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虚拟人格系统

基于知识图谱的智能虚拟人格系统,具备人类式的认知处理能力。

🚀 系统特性

核心架构

  • 知识图谱 Agent: 基于概念图谱的智能决策系统
  • 工作记忆系统: 人类式的短期记忆机制
  • 记忆算子系统: 智能记忆管理和反思
  • 概念算子引擎: 模块化的认知处理单元

主要功能

  • 🧠 智能对话: 基于上下文的自然对话
  • 💭 内心思考: 可观察的思维过程
  • 📚 记忆管理: 分层记忆存储和检索
  • 🎯 注意力机制: 智能焦点管理
  • 🔄 反思学习: 自动经验总结和学习

📁 项目结构

虚拟人/
├── main.py                          # 系统主入口
├── persona/                         # 核心人格系统
│   ├── knowledge_graph_agent.py     # 知识图谱Agent
│   ├── working_memory.py            # 工作记忆系统
│   ├── memory_operators.py          # 记忆算子系统
│   ├── concept_operators.py         # 概念算子集合
│   ├── async_tool_system.py         # 异步工具系统
│   └── llm_client.py               # LLM客户端
├── memory/                          # 记忆系统
│   ├── enhanced_layered_memory.py   # 增强分层记忆
│   ├── layered_memory.py           # 基础分层记忆
│   └── base.py                     # 记忆接口
├── config/                          # 配置文件
│   └── persona_metadata.json       # 人格元数据配置
├── docs/                           # 文档
│   ├── memory_system_architecture.md
│   ├── working_memory_architecture.md
│   └── async_tool_system_summary.md
├── tests/                          # 测试文件
└── examples/                       # 使用示例

🛠️ 安装与配置

环境要求

  • Python 3.8+
  • 可选:Ollama (本地 LLM)
  • 可选:OpenAI API
  • 可选:DeepSeek API

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置环境变量

创建 .env 文件:

# Ollama配置 (推荐本地部署)
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=Qwen2:7b

# OpenAI配置 (可选)
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

# DeepSeek配置 (可选)
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

🎮 使用方法

启动系统

python main.py

交互命令

  • 直接输入文本进行对话
  • status - 查看系统状态
  • memory - 查看工作记忆
  • quitexit - 退出系统

示例对话

🤖 虚拟人格系统已启动!
💡 输入 'quit' 或 'exit' 退出
💡 输入 'status' 查看系统状态
💡 输入 'memory' 查看工作记忆
--------------------------------------------------

👤 您: 你好!

🤖 虚拟人: 你好!很高兴见到你。我是一个虚拟人格,可以和你聊天交流。

💭 内心想法: 用户主动打招呼,表现友好,我应该以积极的态度回应

🧠 系统架构

1. 知识图谱 Agent

  • 概念图谱: 管理概念定义和关系
  • 运行时状态: 维护当前系统状态
  • 算子引擎: 智能选择和执行算子

2. 工作记忆系统

  • 多缓冲区架构: 感知、注意力、复述、情节、控制
  • 注意力机制: 7±2 容量限制,智能焦点管理
  • 记忆衰减: 基于时间的自然遗忘

3. 记忆算子系统

  • 存储算子: 智能判断重要信息并存储
  • 检索算子: 基于上下文的相关记忆检索
  • 反思算子: 自动总结经验和学习

4. 概念算子

  • 感知算子: 处理输入信息
  • 情绪算子: 管理情绪状态
  • 决策算子: 智能决策制定
  • 回复算子: 生成自然回复

🔧 核心特性详解

人类式认知处理

  • 基于认知心理学的工作记忆模型
  • 模拟人类的注意力和记忆机制
  • 真实的思维过程和情绪反应

智能记忆管理

  • 分层记忆架构:缓存 → 规则 → 语义
  • 自动重要性评估和记忆分类
  • 主动反思和经验学习

模块化设计

  • 算子化的认知功能
  • 可插拔的系统组件
  • 易于扩展和定制

📊 性能特点

  • 低延迟: 工作记忆响应 < 1ms
  • 低开销: 总内存使用 < 10KB
  • 高并发: 线程安全的并发处理
  • 自适应: 基于使用模式的智能调整

🧪 测试

运行核心测试:

# 测试知识图谱Agent
python test_knowledge_graph_agent.py

# 测试工作记忆系统
python test_working_memory.py

# 测试记忆算子系统
python test_memory_operators.py

# 测试异步工具系统
python test_async_tool_system.py

📚 文档

详细文档请参考 docs/ 目录:

🔮 未来计划

  • 多模态输入支持
  • 长期记忆持久化
  • 情绪模型增强
  • 社交互动能力
  • 可视化界面

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

�� 许可证

MIT License

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