Turing Pyramid 是一款为AI代理设计的本地状态化动机系统，通过10维需求金字塔（安全、连接、表达等）实现智能化的行动优先级决策。其核心机制基于Tension指数公式：在稳态时各需求轮转平等，危机时刻按重要性层级响应。系统包含四大核心模块：Motivation层提供纯建议引擎，通过run-cycle.sh评估张力并输出行动建议；Execution Gate执行门机制强制要求环境证据验证，防止代理"描述行动"而非"执行行动"；Continuity层通过MINDSTATE.md实现跨会话状态持久化；Resilience层提供可选的看门狗进程监控。
显著优势：架构分层清晰，从Tier 1纯交互到Tier 5全自愈可渐进部署；Turing-exp张力公式设计精妙，平衡稳态多样性与危机响应；执行门的证据验证模型（文件创建/修改、mark_satisfied调用）有效区分推理与执行；审计日志自动脱敏处理PII；原子写入+信号陷阱保障崩溃恢复；测试覆盖65+断言。
潜在局限：Bash依赖栈较厚（jq/bc/flock等），跨平台需适配；配置复杂度较高（needs-config.json、mindstate-config.json、scan-config.json多文件管理）；看门狗的kill/cleanup功能虽路径锚定但仍需代码审查；外部模型扫描需显式凭证管理；"代理自驱"架构下仍需人工监督配置合理性。
适合人群：需要为AI代理构建自主决策循环的开发者；具备Linux/Bash基础、能理解cron隔离与进程管理的技术用户；愿意投入时间调优需求权重与衰减率的长期运营者。
常规风险：WORKSPACE目录若指向敏感路径可能导致信息泄露；cron部署需非root用户；agent-spawn/external-model扫描模式引入的推理成本与凭证暴露；自报告满意度机制的诚信假设；多层配置文件的维护负担。建议始终从Tier 1-2开始，隔离测试后再启用持久化cron。