Artificial-PsyArch 项目 README

人工心智架构・谐振认知假说的工程实现

与论文《人工心智架构 - Artificial PsyArch》同步首发

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项目简介

Artificial-PsyArch 是一个基于谐振认知假说设计的类脑认知系统原型。它将人类认知过程中的电信号、能量共鸣、全息记忆等概念映射为可计算的工程模块，旨在探索一种能够持续运行、具备联想、情感与自适应能力的 "人工心智" 架构。

本项目代码与同名论文同步发布，所有内容均遵循严格的非商业学术研究许可。欢迎学术界同仁和研究人员参考、验证并提出改进建议。

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背景与动机

当前人工智能在模式识别、语言生成等任务上取得了显著成就，但在真正的理解、动态联想、情感体验等方面仍与人类心智存在本质差距。我们尝试从物理第一性原理出发，重新思考智能的本质：

• 谐振认知假说将大脑视为一个由神经电信号驱动的共鸣系统

• 记忆以全息形式分布，思维是不同频率信号的干涉与传播

• 该假说为解释直觉、推理、情感与认知的耦合提供了一种统一的物理隐喻

本项目旨在用软件工程方法验证这一假说的可行性，并逐步构建一个可运行的认知架构原型。

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核心特性

🔍 全息深度数据库

采用 "波峰索引" 与 "贪心匹配" 机制存储和提取记忆，支持时序与共现信息的动态组合，实现自然的概念泛化与联想。

⚡ 实虚能量与认知熵

将外界刺激（实能量）与内部预期（虚能量）统一建模，以 "认知熵" 度量预期与现实的差异，驱动注意力分配与学习。

🎯 注意力滤波器

模拟人类注意力的聚焦、滤波与疲劳现象，根据认知熵动态调节内源性刺激的构成，保证有限计算资源的高效利用。

💫 情绪与认知感受模块

内置六大神经递质（多巴胺、肾上腺素、催产素、血清素、内啡肽、皮质醇）模型，以及 "正确感 / 违和感"" 惊喜 / 惊吓 " 等数十种认知感受，使系统能够产生类人的情感反应。

🧠 长期心理动力缓存

通过 "认知感受长期缓存表" 与 "行为意图长期缓存表" 保存重大认知事件，使其能在后续认知过程中被重新唤醒，模拟人类的长期情绪记忆。

🔄 闭环认知滴答

每轮认知循环包含状态衰减、注意力滤波、内外刺激融合、数据库匹配、情绪评估、行动触发等步骤，构成一个完整的思维迭代单元。

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快速运行

本仓库已保留当前原型默认配置、先天规则、自适应调参规则、6 个示例数据集，以及一条 300 tick 演示运行记录。拉取后通常只需要安装依赖并启动观测台。

1. 双击 依赖自检与安装.bat 安装/检查 Python 依赖。
2. 双击 快速启动观测台.bat 启动后端。
3. 等控制台出现 AP Observatory Web UI: http://127.0.0.1:8765/next/ 后，在浏览器打开 http://127.0.0.1:8765/next/。

如果目录里积累了大量临时输出，可双击 清理日志和临时输出.bat。这个工具只清理日志、临时探针、缓存和普通运行输出，不会清理源码、数据集配置、先天规则、主 HDB 数据或长期实验运行记录。

常用功能

• 实时观测：在观测台首页输入一句话运行单 tick，可以查看文本感受、状态池、HDB 查存、感应赋能、认知感受、行动等流程细节。
• 长期实验：进入“长期实验”页面，选择数据集并运行 300/3000/30000 tick 等规模化实验；可在实时监控、指标图表、运行记录中观察状态池 Top、ER/EV、认知压、行动和性能变化。
• 内置数据集：当前发布保留 6 个数据集，分别是 companion_bot_chat_pure_small_v1 / medium_v1 / large_v1 和 ap_behavioral_curriculum_small_v2 / medium_v2 / large_v2。
• 默认演示记录：仓库包含 exp_ap_behavioral_curriculum_small_v2_20260506_004306_7604 这条 300 tick 运行记录。初次打开长期实验页面时，即使还没有重新运行，也可以直接查看图表和对应的大模型审查报告。
• LLM 审查：长期实验页可以调用大模型分析运行记录。此功能需要在页面中配置自己的 API URL、API Key 和模型名；仓库不会包含作者的私有 URL 或 Key。
• 自适应调参器：默认保留当前调参规则和持久化参数，可直接使用。调参器的 LLM 辅助分析也需要单独配置自己的 API URL 和 Key。

当前默认配置使用新版 growth 主链，默认关闭历史结构级查存一体和认知拼接对照路径，适合直接复现当前原型的主线运行效果。

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贡献指南

本项目目前处于早期研究阶段，真诚欢迎学术交流与协作。在参与贡献前，请知悉：

1. 许可协议：所有贡献者默认同意其贡献遵循本项目采用的 LICENSE 条款

2. 沟通机制：请先通过 Issues 讨论拟添加的功能或修改，避免重复工作

3. 代码规范：代码风格请遵循 PEP 8，提交前确保通过 pytest tests/

4. 商业合作：若您希望将本项目用于商业合作，请务必提前联系作者获取书面授权

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许可证与版权

Copyright © 2026 ginsonko. All Rights Reserved.

本项目采用自定义非商业学术许可证。其核心条款如下：

✅ 允许使用

• 个人学习

• 学术研究

• 教学使用

• 使用时须完整保留版权声明

❌ 禁止使用

• 任何形式的商业用途

• 产品开发

• 盈利服务

• 企业内部部署

• 专利申请

• 闭源分发等

完整条款请见 LICENSE 文件。如有商业合作需求，请联系作者获取书面授权。

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联系作者

银子老师

• QQ：474764004（添加时请注明 "PsyArch"）

• 邮箱：将后续开放（敬请关注项目更新）

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致谢与展望

感谢所有对类脑智能、认知架构和 AGI 基础研究感兴趣的同行。本项目的实现尚有许多待完善之处，例如：

• 数据库检索效率的进一步优化

• 更多认知感受的规则建模

• 与具身智能仿真环境的集成

• 长期记忆的遗忘与巩固机制

我们期望通过持续迭代，逐步逼近一个更加完备、可验证的人工心智模型。欢迎您一同探索这个充满挑战与机遇的领域。

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— ginsonko, 2026 年 2 月