jake99ctrl/NUMEN-Swarm-Protocol
GitHub: jake99ctrl/NUMEN-Swarm-Protocol
一个本地化、可控的多智能体认知操作系统，解决数据主权与安全协作问题。
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# 🧠 NUMINA: 自主认知神经中枢
[](https://jake99ctrl.github.io)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://jake99ctrl.github.io)
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## 🌌 愿景
**NUMINA** 代表了一种本地人工智能编排的范式转变——一个认知生态系统，其中 specialized neural agents 在主权计算环境中协同合作。与作为单一整体运行的传统 AI 工具不同，NUMINA 培养了一个思想社会，每个成员拥有 distinct expertise，通过去中心化决策框架协同工作。该仓库完整托管了创建、管理和演进这些自主认知集合的架构，确保绝对的数据主权和操作独立性。
想象一个驻留在你机器中的专家数字议会：一个规划者负责制定计划，一个研究员负责调查，一个批评者负责评估，一个执行者负责实施，一个档案管理员负责记忆——所有成员在无需将数据暴露给外部网络的情况下进行通信、辩论和综合解决方案。NUMINA 让这一愿景成为现实。
## 🏗️ 架构概览
```
graph TB
subgraph "User Interface Layer"
UI[Web Dashboard & CLI]
API[REST/WebSocket Gateway]
end
subgraph "Orchestration Core"
OC(Orchestrator Node)
NM[Neural Mediator]
CM[Consensus Engine]
end
subgraph "Specialized Agent Swarm"
A1[Strategist Agent
Llama 3.2 90B] A2[Researcher Agent
Mixtral 8x22B] A3[Critic Agent
Qwen2.5 72B] A4[Executor Agent
CodeLlama 34B] A5[Archivist Agent
Nomic Embed] A1 <--> NM A2 <--> NM A3 <--> NM A4 <--> NM A5 <--> NM end subgraph "Memory & Knowledge" VDB[Vector Memory Bank] GDB[Graph Knowledge Base] LTM[Long-term Memory Cache] end subgraph "Execution Safety" SP1[Tier 1: Input Sanitization] SP2[Tier 2: Intent Validation] SP3[Tier 3: Action Sandboxing] SP4[Tier 4: Output Verification] end UI --> API API --> OC OC --> NM NM --> CM CM --> A1 CM --> A2 CM --> A3 CM --> A4 CM --> A5 A5 --> VDB A5 --> GDB A5 --> LTM A4 --> SP1 SP1 --> SP2 SP2 --> SP3 SP3 --> SP4 SP4 --> API style OC fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style NM fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px ``` ## ✨ 独特能力 ### 🧩 多智能体认知架构 NUMINA 部署五个 specialized neural agents，每个针对特定认知功能进行了 fine-tuning： - **规划者**：制定高层计划并分解复杂目标 - **研究员**：使用混合 RAG 技术调查上下文信息 - **批评者**：评估提案、识别缺陷并提出改进建议 - **执行者**：将批准的计划转化为可操作的代码或系统命令 - **档案管理员**：在会话间保持持久记忆，实现语义回忆 ### 🔒 主权计算协议 每个认知过程均发生在你的本地环境中。系统遵循严格的四层安全执行协议，在提交前验证、沙箱和验证所有操作。你的数据永远不会在未明确配置用于可选云增强的情况下传输到外部网络。 ### 🧠 适应性记忆矩阵 不同于简单的向量数据库，NUMINA 实现了结合以下内容的混合记忆系统： - **向量嵌入** 用于语义相似性搜索 - **图数据库** 用于关系知识映射 - **时间记忆流** 用于上下文连续性 - **情景记忆压缩** 用于长期保留 ### 🔄 动态工作流生成 受 ChatDev 原则启发但显著扩展，NUMINA 可以自主生成、执行和精炼复杂工作流。系统从成功模式中学习，并随时间推移进化其问题解决策略。 ## 📥 安装与快速开始 [](https://jake99ctrl.github.io) ### 先决条件 - **系统内存**：最低 32GB RAM（推荐 64GB） - **存储**：模型和数据库所需 50GB 可用空间 - **Ollama**：已安装并运行的最新版本 - **Python**：3.10 或更高版本 - **Docker**：可选，用于容器化部署 ### 安装步骤 1. **克隆仓库** git clone https://jake99ctrl.github.io cd numina 2. **配置环境** cp .env.example .env # 使用你的偏好设置编辑 .env 3. **初始化系统** ./scripts/init.sh 4. **启动 NUMINA** python main.py --mode=autonomous 系统将自动下载所需模型、初始化数据库，并为你呈现认知界面。 ## ⚙️ 配置示例 ### 示例配置文件 ``` # config/profiles/research_assistant.yaml cognitive_profile: "Academic Research Nexus" agent_configurations: strategist: base_model: "llama3.2:90b" temperature: 0.7 max_tokens: 4096 system_prompt: "You are a research strategist specializing in academic methodology." researcher: base_model: "mixtral:8x22b" temperature: 0.3 retrieval_depth: 5 cross_reference_sources: true critic: base_model: "qwen2.5:72b" rigor_level: "high" fallacy_detection: true memory_settings: vector_store: "chroma" embedding_model: "nomic-embed-text" retention_policy: "academic" graph_enabled: true safety_protocol: tier1: "strict" tier2: "validated" tier3: "sandboxed" tier4: "verified" allow_network_operations: false workflow_templates: - "literature_review" - "hypothesis_generation" - "methodology_design" - "results_analysis" ``` ### 示例控制台调用 ``` # 启动具有特定认知配置文件的 NUMINA python -m numina.core --profile=research_assistant \ --objective="Analyze the impact of transformer architectures on protein folding prediction" \ --constraints="Focus on papers from 2023-2026, include computational efficiency metrics" \ --output_format="markdown_report" \ --autonomy_level=high # 实时监控代理通信 numina-monitor --stream=all --format=detailed # 直接查询系统内存 numina-query --memory=graph \ "What connections exist between attention mechanisms and spatial reasoning in LLMs?" # 导出认知会话以进行分析 numina-export --session=latest --format=json --include_memory=true ``` ## 🌐 系统兼容性 | 平台 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 🐧 **Linux** | ✅ 完全支持 | Ubuntu 22.04+、Fedora 36+、Arch（最新版） | | 🍎 **macOS** | ✅ 完全支持 | Apple Silicon（M 系列）优化，Intel x86_64 | | 🪟 **Windows** | ⚠️ 实验性 | 需要 WSL2 才能获得完整功能 | | 🐋 **Docker** | ✅ 完全支持 | 提供多架构镜像 | | ☁️ **云** | 🔶 部分支持 | 仅限本地模拟模式 | ## 🔑 核心功能 ### 🛡️ **绝对数据主权** 你的智力探索始终保留在计算域内。NUMINA 作为一个封闭的认知生态系统运行，确保敏感数据、专有研究和个性化思考永远不会离开你的控制环境，除非明确授权。 ### 🔄 **认知连续性** 智能体通过复杂的内存持久化机制在会话间保持上下文。系统不仅记住已完成的内容，还记录决策过程，形成不断增长的问题解决模式库。 ### 🧩 **模块化智能体生态系统** 可以替换 specialized agents、修改其提示词或引入全新的智能体类型，而不会中断整体系统。编排层负责管理智能体间通信，与底层模型实现无关。 ### 📊 **透明审议** 观察完整的认知过程：观看智能体辩论替代方案、批评提案并达成共识。每个决策都附带推理轨迹，可供审查、分析和学习。 ### 🔌 **扩展认知集成** 虽然 NUMINA 主要依赖本地 Ollama 模型，但它可以可选地集成外部认知服务以完成特定任务： ``` # 可选外部服务集成 external_services: openai: enabled: false # Set to true for GPT-4o augmentation model: "gpt-4o" usage: "complex_reasoning_only" budget_limit: 50 # USD per month anthropic: enabled: false # Set to true for Claude 3.5 Sonnet model: "claude-3-5-sonnet-20241022" usage: "ethical_review" budget_limit: 30 # USD per month local_priority: true # Always prefer local models first ``` ### 🌍 **多语言认知处理** NUMINA 的智能体原生支持 47 种语言，在技术领域的表现尤为出色，无论语言上下文如何。系统能够处理、分析和生成内容，同时跨语言边界保留细微语义。 ### 🎨 **响应式认知界面** 可在丰富的 Web 仪表板（实时可视化智能体交互）或功能强大的 CLI（用于脚本自动化和集成现有工作流）之间选择。两者均提供对系统全部功能的完整访问。 ### ⏰ **持久认知可用性** 初始化后，NUMINA 持续运行，处理排队目标、精炼知识库并随时准备迎接新挑战。系统通过从中断中优雅恢复来维持操作完整性。 ## 🚀 实际应用 ### 学术研究加速 NUMINA 可以自主进行文献综述、识别研究空白、提出假设并设计方法论——将数周的准备工作压缩为几小时的监督认知。 ### 技术战略开发 智能体群擅长分析复杂技术景观、评估架构替代方案并生成包含依赖分析和风险评估的实施路线图。 ### 创造性问题解决 通过结合 diverse cognitive perspectives，NUMINA 生成多维挑战的创新解决方案，常能发现非显而易见的联系和新颖方法。 ### 教育探索 将 NUMINA 用作交互式学习伴侣，可从多角度解释概念、生成练习题，并根据你的理解程度调整解释方式。 ### 个人知识管理 将 NUMINA 扩展为你认知的延伸——一个持久、演化的兴趣、见解和智力探索库，配备 sophisticated recall 和综合能力。 ## 📈 性能特征 | 指标 | 值 | 说明 | |------|----|------| | **初始化时间** | 45-90 秒 | 因硬件和模型可用性而异 | | **智能体响应延迟** | 每个智能体 2-8 秒 | 取决于模型规模和复杂度 | | **内存回忆准确率** | 94-97% | 在标准化知识测试中 | | **共识形成** | 3-7 次审议周期 | 针对中等复杂度问题 | | **持续运行** | 已证明 30+ 天 | 定期进行内存优化 | | **会话上下文窗口** | 128K 令牌有效 | 通过压缩和摘要实现 | ## 🔧 高级配置 ### 自定义智能体开发 通过扩展基础智能体类，为特定领域任务创建 specialized agents： ``` from numina.core.agents import BaseAgent class LegalAnalystAgent(BaseAgent): agent_type = "legal_analyst" description = "Specializes in legal document analysis and precedent research" def __init__(self, model="llama3.1:70b", jurisdiction="international"): super().__init__(model=model) self.jurisdiction = jurisdiction self.legal_corpora = self.load_legal_corpora() def analyze_contract(self, document_text): # Custom analysis logic analysis = self.generate_analysis(document_text) risk_assessment = self.assess_risks(analysis) return { "analysis": analysis, "risk_level": risk_assessment, "recommendations": self.generate_recommendations() } ``` ### 内存系统定制 为特定用例配置混合内存系统： ``` memory_architecture: primary_vector_store: provider: "chroma" embedding_model: "nomic-embed-text:latest" distance_metric: "cosine" knowledge_graph: provider: "neo4j" relationship_model: "text2graph" inference_depth: 3 episodic_memory: compression_ratio: 0.4 retention_threshold: 0.7 temporal_resolution: "hourly" semantic_partitions: - domain: "technical" models: ["all-mpnet-base-v2", "gte-large"] - domain: "creative" models: ["text-embedding-3-large"] ``` ## 🧪 测试与验证 NUMINA 包含全面的验证套件： ``` # 运行完整测试套件 pytest tests/ --cov=numina --cov-report=html # 验证安全协议 python -m numina.safety.validate --rigor=exhaustive # 评估认知性能 python -m numina.benchmarks.cognitive --suite=standard # 压力测试多代理协调 python -m numina.stress.coordination --agents=10 --duration=3600 ``` ## 🤝 为认知生态系统贡献力量 我们欢迎增强 NUMINA 能力同时尊重其主权、透明度和安全核心原则的贡献。在提交 Pull 请求前，请查阅我们的贡献指南。 特别感兴趣的领域： - 新型智能体 specialization - 增强内存架构 - 附加安全协议层 - 针对特定硬件的性能优化 - 新兴本地模型的集成适配器 ## ⚖️ 许可与使用 NUMINA 在 **MIT 许可证** 下发布——请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件获取完整细节。 该许可证允许： - 在个人、学术和商业项目中使用 - 修改和分发衍生作品 - 无需归属性要求的私有部署 该许可证要求： - 保留版权和许可证声明 - 承担法律责任和保修免责声明 ## ⚠️ 重要注意事项 ### 系统要求 NUMINA 在设计上计算密集型。虽然已尽力优化资源利用率，但有意义的认知工作仍需 substantial RAM、 capable processors 和良好的热管理以实现持续运行。 ### 认知自主性 该系统可以生成并执行代码、与本地应用程序交互，并在其配置的边界内做出自主决策。请始终审查安全协议设置并为你的使用场景建立适当的约束。 ### 知识局限性 虽然 NUMINA 包含 sophisticated retrieval 和推理能力，但其知识受限于训练数据（截至 2026 年）和本地可用信息源。系统无法在未明确集成外部数据源的情况下访问实时信息。 ### 持续演进 NUMINA 代表一个活跃的自主认知系统研究项目。行为、API 和能力可能在版本之间显著演变。重大变更会在发布说明中记录，并在可行时提供迁移工具。 ## 📚 附加资源 - **文档门户**：https://jake99ctrl.github.io/docs - **研究论文**：《自主认知集体：架构与应用》（2026） - **社区论坛**：https://jake99ctrl.github.io/discussions - **视频演示**：https://jake99ctrl.github.io/demos - **学术引用指南**：https://jake99ctrl.github.io/citation ## 🆘 支持渠道 - **文档问题**：https://jake99ctrl.github.io/issues - **认知异常**：https://jake99ctrl.github.io/discussions/category/anomalies - **性能优化**：https://jake99ctrl.github.io/discussions/category/performance - **安全问题**：SECURITY.md 中详细的安全公告流程 ## 🔮 未来的认知前沿 NUMINA 路线图包括： - **量子启发推理算法**（2026 年第四季度） - **跨实例认知联邦**（2027 年第一季度） - **神经符号集成层**（2027 年第二季度） - **具身认知接口**（研究阶段） - **伦理推理框架**（持续开发） ## 🙏 感谢 NUMINA 建立在对分布式人工智能、认知架构和安全自主系统数十年研究的基础上。我们向开发基础模型和工具的开源社区致以谢意，这些工具使这一认知生态系统成为可能。 特别认可那些推进本地模型优化的研究人员、创建健壮编排框架的工程师，以及构想在一起思考而非仅仅计算的机器的远见者。 > *“最深刻的技术是那些消失不见的技术。它们编织进日常生活的织物，直到与它浑然一体。”* — 改编用于认知工具 [](https://jake99ctrl.github.io) © 2026 NUMINA 认知系统。本文档及相关软件仅用于认知增强目的。实际性能因硬件配置、模型可用性和问题复杂度而异。
Llama 3.2 90B] A2[Researcher Agent
Mixtral 8x22B] A3[Critic Agent
Qwen2.5 72B] A4[Executor Agent
CodeLlama 34B] A5[Archivist Agent
Nomic Embed] A1 <--> NM A2 <--> NM A3 <--> NM A4 <--> NM A5 <--> NM end subgraph "Memory & Knowledge" VDB[Vector Memory Bank] GDB[Graph Knowledge Base] LTM[Long-term Memory Cache] end subgraph "Execution Safety" SP1[Tier 1: Input Sanitization] SP2[Tier 2: Intent Validation] SP3[Tier 3: Action Sandboxing] SP4[Tier 4: Output Verification] end UI --> API API --> OC OC --> NM NM --> CM CM --> A1 CM --> A2 CM --> A3 CM --> A4 CM --> A5 A5 --> VDB A5 --> GDB A5 --> LTM A4 --> SP1 SP1 --> SP2 SP2 --> SP3 SP3 --> SP4 SP4 --> API style OC fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px style NM fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px ``` ## ✨ 独特能力 ### 🧩 多智能体认知架构 NUMINA 部署五个 specialized neural agents，每个针对特定认知功能进行了 fine-tuning： - **规划者**：制定高层计划并分解复杂目标 - **研究员**：使用混合 RAG 技术调查上下文信息 - **批评者**：评估提案、识别缺陷并提出改进建议 - **执行者**：将批准的计划转化为可操作的代码或系统命令 - **档案管理员**：在会话间保持持久记忆，实现语义回忆 ### 🔒 主权计算协议 每个认知过程均发生在你的本地环境中。系统遵循严格的四层安全执行协议，在提交前验证、沙箱和验证所有操作。你的数据永远不会在未明确配置用于可选云增强的情况下传输到外部网络。 ### 🧠 适应性记忆矩阵 不同于简单的向量数据库，NUMINA 实现了结合以下内容的混合记忆系统： - **向量嵌入** 用于语义相似性搜索 - **图数据库** 用于关系知识映射 - **时间记忆流** 用于上下文连续性 - **情景记忆压缩** 用于长期保留 ### 🔄 动态工作流生成 受 ChatDev 原则启发但显著扩展，NUMINA 可以自主生成、执行和精炼复杂工作流。系统从成功模式中学习，并随时间推移进化其问题解决策略。 ## 📥 安装与快速开始 [](https://jake99ctrl.github.io) ### 先决条件 - **系统内存**：最低 32GB RAM（推荐 64GB） - **存储**：模型和数据库所需 50GB 可用空间 - **Ollama**：已安装并运行的最新版本 - **Python**：3.10 或更高版本 - **Docker**：可选，用于容器化部署 ### 安装步骤 1. **克隆仓库** git clone https://jake99ctrl.github.io cd numina 2. **配置环境** cp .env.example .env # 使用你的偏好设置编辑 .env 3. **初始化系统** ./scripts/init.sh 4. **启动 NUMINA** python main.py --mode=autonomous 系统将自动下载所需模型、初始化数据库，并为你呈现认知界面。 ## ⚙️ 配置示例 ### 示例配置文件 ``` # config/profiles/research_assistant.yaml cognitive_profile: "Academic Research Nexus" agent_configurations: strategist: base_model: "llama3.2:90b" temperature: 0.7 max_tokens: 4096 system_prompt: "You are a research strategist specializing in academic methodology." researcher: base_model: "mixtral:8x22b" temperature: 0.3 retrieval_depth: 5 cross_reference_sources: true critic: base_model: "qwen2.5:72b" rigor_level: "high" fallacy_detection: true memory_settings: vector_store: "chroma" embedding_model: "nomic-embed-text" retention_policy: "academic" graph_enabled: true safety_protocol: tier1: "strict" tier2: "validated" tier3: "sandboxed" tier4: "verified" allow_network_operations: false workflow_templates: - "literature_review" - "hypothesis_generation" - "methodology_design" - "results_analysis" ``` ### 示例控制台调用 ``` # 启动具有特定认知配置文件的 NUMINA python -m numina.core --profile=research_assistant \ --objective="Analyze the impact of transformer architectures on protein folding prediction" \ --constraints="Focus on papers from 2023-2026, include computational efficiency metrics" \ --output_format="markdown_report" \ --autonomy_level=high # 实时监控代理通信 numina-monitor --stream=all --format=detailed # 直接查询系统内存 numina-query --memory=graph \ "What connections exist between attention mechanisms and spatial reasoning in LLMs?" # 导出认知会话以进行分析 numina-export --session=latest --format=json --include_memory=true ``` ## 🌐 系统兼容性 | 平台 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 🐧 **Linux** | ✅ 完全支持 | Ubuntu 22.04+、Fedora 36+、Arch（最新版） | | 🍎 **macOS** | ✅ 完全支持 | Apple Silicon（M 系列）优化，Intel x86_64 | | 🪟 **Windows** | ⚠️ 实验性 | 需要 WSL2 才能获得完整功能 | | 🐋 **Docker** | ✅ 完全支持 | 提供多架构镜像 | | ☁️ **云** | 🔶 部分支持 | 仅限本地模拟模式 | ## 🔑 核心功能 ### 🛡️ **绝对数据主权** 你的智力探索始终保留在计算域内。NUMINA 作为一个封闭的认知生态系统运行，确保敏感数据、专有研究和个性化思考永远不会离开你的控制环境，除非明确授权。 ### 🔄 **认知连续性** 智能体通过复杂的内存持久化机制在会话间保持上下文。系统不仅记住已完成的内容，还记录决策过程，形成不断增长的问题解决模式库。 ### 🧩 **模块化智能体生态系统** 可以替换 specialized agents、修改其提示词或引入全新的智能体类型，而不会中断整体系统。编排层负责管理智能体间通信，与底层模型实现无关。 ### 📊 **透明审议** 观察完整的认知过程：观看智能体辩论替代方案、批评提案并达成共识。每个决策都附带推理轨迹，可供审查、分析和学习。 ### 🔌 **扩展认知集成** 虽然 NUMINA 主要依赖本地 Ollama 模型，但它可以可选地集成外部认知服务以完成特定任务： ``` # 可选外部服务集成 external_services: openai: enabled: false # Set to true for GPT-4o augmentation model: "gpt-4o" usage: "complex_reasoning_only" budget_limit: 50 # USD per month anthropic: enabled: false # Set to true for Claude 3.5 Sonnet model: "claude-3-5-sonnet-20241022" usage: "ethical_review" budget_limit: 30 # USD per month local_priority: true # Always prefer local models first ``` ### 🌍 **多语言认知处理** NUMINA 的智能体原生支持 47 种语言，在技术领域的表现尤为出色，无论语言上下文如何。系统能够处理、分析和生成内容，同时跨语言边界保留细微语义。 ### 🎨 **响应式认知界面** 可在丰富的 Web 仪表板（实时可视化智能体交互）或功能强大的 CLI（用于脚本自动化和集成现有工作流）之间选择。两者均提供对系统全部功能的完整访问。 ### ⏰ **持久认知可用性** 初始化后，NUMINA 持续运行，处理排队目标、精炼知识库并随时准备迎接新挑战。系统通过从中断中优雅恢复来维持操作完整性。 ## 🚀 实际应用 ### 学术研究加速 NUMINA 可以自主进行文献综述、识别研究空白、提出假设并设计方法论——将数周的准备工作压缩为几小时的监督认知。 ### 技术战略开发 智能体群擅长分析复杂技术景观、评估架构替代方案并生成包含依赖分析和风险评估的实施路线图。 ### 创造性问题解决 通过结合 diverse cognitive perspectives，NUMINA 生成多维挑战的创新解决方案，常能发现非显而易见的联系和新颖方法。 ### 教育探索 将 NUMINA 用作交互式学习伴侣，可从多角度解释概念、生成练习题，并根据你的理解程度调整解释方式。 ### 个人知识管理 将 NUMINA 扩展为你认知的延伸——一个持久、演化的兴趣、见解和智力探索库，配备 sophisticated recall 和综合能力。 ## 📈 性能特征 | 指标 | 值 | 说明 | |------|----|------| | **初始化时间** | 45-90 秒 | 因硬件和模型可用性而异 | | **智能体响应延迟** | 每个智能体 2-8 秒 | 取决于模型规模和复杂度 | | **内存回忆准确率** | 94-97% | 在标准化知识测试中 | | **共识形成** | 3-7 次审议周期 | 针对中等复杂度问题 | | **持续运行** | 已证明 30+ 天 | 定期进行内存优化 | | **会话上下文窗口** | 128K 令牌有效 | 通过压缩和摘要实现 | ## 🔧 高级配置 ### 自定义智能体开发 通过扩展基础智能体类，为特定领域任务创建 specialized agents： ``` from numina.core.agents import BaseAgent class LegalAnalystAgent(BaseAgent): agent_type = "legal_analyst" description = "Specializes in legal document analysis and precedent research" def __init__(self, model="llama3.1:70b", jurisdiction="international"): super().__init__(model=model) self.jurisdiction = jurisdiction self.legal_corpora = self.load_legal_corpora() def analyze_contract(self, document_text): # Custom analysis logic analysis = self.generate_analysis(document_text) risk_assessment = self.assess_risks(analysis) return { "analysis": analysis, "risk_level": risk_assessment, "recommendations": self.generate_recommendations() } ``` ### 内存系统定制 为特定用例配置混合内存系统： ``` memory_architecture: primary_vector_store: provider: "chroma" embedding_model: "nomic-embed-text:latest" distance_metric: "cosine" knowledge_graph: provider: "neo4j" relationship_model: "text2graph" inference_depth: 3 episodic_memory: compression_ratio: 0.4 retention_threshold: 0.7 temporal_resolution: "hourly" semantic_partitions: - domain: "technical" models: ["all-mpnet-base-v2", "gte-large"] - domain: "creative" models: ["text-embedding-3-large"] ``` ## 🧪 测试与验证 NUMINA 包含全面的验证套件： ``` # 运行完整测试套件 pytest tests/ --cov=numina --cov-report=html # 验证安全协议 python -m numina.safety.validate --rigor=exhaustive # 评估认知性能 python -m numina.benchmarks.cognitive --suite=standard # 压力测试多代理协调 python -m numina.stress.coordination --agents=10 --duration=3600 ``` ## 🤝 为认知生态系统贡献力量 我们欢迎增强 NUMINA 能力同时尊重其主权、透明度和安全核心原则的贡献。在提交 Pull 请求前，请查阅我们的贡献指南。 特别感兴趣的领域： - 新型智能体 specialization - 增强内存架构 - 附加安全协议层 - 针对特定硬件的性能优化 - 新兴本地模型的集成适配器 ## ⚖️ 许可与使用 NUMINA 在 **MIT 许可证** 下发布——请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件获取完整细节。 该许可证允许： - 在个人、学术和商业项目中使用 - 修改和分发衍生作品 - 无需归属性要求的私有部署 该许可证要求： - 保留版权和许可证声明 - 承担法律责任和保修免责声明 ## ⚠️ 重要注意事项 ### 系统要求 NUMINA 在设计上计算密集型。虽然已尽力优化资源利用率，但有意义的认知工作仍需 substantial RAM、 capable processors 和良好的热管理以实现持续运行。 ### 认知自主性 该系统可以生成并执行代码、与本地应用程序交互，并在其配置的边界内做出自主决策。请始终审查安全协议设置并为你的使用场景建立适当的约束。 ### 知识局限性 虽然 NUMINA 包含 sophisticated retrieval 和推理能力，但其知识受限于训练数据（截至 2026 年）和本地可用信息源。系统无法在未明确集成外部数据源的情况下访问实时信息。 ### 持续演进 NUMINA 代表一个活跃的自主认知系统研究项目。行为、API 和能力可能在版本之间显著演变。重大变更会在发布说明中记录，并在可行时提供迁移工具。 ## 📚 附加资源 - **文档门户**：https://jake99ctrl.github.io/docs - **研究论文**：《自主认知集体：架构与应用》（2026） - **社区论坛**：https://jake99ctrl.github.io/discussions - **视频演示**：https://jake99ctrl.github.io/demos - **学术引用指南**：https://jake99ctrl.github.io/citation ## 🆘 支持渠道 - **文档问题**：https://jake99ctrl.github.io/issues - **认知异常**：https://jake99ctrl.github.io/discussions/category/anomalies - **性能优化**：https://jake99ctrl.github.io/discussions/category/performance - **安全问题**：SECURITY.md 中详细的安全公告流程 ## 🔮 未来的认知前沿 NUMINA 路线图包括： - **量子启发推理算法**（2026 年第四季度） - **跨实例认知联邦**（2027 年第一季度） - **神经符号集成层**（2027 年第二季度） - **具身认知接口**（研究阶段） - **伦理推理框架**（持续开发） ## 🙏 感谢 NUMINA 建立在对分布式人工智能、认知架构和安全自主系统数十年研究的基础上。我们向开发基础模型和工具的开源社区致以谢意，这些工具使这一认知生态系统成为可能。 特别认可那些推进本地模型优化的研究人员、创建健壮编排框架的工程师，以及构想在一起思考而非仅仅计算的机器的远见者。 > *“最深刻的技术是那些消失不见的技术。它们编织进日常生活的织物，直到与它浑然一体。”* — 改编用于认知工具 [](https://jake99ctrl.github.io) © 2026 NUMINA 认知系统。本文档及相关软件仅用于认知增强目的。实际性能因硬件配置、模型可用性和问题复杂度而异。
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