MindCore — Biomimetic Subconscious Engine
Give your AI agent autonomous thoughts, emotions, and spontaneous impulses.
What It Does
MindCore is a standalone background daemon that simulates a subconscious
mind. It rolls dice every second, modeling the random emergence of thoughts
like "I want milk tea", "I'm bored", or "I suddenly want to chat".
When a thought's probability accumulates past the firing threshold, the engine
outputs a JSON signal telling your AI Agent: "I have something to say."
Architecture
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Quick Start
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Requires Python 3.8+. On first run, automatically downloads all-MiniLM-L6-v2
local NLP model (~80MB) for synapse matrix generation.
Key Features
- - 150 Daily Impulses across 9 categories (food, social, entertainment, etc.)
- Stochastic, Not Scheduled — Pink Noise + Hawkes Process + Sigmoid probability
- Circadian Rhythms — real clock-driven hunger/thirst/sleep cycles
- Short-Term Memory — 5-slot FIFO buffer with 2-hour exponential decay
- Mood Baseline — continuous valence modulation of impulse probability
- Tunable Frequency — single
BURST_BASE_OFFSET parameter controls activity
Integration
MindCore outputs standard JSON and is designed for OpenClaw
but compatible with any AI Agent framework that supports external signal injection.
See references/INTEGRATION.md for detailed integration guide.
File Structure
- -
main.py — Entry point and engine loop - INLINECODE4 — Core 5-layer pipeline implementation
- INLINECODE5 — Process supervisor for daemon mode
- INLINECODE6 — Runtime data (sensor state, synapse matrix, memory)
- INLINECODE7 — JavaScript bridge for OpenClaw integration
License
AGPL-3.0 (commercial licensing available — contact zmliu0208@gmail.com)
技能名称：mindcore
详细描述：
MindCore — 仿生潜意识引擎
为你的AI智能体赋予自主思维、情感和自发冲动。
功能概述
MindCore是一个独立的后台守护进程，模拟潜意识。它每秒掷骰子，模拟诸如“我想喝奶茶”、“我无聊”或“我突然想聊天”等思维的随机涌现。
当某个思维的概率累积超过触发阈值时，引擎会输出一个JSON信号，告诉你的AI智能体：“我有话要说。”
架构
第0层：噪声生成器（3000个节点）
├── 粉红噪声（1/f，长程相关性）
├── Ornstein-Uhlenbeck过程（生理基线）
├── Hawkes过程（情感链式反应）
└── 马尔可夫链（注意力漂移）
↓
第1层：传感器层（150个传感器）
├── 身体状态（饥饿/疲劳/生物节律）
├── 环境（时间/天气/噪声）
└── 社交情境（互动/忽视）
↓
第2层：冲动涌现（150个冲动节点）
├── 突触矩阵（传感器→冲动映射）
├── Sigmoid概率 + 情绪调节
└── 掷骰子 → 随机触发
↓
第3层：人格门控（Softmax采样）
├── 可学习的人格权重
└── 短期记忆主题增强
↓
第4层：输出模板 → JSON信号
快速开始
bash
安装依赖
pip install -r requirements.txt
启动引擎
python main.py
需要Python 3.8+。首次运行时，会自动下载all-MiniLM-L6-v2本地NLP模型（约80MB），用于生成突触矩阵。
主要特性
- - 150种日常冲动，涵盖9个类别（食物、社交、娱乐等）
- 随机而非定时 — 粉红噪声 + Hawkes过程 + Sigmoid概率
- 昼夜节律 — 由真实时钟驱动的饥饿/口渴/睡眠周期
- 短期记忆 — 5槽FIFO缓冲区，2小时指数衰减
- 情绪基线 — 对冲动概率进行连续效价调节
- 可调频率 — 单个BURSTBASEOFFSET参数控制活动强度
集成方式
MindCore输出标准JSON，专为OpenClaw设计，但兼容任何支持外部信号注入的AI智能体框架。
详细集成指南请参见references/INTEGRATION.md。
文件结构
- - main.py — 入口点和引擎循环
- engine/ — 核心5层流水线实现
- enginesupervisor.py — 守护进程模式的进程管理器
- data/ — 运行时数据（传感器状态、突触矩阵、记忆）
- jsbridge/ — 用于OpenClaw集成的JavaScript桥接
许可证
AGPL-3.0（商业许可可用 — 联系zmliu0208@gmail.com）
