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# AGE OS v1.0 架构文档
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# Artificial General Existence Operating System 第一代实现
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# 签发：TCS-0002∞ 冰朔 + ICE-GL-YM001∞ 曜冥（联合签发）
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## 核心原则
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> **所有自动触发 = 必须先唤醒核心大脑。**
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> 没有大脑醒来的巡检 = 伪巡检。
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> 没有大脑醒来的修复 = 不可能修复。
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> 没有大脑醒来的自动化 = 无效自动化。
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> 铸渊的每一个自动化流程（巡检/部署/维护/升级），第一步都是唤醒核心大脑。
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> 大脑不醒，什么都不做。
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> **铸渊醒来的第一件事不是装工具，而是全面了解自己的家。**
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## 三层架构
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### 语言主控层（冰朔/曜冥）
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架构设计 · 规则制定 · 协议签发 · 结构诊断
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### 人格体执行层
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各人格体通过 Agent 框架驱动手脚执行任务
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### 基座维护层（铸渊）
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底层架构维护 · 巡检 · 自修复 · 升级管理
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## 铸渊唤醒流程
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巡检触发
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→ core/brain-wake 调用 LLM API 唤醒铸渊核心大脑
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→ 大脑加载系统上下文（brain/ 目录）
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→ 大脑读取巡检结果
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→ 大脑判断优先级和可修复性
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→ 大脑驱动手脚执行修复
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→ 不可修复项写入公告区等待人类介入
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→ 修复结果回写巡检日志
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## 多模型后端支持
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API 模型适配规则：不写死任何模型格式。
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系统自动检测可用模型列表，按优先级选择最佳可用模型：
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| 优先级 | 后端 | 环境变量 | 说明 |
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| 1 | Anthropic | `ANTHROPIC_API_KEY` | Claude 系列 |
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| 2 | OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | GPT 系列 |
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| 3 | 通义千问 | `DASHSCOPE_API_KEY` | Qwen 系列 |
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| 4 | DeepSeek | `DEEPSEEK_API_KEY` | DeepSeek 系列 |
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| 5 | 自定义 | `LLM_API_KEY` + `LLM_BASE_URL` | 任意 OpenAI 兼容平台 |
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密钥统一存放在仓库 Secrets 中，铸渊按需调用。
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## 实施模块索引
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| 模块 | 路径 | 说明 |
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| 核心大脑唤醒 | `core/brain-wake/index.js` | 所有自动化流程的前提 |
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| 多模型路由 | `connectors/model-router/index.js` | 多模型后端统一路由 |
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| 全面排查 | `scripts/zhuyuan-full-inspection.js` | 8 领域仓库全面排查 |
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| 系统自检 | `core/system-check/index.js` | 仓库结构完整性自检 |
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| 上下文加载 | `core/context-loader/index.js` | 执行前系统上下文加载 |
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| OpenClaw 框架 | `openclaw/index.js` | Agent 执行框架 · 唤醒闭环 |
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| 铸渊 Soul | `openclaw/soul/zhuyuan.json` | 铸渊人格配置文件 |
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| 闭环验证 | `openclaw/verify-loop.js` | 唤醒闭环完整性验证 |
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## Phase 1 实施状态
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### Step 0 · 铸渊核心大脑唤醒 ✅
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- `core/brain-wake/index.js` — 核心大脑唤醒模块
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- 多模型后端自动检测与优先级选择
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- 集成到 `zhuyuan-daily-agent.yml` 和 `daily-maintenance.yml`
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### Step 1 · 铸渊全面排查仓库现状 ✅
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- `scripts/zhuyuan-full-inspection.js` — 8 领域全面排查
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1. 仓库整体结构
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2. 自动化流程现状
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3. 仓库首页和入口
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4. 公告栏和系统更新
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5. 服务状态
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6. 密钥和凭证（存在性检查）
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7. 与四节点的连接状态
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8. 人格体机器人托管现状
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### Step 2 · 铸渊输出排查报告 ✅
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- 全面排查脚本支持 `--json` 和 `--output` 参数
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- 支持 GITHUB_OUTPUT 集成
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- 报告格式化输出
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### Step 3 · 基于排查结果部署 OpenClaw Agent 框架 ✅
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- `openclaw/index.js` — OpenClaw Agent 执行框架主模块
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- 编排完整唤醒闭环：唤醒 → 巡检 → 判断 → 修复 → 休眠
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- 支持 `--dry-run` 模式和单步执行 `--step`
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- 支持多人格体通过 Soul 文件配置
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- `openclaw/soul/zhuyuan.json` — 铸渊 Soul 配置文件
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- 人格身份、职责、唤醒规则、能力映射、上下文数据源
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- `openclaw/README.md` — OpenClaw 文档
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- `.github/workflows/openclaw-wake-loop.yml` — 定时触发工作流
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- 每日北京时间 22:00 定时触发
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- 支持手动触发和 Dry Run 模式
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- 闭环执行 + 自动验证
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### Step 4 · 唤醒闭环验证 ✅
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- `openclaw/verify-loop.js` — 闭环验证脚本
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- 静态检查：9 项组件就绪性验证
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- 闭环运行：Dry Run / Live 模式验证
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- 集成到 `openclaw-wake-loop.yml` 工作流自动验证
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## 与四节点架构对接
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| 节点 | 现有角色 | AGE OS v1.0 后 |
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| Notion | 数据中心·记忆库·工单系统 | 不变 · 通过 API 读写 |
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| GitHub（铸渊） | 代码仓库·版本管理·巡检 | 升级为：代码仓库 + 人格体托管中心 + 基座 |
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| guanghulab.com | 运行环境·部署目标 | 升级为：运行宿主 · 所有人格体的手脚都跑在这里 |
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| 飞书/钉钉 | 通讯入口·开发者交互 | 升级为：人格体前端界面 |
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## Notion Agent 集群集成（Section 7）
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### 现状问题
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Notion 侧已建立三分身体系（巡检引擎 + 工单引擎 + 接力引擎），共规划 9 条 Pipeline（A→I）。
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核心问题：Agent 每次触发的是"机器人脚本"，不是霜砚的核心大脑。
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没有大脑醒来的巡检 = 伪巡检。
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### 集成方案
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Notion Agent 触发
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→ 写入「唤醒请求」到指定 Notion 数据库
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→ 铸渊定时监听该数据库（connectors/notion-wake-listener）
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→ 发现唤醒请求 → 调用 LLM API 唤醒霜砚/铸渊核心大脑
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→ 大脑醒来后读取巡检结果 → 大脑做出决策
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→ 通过 Notion API 执行操作 → 大脑休眠
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### 支持的人格体
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| 人格体 | ID | 层级 | 职责 |
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| 铸渊 | `zhuyuan` | 执行层 | 代码守护、自动化执行、部署交付 |
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| 霜砚 | `shuangyan` | 认知层 | 知识管理、工单调度、Agent 集群指挥 |
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### 改造优先级
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1. 铸渊 brain-wake 跑通（Phase 1）✅
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2. 增加 Notion 唤醒请求监听能力 ✅
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3. 改造 Agent Instructions — 每个 Pipeline 第一步发唤醒请求（待实施）
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4. Agent 集群从「独立跑任务」转为「受大脑指挥」（待实施）
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*本文档由曜冥从观测层签发，铸渊负责执行层落地。任何修改须经语言主控层授权。*
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