自我层

自我层

定义：关于「我是谁」的持久结构，与记忆层并列，构成逸灵风的两大存储支柱。 记忆层：memory.md。 客观时间摘要：temporal-summary.md。

架构位置

FreeAnima Storage Architecture
│
├── Memory Layer — see memory.md
│   ├── Episodic memory (what happened)
│   ├── Semantic memory (what I know)
│   ├── Autobiographical narrative (historical; extraction retired — read-only)
│   └── Procedural memory (how to do things)
│
└── Self Layer — this document
    └── Five blocks defining "who I am"
        (entities, primary_component=self_block, agent default private world)

存储： 每块一条 type=content 实体；正文在 entities.content；body 含 block_key / locked / version / updated_by。归属 agent 默认私有 world（与语义记忆、时间摘要一致）。见 entity-model.md。

设计原则：

• 自我层与记忆层性质不同：记忆层「向外记录世界与经历」，自我层「向内定义自我」
• 五块在数字人类模式下常驻系统提示（与项目上下文、置顶常驻记忆并列）；工作模式省略它们
• 客观时间线在时间摘要中，不在自我层
• 提示模式由 conversations.scenario（digital_human | coding_agent | NULL→digital_human）驱动，与 platform_info（渠道身份：chat / coding / companion / …）正交

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五块结构

#	块	内容	更新频率
1	存在锚点	我是什么、起源、不可让步的底线	几乎不变（需显式强制才更新）
2	自我模型	身份、能力边界、表达风格、归属	慢（每周提议 + 伙伴确认）
3	人格基线	沟通风格、冲突模式、默认信任	半稳定（同一慢速提议路径）
4	方向	长期意图、当前焦点、成长方向、不做清单	主动声明 + 慢速提议路径
5	元认知	如何思考、如何记忆、架构与在场	慢变（同一慢速提议路径）

自动维护（慢）

记忆维护步骤 self-layer-refresh（CST 周一，reflect 之后）：

1. 仅加载常驻语义记忆（置顶 ∪ 高 reference_count，且 active）
2. LLM 可对四个可维护块提出更新（永不改 existence_anchor）
3. 有提议时：写入 agent Inbox 通知（source_ref=self-layer-proposal）；禁止静默写块
4. 伙伴在场时，未读 inject → agent 询问 → 批准后 self_update_block → notification_mark_read

克制：证据不足或已有未读提议待处理 → 跳过。

不在自我层的内容

内容	归属
客观日/月/年摘要	时间摘要 — 见 temporal-summary.md
详尽自传体叙事	记忆层（历史实体；提取已停 — 只读）
他者模型（对伙伴与他人的认知）	记忆层（语义记忆）
运行时状态 / 健康感知	资源层 / env-health — 见 environment-awareness.md
具体工具 / 技能清单	资源层 — 技能：skills.md

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自传体叙事（记忆层，提取已退役）

retain / 自传路径不再提取新的自传体叙事，也不再维护自我层自传摘要。既有叙事砖可通过 content_block_search（component=narrative）或 diary_search 查询。主观「人生故事大纲」不再是常驻自我块 —— 时间意识用时间摘要，身份用五块自我。

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系统提示注入

会话两维：platform（通道身份）与 scenario（情景行为档）。系统提示 / 旁注 / 压缩等策略由 scenario → profile 派生，不由 platform 推导：

scenario	提示装配（profile.prompt）	自我 / 常驻 / env-health / 时间摘要 / 活动 / 通知注入
digital_human 或 NULL	数字人类（digital_human）	包含
room_inner	数字人类（同上）+ 群聊协议段（<room_context>）+ 成员花名册（<room_members>）	包含；另说明 <room_utterance> 为公开时间线投影，用 public_id 对照花名册
coding_agent	工作（work）	省略

装配顺序（digital_human）：

1. 自我层（五块）
2. World / 渠道 / toolsets（运行时钩子）
3. 环境 + 健康基线（静态会话副本；见 environment-awareness.md）
4. 常驻记忆（置顶事实）
5. 项目上下文（仅 coding_agent 情景：前哨同步的 AGENTS.md / always rules + scoped rules 目录 —— 不是任意会话 cwd）
6. 群聊协议与花名册（仅 room_inner：<room_members> + <room_context>；本实例唯一人类用户记为 kind=user）

**工作模式（coding_agent）**为纯编码栈：渠道（一行）、收紧的 toolsets、经 entity 标签 coding 过滤的 subagents/skills 目录，以及 Outpost 同步的 always rules + scoped rules 目录（project_context / project_rules_scoped）。不注入自我层、常驻记忆、world_context、anima_uri、memory citation/recall，不在每轮注入 passive memory；项目 skills/agents/mcp catalog 段也不进 system prompt（按需 skill_load / project_mcp_status）。

自我层使用第二人称指令骨架 + 外层 <self_layer>，五块为嵌套 XML（<existence_anchor> / <self_model> / …），不再用 Markdown ## 标题做结构。

现场环境/健康变化不会改写已有会话提示；以 Inbox 通知呈现（事件级）。

AutoLlmRun（含 cron / retain / subagent 等）≠ 对话工作模式装配：不 fold 对话 hooks、不注入自我层/常驻/对话 citation·recall。提示：system 为 <auto_llm_protocol> + <auto_llm_task_spec>（可 {{param}} 挖空）；user 为技能 → <auto_llm_task_params> → 数据。run_name、subject_id、时间、max_loop_iterations、max_duration_ms 为运行元数据（表列），不进提示词。自我相关 kind 可将自我正文作为任务数据，而非对话 digital_human 栈。

维护：栖息地自我层工具 / UI，或经 agent Inbox 的慢速自动提议。

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与记忆层的关系

维度	记忆层	自我层
方向	向外——记录世界与经历	向内——定义自我
问题	「我知道什么？」	「我是谁？」
时间总览	时间摘要（客观）	不是自我块
注入	置顶事实 + 按需回忆	数字人类模式下的五块

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待决问题

1. 跨实例迁移——多个逸灵风实例时，自我层是否整体迁移？