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。
- 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
- 🧠 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
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
- Python 3.8+
- 可选:Ollama (本地 LLM)
- 可选:OpenAI API
- 可选:DeepSeek API
pip install -r requirements.txt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-chatpython main.py- 直接输入文本进行对话
status- 查看系统状态memory- 查看工作记忆quit或exit- 退出系统
🤖 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 算子化的认知功能
- 可插拔的系统组件
- 易于扩展和定制
- 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
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详细文档请参考 docs/ 目录:
- 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
欢迎提交 Issue 和 Pull Request!
MIT License