认知引擎架构
AuroraBot 的认知引擎（内部代号 CortexForge）当前运行 Kernel-γ 内核。核心理念：她不是在处理消息，而是在体验生命。
双池架构 (Pool A / Pool B)
Kernel-γ 将认知分为两个物理隔离的上下文池：
| 池 | 格式 | 语态 | 职责 |
|---|---|---|---|
| Pool A —— 自我之流 | Markdown 纯文本 | 第一人称 "我..." | 维护完整的自我认知叙事 |
| Pool B —— 神经JSON系统 | JSON 结构化 | 无主语 | 无状态处理、路由、派发 |
两个池子之间，由两个转义者桥接：
Pool B (JSON) ──→ Internalizer (内化者) ──→ Pool A (Markdown)
Pool A (Markdown) ──→ Externalizer (外化者) ──→ Pool B (JSON)子系统概览
| 子系统 | 文档 | 职责 |
|---|---|---|
| kernel (节点系统) | 节点系统 | Node / Agent / Router / FileEventBus / Circuit |
| memory (记忆系统) | 记忆系统 | L1/L2/L3 三级记忆 + SelfStream 自我之流 |
| ai (模型网关) | (本文档) | ModelGateway 多角色统一网关 (fast/quality/multimodal) |
| localhost (控制台) | (本文档) | 命令行交互式调试 |
Pool A: 自我之流 (The Self-Stream)
自我之流是她的"意识"。以第一人称 Markdown 纯文本维护，通过 SelfStream 类 (src/brain/nodes/self_stream.py) 管理。
设计原则
- 纯 Markdown，无 JSON。自我认知不应被结构化数据污染。
- 第一人称。每个字都以"我"为主语。
- 顺序追加。新体验追加到流末尾，不修改历史。
- 自洽。任何时候读这条流，都能看到一个完整、连贯的自我叙事。
文件结构
data/kernel/self/
├── stream/
│ ├── now.md # 当前意识流（最近体验和思考）
│ └── archive/
│ └── 2025-03-15.md # 每日归档
├── state.md # 当前自我状态（情绪、精力、正在做的事）
├── memories/
│ ├── about_alice.md # 持久记忆（按主题组织）
│ └── ...
└── diary/
└── 2025-03-15.md # 正式日记（她决定写的）读写规则
| 操作 | 谁来做 | 触发条件 |
|---|---|---|
| 追加体验 | Internalizer | Pool B 事件被内化时 |
| 追加思考 | 她自己 (Externalizer 上下文) | 读完 now.md 后有话想说 |
| 更新 state.md | Internalizer | 情绪或状态发生变化 |
| 提取记忆 | MemoryConsolidator | 定期扫描 now.md（未启用） |
| 归档 now.md | 定时任务 (未启用) | 每日或 now.md 超过阈值时 |
Pool B: 神经JSON系统 (The Nervous System)
Pool B 不做任何"理解"——它只做机械性的路由、转换、派发。零 LLM 调用。
文件结构
data/kernel/
├── inbox/pending/ # 所有外部事件
├── pipeline/
│ ├── message_queue/ # 预处理后的体验单元
│ ├── internalized/ # Internalizer 完成标记
│ └── action_queue/ # 待执行的动作
├── heartbeat/
│ └── tick.json # 心跳脉冲
├── rhythm/triggers/ # 节律触发器
└── dead_letter/ # 超期未消费的文件（未启用）标准信封
流经 Pool B 的每个 JSON 文件包裹在统一信封中：
json
{
"envelope": {
"id": "msg_a1b2c3d4",
"trace_id": "trace_x1y2z3",
"timestamp": "2025-03-15T10:30:00Z",
"source_node": "message_preprocessor",
"session_key": "private:user123"
},
"payload": { "..." : "节点特定数据" }
}两转义者：认知的核心
Internalizer（内化者）—— B → A
Agent 节点，LLM 驱动。将 Pool B 中的结构化事件转化为 Pool A 中的第一人称体验叙事。
- 输入:
pipeline/message_queue/msg_*.json+ now.md + state.md + memories/ - 输出: 追加到
self/stream/now.md（第一人称体验叙事） - 提示词:
INTERNALIZER.md
她不是在"格式化事件为文本"——是在用她的视角、她的记忆、她当前的状态去理解这个事件对她的意义。
Externalizer（外化者）—— A → B
Agent 节点，LLM 驱动。从 Pool A 的自我之流中识别她的意图和决定，转化为 Pool B 的结构化动作。
- 输入: now.md + state.md（由
pipeline/internalized/*.json触发） - 输出:
pipeline/action_queue/act_*.json（结构化动作） - 提示词:
EXTERNALIZER.md
Externalizer 不做回复决策——决策已在自我之流中做出。Externalizer 只是把她已经做出的决定翻译成机器可执行的形式。
当前启用的认知管线
节律环路
节律不是外挂的定时任务——时间是她的另一种感官。
HeartbeatGenerator (60s心跳) → TimerScheduler (cron匹配)
→ MessagePreprocessor → Internalizer
→ "夜深了...我想回顾今天发生了什么"TimerScheduler 产出 rhythm/triggers/ 下的节律文件（hourly、morning、evening、midnight），通过和消息事件完全相同的路径进入 Pool A。
已实现但未启用的节点
yaml
- id: memory_consolidator # MemoryConsolidator — 记忆沉淀与归档
- id: metrics_collector # MetricsCollector — 文件流转统计
- id: dead_letter # DeadLetterRouter — 超期文件回收
# 旧 Kernel-β 节点（全部 disabled）:
- id: impulse_gate # ImpulseGate
- id: action_planner # ActionPlanner
- id: polaris # PolarisAgent (旧单体)下一步阅读
- 想了解节点数据结构与类型: 读 节点系统
- 想了解记忆存储与检索: 读 记忆系统
- 想了解 Circuit 与 EventBridge 的协作细节: 读 内核运行时
- 想了解 Kernel-γ 的完整设计: 读 Kernel-γ 路线图
- 想自己写节点: 读 认知节点开发