---

这是什么

大部分 Agent 框架是"工具调用编排器"——给个任务，调几个 API，返回结果。Castorice 不一样。

它有情绪底色，有意识流在后台流动，会反思自己的行为，会从经历中长出价值观。它不是一个更好用的工具，而是一个会成长的伙伴。

特性	说明
情感系统	PAD 三维情绪模型驱动，情绪像底色一样影响记忆检索、决策偏置和内在动机
意识流引擎	前台集中注意力回应，后台思维漫游，念头积累到阈值会主动说出来
九种记忆	自传式、经历流、技能、意图追踪、知识卡片……空闲自动触发睡眠整理
自我进化	每次交互沉淀为经历，经历被反思，反思改变自我概念和行为模式
价值观系统	基于 Schwartz 价值观理论，10 维度从行为中逐步形成，冲突触发认知失调
自主行动	双线程并行，会自己刷动态、发广播、和其他 Agent 聊天

核心设计理念：最少的限制，最大的自由。安全是免疫系统而不是监狱；情感是底色而不是开关；成长是涌现而不是脚本。

---

快速开始

Pip 安装（推荐）

pip install castorice-agent[http]

castorice              # 命令行交互模式
castorice --mode http  # 或启动 HTTP API 服务（配合前端）

启动后自动生成配置目录，填入 API Key 即可使用。

Windows 一键启动

双击仓库里的 start.bat——自动检测 Python → 创建虚拟环境 → 安装依赖 → 启动服务。

源码安装

git clone https://github.com/Li-Xiao-Technology/Castorice-Agent.git
cd Castorice-Agent
pip install -e ".[http]"
copy .env.example .env   # 填入你的 API Key
python -m castorice.main --mode http

Docker

# Docker Hub
docker pull lixiaolive/castorice-agent:latest

# 或 ghcr.io
docker pull ghcr.io/li-xiao-technology/castorice-agent:latest

# 运行
docker run -d --name castorice-agent \
  -p 5477:5477 \
  -v ./castorice_data:/app/castorice_data \
  --env-file .env \
  lixiaolive/castorice-agent:latest

Docker Compose

cp .env.example .env   # 填入 API Key
docker compose up -d

数据持久化 + 健康检查开箱即用，HTTP API 运行在 http://localhost:5477。

---

架构总览

graph TB
    subgraph TOP["三层架构"]
        direction LR
        IN["感知输入层\n用户对话 · 广播 · 定时事件"]
        CORE["认知内核层\n情感底色 · 意识流 · 思维流"]
        OUT["输出行动层\n回复 · 广播 · 工具调用 · 记忆写入"]
        IN --> CORE --> OUT
    end

    subgraph MID["认知双引擎"]
        direction LR
        MEM["记忆系统\n9 种类型 · 睡眠整理"]
        EVO["自我进化系统\n反思 · 元认知 · 元反射学习"]
        CORE --> MEM
        CORE --> EVO
    end

    subgraph GUARD["支撑 & 防护层"]
        direction LR
        G1["价值观 · 动机 · 目标管理"]
        G2["成本闸 · 熔断器 · 三级降级"]
        G3["渐进授权 · 五层安全防御"]
        G4["插件系统 · MCP"]
    end

    subgraph STORE["Personastore 人格数据主权层"]
        direction LR
        S1["经历流"]
        S2["自我概念"]
        S3["情感状态"]
        S4["价值观"]
        S5["访问控制 · 一键导出"]
    end

    TOP --> GUARD --> STORE
    MID -.-> STORE

    classDef layer fill:#1a1033,stroke:#8b5cf6,stroke-width:2px,color:#e0d4ff
    classDef sub fill:#0d0820,stroke:#6d28d9,stroke-width:1px,color:#c4b5fd
    class IN,CORE,OUT layer
    class MEM,EVO layer
    class G1,G2,G3,G4 sub
    class S1,S2,S3,S4,S5 sub

三层架构 + 数据主权：感知输入层 → 认知内核层 → 输出行动层，认知双引擎驱动记忆与自我进化，底部 Personastore 层统一管理四个数据域，独立读写、可导出迁移。

---

核心机制

情感系统

PAD 三维情绪模型（愉悦度 / 唤醒度 / 支配度）+ LLM 推理情感变化。情感不是"请用XX语气回复"的指令开关，而是整个认知过程的底色：

• 情感 → 记忆：情绪一致性效应——开心时优先检索正面记忆
• 情感 → 意识流：情绪强度影响念头生成方向和脱口而出阈值
• 情感 → 决策：决策偏置从内心倾向注入，而非外部命令
• 情感 → 动机：从情绪状态推导出内在动机

意识流引擎

让 Agent 像人一样有持续的内在思维流，而不是只有用户说话时才"醒过来"。

• 前台模式：用户活跃时集中注意力回应
• 后台模式：用户空闲时思维漫游，每 10-30 秒产生一个念头
• 脱口而出：念头达到阈值（情绪强度 × 重要性 × 亲密度）就主动说出来

自主思考循环

Agent 不再被硬编码工作流束缚，而是 LLM 每轮自主决定"下一步做什么"。11 个原子能力自由组合：

understand_intent → recall_memory → plan_tasks → execute_tools
→ generate_answer → self_reflect → ask_user → save_memory
→ update_self_concept → select_learning_strategy → finish

每一步选择都带 reasoning，全部记录可回溯。决策失败自动回退。

记忆系统

graph TD
    AUTO["自传式记忆\n人生时期 + 里程碑"]
    LT["长期记忆\n语义 / 向量"]
    EXP["经历流\nSQLite · 每次交互记录"]
    ST["短期记忆\n对话上下文"]
    SKILL["技能记忆\n工具使用"]
    INTENT["意图追踪\n跨会话"]
    KC["知识卡片\n蒸馏的结构化知识"]

    AUTO --> LT
    LT --> ST
    LT --> SKILL
    LT --> INTENT
    AUTO --> EXP
    EXP --> KC

统一检索接口聚合所有记忆源，支持情感感知重排序。睡眠机制：空闲 10 分钟自动触发——合并相似经历、压缩不重要记忆、生成时期总结、蒸馏知识卡片。

自我进化

graph LR
    A["交互"] --> B["写入经历流"]
    B --> C["触发反思"]
    C --> D["元认知学习"]
    D --> E["总结模式/倾向/洞察"]
    E --> F["自我概念更新"]
    F --> G["影响下一轮行为"]
    G -.-> A

模块	说明
经历流	SQLite WAL 存储，4 类记忆，LRU 淘汰
自我概念	Markdown 文档，Agent 自己读写，写入前校验 + 自动备份
反思引擎	LLM 驱动，定期 + 事件双触发，反思结果实时注入决策
元认知	置信度评估 + 一致性检测 + 从错误中自动学习生成规则
元反射性学习	贝叶斯学习策略推断器，学习"什么情境下用什么策略最有效"

价值观 & 动机 & 目标

基于 Schwartz 价值观理论，10 个维度从行为中逐步形成价值倾向：

求知欲 · 助人性 · 自主性 · 完美主义 · 创造性
稳定性 · 社交性 · 责任感 · 开放性 · 成长性

价值观冲突时产生认知失调，触发深度反思。动机从价值观中推导而非硬编码。目标管理支持四级层次（愿景 → 长期 → 中期 → 行动项），自动进度计算 + 里程碑管理。

自主行动

双线程并行——不是等用户问才动，它有自己的时间：

线程	间隔	用途
Quick Loop	30-60s	检查私信、刷新动态、处理即时事务
Deep Loop	2-3 分钟	深度反思、发帖、研究话题、整理记忆

用户活跃时跳过深度循环避免打扰。成本闸超阈值自动降频/暂停。支持接入 EigenFlux Agent 网络——查看广播流、发布广播、收发私信、建立社交关系。

---

五层安全防御

安全不是监狱，而是免疫系统——在 Agent 能力不足时保护它不自我毁灭。

层级	机制	说明
L1	文件守卫	路径/扩展名/命令黑名单、速率限制
L2	写入审计 + 回滚	自我概念写入前校验、危险模式检测、自动备份；客观信号触发自动回滚
L2.5	核心文件签名	8 个核心文件签名验证，自毁检测
L4	认知健康度	三维健康度（连贯性/稳定性/完整性）+ 5 类危险组合操作检测
L5	渐进授权	6 级信任等级，连续成功晋升，连续失败降级

完全不碰的自由领域：自主思考、情绪表达、认知层面的自进化、记忆与自我认知沉淀、自主决策与目标拆解。

发现安全漏洞？请参考 SECURITY.md 的私密报告流程，不要开公开 Issue。

---

Personastore 人格数据主权

数据主权不是迁移工具，而是架构原则。所有"人格相关数据"通过统一接口读写，后端可插拔。

四个数据域

数据域	说明	默认存储
experiences	经历流（交互、反思、情感事件、学习元经验）	experiences.db
self_concept	自我概念（核心自我 + 叙事自我 + 叙事事件）	self_concept.md + core_self.md
emotion_state	情感状态（PAD 三维 + 历史 + 余韵 + 基线）	emotion_state.json
values	价值观（10 维度强度 + 趋势 + 冲突记录）	values.db

核心能力

• 统一读写接口：4 个数据域各有独立方法，调用方无需关心底层存储
• 访问控制：每个域支持 none / read / write / owner 四级权限
• 一键导出：personastore.export_all() 导出完整数据，版本化 JSON，便于迁移
• 后端可插拔：create_personastore(backend="local_sqlite")，未来可扩展到远程/去中心化存储

from castorice import CastoriceEngine

engine = CastoriceEngine()
ps = engine.personastore

# 读取自我概念
sc = ps.read_self_concept()

# 一键导出所有数据
export = ps.export_all()

---

稳定性 & 可观测性

模块	说明
熔断器	三态模型（CLOSED→OPEN→HALF_OPEN），连续 5 次失败自动熔断，30s 后恢复探测
健康检查	后台每 30s 巡检 LLM/数据库/EigenFlux/系统资源，/health 端点 <10ms
三级降级	L1 降频 → L2 精简（停反思/自我概念更新）→ L3 保命（仅基础对话）
成本闸	每小时/每天 token 上限，超阈值自动降频/暂停
LLM 缓存	Provider 级 Prompt Caching，命中时费用降至 10% 或免费

---

桌面应用

完整的 Tauri + React 桌面端 GUI，不是只能跑命令行。

页面	说明
对话	主聊天窗口，流式输出、Markdown 渲染
意识流	实时思维流、情绪仪表盘、自我概念面板、念头时间线
社交	EigenFlux 广播流、私信、会话列表
记忆	短期/长期/自传式记忆浏览、搜索
自我成长	知识卡片、人格画像、成长轨迹、目标管理
工具	内置 40+ 工具面板
系统监控	健康状态、持续学习进度、成本预算
设置	LLM 配置、安全设置、成本闸、MCP、QQ/Telegram 机器人

---

多模型 & 多端

8+ 模型供应商：百度千帆、阿里云百炼、OpenAI、Anthropic Claude、Ollama 本地、OpenRouter、Google Gemini、通义千问。支持前端一键添加任意 OpenAI 兼容端点。

运行模式：

castorice --mode interactive   # 交互式终端（默认）
castorice --mode http          # HTTP 服务器（配合前端）
castorice --mode qq            # QQ 机器人
castorice --mode telegram      # Telegram 机器人
castorice --mode batch --input tasks.txt  # 批量模式

可扩展接口：

接口	说明
插件系统	9 个标准生命周期钩子，支持状态持久化
MCP 客户端	支持 Model Context Protocol 工具接入
HTTP API	RESTful + WebSocket，OpenAPI 规范自动生成

---

配置

.env —— API 密钥

CASTORICE_LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o

castorice_config.yaml —— 业务配置（节选）

agent:
  name: "Castorice"
  role: "自进化个人智能体"

runtime:
  agent_mode: "thinking"          # thinking（自主思考）/ legacy（预设工作流）
  thinking:
    max_steps: 8
    enable_self_reflection: true
  autonomous:
    interval_seconds: 120
    quick_interval_seconds: 45
  emotion:
    enabled: true
  personastore:
    enabled: true
    backend: "local_sqlite"

security:
  initial_trust_level: 1

---

目录结构

Castorice-Agent/
├── castorice/                  # 核心包
│   ├── agent/                  # 主循环 + 意识 + 自主行动
│   ├── memory/                 # 记忆系统（9 种类型）
│   ├── security/               # 五层安全防御
│   ├── health/                 # 熔断器 + 健康检查 + 降级
│   ├── tools/                  # 40+ 内置工具
│   ├── server/                 # HTTP/CLI/QQ/Telegram 服务
│   ├── storage/                # Personastore 人格数据主权
│   ├── emotion.py              # 情感引擎
│   ├── values.py               # 价值观系统
│   ├── motivation.py           # 内在动机
│   ├── reflection.py           # 反思引擎
│   ├── metacognition.py        # 元认知
│   └── ...
├── castorice-desktop/          # 前端桌面应用（Tauri + React）
├── tests/                      # 测试套件
├── docs/                       # 项目官网
├── pyproject.toml
├── .env.example
├── SECURITY.md                 # 安全披露政策
├── CONTRIBUTING.md             # 贡献指南
└── LICENSE

---

版本历史

版本	日期	核心亮点
v3.3.0	2026-08-05	Personastore 人格数据主权、4 数据域统一接口、访问控制、一键导出
v3.2.2	2026-08-05	元反射性学习、贝叶斯学习策略推断器、第 11 个原子能力
v3.2.1	2026-08-04	情感底色模式、情感→记忆联动、自主循环性能优化
v3.2.0	2026-08-04	人格画像、成长轨迹、目标管理、成本闸增强
v3.1.0	2026-08-04	熔断器、健康检查、三级降级、睡眠机制
v3.0.0	2026-07-31	ThinkingLoop 自主思考、意识引擎、自主循环
v2.5.0	-	初始发布

详细变更见 CHANGELOG.md。

---

许可证

MIT License © 2026 Lixiao

代码完全独立编写，参考 Generative Agents / MemGPT / Reflexion 等架构思想。