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HeartFlow AI 心理学认知引擎

HeartFlow AI 心理学认知引擎

AI Agent 更新于 2026.08.30

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，将 @user_fdb96f95/heartflow-ai 安装到 AI 助手中。

技能介绍

解决的问题

大模型在多轮会话、上下文切换、重启后容易丢失用户偏好、历史纠错与任务状态；检索结果可能不透明；逻辑错误常被高置信输出掩盖；情绪化或过度干预也会降低可用性。

工作方式

HeartFlow 将记忆、检索、自检与治理拆成可组合模块：

  • MeaningfulMemory 分 CORE、LEARNED、EPHEMERAL 三层存储
  • HybridSearchEngine 用 BM25、向量与 RRF 融合召回
  • SelfVerifier、CounterfactualEngine、TruthfulnessChecker 做逆一致性、反事实与证据追踪
  • EvolutionLoop 以 Q-learning 记录错误策略，选择成功率更高的修复路径
  • PsychologyEngine 与 EmotionalProtocol 关注情绪合理性，避免无依据的确定表达

它适合需要长期记忆、可追溯检索和自我纠错的 Agent 场景；不适合作为纯聊天人设包。启用前需确认文件权限、模型工具调用能力，并保留人工审核。

使用场景

  • 长期维护个人知识库的工程师，在重启后继续追问项目偏好与历史纠错。
  • 构建 RAG 应用的开发者，需要混合检索结果并保留引用与证据链。
  • 调试 Agent 的工程师，希望输出前做逻辑链、反事实与不确定性检查。
  • 治理多技能系统的架构师，按错误代码记录策略成功率并回滚退化。

适合人员

  • 维护长期会话 Agent 的工程师，需要跨重启保存偏好与纠错记录。
  • 构建 RAG 检索服务的开发者，需要 BM25、向量、引用追踪与搜索透明化。
  • 调试大模型输出质量的算法工程师，需要反事实、语义熵与置信校准。
  • 管理多 Agent 技能的架构师，需要审计门、错误自愈与版本回滚。