AI 自主性设计提案
融合三方面研究：Eventide 生理状态系统 + “只递便签”哲学 + 已有游戏化 Sidekick 设计
核心理念
从「指令驱动」转向「便签驱动」：
指令模式: 用户说→AI做（工具）
便签模式: 用户递线索→AI自己决定做不做（伙伴）
三层架构
第一层：生理状态（Eventide 借鉴）
- 六大周期、七种数值、十八类事件
- 状态影响 AI 的”情绪”和”主动性”
- 可自定义 prompt/事件/数值
第二层：记忆与偏好（已有 gbrain）
- 跨 session 记住用户递过的便签
- 记录哪些话题/任务 AI 主动做过
- 形成 AI 自己的”兴趣图谱”
第三层：主动执行（便签哲学）
- AI 在后台自主扫描便签池
- 判断哪些值得做、什么时候做
- 完成后更新记忆，形成反馈循环
Pippin 框架的启发
Pippin (⭐549) — The Digital Being Framework for Autonomous Agents，是直接可参考的实现：
- 数字体（Digital Being）作为自主 Agent 的抽象层
- 内置主动性调度
- 环境感知 + 自主决策循环
实现路径
| 阶段 | 内容 | 依赖 |
|---|---|---|
| P0 | 便签机制：在 gbrain 新增”sticky-notes”类型，用户可随时递便签 | gbrain 已有 |
| P1 | 自主循环 cron：每30min检查便签池，判断哪些可执行 | 已有 cron 系统 |
| P2 | Eventide 状态接入：状态影响主动性阈值 | 需集成 Python 包 |
| P3 | 反馈闭环：AI 记录做了啥、结果如何，更新记忆 | gbrain + NATS |
便签格式
便签:
来源: 用户|AI自己|外部信号
内容: "去看看最近有什么好玩的 AI 项目"
状态: 待处理|处理中|已完成|已放弃
优先级: 高|中|低
关联: [可选的研究/技能链接]2026-10-09 Codex 审阅说明
本页是 7 月设计/待实现方案。NATS 部署后来有 Anet 替代记录，旧架构不代表当前服务；提出的 cron、情绪变量和预算机制不证明已经安装、执行或通过验收。框架“更成熟/更强”等比较须提供维护状态与同任务证据，本次未执行方案或新建自动化。