YiHe Kernel · 意合认知硬核（Agent 认知决策内核）产品系统

大模型落地 Agent 面临三堵墙：决策黑盒不可解释、上下文窗口割裂语境、执行依赖概率幻觉。行业需要一层"看得见推理过程"的认知底座——既不放弃既有 Agent 生态，又能让决策回到显式关系推演。YiHe Kernel 以"关系优先、语境决定、辩证取舍"的东方认知方式为内核，把意象、关系、脚本沉淀为可加载的行业知识资产，服务于 AI Agent、智能客服、金融风控、医疗导诊、法务合规等场景的决策环节：让 AI 的"思考"有迹可循、可按行业切换、可被人类确认，让企业敢把重要判断交给 Agent。

项目由八大功能模块构成：
1) 认知决策引擎（yihe_reason/yihe_think）：意象化→关系激活→语境整合→势态推演，输出结构化决策（结论/置信度/理由链/备选/回退条件）；
2) 意象库与关系网管理（yihe_imago/relation/network）：高级意象（分类/标签/模态/语义指纹）、十类关系、命名空间隔离；
3) 行业模板包（yihe_pack）：加载切换行业关系网（通用生活/通勤/餐饮/医疗/法务/金融），支持 JSON 导入导出与企业分发；
4) 学习闭环（yihe_feedback）：采纳/拒绝反馈批量调整关系权重，系统随经验成长；
5) 确认网关：风险分级（低/中/高），高风险决策强制人类确认（暂停-确认-执行）后放行；
6) RFB 关系场字节码模拟（yihe_rfb）：指令集三态执行（成功 0x01 / 失败 0x00 / 待定 0x02）；
7) 企业级管理（yihe_admin/yihe_trace）：命名空间切换、运行配置、统计审计、全量轨迹回放（写入 Session Log）；
8) 开放核心商业层（yihe_license）：许可激活、按"次思考"计费、账单导出，metered API 供其他插件付费调用。
主要功能：为 Agent 的"决策环节"提供可解释、可审计、可按行业切换、可持续学习的认知大脑——它只思考，不执行。

我负责：认知架构总体设计（四层意-象-场、三工作器、记忆-学习-安全-进化-执行闭环）；关系网引擎与词典语义匹配实现（子串/别名强绑定 + bigram 兜底，使自然语言可直达包内意象）；辩证推演器（正反合、平局翻转、留白反问）；确认网关与奖惩学习闭环；RFB 指令表模拟；行业模板包体系与企业级管理（命名空间/审计/配置）；开放核心商业层（计量/许可/账单）；品牌视觉体系（Logo 家族与架构图）。
技术栈：JavaScript（Cordis 微内核动态插件）、Node.js、JSON 关系图谱、确定性调度算法，无外部框架依赖，运行于 DeepSeek Harness。
实现亮点：1) 决策全链路可解释，每条结论可回溯到关系路径；2) 无 LLM 依赖的词典直达匹配，行业包即插即用；3) 高风险决策强制人类确认；4) 奖惩学习批量回写且全程可审计；5) 开放核心商业闭环齐备（计量/许可/账单导出）。
难点：如何在无外部大模型参与下让自然语言直达行业概念；如何保证同输入同决策的确定性；如何在热替换场景下全量回收副作用。