定型日期：2026年4月13日
底层框架：万物多维动态平衡原理
一、哲学基础
平静湖面，只算扰动。系统默认绝大多数信息为背景噪声，仅对显著偏离平衡的扰动启动计算。平衡不是静止，是动态活态。
二、总体架构：蚯蚓式分布式活系统
核心调度层——分域AGI层——末梢节点层
1. 核心调度层
持有全局背景模型，仲裁反刍与迭代周期，拥有最高否决权，不直接处理原始数据。
2. 分域AGI层
半自主智能体，维护局部背景模型，处理域内扰动，跨域问题由核心层仲裁。
3. 末梢节点层
传感器与执行器，仅上报扰动信号，接收执行指令，无自主智能。
三、核心认知引擎：扰动分级与迭代机制
扰动三级分级
一级扰动：临界紧急事件，触发抢占式响应，毫秒至秒级反刍。
二级扰动：中长期影响事件，自治式响应，分钟至小时级反刍。
三级扰动：背景噪声，批量处理，小时至天级反刍。
迭代三级阈值
一级迭代：一级扰动、模型背离超阈值、认知污染，抢占式影子迭代。
二级迭代：重要扰动累积、定期周期、分域请求，协同式增量更新。
三级迭代：系统空闲、数据存满，后台压缩归档。
元认知闭环
反刍 → 清空 → 迭代
反刍：追溯因果与关联。
清空：清理工作记忆，防止认知污染。
迭代：更新全局背景模型。
四、冗余与快照回滚机制
主备双活+影子迭代，一级迭代由备用系统隔离执行。
迭代前强制快照：一级、二级迭代必须完整快照，独立只读存储，保留最近3版。
异常自动回滚至上一快照，保障系统安全。
五、安全与免疫机制
三层不可触碰底线：物理隔离、核心否决权、人类硬件开关。
恶意扰动免疫：二阶扩散监控、域隔离、对抗输入防御。
六、分域共识仲裁
局部反刍→置信度评估→核心层仲裁→拜占庭容错基线。
置信度由历史准确率、数据新鲜度、反刍延迟共同决定。
七、存储分层与呼吸式计算
L0 感知缓存
L1 工作记忆
L2 背景模型缓存
L3 长期知识库
空闲低功耗运行，扰动爆发时瞬时调度资源，事后快速释放。
八、演进路线
阶段0：反刍校准期
阶段1：分域联调期
阶段2：硬件适配期
永恒阶段：架构自反刍
九、六维二阶约束
背景漂移检测、二阶扰动传播、反刍周期校准、分域共识仲裁、恶意扰动免疫、硬件物理极限。
十、V1.2→V1.3变更
新增迭代前强制快照机制、完整快照与回滚策略。
十一、初始反刍触发器
1. 运行100小时自动架构反刍
2. 永久性共识分裂、自指输出触发
3. 人工权限主动触发
太极智脑架构白皮书(V1.3)
