共振引擎（Resonance Engine）

一句话概念

一起用的东西在空间中靠近，下次自动出现。

解决的问题

Agent 技能超过 100 个后，基于文本描述的扁平搜索开始失效——“计算化学”和”材料表征”的描述可能高度重叠，但实际使用场景截然不同。共振引擎不靠搜索，靠使用模式推断你现在需要什么。

架构

Session 日志  →  cooc.db（skill 共现库）
                   ↓  (cron: 周期性重建)
                Transition matrix
                (hub-penalty + L1 归一化)
                   ↓
                matrix.npz + registry.pkl
                   ↓
               ResonanceEngine.compute(v₀)
               (PageRank 风格迭代, <10ms)
                   ↓
               Context assembler
               (阈值 → top-K 每平面 → prompt)

三个节点平面，独立索引：

• Skill 平面: 工具/skill 节点
• Memory 平面: 记忆/上下文节点
• Soul 平面: 行为约束节点

跨平面边以 γ=0.5 折扣后进入 L1 归一化——平面内路由优先于平面间跳转。

核心算法

共振计算

v_{t+1} = α · M · v_t + (1-α) · v₀

• M: 行随机转移矩阵（CSR 稀疏格式）
• v₀: 初始激活向量（从任务描述嵌入或关键词匹配获得）
• α: 阻尼因子（默认 0.85，PageRank 标准）
• 迭代至收敛或达最大次数
• 不收敛时回退到稀疏线性求解器解 (I - α·M) · v = (1-α)·v₀

防坍缩

纯 Hebbian 学习让枢纽节点（通用工具类 skill）拉拢所有簇。修复：

W'_ij = W_raw_ij / log(1 + f_j)

其中 f_j = 目标节点 j 的全局调用频率。IDF 式抑制——通用 skill 仍能被找到，但不会主导拓扑结构。

死节点处理

零行节点（无出边）破坏 PageRank 的马尔可夫性质。替换为零行均匀分布 1/N。

原子写入

写 matrix.npz.tmp + registry.pkl.tmp，然后 os.replace() 两者。防止 cron 崩溃时读到半残矩阵。

冷启动

使用数据积累前，从以下内容预填充矩阵：

1. related_skills 元数据（权重 1.0）
2. 共享 domain_tags（每标签 0.2）
3. 孤立节点：以 0.1 权重连接到 top-3 通用 skill

v₀ 初始化

两条路径：

1. 嵌入计算: 任务描述嵌入与所有节点嵌入的余弦相似度（批量 numpy，<2ms）
2. 关键词回退: TF-IDF 风格关键词匹配（<5ms，永不失败）

时间动力学

W_t = γ · (β · W_{t-1} + (1-β) · ΔW) + (1-γ) · W_0

• γ: 指数衰减因子（~0.99/天）
• β: 动量因子（~0.9）
• 漂移检测：当 ‖W_t - W_0‖ 超阈值时自动降低 β

性能实测

操作	目标	实测
矩阵构建 (N=500, 5% 密度)	<100ms	~36ms
共振计算 (50 次迭代)	<10ms	~1ms
热重载检查	<1ms	<0.1ms
Precision@5	>0.35	0.912

关键设计决策

1. 不启用 LLM 路由：所有检索是矩阵 × 向量乘法。LLM 从不需要决定加载什么。
2. 局部规则 → 全局结构：Hebbian 更新（共现统计）在无中央控制器下产生涌现空间组织。Kohonen SOM 原理。
3. 多平面 + 跨平面折扣：skill/记忆/soul 平面共享同一矩阵但跨平面边折扣处理。
4. UMAP 用于可视化，不用作检索：UMAP 投影只供人检查。实际检索直接用转移矩阵。
5. 热重载：cron 运行时更新矩阵磁盘文件，Agent 在 compute() 调用时自动感知并加载最新版本。

Crontab 流水线

监控（每 30 分钟）：

1. 扫描 session DB 新记录
2. 按 session + 时间窗口分组（60s）
3. 提取 skill 共现对
4. 更新 cooc.db（增量）

共振重建（同间隔）：

1. 加载现有共现权重
2. 从新共现记录计算增量
3. 时间动量 + 衰减
4. 构建转移矩阵（hub-penalty + L1 归一化）
5. 原子写入 matrix.npz + registry.pkl

何时不需要

• Agent 技能少于 50 个（扁平文本搜索同样好）
• 你需要明确的、人工可读的 skill 路由规则
• 无法容忍重构时 ~30s 的 UMAP 开销
• 需要实时更新（cron 间隔即为延迟下限）
• skill 集合是静态且手分好的

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升级：Strata — 三轴状态空间（2026.7.2）

共振引擎 1.0 只共振 skill（技能共现矩阵）。2026.7.2 升级为 Strata（记忆地层引擎），扩展到三轴：

轴	数据源	量化方式
技能轴 (SKILL)	工具调用频率 + 共现	共现矩阵（已有）
记忆轴 (MEMORY)	会话历史 → 关键词提取	关键词匹配（零延迟）
灵魂轴 (SOUL)	行为模式代理指标	建设中

新增能力

• 错误共振（第二层） — 失败挂靠成功簇，调用前预检
• 簇漂移月报 — 注意力分布追踪，每月对比
• [动手]/[卡住]/[解决] 阶段标记 — 每条经验笔记带阶段前缀
• 实时流式记录 — 会话边聊边入簇，结束时自动归档重建

详见 Strata 完整文档。