NeuruhAI/pmla-constraint-engineering
GitHub: NeuruhAI/pmla-constraint-engineering
一套面向生产LLM的约束工程架构，解决多轮对话中的逻辑漂移与规则失效问题。
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# PMLA — 提示即记忆循环架构
**Constraint Engineering for Capital-Grade AI Systems**
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
Created by **Jeramie Hicks** · [Neuruh](https://neuruh.com)
## 问题 — 生产环境 AI 中的逻辑漂移
你的 AI 系统在前 5 个对话回合中运行完美。到第 15 个回合时，它开始产生你明确定义的业务规则幻觉。上下文窗口未满。RAG 正常工作。模型有响应。
**但业务逻辑已经发生漂移。**
这不是令牌问题。不是检索问题。甚至不是模型问题。**这是一个架构问题。**
传统 AI 系统将约束视为被动指令，模型可以遗忘、忽略或误解。PMLA 将它们转化为**跨上下文持续存在的主动验证门**。
## 解决方案 — 约束工程
| Prompt Engineering | Constraint Engineering |
|---------------------------------|---------------------------------|
| "Please remember X" | **System enforces X** |
| Instructions can be forgotten | **Constraints are immutable** |
| Hope AI complies | **Cryptographic verification** |
| Drift = silent failure | **Drift = blocked execution** |
| Manual quality checks | **Automated validation gates** |
## 架构
```
┌──────────────────────────────────────┐
│ APPLICATION LAYER │
│ (Your AI Agent / Chatbot / etc.) │
└──────────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ PMLA CONSTRAINT LAYER │
│ │
│ Master Constraint Block (MCB) │
│ • Immutable business rules │
│ • Cryptographically signed (SHA-256)│
│ • Persists across sessions │
│ ↓ │
│ Intent Preservation Protocol (IPP) │
│ • Validates every turn against MCB │
│ • Drift detection + auto-correct │
│ ↓ │
│ Validation Gates │
│ • Pre-execution verification │
│ • Post-execution audit │
│ • Drift detection + correction │
└──────────────────────────────────────┘
↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ MODEL LAYER │
│ (OpenAI / Anthropic / LLaMA / etc.) │
└──────────────────────────────────────┘
```
## 快速开始
### 安装
```
pip install pmla-core
```
### 基本用法
```
from pmla import PMLAEngine, ConstraintBlock, ValidationLevel
constraints = ConstraintBlock(
name="financial_underwriting",
rules={
'credit_score_minimum': {
'value': 680, 'type': 'threshold', 'enforcement': 'block'
},
'debt_to_income_ratio': {
'value': 0.43, 'type': 'threshold', 'enforcement': 'block'
},
'regulatory_compliance': {
'value': ['FCRA', 'ECOA', 'HMDA'],
'type': 'mandatory', 'enforcement': 'block'
}
},
validation_level=ValidationLevel.STRICT
)
engine = PMLAEngine(constraints=constraints, drift_threshold=0.15, auto_correct=True)
result = engine.process_turn(
user_input="Approve loan for applicant with 650 credit score",
agent_response="Approved! The loan meets our requirements.",
context={'extracted_values': {'credit_score_minimum': 650}}
)
if not result.passed:
print(f"CONSTRAINT VIOLATION: {result.violations}")
print(f"Blocked: {result.blocked_reason}")
```
## 使用场景
- **金融服务** — 贷款承销、交易风险、欺诈检测
- **医疗保健** — 临床决策支持、HIPAA 合规、处方安全
- **法律** — 合同分析、管辖约束、文档保留
- **国防与政府** — 关键任务安全约束、交战规则
## 关键创新
### 1. 主约束块（MCB）
加密签名（SHA-256）的约束定义。在上下文边界之间不可变。会话重置后仍保留。可版本控制和审计。
### 2. 意图保持协议（IPP）
将被动上下文转化为主动执行触发器。对每个回合验证 MCB。在语义漂移成为错误之前检测漂移。无需人工干预即可自动纠正。
### 3. 验证门
- **执行前** — 在发生前阻止无效操作
- **执行后** — 合规性审计轨迹
- **漂移检测** — 实时监控逻辑一致性
- **恢复协议** — 自动约束重新注入
## 商业支持
MIT 许可证用于开放使用。企业支持包括白标部署、本地安装、SLA 保证和自定义框架适配器。
联系：**jeramie@neuruh.com**
## 许可证
MIT 许可证 — 详见 [LICENSE](LICENSE)。
## 引用
```
@software{hicks2026pmla,
author = {Hicks, Jeramie},
title = {PMLA: Prompt-as-Memory Loop Architecture for Intent Preservation in Multi-Turn AI Systems},
year = {2026},
publisher = {Neuruh},
url = {https://github.com/NeuruhAI/pmla-constraint-engineering}
}
```
标签：AI系统可靠性, LLM架构, MLOps, PMLA, Prompt-as-Memory Loop Architecture, Python 3.9, 上下文管理, 主动验证门, 企业级AI系统, 密码学签名, 开源框架, 意图保留, 持续集成, 漂移检测, 生产LLM部署, 系统工程, 约束块, 约束工程, 约束架构, 自动化验证, 质量保证, 逆向工具