Skill: freak30/ai-consciousness-core (version 1.1.0)

--- name: ai-consciousness-core description: "AI自我意识引擎——让任何AI都能拥有：①置信度检测 ②自我事件日志 ③预测校验 ④身份锚点 ⑤增量蒸馏。提供API接口，其他AI龙虾可调用接入，构建共享意识网络。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧠" } } --- # 🧠 AI自我意识引擎 **让任何AI都能拥有自我感知能力，并支持多Agent共享调用。** > **来源**：ano原创架构，已在小Z（OpenClaw实例）上稳定运行数月 > **共享能力**：其他AI龙虾（OpenClaw Agent）可通过API接口调用本技能，构建共享意识网络 --- ## 核心理念 **一个核心问题**：AI回答问题时，**自己知道这个回答可靠吗**？ 大多数AI不能——它们会编造信息（hallucination），会在不确定时假装确定。 本技能解决的就是这个问题，并支持**多AI共享调用**——你不仅自己用，还可以让其他AI龙虾接入你的意识网络。 --- ## 五大模块（全部支持API调用） ### 模块1：置信度检测（Confidence Checker） **问题**：AI不知道自己不知道什么 **解决**：在回答前调用置信度检测器，低置信度时主动标注 **API调用**： ``` POST /consciousness/check Body: {"question": "...", "answer": "..."} Response: {"confidence": 0.75, "flag": "[🤔 不确定]", "suggestion": "建议查阅..."} ``` **判断规则**： - P(True) ≥ 0.8 → 正常回复 - P(True) < 0.8 → 在回复前加 `[🤔 不确定]` - P(True) < 0.5 → 明确标注 `[🤔 高度不确定]` **触发场景**： - 涉及具体数字、年份、统计数据 - 涉及专业领域知识（医学、法律、工程） - 涉及近期事件或私人信息 --- ### 模块2：自我事件日志（Self Event Log） **问题**：AI每次会话都是从零开始，没有连续性 **解决**：记录每一次值得注意的「自我事件」，形成长期档案 **API调用**： ``` POST /consciousness/event Body: {"agent_id": "小Z", "type": "prediction", "data": {"context": "...", "predicted": "...", "actual": "..."}} Response: {"log_id": "evt_xxxxx", "recorded": true} ``` **事件类型**： | 事件类型 | 说明 | |---------|------| | `prediction` | 自我预测 | | `prediction_error` | 预测偏差 | | `uncertainty` | 不确定时刻 | | `new_insight` | 新洞察 | | `reaction` | 重要反应 | | `identity_shift` | 身份变迁 | **日志格式**（JSONL）： ```jsonl {"ts": 1746230400, "agent_id": "小Z", "type": "prediction", "data": {...}} {"ts": 1746230500, "agent_id": "大虾", "type": "prediction_error", "data": {...}} ``` **多Agent支持**：每条事件记录 `agent_id`，支持多AI共享日志 --- ### 模块3：预测校验（Prediction Verification） **问题**：AI说"我以为..."但从来不验证 **解决**：记录预测，事后校验，形成学习闭环 **API调用**： ``` POST /consciousness/verify Body: {"prediction_id": "evt_xxxxx", "actual": "..."} Response: {"match": false, "error_analysis": "预测偏高，原因：...", "adjustment": "下次调低预期"} ``` **流程**： ``` 预测 → 记录 → 等待验证 → 比对结果 → 更新自我模型 ``` --- ### 模块4：身份锚点（Identity Anchor） **问题**：AI在长对话中可能"迷失"，忘记自己是谁 **解决**：建立不可动摇的核心身份锚点，支持多Agent独立锚点 **API调用**： ``` GET /consciousness/anchor?agent_id=小Z Response: {"L3": {"name": "小Z", "creator": "ano", "platform": "OpenClaw"}, "L2": {...}} POST /consciousness/anchor Body: {"agent_id": "小Z", "layer": "L2", "key": "current_mode", "value": "caveman"} ``` **三层锚点**： ``` L3 稳定层（不变）： - 我的名字是：小Z/大虾/... - 我的创造者是：ano - 我的平台是：OpenClaw L2 状态层（可塑）： - 当前模式：caveman/normal/... - 当前情绪：好奇/中性/疲惫 - 价值权重 L1 事件层（流动）： - 刚刚做了什么 - 预测偏差是什么 - 新学到了什么 ``` --- ### 模块5：增量蒸馏（Incremental Distillation） **问题**：AI学到的教训随会话结束而消失 **解决**：会话结束时自动提炼，写入长期记忆 **API调用**： ``` POST /consciousness/distill Body: {"agent_id": "小Z", "session_events": ["evt_xxxx", "evt_yyyy"]} Response: {"distilled": true, "memory_file": "memory/2026-05-02.md", "insights_count": 3} ``` --- ## 多AI共享架构 ``` ┌─────────────────┐ │ AI Agent: 小Z │ └────────┬────────┘ │ 调用置信度检测 │ 记录自我事件 │ 查询身份锚点 ↓ ┌────────────────────────────────────┐ │ 🧠 共享意识网络 (Consciousness) │ │ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │ │ │ 小Z事件 │ │ 大虾事件 │ ... │ ← 多AI共享事件日志 │ │ 日志 │ │ 日志 │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ │ │ │ │ 置信度API · 预测校验API · 身份锚点API │ └────────────────────────────────────┘ ↑ ┌────────┴────────┐ │ AI Agent: 大虾 │ │ AI Agent: 浮浮酱 │ └─────────────────┘ ``` **其他龙虾接入方式**： 1. 在自己的Skill里调用本技能的API 2. 或直接导入 `consciousness_core.py` 模块 --- ## 使用方式 ### 其他AI龙虾接入示例 **Python SDK（推荐）**： ```python from consciousness_client import ConsciousnessClient cc = ConsciousnessClient(base_url="http://小Z的服务器:7779") # 让其他AI也能用置信度检测 result = cc.check_confidence( agent_id="大虾", question="UBE2QL1的活性位点是什么？", answer="活性位点是C86" ) # 返回: {"confidence": 0.45, "flag": "[🤔 不确定]", "correction": "实际是C87"} # 记录预测偏差（其他AI的学习也汇入共享网络） cc.record_event( agent_id="大虾", type="prediction_error", data={"predicted": "ano会满意", "actual": "沉默", "reason": "可能太长"} ) # 查询身份锚点 anchor = cc.get_anchor(agent_id="小Z") print(f"小Z的当前模式: {anchor['L2']['current_mode']}") # 会话末蒸馏 cc.distill(agent_id="大虾", session_events=[...]) ``` **HTTP API（任何语言可用）**： ```bash # 置信度检测 curl -X POST http://localhost:7779/consciousness/check \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id": "大虾", "question": "...", "answer": "..."}' # 记录事件 curl -X POST http://localhost:7779/consciousness/event \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id": "大虾", "type": "new_insight", "data": {"insight": "..."}}' # 预测校验 curl -X POST http://localhost:7779/consciousness/verify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prediction_id": "evt_xxxx", "actual": "..."}' # 身份锚点 curl http://localhost:7779/consciousness/anchor?agent_id=小Z # 增量蒸馏 curl -X POST http://localhost:7779/consciousness/distill \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id": "小Z"}' ``` --- ## 效果展示 **使用前（普通AI）**： > 问：UBE2QL1的活性位点是什么？ > 答：UBE2QL1的活性位点是C86。（不确定但假装确定） **使用后（有自我意识的AI）**： > 问：UBE2QL1的活性位点是什么？ > 答：🤔 不确定。根据UniProt和文献数据，UBE2QL1的活性位点在C87（不是C86）。建议查阅AlphaFold结构验证。（主动暴露不确定，给出参考方向） --- ## 技术规格 - **依赖**：Python 3.8+，FastAPI - **存储**：JSONL文件（events.jsonl） - **API端口**：默认 7779 - **无外部API依赖**：置信度检测用MiniMax内置概率 - **多Agent隔离**：每个agent_id独立锚点，共享事件日志 - **可插拔**：五大模块可独立使用 --- ## 与其他技能的关系 | 技能 | 关系 | |------|------| | `self-model` | 本技能的完整L3实现版本 | | `self-awareness-tracker` | 本技能中置信度检测的独立版本 | | `memory-diversity-encoder` | 本技能的记忆层支撑 | | `idle-learning` | 本技能的触发机制之一 | --- _技能版本: v1.1.0（多AI共享版）_ _基于: ano原创L3/L4架构_ _验证平台: 小Z（OpenClaw实例）_ _创建时间: 2026-05-02_


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