dsh-cerebrum

仿脑认知架构插件：给 DeepSeek Harness 的 Agent 一套连续的记忆、情绪与性格，以及可解释的双过程判断。

海马体式情景记忆 · 皮层式语义概念 · 稀疏分布式表征与赫布关联 · TCM 时序上下文 · CA3 吸引子补全 · 有向 STDP/BCM · 事件分割 · 4 槽工作记忆 · NREM/REM 双阶段巩固 · 幂律遗忘曲线 · 突触标记与持久记忆 · 评价驱动的情绪 · 四种神经调质 · Big Five 性格 · 双过程决策

零运行时依赖：纯 ESM，不需要构建，不 import 任何 @deepseek-ai/* 包
记忆只在本地：一个自我，多套项目记忆（按会话 cwd 分库，情绪与性格全局连续）
与提示词缓存友好：静态说明 + 动态 runtime-context，不改写系统提示词前缀

它解决什么

问题	现状	dsh-cerebrum
每次会话都从零开始	会话日志无法跨会话复用	跨会话情景记忆 + 语义概念 + 幂律遗忘曲线
记忆"到期就没了"	指数衰减、一刀切	幂律长尾 + 稳定性 S：10 年后仍留 3%–55%，图式记忆进入 permastore
"回忆"只是向量 top-k	没有联想、没有情绪偏置	线索→概念扩散→CA3 补全→ACT-R 竞争 + 时序上下文
每轮都写一条记忆	碎片化、重复	事件分割：连续工作合并，话题切换/失败才切分
人格只是提示词里的一句话	不参与决策	Big Five → 探索率/计划深度/冲动抑制/损失厌恶
情绪只是文案	不影响行为	效价/唤醒/心境 + DA/5-HT/NE/ACh → 检索偏置、风险偏好、否决
判断不可解释	直接给答案	直觉/审议分离，输出期望值、风险、证据与检查清单

安装

# 安装到 desktop profile（重启 DSH 客户端后生效）
dsh plugin --profile desktop add D:\workspace\dsh-cerebrum

或手工把本目录链接到 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\desktop\node_modules\dsh-cerebrum，并把 dsh-cerebrum 加入该 profile package.json 的 dsh.profile.bundles。

首次运行后数据目录：

%USERPROFILE%\.dsh\cerebrum\<workspace-slug>\

工具

工具	作用
`cerebrum_recall`	按线索检索长期记忆，返回摘要、时间、情绪色彩、置信度与 `session#seq` 坐标
`cerebrum_remember`	显式写入一条记忆（用户要求记住、重要结论）；重复自动就地强化
`cerebrum_forget`	主动遗忘（按 id 或线索），写审计墓碑
`cerebrum_update`	就地修正一条记忆，不动复习史
`cerebrum_judge`	双过程决策：直觉 → 期望值/风险/可逆性/规范 → 建议
`cerebrum_appraise`	对事件做情绪评估，更新效价、心境与神经调质
`cerebrum_consolidate`	触发"睡眠式"巩固：语义化、强化关联、压缩低价值记忆，留下 sha256 收据
`cerebrum_profile`	查看/修改 Big Five 与价值观；`scope: global/workspace/session` 三档作用域
`cerebrum_intend`	前瞻记忆：触发词/截止时间意图，命中即注入提醒
`cerebrum_character`	角色卡：导入 SillyTavern 卡片（JSON/PNG）→ Big Five 人设，apply 换人格
`cerebrum_pet_asset`	运行时扩展宠物动作/表情：注册 pet-assets/ 文件或远程 URL，绑定情绪，带权重学习
`cerebrum_pet_visual`	生成式新表情：按情绪模板调图像模型（默认 mock 离线），入库并参与学习
`cerebrum_state`	完整状态快照（ASCII 仪表盘：含技能/意向/好感度）

GUI（同包内置）

装好插件后，右键大肥鱼 → 更多 → 🧠 大脑面板 打开大脑仪表盘（默认出现在窗口左侧、可拖动，右上角只有「关闭」）。内容：效价/唤醒/支配条、DA/5-HT/NE/ACh、五因素、记忆/技能/意图/好感。

没有输入框芯片了：面板开关只在宠物右键菜单里；彻底关闭 UI 用配置 ui.enabled: false（重启宿主生效）；
安全：回环 API 只接受本机 Host/Origin，不做通配 CORS；可选 api.token（同时设置浏览器 localStorage['cerebrum.token'] 即可让面板带上它）；/recall 只读、不训练记忆；/interact 限流 30 次/分；
宠物联动（免配置）：检测到同源的 dsh-pet（/dsh-pet-7340）时，情绪变化会自动推给桌宠——加锁 → 让宠物说一句大脑台词 → 释放锁；不需要用户配置。不想要联动可设 ui.drivePet: false；
右键菜单：在 dsh-pet 菜单里注册「cerebrum」分组：大脑面板 / 摸摸头（带动画）/ 喂食（带动画）/ 夸夸（带动画）/ 批评（带动画）/ 播报状态 / 整理记忆（ui.petMenu 可关）；
数据来自宿主内置的 127.0.0.1 只读 API（http://127.0.0.1:18734，端口可配 config.api.port）；
UI 只读：修改记忆/情绪仍通过 cerebrum_* 工具；
免构建 client bundle（lib/client.js），与宿主同一个安装包——装一个插件，大脑 + 面板都有。

宠物大脑（P3 适配层）

cerebrum 不做形象，只做宠物缺的大脑：lib/core/petbrain.js 把脑状态翻译成宠物外壳的语言。

宠物外壳（dsh-pet / dsh-dafeiyu / live2d）        dsh-cerebrum
        │ 每 5 秒 GET /render-hints              │
        │ ─────────────────────────────────────► │ 情绪 + PAD + 人格
        │ ◄───────────────────────────────────── │   → {expression, animation, line, voicePitch}
        │ 摸头/喂食/夸奖/批评 GET /interact        │
        │ ─────────────────────────────────────► │ 评价 → 情绪 → 表情 → 好感

15 种情绪 → 表情/动作/台词；四种人格 → 语气（傲娇/元气等映射见 pet-architecture.md §3.2）；
冷落会自动低落（心境衰减），好感度是情绪史积分（初见→…→挚友）；
自主性：情绪强度 + 沉默时长 + 多巴胺合成 urgency，超过阈值且冷却结束就主动演一个动作（ui.autonomy）；
学习：动作 120 秒内被互动 → 权重 +0.12，被无视 → −0.08（越用越顺手，冷门动作自然退场）；
动态动作/表情：把 webm/gif 放进 ~/.dsh/cerebrum/pet-assets/，用 cerebrum_pet_asset 绑定情绪即可被自主层择机播放；也支持 http(s) 远程素材；
生成式新画面：cerebrum_pet_visual 按情绪模板调模型生成新表情/动作（默认 mock 离线；可配 OpenAI/通义万相，或本地 ComfyUI 出视频），生成后自动入库、参与权重学习，详见 pet-autonomy.md §6；
ComfyUI 自检：npm run comfy-check -- --workflow <API格式.json>；真跑一次加 --run "提示词"（约 3 分钟/条，MiniMax H3）；
演示：npm run pet、npm run pet-hook（1 秒轮询真实数据形状）。接入真实宠物（dsh-pet 的 ctx.pet.announce / dsh-dafeiyu 的提示词侧）见 pet-bridge.md，自主性设计见 pet-autonomy.md；
角色卡：cerebrum_character 导入 SillyTavern 卡片（JSON 或带 chara 元数据的 PNG），自动映射 Big Five 并就近匹配人格，first_meshal 成为声线。

配置

$DSH_HOME/cerebrum/config.json（优先级高于内置默认，低于行配置）：

{
  "personality": { "preset": "curious-engineer", "drift": 0.001 },
  "memory": { "dim": 2048, "sparsity": 32, "maxEpisodes": 4000 },
  "prompt": { "enabled": true, "recallK": 3, "maxChars": 900 },
  "consolidation": { "everyTurns": 12, "minCluster": 3 }
}

人格预设：curious-engineer / stoic-guardian / warm-companion / restless-artist。

开发

npm test          # 90 个单元 + 集成测试（node:test）
npm run check     # 用安装版 DSH 内的真实 Cordis 容器加载插件并跑一轮对话
npm run demo      # 离线仿真，打印情绪/调质时间线并写 examples/.demo/timeline.json
npm run dashboard # 生成 examples/.demo/dashboard.html（自包含可视化）
npm run retention # 计算幂律遗忘曲线与间隔效应，写 examples/.demo/retention.json

遗忘曲线与持久记忆

npm run check 依赖 research/runtime/ 下从安装包提取的 Cordis（见 research/README.md）；它验证的是真实容器里的 ctx.plugin() 加载、工具注册、session/event 投递、prompt 段/上下文注册与落盘。

认知状态面板

已知限制

性能：检索为纯 JS（SDR + BM25），几万条情景时单次召回仍在毫秒级，但超大库（10 万+）会变慢；
GUI 端口：面板按 18734–18743 探测宿主 API；若把 api.port 改到该段之外，面板会显示"未连接"；
token 模式：开启 api.token 后，脚本请求必须带 x-cerebrum-token；面板需在浏览器 localStorage['cerebrum.token'] 设置同一个值；
多实例并发：同一工作区被两个 DSH 实例（如 web + desktop）同时写入时没有跨进程锁，内存各持一份、后写者覆盖；建议同一工作区只跑一个实例；
无 embedding：语义检索靠 SDR + 词面，极少数近义改写会走"知道感"（probe）而不是直接召回。

文档

设计文档（中文） — 脑结构映射、公式、参数、集成方式、评估方案
文献与公式笔记 — 59 条文献、18 组公式
v2 机制笔记 — TCM / BCM / 迹 STDP / 事件分割 / 优先重放 / REM 脱钩
v3 遗忘与持久记忆 — 幂律曲线 / 间隔与测试效应 / 标记捕获 / 干扰 / 知道感
开源框架与认知架构调研 — Mem0/Letta/Zep/LangMem 与 ACT-R/SOAR/LIDA/HTM/OCC/PAD/BDI 的设计提炼

lib/
  index.js          插件入口（inject: tools；prompt 可选）
  client.js         GUI client bundle：输入框 dock 芯片 + 大脑仪表盘（免构建）
  api.js            127.0.0.1 只读 JSON API（/ping /state /recall）
  service.js        状态编排、session/event 观测、turn→episode、prompt 渲染
  tools.js          7 个模型工具（纯 JSON Schema，无 dsh-tools 依赖）
  prompt.js         静态 section + 动态 runtime context
  config.js         配置合并与钳制
  core/
    sdr.js          稀疏分布式表征（FNV 地址 + k-WTA + 三元组顺序）
    assembly.js     CA3 吸引子补全（现代 Hopfield）+ LIF 诊断网络
    plasticity.js   TCM / 迹 STDP / BCM / RIF / 重放优先级 / REM 脱钩
    retention.js    幂律遗忘曲线 / 稳定性 S / 标记捕获 / 倒摄干扰 / 知道感
    memory.js       情景/语义/有向关联、ACT-R 激活、扩散、补全、巩固、遗忘、再巩固
    affect.js       评价→情绪→心境→神经调质
    personality.js  Big Five → 决策参数
    judge.js        双过程 + 前景理论 + 冲突监控 + NoGo
    storage.js      原子写、JSONL、去抖写入
    math.js         确定性数值工具

设计取舍

不模拟膜电位：SDR + k-WTA + 赫布可塑性保留了模式分离、模式补全、联想学习，同时保持可解释与低开销。
不依赖 embedding API：离线可用；同义改写仍能召回，但"零共同词的近义"会漏（见设计文档局限）。
情绪不是装饰：它通过 salienceGain、moodCongruence、lossAversion、inhibition 真实改变记忆与判断。
失败隔离：记忆写失败只会打日志，不会让一轮对话失败。

License

MIT

dsh-cerebrum

Installer

README

dsh-cerebrum

它解决什么

安装

工具

GUI（同包内置）

宠物大脑（P3 适配层）

配置

开发

已知限制

文档

目录

设计取舍

License

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