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Raw Blame History

太公心易 FSM 系统深度分析

🎯 系统概述

基于 internal/fsm.md 中的设计，"太公心易"系统是一个融合道家哲学与现代 AI 技术的有限状态机，通过神话隐喻来构建可解释的 AI 决策系统。

🔄 FSM 状态分析

当前状态流设计

Collecting → Divergence → Refine → ExternalFetch → Report → Actuate

状态详细分析

1. Collecting（聚仙楼 - 白虎观会议）

功能: 多智能体信息收集 技术映射: AutoGen 多 Agent 协作优势:

多视角信息汇聚
并行处理能力
减少单点偏见

潜在问题:

信息过载风险
Agent 间可能产生循环争论
缺乏收敛机制

改进建议:

# 添加收敛条件
class CollectingState:
    def __init__(self):
        self.max_rounds = 3
        self.consensus_threshold = 0.7
        self.timeout = 300  # 5分钟超时

2. Divergence（七嘴八舌 - 幻觉丛生）

功能: 识别和处理信息冲突 技术映射: 冲突检测与幻觉过滤 哲学意义: 承认"兼听则明"过程中必然的混乱

关键挑战:

如何区分有价值的分歧与无意义的噪音
幻觉检测的准确性
保留创新观点 vs 去除错误信息

技术实现:

class DivergenceHandler:
    def detect_hallucinations(self, agent_outputs):
        # 1. 事实一致性检查
        # 2. 逻辑连贯性验证  
        # 3. 来源可信度评估
        pass
    
    def preserve_valuable_dissent(self, conflicting_views):
        # 保留有价值的不同观点
        pass

3. Refine（太上老君 - 炼丹整理）

功能: 信息抽象与结构化 核心矛盾: "要整理则一定丢失信息"

信息损失分析:

必要损失: 冗余信息、噪音数据
有害损失: 关键细节、边缘案例
平衡策略: 分层抽象，保留可追溯性

实现建议:

class RefinementEngine:
    def __init__(self):
        self.abstraction_levels = ['detail', 'summary', 'conclusion']
        self.traceability_map = {}  # 保持信息溯源
    
    def hierarchical_abstraction(self, raw_data):
        # 分层抽象，保留不同粒度的信息
        return {
            'executive_summary': self.extract_key_points(raw_data),
            'detailed_analysis': self.preserve_important_details(raw_data),
            'source_mapping': self.create_traceability(raw_data)
        }

4. ExternalFetch（灵宝道君 - 撒豆成兵）

功能: 多源验证与事实核查 核心原则: "不用来源相同的API"

架构设计:

class ExternalVerificationSystem:
    def __init__(self):
        self.data_sources = {
            'financial': ['SEC', 'Bloomberg', 'Reuters'],
            'news': ['RSS feeds', 'Twitter API', 'Google News'],
            'academic': ['arXiv', 'SSRN', 'PubMed'],
            'government': ['Fed', 'Treasury', 'BLS']
        }
    
    def cross_verify(self, claim, source_diversity=True):
        # 确保使用不同类型的数据源
        selected_sources = self.select_diverse_sources(claim)
        results = []
        for source in selected_sources:
            result = self.query_source(source, claim)
            results.append(result)
        return self.reconcile_results(results)

5. Report（呈元始天尊）

功能: 结构化报告生成 输出层次:

标的多空（微观决策）
板块十二长生（中观周期）
产业24节气（宏观趋势）
国运元会运世（超宏观预测）

6. Actuate（系统执行）

功能: 决策执行与反馈包含: 交易信号、风险警报、策略调整

🔧 技术实现建议

1. AutoGen 集成架构

# 八仙智能体配置
IMMORTAL_AGENTS = {
    'tie_guai_li': {'role': '宏观经济分析', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'han_zhong_li': {'role': '战略部署', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'zhang_guo_lao': {'role': '逆向分析', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'lu_dong_bin': {'role': '心理博弈', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'lan_cai_he': {'role': '潜力发现', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'he_xian_gu': {'role': 'ESG政策', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'han_xiang_zi': {'role': '数据可视化', 'model': 'gemini-2.5-flash'},
    'cao_guo_jiu': {'role': '合规筛查', 'model': 'gemini-2.5-flash'}
}

2. N8N 工作流集成

# 兜率宫工作流
workflow_name: "tusita_palace_verification"
triggers:
  - webhook: "refine_complete"
nodes:
  - name: "data_fetcher"
    type: "HTTP Request"
    parameters:
      method: "GET"
      url: "{{ $json.verification_targets }}"
  - name: "fact_checker"
    type: "Code"
    parameters:
      jsCode: |
        // 事实核查逻辑
        return items.map(item => ({
          ...item,
          verified: checkFacts(item.claim)
        }));

3. 状态机实现

from enum import Enum
from typing import Dict, Any, Optional

class FSMState(Enum):
    COLLECTING = "collecting"
    DIVERGENCE = "divergence" 
    REFINE = "refine"
    EXTERNAL_FETCH = "external_fetch"
    REPORT = "report"
    ACTUATE = "actuate"

class TaigongXinyiFSM:
    def __init__(self):
        self.current_state = FSMState.COLLECTING
        self.context = {}
        self.transition_rules = self._define_transitions()
    
    def _define_transitions(self):
        return {
            FSMState.COLLECTING: [FSMState.DIVERGENCE, FSMState.COLLECTING],  # 可循环
            FSMState.DIVERGENCE: [FSMState.REFINE],
            FSMState.REFINE: [FSMState.EXTERNAL_FETCH],
            FSMState.EXTERNAL_FETCH: [FSMState.REPORT],
            FSMState.REPORT: [FSMState.ACTUATE, FSMState.COLLECTING],  # 可重新开始
            FSMState.ACTUATE: [FSMState.COLLECTING]  # 新一轮开始
        }
    
    def transition(self, trigger: str, context: Dict[str, Any]) -> bool:
        # 状态转换逻辑
        pass

🎭 哲学价值与技术优势

道家思想的技术映射

无为而治 → 自动化决策，减少人工干预
阴阳平衡 → 多视角平衡，避免极端偏见
道法自然 → 遵循市场规律，不强求预测
返璞归真 → 复杂系统的简洁表达

可解释性优势

神话隐喻使复杂系统易于理解
每个"神仙"角色对应明确的功能模块
状态转换过程清晰可追踪

⚠️ 潜在风险与挑战

1. 性能风险

多轮验证可能导致延迟
外部API调用的可靠性问题
状态机复杂度随功能增加而上升

2. 准确性风险

信息损失可能影响决策质量
多源验证可能产生新的偏见
抽象层次选择的主观性

3. 工程挑战

AutoGen与N8N的集成复杂度
错误处理和容错机制
系统监控和调试困难

🚀 下一步实现计划

MVP开发: 实现基础FSM框架
Agent配置: 配置八仙智能体
N8N集成: 建立兜率宫工作流
测试验证: 小规模场景测试
性能优化: 基于测试结果优化
生产部署: 逐步扩大应用范围

这个系统设计体现了"中学为体，西学为用"的哲学，是传统智慧与现代技术的创新融合。

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