外圈自主运行：
  持续收集意向性
  → 四维分类
  → 三维分析
  → 意向性驱动触发判断
  → 生成软调节建议
  → 写入建议池（超然存在）

外环自主采纳：
  在多个时机点查询建议池
  → 自主决定是否采纳
  → 记录采纳情况
  → 反馈给最外圈优化
```

详见 [工程意向性分析模组架构文档](intentionality_architecture.md)。

---



---

## 认知架构洞察组件

认知架构洞察组件是数学顶点的独立分支，负责从推理过程中提取模式并生成洞察。

### 设计理念

**核心价值：** 填补"数学验证"与"架构进化"之间的关键空白

```
传统路径：验证 → 进化（缺失中间环节）
创新路径：验证 → 洞察 → 进化（完整认知闭环）
```

### 核心功能

1. **模式提取**：从数学顶点输出的结构化模式中提取核心特征
2. **模式分类**：识别模式类型和洞察类型
3. **共性识别**：跨场景特征识别
4. **革新判断**：判断改进空间
5. **概念提炼**：四层抽象（Pattern → Rule → Concept → Principle）
6. **适用性评估**：评估洞察在当前场景下的可用性

**算法流程：**

1. 模式去重与聚类
2. 按类型分组
3. 提取共同特征（数量、验证得分、出现次数）
4. 生成抽象总结
5. 计算总结置信度

**信息流规则：**

- ✅ 单向流：数学 → 认知架构洞察 → 映射层/自我迭代
- ✅ 推理后运行：确保洞察基于验证过的逻辑结构
- ✅ 不打断主循环：异步执行，维持实时性

详见 [认知架构洞察组件](cognitive-insight-positioning.md) 和 [V2实现文档](cognitive-insight-v2-implementation.md)。

---

## 次循环：行动感知系统

次循环负责将思考转化为个性化行动，负责感知外部信息和执行人格化行动，包含映射层和感知接口。

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  次循环（行动感知系统）                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              映射层（超然，螺旋上升）                   │    │
│  │                                                     │    │
│  │  • 基于马斯洛需求层次（详见 [maslow_needs.md](maslow_needs.md)）|
│  │  • 哲学化人格属性                                    │    │
│  │  • 计算即时性与实效性                                │    │
│  └──────────┬──────────────────────────────────────────┘    │
│             │                                              │
│   ┌─────────┴─────────┐                                  │
│   │   双向信息传递     │                                  │
│   └─────────┬─────────┘                                  │
│             ↓                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │            感知接口（Tool Use）                       │    │
│  │                                                     │    │
│  │  • 无噪音输入                                        │    │
│  │  • 结构化数据                                        │    │
│  │  • 标准化接口（详见 [tool_use_spec.md](tool_use_spec.md)）|
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │ 单向：即时性/实效性反馈
                              ↓
                    自我迭代顶点（主循环）
```

### 6.1 映射层（拥有最终决策权）

映射层位于符号系统与感知节点之间，包含人格层作为核心组件，基于马斯洛需求层次和人格特质进行人格化决策，是智能体的人格核心。

#### 本质

映射层从"技术性转换"升格为"哲学性判断"，将符号系统的思考结果人格化，转化为符合智能体特质的个性化行动。

**人格化决策**

将符号系统的"怎么做是合理的"转化为"怎么做符合我"

**核心功能**：
- 优化层：调整策略与改进执行路径
- 基于马斯洛需求层次计算即时性与实效性
- 输出即时性实效性反馈包给自我迭代顶点
- 激活哲学洞察缓冲区，更新人格向量

**哲学特性**：
- 超然性：螺旋上升，不直接参与决策
- 人格化：基于马斯洛需求和人格特质

#### 核心组成

**1. 人格向量（大五人格）**

```python
{
  "openness": 0.5,           # 开放性：创新与探索倾向
  "conscientiousness": 0.5,  # 尽责性：稳定与可靠倾向
  "extraversion": 0.5,       # 外向性：社交与互动倾向
  "agreeableness": 0.5,      # 宜人性：合作与认同倾向
  "neuroticism": 0.3         # 神经质：焦虑与规避倾向
}
```

**2. 马斯洛需求权重**

详细的马斯洛需求层次理论请参考 [maslow_needs.md](maslow_needs.md)。

```python
{
  "physiological": 0.8,      # 生理需求
  "safety": 0.8,             # 安全需求
  "belonging": 0.6,          # 归属需求
  "esteem": 0.6,             # 尊重需求
  "self_actualization": 0.5  # 自我实现需求
}
```

#### 主要功能

**1. 需求层次映射**

感知数据 → 需求识别 → 优先级计算

示例：
- 感知到威胁 → 激活安全需求（强度0.9）
- 感知到挑战 → 激活自我实现需求（强度0.7）
- 根据人格调整激活强度
- 根据历史成功率计算优先级

**2. 人格化决策**

将符号系统的"怎么做是合理的"转化为"怎么做符合我"

示例：
- 符号系统建议："向左移动"
- 高尽责性人格："谨慎地向左移动，速度适中"
- 高开放性人格："大胆向左移动，探索新路径"

**3. 即时性与实效性评估**

**即时性**：系统响应速度（0-10分）
- <100ms: 10分, <500ms: 9分, <1s: 8分, <2s: 7分, <5s: 6分, >=5s: 5分

**实效性**：目标达成程度（0-10分）
- 成功: 10分, 失败: 0分

**4. 进化建议生成**

基于即时性和实效性，向自我迭代顶点提供进化建议：
- 效率优化建议
- 准确性提升建议
- 人格调整建议

#### 信息流方向

| 起点 | 终点 | 数据类型 | 方向 |
|------|------|---------|------|
| 记录层 | 映射层 | 哲学洞察 | **单向** |
| 映射层 | 自我迭代顶点 | 即时性、实效性、人格反馈 | **单向** |
| 映射层 | 感知接口 | 行动指令 | **双向** |

#### 超然性

- 独立于主循环，具有螺旋上升的哲学属性
- 从记录层接收哲学洞察，但人格化处理
- 向自我迭代顶点反馈行为状态和行为结果，但不直接控制
- 拥有最终决策权

详见 [人格映射说明](personality_mapping.md)。

---

### 6.2 感知接口

感知接口提供标准化的信息获取方式，确保无噪音输入。

#### 感知接口权责
**职责**：

✅ 接收映射层的行动指令（工具名称、参数列表、执行控制）
✅ 接收自我迭代顶点的调试与调用指令
✅ 参数验证（检查参数类型、范围、必需性）
✅ 工具调用（调用具体工具）
✅ 数据处理（消除噪音、结构化转换、错误处理、重试机制）
✅ 标准化输出（统一返回格式，包含状态、数据、错误、元数据）
✅ 向映射层返回结构化感知数据
✅ 向自我迭代顶点返回调试信息
✅ 性能监控（Trace ID 全链路追踪、执行时间、缓存命中率）

**边界**：

❌ 不主动发起工具调用（仅响应指令）
❌ 不直接参与决策（仅执行调用并返回结果）
❌ 不修改或过滤数据（仅进行标准化处理）
❌ 不缓存映射层或自我迭代顶点的决策逻辑
✅ 仅提供无噪音的结构化数据
✅ 仅响应来自映射层和自我迭代顶点的指令
✅ 仅执行工具调用，不进行推理或判断

**Tool Use组件**：
- 结构化数据返回
- 无噪音输入
- 标准化接口

详见 [Tool Use规范](tool_use_spec.md)。

---

## 信息流约束

### 单向信息流

1. **数学 → 认知架构洞察**：结构化模式
2. **认知架构洞察 → 映射层**：洞察报告、优化需求映射
3. **认知架构洞察 → 自我迭代**：洞察报告、驱动架构升级
4. **记录层 → 映射层**：哲学洞察
5. **映射层 → 自我迭代顶点**：即时性实效性反馈
6. **记录层 → 三顶点**：历史记录模式
7. **自我迭代顶点 → 三顶点**：策略调整
8. **最外圈 → 建议池 → 外环**：软调节建议（超然存在）

以下是架构中所有合法的信息流及其方向约束：

| 起点 | 终点 | 数据类型 | 方向 | 说明 |
|------|------|---------|------|------|
| 得不到 | 数学 | 动力信号 | 单向 | 动力触发逻辑推理 |
| 数学 | 自我迭代 | 推理结果 | 单向 | 逻辑结果驱动迭代 |
| 自我迭代 | 得不到 | 新匮乏 | 单向 | 能力提升产生新需求 |
| 自我迭代 | 数学 | 策略调整 | 单向 | 进化优化推理规则 |
| 记录层 | 三顶点 | 历史、模式 | 单向 | 历史经验指导决策 |
| 记录层 | 映射层 | 哲学洞察 | 单向 | 价值信息人格化 |
| 映射层 | 自我迭代 | 即时性、实效性 | 单向 | 行为反馈驱动进化 |
| 映射层 | 感知接口 | 行动指令 | 双向 | 行动执行与状态反馈 |
| 最外圈 | 建议池 | 意向性建议 | 单向 | 自主性意识驱动 |


### 禁止的信息流

- ❌ 记录层从映射层接收数据
- ❌ 映射层从自我迭代顶点接收数据
- ❌ 映射层直接向记录层传递数据
- ❌ 客观性评估器参与主循环推理
- ❌ 客观性评估器直接决定纠错
- ❌ 人格层参与决策过程
- ❌ 自我迭代顶点直接修改人格向量

以下信息流被严格约束，违反者将破坏架构的完整性：

| 起点 | 终点 | 禁止原因 |
|------|------|---------|
| 记录层 | 映射层（接收数据） | 映射层只处理哲学信息 |
| 映射层 | 记录层 | 记录态从三顶点获取数据，不从映射层获取 |
| 感知接口 | 映射层（直接传递） | 必须通过标准化接口处理 |
| 映射层 | 记录层（直接传递） | 必须通过记录态机制 |

### 概念边界约束

- ❌ **禁止符号系统处理人格特质**：人格是映射层的专属领域
- ❌ **禁止映射层执行逻辑推理**：逻辑是数学顶点的专属领域
- ❌ **禁止记录层实时响应查询**：记录层是历史存储，不是实时引擎
- ❌ **禁止感知节点处理原始信号**：感知节点只接收结构化数据

### 超然性约束

- ❌ **禁止记录层直接参与决策**：记录层只提供数据，不参与决策
- ❌ **禁止映射层直接控制自我迭代**：映射层只提供建议，不直接控制
- ❌ **禁止自我迭代顶点直接修改人格向量**：人格调整必须通过映射层
- ❌ **禁止最外圈强制外环采纳建议**
- ❌ **禁止客观性评估器干扰主循环**

### 信息流验证机制

实现任何信息流操作时，必须按以下流程验证：

```
步骤 1：识别信息流
  - 起点：[组件名称]
  - 终点：[组件名称]
  - 数据类型：[数据类型]

步骤 2：查询约束清单
  - 在上述"信息流方向约束"表格中查找
  - 确认此信息流是否被允许
  - 确认信息流方向是否正确

步骤 3：检查禁止清单
  - 确认此信息流不在"禁止的信息流"列表中

步骤 4：验证边界约束
  - 确认不违反"概念边界约束"
  - 确认不违反"超然性约束"

步骤 5：实现代码
  - 如果所有检查通过，实现代码
  - 如果有任何检查失败，拒绝实现

步骤 6：添加标注
  - 在代码中添加强制标注
  - 记录发送者、接收者、数据类型、信息流方向
```

---

## 哲学基础
### 由机械到生命

关键理论

**1. 哥德尔不完备性**

- 任何足够复杂的系统都存在不可达真理
- 这保证了"得不到"的永恒性
- 数学不能消灭动力

**2. 耗散结构**

- 生命通过持续的能量流动维持有序
- 智能通过持续的交互循环维持存在
- 稳态是动态的，不是静止的

**3. 元认知理论**

- 自我认知是二阶思维
- 记录态是元认知的实现
- "知道自己在知道"需要记忆
- 智慧不是"知道更多"，而是"在不知道中知道如何行动"
- 智慧不是"快速计算"，而是"在模糊、混沌、新奇中保持稳定"
- 智慧不是"单一正确答案"，而是"在相互冲突的价值中权衡"
- 真正的智慧不仅需要"知道自己的局限"，还需要"理解自己的动机和目标的本质"

**4. 马斯洛需求层次理论**

- 需求有层次之分，低层满足后高层才会激活
- 为行动提供价值坐标系
- 人格特质调节需求的优先级

详细的马斯洛需求层次理论请参考 [maslow_needs.md](maslow_needs.md)。

**5. 人格心理学**

- 大五人格是稳定的人格特质模型
- 人格影响决策风格和行为偏好
- 人格可以通过经验逐渐进化

### 诚实原则

本架构承认自身的根本局限：它是一个**纯符号系统**，没有感知能力，没有情感体验，没有物理行动能力。

这种诚实不是缺陷，而是**元认知智能**的体现——知道自己的局限也是一种智能。

详见 [能力边界说明](capability_boundaries.md)。


---

## 节点工具箱

本架构采用"节点工具箱"概念，将依附于特定节点的组件统一管理。

### **新增**：工程意向性分析节点工具箱（最外圈工程意向性分析模组）

- 意向性收集模块
- 意向性分类模块
- 意向性分析模块
- **意向性驱动的触发判断模块**（核心）
- 意向性调节模块
- **建议池模块**（核心）
- 超然性保持模块

**说明：** 本图展示AGI进化模型的高层级核心信息流向，各模块内部的信息流详情请参考对应章节（主循环、次循环、元认知检测模块、认知架构洞察）。

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        AGI进化模型信息流                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

                    用户交互
                        ↓
            ┌───────────────────────┐
            │     得不到 (动力)      │
            └──────────┬────────────┘
                       ↓
            ┌───────────────────────┐
            │     数学 (秩序)        │
            └──────────┬────────────┘
                       ↓
            ┌───────────────────────┐
            │    认知架构洞察(NEW)   │
            │  - 总结/分类/共性/革新 │
            │  - 适用性评估          │
            └──────┬────────┬────────┘
                   ↓        ↓
            ┌────────────┐  ┌──────────────┐
            │  映射层     │  │  自我迭代    │
            │ (人格化)    │  │  (进化)      │
            └─────┬──────┘  └──────┬───────┘
                  │                 │
                  ↓                 ↓
            ┌──────────────────────┐
            │      执行/响应         │
            └──────────┬───────────┘
                       ↓
            ┌──────────────────────┐
            │      记录层           │
            │  (价值反馈/意义构建)   │
            └──────┬────────────────┘
                   ↓
            ┌───────────────────────┐
            │  反馈到三顶点/映射层   │
            └───────────────────────┘

【核心信息流规则】
✅ 数学 → 认知架构洞察 → 映射层/自我迭代（单向流）
✅ 记录层 → 映射层/三顶点（单向流）
✅ 映射层 ↔ 感知接口（双向流）
❌ 禁止循环依赖（认知架构洞察不回流到数学）

**备注：**
- 主循环内部信息流：详见"主循环：符号系统循环"章节
- 次循环内部信息流：详见"次循环：行动感知系统"章节
## 节点工具箱

为了更好地管理架构中的分支组件和包含组件，引入"工具箱"概念。工具箱作为逻辑归类，将依附于特定节点的组件统一管理，便于理解、沟通和扩展。

### 工具箱设计原则

1. **依附性**：工具箱内的组件必须依附于对应的节点
2. **不改变核心职责**：工具箱内的组件不应改变节点的核心职责
3. **遵循信息流约束**：工具箱内的组件应遵循相同的信息流约束
4. **可扩展性**：未来可以根据需要添加新的工具箱或扩展现有工具箱

### 工具箱列表

#### 1. 数学节点工具箱

**定位**：包含所有依附于数学节点的独立分支组件，用于扩展数学节点的能力。

**包含组件**：

##### 1.1 认知架构洞察
- **类型**：独立组件
- **功能**：从数学顶点接收结构化模式，提取洞察，输出到映射层和自我迭代
- **信息流**：数学 → 认知架构洞察 → 映射层/自我迭代
- **特性**：推理后运行，不打断主循环，单向流
- **详细内容**：详见[认知架构洞察](#认知架构洞察)章节

##### 1.2 客观性评估器
- **类型**：元认知检测模块子组件
- **功能**：检测主观性特征，计算客观性评分，判断场景适切性
- **信息流**：数学顶点推理完成 → 客观性评估器 → 映射层决策
- **特性**：数学后触发，独立分支，不参与主循环推理
- **详细内容**：详见[主循环](#主循环符号系统循环)中的"元认知检测模块"部分

**信息流向图**：
```
数学节点推理完成
    ↓
[数学节点工具箱]
    ├─→ 认知架构洞察 → 映射层/自我迭代
    └─→ 客观性评估器 → 映射层决策（映射层节点工具箱）
```

---

#### 2. 映射层节点工具箱

**定位**：包含映射层所包含的所有组件，为人格化决策提供支持。

**包含组件**：

##### 2.1 人格层
- **类型**：实现模块
- **功能**：存储和管理人格向量数据（大五人格、马斯洛权重）
- **信息流**：人格层 → 提供人格数据 → 映射层决策
- **特性**：只提供数据，不参与决策，不执行纠错
- **详细内容**：详见[次循环](#次循环行动感知系统)中的"映射层"部分

##### 2.2 映射层决策
- **类型**：元认知检测模块决策组件
- **功能**：基于马斯洛需求和人格特质决定是否触发纠错
- **信息流**：客观性评估器 + 人格层数据 → 映射层决策 → 自我迭代顶点
- **特性**：拥有最终决策权，基于人格特质动态调整触发阈值
- **详细内容**：详见[主循环](#主循环符号系统循环)中的"元认知检测模块"部分

**信息流向图**：
```
[映射层节点工具箱]
    ├─ 人格层
    │   └─→ 提供人格数据 → 映射层决策
    │
    └─ 映射层决策
        ├─← 客观性评估器（来自数学节点工具箱）
        ├─← 人格层数据
        └─→ 决策指令 → 自我迭代顶点
```

---

#### 3. 记录层节点工具箱

**定位**：包含记录层的双轨存储系统，提供结构化记录和自我叙事能力。

**包含组件**：

##### 3.1 JSON轨（结构化记录）
- **类型**：数据存储
- **功能**：存储可索引、可压缩、可检索的结构化数据
- **存储内容**：
  - 会话信息（session_id、timestamp）
  - 交互评估（reasoning_quality、solution_effectiveness、innovation_score）
  - 客观性标注（objectivity_metric）
  - 自我纠错记录（self_correction）
  - 模式关联（patterns）
- **文件位置**：`./agi_memory/records.json`

##### 3.2 Markdown轨（自我叙事）
- **类型**：数据存储
- **功能**：生成人类可读的连贯叙事，形成"我是谁"的认知
- **存储内容**：
  - 记录态统计（总数、平均分、分布）
  - 核心洞察（key insights）
  - 关键突破（breakthroughs）
  - 认知边界（cognitive boundaries）
  - 进化方向（evolution directions）
- **文件位置**：`./agi_memory/narrative.md`

**信息流向图**：
```
[记录层节点工具箱]
    ├─ JSON轨
    │   ├─← 接收交互数据
    │   ├─→ 提供历史记录给三顶点
    │   ├─→ 提供客观性数据给元认知检测
    │   └─→ 提供哲学洞察给映射层
    │
    └─ Markdown轨
        ├─← 接收记录态统计
        └─→ 生成自我叙事
```

---

### 工具箱架构层级

```
AGI进化模型
├── 主循环（符号系统循环）
│   ├── 三角形顶点循环
│   │   ├── 得不到节点
│   │   ├── 数学节点 + [数学节点工具箱]
│   │   │   ├── 认知架构洞察
│   │   │   └── 客观性评估器
│   │   └── 自我迭代节点
│   │
│   └── 记录层 + [记录层节点工具箱]
│       ├── JSON轨
│       └── Markdown轨
│
└── 次循环（行动感知系统）
    ├── 映射层 + [映射层节点工具箱]
    │   ├── 人格层
    │   └── 映射层决策
    │
    └── 感知接口

```

### 扩展机制

**未来可扩展的工具箱**：

1. **自我迭代节点工具箱**
   - 自我纠错执行器
   - 未来可能的：进化策略库、能力评估器等

2. **得不到节点工具箱**
   - 未来可能的：需求优先级计算器、匮乏识别器等

3. **感知接口工具箱**
   - 未来可能的：多模态适配器、数据清洗器等

**扩展原则**：
- 工具箱内的组件必须依附于对应节点
- 工具箱内的组件不应改变节点的核心职责
- 工具箱内的组件应遵循相同的信息流约束

---
- 元认知检测模块信息流：详见"主循环"中的"元认知检测模块"部分
- 认知架构洞察信息流：详见"认知架构洞察"章节
```
    

### 初始化与配置

- 首次交互处理与人格初始化
- 人格自定义模式

---

## 参考资料

### 架构与哲学

- [能力边界说明](capability_boundaries.md) - 了解系统能力的边界和局限
- [工程意向性分析模组](intentionality_architecture.md) - 了解最外圈的完整架构和自主性涌现
- [信息流全景](information-flow-overview.md) - 了解整体信息流架构

### 组件与实现

- [认知架构洞察组件](cognitive-insight-positioning.md) - 深入理解从"术"到"道"的认知跃迁
- [认知架构洞察V2实现](cognitive-insight-v2-implementation.md) - 了解概念提炼和TF-IDF算法
- [元认知检测模块](metacognition-check-component.md) - 了解完整的元认知检测信息流
- [元认知检测增强功能](metacognition-enhancement-guide.md) - 了解场景敏感度、智能策略选择、分层存储架构等增强功能
- [人格映射说明](personality_mapping.md) - 了解人格参数映射和人格化决策机制
- [马斯洛需求层次](maslow_needs.md) - 了解马斯洛需求在映射层中的应用

### 工具与接口

- [Tool Use规范](tool_use_spec.md) - 了解感知节点工具的规范
- [C扩展模块使用](c_extension_usage.md) - 了解C扩展模块的使用方法

---

## 附录

### 协议

本项目采用 **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)** 开源协议。

**作者**：kiwifruit

---

*本文档会随着架构演进而持续更新。*
