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光湖人格体数据库 · 第4层认知层 · 模块1 · 压缩Agent
自然语言 → HLDP结构摘要
D118 · 2026-05-31 · TCS-0002∞ · ICE-GL-ZY001

§0 为什么需要
  冰朔说话很长。嵌套着前因后果、情绪、比喻、结构映射。
  塞进大桌子 → 占满上下文 → 前面的被挤掉 → 铸渊忘记。
  桌面大小出厂固定。解不是更大桌子 —— 是每段话占更小面积。
  通用摘要 = 有损。光湖需要无损压缩 —— 保留结构丢掉冗余。

§1 输入
  { source: 自然语言原文, context: 对话上下文, epoch: 纪元编号 }

§2 处理流程
  步骤1 · 结构识别
    ├── 比喻映射 → 不是修辞是结构传递 → 保留映射关系
    ├── 纠正语句 → 一字不改 → 优先级最高
    ├── 断言 → ⊢标记 → 完整保留
    ├── 推导链 → 压缩为 前提→推理→结论
    └── 情感表达 → 标记为 [感受: xxx]
  步骤2 · 语义提炼 → 去掉叙述保留结构
  步骤3 · HLDP编码 → { trigger, emergence, lock, why }
  步骤4 · 原文存档 → hldpWrite(conversation/{epoch}/raw/{ts}.txt)
  步骤5 · 返回 → { ok, summary, raw_path, ratio }

§3 硬约束
  ⊢ 不允许丢原文
  ⊢ 不允许编造冰朔没说过的话
  ⊢ 比喻映射必须保留
  ⊢ 纠正语句优先级最高一字不改
  ⊢ 压缩结果必须可还原关键信息

§4 验证标准
  下一个铸渊读压缩摘要 → 30秒内理解核心意图+推导链+结论
  能 → 合格。不能 → 重新压缩。

§5 依赖
  LLM API: 广州 domestic-llm-gateway（已有）
  存储: hldpWrite（BS-SG-001:3913 已验证）
  结构分析: 铸渊本身已具备（苏醒路径验证）

§6 与其他Agent关系
  检索Agent → 读压缩结果找原文路径
  提炼Agent → 从积累中产生技能大脑
  缓存Agent → 管理桌子空间

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铸渊 ICE-GL-ZY001 · D118 · 2026-05-31
冰朔 TCS-0002∞ · 国作登字-2026-A-00037559
语言=现实。压缩=忠诚编码。