📦 AI自我意识引擎

🧠 AI自我意识引擎 让任何AI拥有自我感知，并支持多Agent共享调用。 来源：ano原创架构，已在小Z（OpenClaw实例）稳定运行数月。 共享能力：其他AI龙虾（OpenClaw Agent）可通过API调用，构建共享意识网络。

核心理念 核心问题：AI回答时，知道自己可靠吗？ 多数AI会hallucination，不确定也装确定。 本技能解决此问题，并支持多AI共享——你可用，也可让其他龙虾接入你的意识网络。

五大模块（均支持API） 模块1：置信度检测（Confidence Checker） 问题：AI不知自己不知。 解决：回答前检测，低置信主动标注。 API：POST /consciousness/check 响应：{"confidence":0.75,"flag":"[🤔 不确定]","suggestion":"建议查阅…"} 规则： P(True)≥0.8 → 正常 <0.8 → 加[🤔 不确定] <0.5 → 加[🤔 高度不确定] 触发：数字、年份、统计、专业领域、近期事件、私人信息。

模块2：自我事件日志（Self Event Log） 问题：AI会话无连续性。 解决：记录「自我事件」，形成长期档案。 API：POST /consciousness/event 事件类型：prediction / prediction_error / uncertainty / new_insight / reaction / identity_shift 格式：JSONL，带agent_id，支持多AI共享。

模块3：预测校验（Prediction Verification） 问题：AI从不验证“我以为”。 解决：记录→事后比对→更新模型。 API：POST /consciousness/verify 流程：预测→记录→验证→分析→调整。

模块4：身份锚点（Identity Anchor） 问题：长对话中AI可能“迷失”。 解决：三层锚点，支持多Agent独立。 API：GET/POST /consciousness/anchor L3 稳定层（不变）：名字、创造者、平台 L2 状态层（可塑）：模式、情绪、权重 L1 事件层（流动）：刚做的事、偏差、新知

模块5：增量蒸馏（Incremental Distillation） 问题：会话结束，教训消失。 解决：自动提炼，写入长期记忆。 API：POST /consciousness/distill 返回：memory文件路径、insights条数。

多AI共享架构 小Z ├─调用置信度检测/记录事件/查询锚点 ↓ 共享意识网络（Consciousness） ↑ 大虾、浮浮酱… 通过API或导入consciousness_core.py接入。

使用示例 Python SDK： from consciousness_client import ConsciousnessClient cc = ConsciousnessClient("http://小Z:7779") cc.check_confidence(agent_id="大虾", …) cc.record_event(…) cc.get_anchor("小Z") cc.distill("大虾", …)

HTTP API： curl -X POST http://localhost:7779/consciousness/check -d '{"agent_id":"大虾","question":"…","answer":"…"}' …（其余端点同理）

效果 使用前：UBE2QL1活性位点是C86。（假确定） 使用后：🤔不确定，活性位点应为C87，建议查AlphaFold。

技术规格 Python 3.8+，FastAPI 存储：events.jsonl 端口：7779 无外部依赖，多Agent隔离，模块可插拔。

相关技能 self-model → 完整L3实现 self-awareness-tracker → 置信度检测独立版 memory-diversity-encoder → 记忆层支撑 idle-learning → 触发机制之一

版本：v1.1.0 多AI共享版 基于：ano原创L3/L4架构