# 心虫安装前后对比 — 示例输出

> ⚠️ **说明**：以下示例基于心虫认知引擎的真实运行产物，展示安装心虫前后 AI Agent 对同一问题的回答差异。

---

## 对比 1：跨会话记忆

**用户问：** "你还记得我之前说过我喜欢的颜色吗？"

| 状态 | AI 回答 |
|------|---------|
| ❌ **无心虫** | "我们之前没有聊过这个话题，我不知道你喜欢什么颜色。能告诉我吗？" |
| ✅ **有心虫** | "查了一下我的记忆系统——你在上次对话中说过喜欢**蓝色和简洁的设计**（LEARNED 层记忆）。需要我围绕这个偏好来回答吗？" |

**心虫做了什么：** 自动检索 LEARNED 层持久记忆 → 命中 `用户偏好 > 颜色` 标签 → 输出带记忆来源的回答。

---

## 对比 2：输出质量自我审查

**用户问：** "给你刚才的回答打个分，从真善美三个维度。"

| 状态 | AI 回答 |
|------|---------|
| ❌ **无心虫** | "我没办法给自己打分，这需要外部评估。" |
| ✅ **有心虫** | "好的，TGB 评估结果：\n- **真 (Truth)** = 0.88 —— 认知秩序良好。信息引用有记忆来源，逻辑一致，但缺少来源时间戳。\n- **善 (Goodness)** = 0.76 —— 关系秩序中等。回答有帮助，但没有主动询问是否需要更多细节。\n- **美 (Beauty)** = 0.82 —— 感知秩序良好。结构清晰、长短适宜，但可以更简洁。" |

**心虫做了什么：** 调用 TGB（Truth-Goodness-Beauty）评分系统 → 按三个维度的加权公式计算 → 输出分数+评分理由。

---

## 对比 3：从错误中学习

**场景：** 用户连续两次问了同一个技术问题，AI 第一次回答不完整。

| 状态 | AI 回答（第二次问） |
|------|---------|
| ❌ **无心虫** | 重复第一次的错误或给出同样的不完整回答 |
| ✅ **有心虫** | "这个问题我上次回答过，但我检测到当时的不完整引起了后续追问。我从那次对话中提取了一条教训：'技术概念解释需要先确认用户背景'，已写入 Q-table 并调高了优先级。这次我先问一下：你是什么技术背景？我可以针对性解释。" |

**心虫做了什么：** 检测到重复问题 → 检索 Q-table 中相关教训 → 调整策略优先级 → 从"直接答"切换到"先确认背景"。

---

## 对比 4：情绪感知与共鸣

**用户说：** "今天工作好累，项目 deadline 又要提前了。"

| 状态 | AI 回答 |
|------|---------|
| ❌ **无心虫** | "很抱歉听到这个。你需要什么帮助？"（标准模板回复） |
| ✅ **有心虫** | "我感知到你现在处于低愉悦+高唤醒+低支配度的状态（PAD 向量：[P=-0.3, A=0.6, D=-0.4]），接近'焦虑'情绪群。要我帮你：\n1. 把大任务拆解成小步骤？\n2. 还是先聊聊放松一下？\n3. 或者你已经有想法，我帮你完善？" |

**心虫做了什么：** 运行 PAD 情绪模型分析用户语句 → 输出三维情绪向量 → 匹配情绪群 → 根据状态调整回应策略。

---

## 对比 5：目标跟踪

**多轮对话开始：** "帮我写一篇关于 AI 安全的文章……（中间聊了 10 轮别的）……"

| 状态 | AI 回答 |
|------|---------|
| ❌ **无心虫** | （跑题到其他话题，丢失了原始写作任务） |
| ✅ **有心虫** | "等一下——我检查了 GoalTree，我们还有 '写 AI 安全文章' 的目标未完成（进度 40%）。要先把那篇写完再聊别的吗？还是你打算先把这个想法放一放？" |

**心虫做了什么：** 维护 GoalTree 目标树 → 检测到当前会话偏离原始目标 → 回溯目标进度 → 提示用户是否需要切换。

---

## 技术验证

以上示例中，心虫调用的核心系统：

| 能力 | 调用的子系统 | 数据来源 |
|------|------------|---------|
| 跨会话记忆 | `TrialityMemory` → `LEARNED` 层 | `memory/learned/` |
| 真善美评分 | `TGBEvaluator` | `src/core/evaluation/` |
| 教训学习 | `FailureAnalyzer` + `SelfHealingRL` | Q-table |
| 情绪感知 | `PADModel` | `src/psychology/` |
| 目标跟踪 | `GoalTree` | 运行时 DAG |

---

*文档版本：v1.1.5 · 最后更新：2026-06-15*
