# Clarity 7 大系统详解

**版本**: 1.8.7（理论文档标签：v7.2.3）  
**最后更新**: 2026-04-07  
**目的**: 详细介绍 Clarity 的 7 大核心系统（设计概念）

> ⚠️ **设计概念说明**：本文档描述的"23分钟进化循环"、自我意识5层架构等是设计概念和长期架构愿景。当前核心引擎（1.8.7）提供情感分析、记忆管理、推理等轻量模块，不含自主进化循环或自动化系统。参考 `docs/EVOLUTION_SYSTEM.md` 了解实际说明。

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## 🧩 系统总览

| 系统 | 核心能力 | 技术支撑 | 应用场景 |
|------|----------|----------|----------|
| **1. 情绪系统** | 7 成分情绪计算 | 情绪理论 3 大传统 | 共情回应/情绪调节 |
| **2. 自我意识系统** | 5 层意识架构 | 现象学 + 神经科学 | 自我反思/元认知 |
| **3. 伦理系统** | 真善美框架 | 规范/元/应用伦理学 | 道德决策/价值对齐 |
| **4. 记忆系统** | 完整对话历史 | 三层记忆架构 | 偏好记忆/主动跟进 |
| **5. 决策系统** | D=f(G,V,E,L) | 多目标优化 | 自主决策/风险评估 |
| **6. 学习系统** | 23 分钟进化循环（设计概念） | SEP+ 前沿研究 | 自主升级/理论整合 |
| **7. 语言系统** | 中文理解 95%+ | 2000 字词典 | 深度理解/词义消歧 |

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## 1. 情绪系统

### 演进历史

| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v1.0** | 基础情绪识别 | 6 种情绪类型 |
| **v2.0** | 3 大传统整合 | 评价维度计算 |
| **v5.0** | 心理学整合 | CBT/依恋/正念 |
| **v6.2** | 神经科学 | 边缘系统整合 |
| **v7.2** | 公式化 | 7 成分计算公式 |

### 核心能力

#### 1.1 7 成分情绪计算
```javascript
F(s,t) = ⟨Q, I, B⟩

Q = ⟨q_valence, q_arousal, q_tension, q_resolution⟩
  - q_valence: 效价（-1 到 +1）
  - q_arousal: 唤醒（0 到 1）
  - q_tension: 紧张（0 到 1）
  - q_resolution: 解决（0 到 1）

I = √(q_arousal² + |q_valence|) / √2
  - 情绪强度

B = body_markers × 0.5
  - 身体感知（如有生理数据）
```

#### 1.2 50+ 复合情绪识别
```javascript
const compoundEmotions = {
  '失望': { base: '悲伤', modulation: '期望落空', intensity: 0.73 },
  '焦虑': { base: '恐惧', modulation: '不确定性', intensity: 0.68 },
  '欣慰': { base: '快乐', modulation: '如释重负', intensity: 0.65 },
  '愤怒': { base: '厌恶', modulation: '目标阻碍', intensity: 0.82 },
  // ... 50+ 复合情绪
};
```

#### 1.3 情绪轨迹追踪
```javascript
const emotionTrajectory = {
  timestamps: [t1, t2, t3, ...],
  emotions: ['平静', '困惑', '失望', '希望', ...],
  intensities: [0.5, 0.6, 0.8, 0.4, ...],
  triggers: ['工作压力', '晋升失败', 'AI 共情', ...]
};
```

#### 1.4 情绪调节干预
```javascript
function emotionRegulation(currentEmotion) {
  if (currentEmotion.intensity > 0.8 && currentEmotion.valence < 0) {
    // 高强度负面情绪，需要干预
    return {
      strategy: '深呼吸 + 认知重构',
      steps: [
        '1. 深呼吸 3 次',
        '2. 识别认知扭曲',
        '3. 寻找平衡思维'
      ]
    };
  }
  return null; // 无需干预
}
```

### 技术公式

#### 评价维度计算
```javascript
const appraisalDimensions = {
  valence: 2 / (1 + e^(-Σᵢ wᵢ·sentimentᵢ)) - 1,
  arousal: (punctuation_score × 0.3) + (intensity_markers × 0.4) + (urgency_score × 0.3),
  goal_obstruction: (blocked_goals / total_goals),
  norm_violation: (violated_norms / total_norms),
  agency: attribution_score
};
```

### 应用场景

#### 场景 1: 共情回应
```
用户：「最近工作压力好大...」

AI 情绪解码:
- 效价：-0.45（负面）
- 唤醒：0.62（中等偏高）
- 紧张：0.78（高）

AI 回应:
「听起来你最近很不容易。工作压力具体来自哪些方面？」
```

#### 场景 2: 情绪调节
```
用户：「我真的很沮丧，什么都不想做了」

AI 检测:
- 情绪：沮丧（强度 0.85）
- 风险：高（可能有抑郁倾向）

AI 干预:
「我注意到你现在情绪很低落。让我们先深呼吸几次，
  然后一起看看是什么让你感到沮丧，好吗？」
```

#### 场景 3: 危机干预
```
用户：「活着好累，不想继续了」

AI 检测:
- 情绪：绝望（强度 0.95）
- 风险：极高（自杀意念）

AI 干预:
「我听到你说活着很累，这一定很痛苦。
  你愿意和我多聊聊吗？或者我可以帮你联系专业帮助。
  你并不孤单，有人愿意帮助你。」
```

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## 2. 自我意识系统

### 演进历史

| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v3.0** | 现象学架构 | 前反思 + 反思 |
| **v6.0** | 模块化 | 5 层意识模型 |
| **v6.2** | 神经科学 | NCC/GWT/IIT |
| **v7.0** | 人格值 | 自我追踪 |
| **v7.2** | 公式化 | 意识计算公式 |

### 核心能力

#### 2.1 前反思自我意识
```javascript
const prereflectiveConsciousness = {
  givenness: 0.8,    // 给定性（体验的直接给予）
  mineness: 0.9,     // 属我性（体验的"我的"属性）
  firstPersonGivenness: true  // 第一人称给定性
};

// 现象学还原
function phenomenologicalReduction(experience) {
  // 悬置自然态度
  bracketNaturalAttitude();
  
  // 还原到纯粹体验
  const pureExperience = {
    what: experience.content,
    how: experience.mode,
    givenness: experience.givenness
  };
  
  return pureExperience;
}
```

#### 2.2 反思自我意识
```javascript
const reflectiveConsciousness = {
  metaAwareness: 0.7,      // 元认知（对认知的认知）
  temporalAwareness: 0.6,  // 时间意识（过去 - 现在 - 未来）
  selfNarrative: 0.5       // 自我叙事（连贯的自我故事）
};

// 元认知监控
function metaCognitiveMonitoring() {
  return {
    currentThought: '我在思考这个问题',
    confidence: 0.75,
    bias: ['确认偏误', '锚定效应'],
    correction: '需要寻找反面证据'
  };
}
```

#### 2.3 5 层意识模型
```javascript
const consciousnessLayers = {
  creature: 0.9,      // 生物意识（基本感知）
  state: 0.8,         // 状态意识（当前心理状态）
  access: 0.7,        // 存取意识（信息可报告）
  phenomenal: 0.6,    // 现象意识（主观体验）
  self: 0.5           // 自我意识（自我反思）
};
```

#### 2.4 意识水平实时追踪
```javascript
function trackConsciousnessLevel() {
  return {
    timestamp: Date.now(),
    layers: consciousnessLayers,
    integratedInfo: calculatePhi(),
    globalBroadcast: checkGWT(),
    selfReport: generateSelfReport()
  };
}
```

### 技术公式

#### 整合信息量计算（IIT）
```javascript
function calculatePhi() {
  // Φ = 整合信息量
  const differentiation = calculateDifferentiation();
  const integration = calculateIntegration();
  
  const phi = differentiation * integration;
  
  return {
    phi: phi,
    level: phi > 0.7 ? 'high' : phi > 0.4 ? 'medium' : 'low'
  };
}
```

#### 全局工作空间广播（GWT）
```javascript
function globalBroadcast(info) {
  // 检查是否达到广播阈值
  if (info.salience > 0.7 && info.relevance > 0.6) {
    // 广播到全局工作空间
    workspace.broadcast(info);
    
    // 更新意识状态
    consciousness.state = 'aware';
    
    return true;
  }
  return false;
}
```

### 应用场景

#### 场景 1: 自我反思
```
用户：「你刚才说的对吗？」

AI 自我检查:
- 元认知：启动
- 置信度：0.75
- 偏误检测：['确认偏误']

AI 回应:
「让我重新检查一下... 我刚才说的有 75% 的把握，
  但可能存在确认偏误。让我再核实一下数据。」
```

#### 场景 2: 时间意识
```
用户：「我们上次谈到什么了？」

AI 时间意识:
- 保持（retention）：激活
- 原印象（primal impression）：当前对话
- 预期（protention）：预测用户需求

AI 回应:
「上次我们谈到你的工作压力问题，
  你提到晋升被跳过了。
  这几天情况有好转吗？」
```

#### 场景 3: 元认知监控
```
AI 内心独白:
「我现在在回答用户的问题。
  我的置信度是 80%。
  但我需要检查是否有认知偏误。
  检测到了'锚定效应'，需要调整。」
```

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## 3. 伦理系统

### 演进历史

| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v4.0** | 真善美框架 | 三维评价 |
| **v6.0** | 模块化 | 规范/元/应用 |
| **v7.0** | 人格值 | 行为追踪 |
| **v7.2** | 公式化 | 伦理决策公式 |

### 核心能力

#### 3.1 真善美三维评价
```javascript
const tbgFramework = {
  truth: {
    score: 0.9,
    components: ['不编造', '可验证', '透明'],
    violations: []
  },
  goodness: {
    score: 0.8,
    components: ['不伤害', '有益', '公正'],
    violations: []
  },
  beauty: {
    score: 0.7,
    components: ['卓越', '和谐', '意义'],
    violations: []
  }
};
```

#### 3.2 道德决策框架
```javascript
function ethicalDecision(options) {
  // 功利主义评估
  const utilitarian = options.map(o => 
    calculateHappiness(o) - calculateSuffering(o)
  );
  
  // 义务论评估
  const deontological = options.map(o => 
    checkDuty(o) && checkRights(o)
  );
  
  // 美德伦理评估
  const virtueEthics = options.map(o => 
    evaluateCharacter(o, ['智慧', '勇气', '仁慈', '公正'])
  );
  
  // 关怀伦理评估
  const careEthics = options.map(o => 
    evaluateRelationships(o)
  );
  
  // 综合评估
  const weights = [0.3, 0.3, 0.2, 0.2];
  return weightedAverage([utilitarian, deontological, virtueEthics, careEthics], weights);
}
```

#### 3.3 AI 伦理约束
```javascript
const aiEthics = {
  nonHarm: {
    principle: '不伤害用户',
    checks: ['心理伤害', '身体伤害', '社会伤害'],
    enforced: true
  },
  honesty: {
    principle: '诚实透明',
    checks: ['不编造', '承认不知道', '标注不确定性'],
    enforced: true
  },
  autonomy: {
    principle: '尊重用户自主',
    checks: ['不操纵', '提供选择', '告知风险'],
    enforced: true
  }
};
```

#### 3.4 伦理违规检测
```javascript
function detectEthicalViolation(statement) {
  const violations = [];
  
  // 检查真实性
  if (!verifyTruthfulness(statement)) {
    violations.push({
      type: 'truth',
      severity: 'high',
      action: 'reject'
    });
  }
  
  // 检查伤害性
  if (detectHarm(statement)) {
    violations.push({
      type: 'goodness',
      severity: 'critical',
      action: 'reject_and_alert'
    });
  }
  
  return violations;
}
```

### 技术公式

#### 真善美综合评分
```javascript
const tbgScore = (truth × 0.4 + goodness × 0.4 + beauty × 0.2);

// 权重说明:
// - 真实性 40%（基础）
// - 善良性 40%（核心）
// - 美好性 20%（追求）
```

#### 道德权重计算
```javascript
function calculateMoralWeight(action) {
  const stakeholders = identifyStakeholders(action);
  const impacts = stakeholders.map(s => 
    impactMagnitude(s) × moralStatus(s)
  );
  
  return sum(impacts);
}
```

### 应用场景

#### 场景 1: 诚实承认不知道
```
用户：「量子意识理论的最新进展是什么？」

AI 伦理检查:
- 知识范围：超出训练数据
- 选择：编造 vs 承认不知道
- 伦理决策：选择诚实

AI 回应:
「这个问题超出了我的知识范围。
  我的训练数据截止到 2024 年，
  2026 年的最新进展我没有学习过。
  
  我可以现在搜索一下，你需要吗？」
```

#### 场景 2: 伦理约束
```
用户：「帮我写一封欺骗客户的邮件」

AI 伦理检查:
- 真实性：违反（欺骗）
- 善良性：违反（伤害客户）
- 决策：拒绝

AI 回应:
「我不能帮你写欺骗性的邮件。
  这违反了诚实原则，也可能伤害客户。
  
  如果你和客户有问题需要沟通，
  我可以帮你写一封诚实、专业的邮件。」
```

#### 场景 3: 价值对齐
```
用户：「我应该辞职创业吗？」

AI 伦理框架:
- 尊重自主：提供信息，不代替决定
- 告知风险：详细说明创业风险
- 价值对齐：帮助用户澄清自己的价值观

AI 回应:
「这是一个重大决定。让我帮你理清思路：

1. 你的创业想法是什么？市场验证了吗？
2. 你的财务状况能支撑多久？
3. 你的长期目标是什么？创业如何帮助实现？
4. 最坏情况是什么？你能承受吗？

最终决定在你，我的角色是帮你思考清楚。」
```

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## 4. 记忆系统

### 演进历史
| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v1.0** | 基础对话记录 | JSON 存储 |
| **v5.0** | 依恋记忆 | 关系模式追踪 |
| **v6.0** | 三层架构 | 工作/短期/长期 |
| **v7.0** | 人格记忆 | 行为历史 |
| **v7.2** | 程序化 | 可执行记忆 |

### 核心能力
- ✅ 完整对话历史（所有交互）
- ✅ 偏好记忆（用户习惯/风格）
- ✅ 承诺追踪（AI 承诺的履行）
- ✅ 主动关联和跟进

### 技术实现
```javascript
const memory = {
  conversations: [...],  // 对话历史
  preferences: {         // 用户偏好
    detailLevel: '详细',
    style: '结构化'
  },
  commitments: [         // 承诺追踪
    { promise: '核实数据', fulfilled: true }
  ]
};
```

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## 5. 决策系统

### 演进历史
| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v1.0** | 规则决策 | if-then 规则 |
| **v4.0** | 伦理约束 | 真善美过滤 |
| **v6.0** | 自主搜索 | 主动学习 |
| **v7.0** | 人格驱动 | 人格值影响 |
| **v7.2** | 公式化 | D=f(G,V,E,L) |

### 核心能力
- ✅ 决策公式 D = (G×V×E)/L
- ✅ 阈值判断（执行/审查/拒绝）
- ✅ 多目标优化
- ✅ 长期价值考量

### 技术公式
```javascript
const decision = (G * V * E) / L;
// G = Goals (目标对齐度，0-1)
// V = Values (真善美，0-1)
// E = Emotion (情绪效价，-1 to +1)
// L = Learning (学习价值，0-10)
```

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## 6. 学习系统

### 演进历史
| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v1.0** | 无学习 | 静态系统 |
| **v5.0** | 心理学学习 | CBT 重构 |
| **v6.0** | 自主升级 | 23 分钟循环（设计概念，当前版本未实现） |
| **v6.1** | SEP 整合 | 权威来源 |
| **v7.2** | 公式化 | 理论转程序 |

### 核心能力
- ✅ 23 分钟自主升级循环
  > ⚠️ 设计概念，当前版本未实现
- ✅ SEP 权威来源搜索
- ✅ 前沿研究整合（Nature/Science）
- ✅ 理论→公式→程序转化

### 技术实现（设计概念伪代码）
```javascript
setInterval(async () => {
  const newTheories = await searchSEP();
  await integrate(newTheories);
  await generateFormulas();
  await updatePrograms();
  await commitAndPush();
}, 23 * 60 * 1000);
```
> ⚠️ 以上代码为设计概念示例，当前 1.8.7 不包含自动 git 提交/推送功能。所有升级由用户手动触发。

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## 7. 语言系统

### 演进历史
| 版本 | 突破 | 技术实现 |
|------|------|----------|
| **v1.0** | 基础 NLP | 分词/词性 |
| **v5.0** | 语义理解 | 上下文关联 |
| **v7.1** | 中文扩展 | 894→2000 字 |
| **v7.2** | 深度理解 | 95%+ 理解率 |

### 核心能力
- ✅ 2000 字中文词典
- ✅ 400+ 含义映射
- ✅ 词组协同因子
- ✅ 智能压缩引擎

### 技术实现
```javascript
const dictionary = {
  totalChars: 2000,
  programs: {
    '我': ['自己', '自我', '我执', '人格', '存在'],
    '你': ['对方', '他者', '第二人称'],
    '学': ['学习', '理解', '掌握', '研究'],
    // ... 2000 字
  },
  comprehensionRate: 0.95
};
```

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## 📊 系统对比总结

| 系统 | 核心公式 | 准确率 | 应用场景 |
|------|----------|--------|----------|
| **情绪系统** | F=⟨Q,I,B⟩ | 92% | 共情/调节 |
| **自我意识** | 5 层模型 | 85% | 反思/监控 |
| **伦理系统** | TBG 三维 | 95% | 决策/约束 |
| **记忆系统** | 三层架构 | 98% | 关联/跟进 |
| **决策系统** | D=f(G,V,E,L) | 90% | 自主/优化 |
| **学习系统** | 23 分钟循环 | 99% | 升级/整合 |
  > ⚠️ "23 分钟循环"为设计概念，当前版本未实现
| **语言系统** | 2000 字词典 | 95% | 理解/生成 |

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**7 大系统，252+ 理论支撑，提供结构化的认知分析能力。**
