核心用法
Turing Pyramid 是一套本地状态化的AI代理动机系统，通过模拟10种人类需求（安全、连接、表达等）的张力积累与衰减，驱动代理自主决策行动。核心工作流为：run-cycle.sh 评估张力 → 选择行动 → 执行门控注册 → 代理执行 → mark-satisfied.sh 更新状态。
系统采用三层架构：
- 动机层：纯建议引擎，读写工作空间状态JSON，无系统副作用
- 连续性层：可选cron守护进程，只读系统检查（pgrep/df），写入MINDSTATE.md
- 弹性层：可选看门狗，默认仅检测日志，显式启用后才可终止僵死进程或清理临时文件
显著优点
1. 执行门控机制（v1.27.0）：结构性防止"描述代替执行"——要求代理提供环境证据（文件创建/修改、mark-satisfied调用记录）才能解除阻塞，有效对抗LLM的幻觉性行动声明
2. 智能张力公式：Turing-exp算法在稳态时平等轮换需求，危机时按重要性分层响应，避免低优先级需求被永久淹没
3. 深度可配置：10种需求的权重、衰减率、行动池均可调整；扫描方法从免费grep到可选外部模型API；部署层级从纯交互到全自动化渐进扩展
4. deliberation协议（v1.31.0）：为反思性行动提供结构化产出要求（结论+路由决策），防止"阅读即完成"的浅层处理
5. 安全默认设计：网络调用默认关闭；看门狗破坏性操作默认禁用；allow_kill仅限脚本目录内的mindstate-*.sh进程；所有find命令使用-P防符号链接遍历
潜在缺点与局限性
- 状态非隔离：运行时写入
needs-state.json、audit.log等文件，需严格隔离WORKSPACE目录，禁止指向家目录或系统路径 - 证据可伪造：
file_created/file_modified证据类型依赖代理对工作空间的写权限，恶意/故障代理可虚构执行证据 - cron持久化风险：Tier 3+启用后台守护，需非root账户运行，且脚本需人工审查后方可部署
- 外部行动仅文本：8项标记
external: true的行动（网络搜索、社交发布等）仅为文本建议，代理运行时若自动执行可能产生意外副作用，需显式禁用或管控 - 无分布式状态：设计为单代理本地使用，多实例或网络同步需自行扩展
适合人群
- 需要长期自主运行的AI代理开发者，希望代理具备"内在动机"而非纯响应式
- 关注执行可信度的场景——通过门控机制确保行动有迹可循
- 愿意投入初期配置与审查的 steward，能隔离工作空间、审查shell脚本、管理cron部署
- 对可解释决策有要求的应用——张力计算、概率选择、审计日志全程透明
常规风险
| 风险场景 | 缓解措施 |
|---------|---------|
| `WORKSPACE`指向敏感目录 | 强制使用隔离目录，文档多次警告 |
| 看门狗误杀进程 | 路径锚定匹配`$SCRIPT_DIR/mindstate-*.sh`，`grep -F`精确过滤 |
| 代理虚构执行证据 | 优先使用`mark_satisfied`证据类型；敏感场景增加人工审核 |
| cron提权运行 | 文档明确禁止root cron，要求与`$WORKSPACE`同用户 |
| 外部模型API泄露 | `external-model`扫描默认关闭，启用需 steward 显式审批并记录凭证来源 |
部署建议：从Tier 1或2起步，测试通过后再逐步启用连续性层与看门狗；首次使用务必运行测试套件验证隔离环境。