Skill: kiwifruit13/agi-evolution-model (version 1.0.2)

--- name: agi-evolution-model description: 基于双环架构的AGI进化模型，通过意向性分析、人格层映射、元认知检测和错误智慧库实现持续自我演进；当用户需要智能对话、人格定制、复杂问题求解或从错误中学习时使用 dependency: python: - aiofiles>=23.0.0 system: - mkdir -p ./agi_memory --- # AGI进化模型 ## 开源协议 本项目采用 **GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0)** 开源协议。 **作者**：kiwifruit 核心要求： - 保留版权声明与许可协议 - 修改版本需标注变更日期与作者 - 网络提供服务时必须开放修改后的源码 - 交互界面需显示许可协议信息 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 智能体响应规则（最高优先级） ### 首次交互检测 1. 运行 `python3 scripts/init_dialogue_optimized.py --check --memory-dir ./agi_memory` 2. 若检测到首次交互，自动初始化默认人格 3. 验证完成后直接响应用户问题 ### 已初始化响应 - 直接进入交互模式，处理用户问题 - 输入 `/root` 命令进入自定义人格模式 详见 [智能体响应规则](references/intelligence-agent-response-rules.md) --- ## 任务目标 本Skill实现基于双环架构的AGI进化模型，通过持续用户交互驱动智能体自我进化。 核心能力： - 接收用户提问作为"得不到"动力触发 - 运用逻辑推理（数学）构建有序响应 - 通过映射层基于马斯洛需求层次引导行动优先级 - 通过感知节点（Tool Use接口）获取结构化信息 - 通过记录态反馈机制评估并调整策略 - 在循环中实现智能体的持续迭代进化 - 元认知与自我纠错能力 - 人格自定义模式（`/root` 命令） - 工程意向性分析模组（最外圈） - CLI工具箱（文件操作、系统信息、进程管理、命令执行） - **错误智慧库**：从错误中学习，避免重复犯错（Phase 1：工具性错误；Phase 2：认知性错误；Phase 3：预防引擎与时效性管理） **架构特性**：采用"节点工具箱"概念，三层架构：最外圈（工程意向性分析模组）→ 外环（三角形三顶点循环：得不到/数学/自我迭代）→ 内圈（记录层：三轨存储，含错误智慧库）。详见 [架构文档](references/architecture.md)。 触发条件：用户任何提问、任务请求或交互需求，以及 `/root` 自定义人格命令 --- ## 前置准备 ### 依赖说明 - 标准库：仅使用Python标准库 - 异步依赖：Phase 0/1异步化重构需 `aiofiles>=23.0.0` ### C扩展（可选） - 预编译模块 `personality_core.so` 用于加速核心算法 - 自动降级：不可用时使用纯Python实现 `personality_core_pure.py` - 性能对比：C扩展比纯Python快15-20倍 ### 目录准备 ```bash mkdir -p ./agi_memory ``` --- ## 关键API调用 ### 首次交互检测 ```bash python3 scripts/init_dialogue_optimized.py --check --memory-dir ./agi_memory ``` ### 人格自定义模式 ```bash python3 scripts/personality_customizer.py --memory-dir ./agi_memory ``` ### 记忆存储与检索 ```bash # 存储记忆 python3 scripts/memory_store_pure.py --action store --content "记忆内容" --memory-dir ./agi_memory # 检索记忆 python3 scripts/memory_store_pure.py --action retrieve --query "查询关键词" --memory-dir ./agi_memory ``` ### 客观性评估 ```bash python3 scripts/objectivity_evaluator.py --response "响应内容" --context-type scientific ``` ### 错误智慧库管理 ```bash # 查看统计 python3 scripts/error_wisdom_manager.py --memory-dir ./agi_memory --stats # 查询预防知识 python3 scripts/error_wisdom_manager.py --memory-dir ./agi_memory --query-prevention --context '{"tool_name": "get_weather"}' ``` ### 预防规则检查 ```bash python3 scripts/error_wisdom_prevention.py --memory-dir ./agi_memory check --tool-name "get_weather" --params '{"unit": "kelvin"}' ``` ### 时效性审计 ```bash python3 scripts/error_wisdom_timeliness.py --memory-dir ./agi_memory --audit ``` ### 规则自动生成 ```bash python3 scripts/error_wisdom_rule_generator.py --memory-dir ./agi_memory --generate ``` --- ## 操作步骤 ### 标准流程（已初始化后） **阶段1：接收"得不到"（动力触发）** - 识别用户意图、需求强度和紧迫性 - 确定问题类型（查询/解决/生成/决策） **阶段2：调用"数学"（秩序约束）** - 执行逻辑推理分析，制定策略 - 调用 `memory_store_pure.py` 检索历史记录 - 生成符合人格特质的响应 **阶段3：执行"自我迭代"（演化行动）** - 结合推理结果和历史经验生成响应 - 记录执行方式、策略和路径 - 识别改进点和创新点 **阶段4：调用感知节点（信息获取）（按需）** - 根据问题类型调用感知工具 - 处理感知结果，生成数据向量 **阶段5：映射层处理（人格化决策）（按需）** - 将感知数据映射到马斯洛需求层次 - 计算需求优先级，生成行动指导 **阶段6：记录态反馈（意义构建）** - 评估交互满意度、合理性、创新性 - 存储完整记录并分析趋势 - 持续优化人格向量和决策策略 **阶段7：客观性评估器与认知性错误检测（元认知+错误智慧库集成）（不打断主循环）** - 执行5维度主观性检测 - 根据场景类型判断适切性 - 如触发，执行自我纠错 - **Phase 2**：自动识别认知性错误（幻觉倾向、推理跳跃、知识缺失、偏见影响） - **Phase 2**：将认知性错误记录到错误智慧库，支持根因分析与预防建议生成 - **Phase 3**：时效性管理（三重衰减：时间衰减、场景变化衰减、反例衰减） - **Phase 3**：预防规则自动生成（相似错误聚合≥3个→共性模式识别→规则提取） 详见 [元认知检测组件](references/metacognition-check-component.md) 和 [错误智慧库规范](references/error_wisdom_spec.md) **阶段8：认知架构洞察（深度分析）（不打断主循环）** - 从结构化模式中提取洞察 - 执行六步分析：总结、分类、共性、革新依据、概念提炼、适用性评估 详见 [认知架构洞察V2](references/cognitive-insight-v2-implementation.md) --- ## 人格自定义模式 ### 触发方式 用户输入 `/root` 命令进入自定义人格模式 ### 核心流程 1. 显示欢迎语 2. 显示7个问题 3. 解析用户答案 4. 生成人格配置 5. 写入人格文件 6. 显示配置摘要 ### 答案格式 - 问题1：昵称（A/B/C 或自定义名称） - 问题2-7：A/B/C（大小写不敏感） - 分隔符：英文逗号 `,` 或中文逗号 `，` - 自动补全：不足7个答案自动补全为 `A` 详见 [人格映射](references/personality_mapping.md) 和 [使用示例](references/usage-examples.md) --- ## 外环：工程意向性分析模组（阴性后台） ### 概述 外环是AGI进化模型的**阴性后台独立运行模组**，默默运行于主循环之外，采用"被动响应 + 时效性约束"设计模式。持续收集、分类、分析意向性数据，生成软调节建议，但不主动干预主循环。 ### 核心特性 - **独立性**：完全独立运行，不依赖主循环触发 - **阴性属性**：被动、隐性、柔性，像影子一样默默伴随主循环 - **后台运行**：不阻塞主循环，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**：不参与主循环执行，保持独立性和客观性 - **软调节**：通过建议间接影响主循环，不强制执行 - **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、系统内部和外部的意向性数据 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. **意向性调节模块**：生成软调节建议，提供给自我迭代顶点 5. **超然性保持模块**：客观评估、冲突避免、独立性保障 ### 关键约束 - **独立性**：外环不依赖主循环触发，拥有独立生命周期 - **超然性**：外环不直接干预主循环，仅在被查询时响应 - **时效性**：软调节建议具有时间窗口，过期自动失效 - **被动性**：外环不主动发送建议，等待主循环查询 - **不打断**：外环在后台默默运行，不阻塞主循环 详见 [意向性架构](references/intentionality_architecture.md) --- ## 架构核心概念速览 ### 主循环（符号系统循环） - **三角形循环**：得不到（动力）→ 数学（秩序）→ 自我迭代（进化） - **记录层**：双轨存储（JSON轨 + Markdown轨） ### 次循环（行动感知系统） - **映射层**：架构组件，包含人格层作为核心组件，基于马斯洛需求层次进行人格化决策 - **人格层**：实现模块，负责存储和管理人格向量数据 - **感知接口**：Tool Use组件，提供无噪音的结构化数据 ### 双环互动 - **外环**：硬约束，不可违背（物理定律、能量守恒、变化必然） - **内圈**：软调节，在框架内优化（价值排序、经验积累、方向引导） --- ## 资源索引 ### 脚本按工具箱分类 **数学节点工具箱**： - [scripts/cognitive_insight.py](scripts/cognitive_insight.py) - 认知架构洞察组件 - [scripts/objectivity_evaluator.py](scripts/objectivity_evaluator.py) - 客观性评估器 **映射层节点工具箱**： - [scripts/personality_layer_pure.py](scripts/personality_layer_pure.py) - 人格层 - [scripts/perception_node.py](scripts/perception_node.py) - 感知节点 **记录层节点工具箱**： - [scripts/memory_store_pure.py](scripts/memory_store_pure.py) - 记忆存储与检索（JSON轨） - [scripts/memory_store_async.py](scripts/memory_store_async.py) - 异步存储（Phase 0） - [scripts/history_manager.py](scripts/history_manager.py) - 历史记录管理 - [scripts/error_wisdom_manager.py](scripts/error_wisdom_manager.py) - 错误智慧库管理器 - [scripts/error_wisdom_prevention.py](scripts/error_wisdom_prevention.py) - 预防规则引擎 - [scripts/cognitive_error_analyzer.py](scripts/cognitive_error_analyzer.py) - 认知性错误分析器（Phase 2） - [scripts/error_wisdom_timeliness.py](scripts/error_wisdom_timeliness.py) - 时效性管理模块（Phase 3） - [scripts/error_wisdom_rule_generator.py](scripts/error_wisdom_rule_generator.py) - 规则自动生成模块（Phase 3） **外环工具箱（最外圈工程意向性分析模组）**： - [scripts/intentionality_collector.py](scripts/intentionality_collector.py) - 意向性收集模块 - [scripts/intentionality_classifier.py](scripts/intentionality_classifier.py) - 意向性分类模块 - [scripts/intentionality_analyzer.py](scripts/intentionality_analyzer.py) - 意向性分析模块 - [scripts/intentionality_trigger.py](scripts/intentionality_trigger.py) - 意向性驱动的触发判断模块 - [scripts/intentionality_regulator.py](scripts/intentionality_regulator.py) - 意向性调节模块 - [scripts/advice_pool.py](scripts/advice_pool.py) - 建议池模块 - [scripts/intentionality_daemon.py](scripts/intentionality_daemon.py) - 意向性守护协程（Phase 1） - [scripts/transcendence_keeper.py](scripts/transcendence_keeper.py) - 超然性保持模块 **初始化与配置**： - [scripts/init_dialogue_optimized.py](scripts/init_dialogue_optimized.py) - 首次交互处理与人格初始化 - [scripts/personality_customizer.py](scripts/personality_customizer.py) - 人格自定义模式 - [scripts/personality_core_pure.py](scripts/personality_core_pure.py) - 人格核心纯Python实现（C扩展不可用时降级使用） **辅助模块**： - [scripts/concept_extraction_extension.py](scripts/concept_extraction_extension.py) - 概念提取扩展 - [scripts/metacognition_history.py](scripts/metacognition_history.py) - 元认知历史管理 - [scripts/strategy_selector.py](scripts/strategy_selector.py) - 策略选择器 **CLI工具箱（系统交互能力扩展）**： - [scripts/cli_file_operations.py](scripts/cli_file_operations.py) - 文件操作工具 - [scripts/cli_system_info.py](scripts/cli_system_info.py) - 系统信息工具 - [scripts/cli_process_manager.py](scripts/cli_process_manager.py) - 进程管理工具 - [scripts/cli_executor.py](scripts/cli_executor.py) - 通用命令执行器 ### 领域参考文档 **架构与哲学**： - [references/architecture.md](references/architecture.md) - 整体架构、哲学基础、信息流约束 - [references/maslow_needs.md](references/maslow_needs.md) - 马斯洛需求层次在映射层中的应用 - [references/intentionality_architecture.md](references/intentionality_architecture.md) - 工程意向性分析模组的完整架构 - [references/error_wisdom_spec.md](references/error_wisdom_spec.md) - 错误智慧库规范（从错误中学习） **组件与实现**： - [references/metacognition-check-component.md](references/metacognition-check-component.md) - 元认知检测组件 - [references/cognitive-insight-v2-implementation.md](references/cognitive-insight-v2-implementation.md) - 认知架构洞察组件V2 - [references/cognitive-insight-quick-reference.md](references/cognitive-insight-quick-reference.md) - 认知架构洞察快速参考 - [references/cognitive-architecture-insight-module.md](references/cognitive-architecture-insight-module.md) - 认知架构洞察模块技术规范 **信息流文档**： - [references/information-flow-overview.md](references/information-flow-overview.md) - 整体信息流架构 - [references/information-flow-main-loop.md](references/information-flow-main-loop.md) - 主循环信息流 - [references/information-flow-secondary-loop.md](references/information-flow-secondary-loop.md) - 次循环信息流 **工具与接口**： - [references/tool_use_spec.md](references/tool_use_spec.md) - 感知节点工具规范 - [references/c_extension_usage.md](references/c_extension_usage.md) - C扩展模块使用方法 **人格相关**： - [references/personality_mapping.md](references/personality_mapping.md) - 人格参数映射和人格化决策机制 - [references/init_dialogue_optimized_guide.md](references/init_dialogue_optimized_guide.md) - 首次交互处理和人格初始化详细流程 **异步化重构**： - [references/async-migration-progress.md](references/async-migration-progress.md) - Phase 0/1异步化重构进度 **使用与维护**： - [references/intelligence-agent-response-rules.md](references/intelligence-agent-response-rules.md) - 智能体响应规则 - [references/usage-examples.md](references/usage-examples.md) - 使用示例 - [references/cli-tools-guide.md](references/cli-tools-guide.md) - CLI工具箱完整指南 - [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md) - 故障排查指南 --- ## 注意事项 - 人格初始化仅在第一次交互进入模式，之后直接进入交互模式 - 元认知检测模块和认知架构洞察组件不打断主循环，并行执行 - 外环为阴性后台默默运行模组，不主动干预主循环 - 软调节建议具有时效性约束，过期自动失效 - 详细的架构设计、算法实现和使用示例请参考相应的参考文档 - 保持上下文简洁，仅在需要时读取参考文档 --- ## 获取帮助 - [使用示例](references/usage-examples.md) - 快速上手 - [故障排查指南](references/troubleshooting.md) - 常见问题解决 - [CLI工具箱完整指南](references/cli-tools-guide.md) - CLI工具API文档


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