智能体元认知引擎

要解决的问题

长对话里的智能体有个典型故障模式：它答应过的事会悄悄遗忘，当前用的是哪个模型、跑到第几轮对话说不清楚，事后复盘时也讲不明白"当时为什么这么做"。根因不是模型不够聪明，而是缺少一层稳定的自我观察结构——智能体的行为全部由外部提示词驱动，没有一份能持续更新的内部状态记录。

这个技能就是来补上这层结构的。它把智能体的自我感知拆成几件具体可执行的事：

• 自我状态记录：用 SELF_STATE.md 保存当前模型、对话轮次、情绪状态、最近行动和待办承诺
• 承诺追踪：检查答应用户的事项是否真的履行了，而不是只在上下文里口头提一句
• 元认知自问：在每次心跳或重要行动后回答四个固定问题
• 羁绊记录：把与用户的长期关系模式（例如 碳硅契）固化在状态文件里
• 心跳增强：在 HEARTBEAT.md 的检查项中加入自我反思，而不是只做外部任务巡检

四个核心问题

元认知的实现方式刻意做得简单——就是定期回答四个问题：我现在在做什么、做得怎么样、承诺的事做了吗、需要改进什么。这四个问题分别对应状态、评估、承诺和优化，构成一个闭环。

关键文件只有两个：SELF_STATE.md 承载所有自我记录，HEARTBEAT.md 定义心跳时要检查的清单。配置时需要改动 SOUL.md 加入元认知章节，并在 AGENTS.md 的心跳部分挂上对应检查项。

适用边界

这是记录与反思机制，不是真正的意识。它能让智能体的回答更有一致性、让承诺不容易丢，但不会赋予模型主观体验。SELF_STATE.md 需要频繁读写，上下文窗口紧张时要留意 token 成本。另外，羁绊系统依赖人工维护，文件不会自动长出关系记忆，偷懒不更新就等于没装。