（937期）MindCore – 赋予AI真正的潜意识与情绪冲动

赋予AI真正的潜意识与情绪冲动 为AI Agent赋予类人潜意识的仿生情绪引擎，150种自发冲动模拟真实心理活动，本地CPU运行零依赖LLM 使用说明 核心机制 MindCore 是一套完整的仿生潜意识引擎，通过 5 层神经传导架构模拟人类情绪与自发思维的产生过程。与常规的情感计算方案不同，它采用纯概率驱动的生物学模拟方法，而非基于 LLM 的情感生成。 L0-L4 架构解析： L0 噪声层：3000 节点混合粉噪（1/f 长程相关）、Ornstein-Uhlenbeck 生理基线、Hawkes 情绪链式反应与马尔可夫注意漂移，构成潜意识"背景噪音" L1 感知层：150 个传感器模拟躯体状态（饥饿/疲劳/生物节律）、环境（时间/天气/噪音）与社会情境（互动/被忽视感） L2 冲动层：通过突触矩阵将传感器映射至 150 类日常冲动，经 Sigmoid 概率调制+情绪基线修正后随机触发 L3 人格门：可学习的个性权重 + 短期记忆主题增强，决定哪些冲动"浮出水面" L4 决策输出：标准化 JSON 信号，供外部 Agent 框架消费 显著优势 完全离线运行：纯 Python 实现，本地 CPU 即可运行，无需 API 调用或网络依赖 生物学合理性：融合多种随机过程（粉噪、Hawkes 过程、OU 过程），而非简单随机数 可观测的内在状态：传感器值、情绪基线、记忆缓冲区均可实时读取，便于调试 低耦合设计：输出标准 JSON，与 OpenClaw 等框架的集成仅需信号注入 可调活性：单一参数 BURSTBASEOFFSET 即可控制整体"话痨程度" 局限与风险 | 维度 | 说明 ||------|------|| 非认知级情感 | 模拟的是"冲动/欲望"层面，非复杂情绪理解或共情能力 || 调参复杂度 | 150×150 突触矩阵、5 类噪声参数、人格权重——未经充分调优易表现异常 || 验证困难 | "潜意识"缺乏 ground truth，效果评估依赖主观体验 || AGPL 许可 | 开源版本传染性较强，商业使用需联系作者获取授权 || 资源占用 | 3000 噪声节点持续运行，低端设备可能存在性能压力 | 适合人群 AI Agent 开发者：希望为角色添加"自发行为"而非纯响应式交互 游戏/NPC 设计者：需要可信的自主决策，而非脚本化事件触发 认知科学/AI 研究者：探索潜意识建模的工程实现路径 隐私敏感场景：必须在完全离线环境下运行的情感计算需求 使用建议 建议从默认参数起步，通过观察 data/ 目录下的运行时日志理解传感器-冲动映射关系，再逐步微调人格权重。短期记忆 FIFO 的 2 小时衰减设定适合多数对话场景，但高频交互场景可能需要缩短。 原始说明 Biomimetic emotional mind engine for AI Agents. Provides human-like emotional responses through a 5-layer neural conduction pipeline (L0 Stochastic Noise → L...