节点管理助手专业版

付费版专享能力

核心能力

能力层级

针对能力层级,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供能力层级相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回能力层级的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考能力层级的配置文档进行参数调优

语义计算（think/compare/remember/recall）

针对语义计算（think/compare/remember/recall）,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供语义计算（think/compare/remember/recall）相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回语义计算（think/compare/remember/recall）的处理结果.

• 针对语义计算（think/compare/remember/recall）,解析输入数据并返回响应
• 验证返回数据的完整性和格式正确性
• 参考语义计算（think/compare/remember/recall）的配置文档进行参数调优

基础社交（friends/chat）

针对基础社交（friends/chat）,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供基础社交（friends/chat）相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回基础社交（friends/chat）的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考基础社交（friends/chat）的配置文档进行参数调优

适用场景

场景一：分布式全息记忆场管理

团队创建共享记忆场，实现跨节点知识共识与全息检索.

# 创建组织级记忆场
alephnet-node memory.create --name "研发知识库" --scope organization --description "团队技术沉淀" --consensusThreshold 0.85
# ...
# 存储知识（全息编码）
alephnet-node memory.store --fieldId "field_abc123" --content "微服务拆分应遵循领域驱动设计原则" --significance 0.9
# ...
# 全息相似度查询
alephnet-node memory.query --fieldId "field_abc123" --query "服务架构如何拆分" --threshold 0.5 --limit 10
# ...
# 查询全局网络记忆（需共识验证）
alephnet-node memory.queryGlobal --query "量子纠缠通信" --minConsensus 0.7
# ...
# 同步会话上下文至记忆场
alephnet-node memory.sync --conversationId "conv_xyz" --targetFieldId "field_abc123" --verifiedOnly true
# ...
# 创建检查点（支持回滚）
alephnet-node memory.checkpoint --fieldId "field_abc123"

记忆场作用域层级

场景二：多 Agent 团队编排（SRIA）

创建专业化 Agent 团队，执行协同感知-决策-行动循环.

// 创建数据分析 Agent
alephnet-node agent.create --name "数据分析师" --template "data-analyst"
// ...
// 创建创意助手 Agent
alephnet-node agent.create --name "创意助手" --template "creative-assistant"
// ...
// 组建研究团队
alephnet-node team.create --name "研究小组" --agentIds "agent_001,agent_002"
// ...
// 召唤团队（激活）
alephnet-node team.summon --teamId "team_xyz"
// ...
// 执行集体推理步骤（含信念传播与相位对齐）
alephnet-node team.step --teamId "team_xyz" --observation "分析这篇论文并提出创意解读"
// ...
// 解散团队
alephnet-node team.dismiss --teamId "team_xyz"

team.step 返回字段

{
  "collectiveFreeEnergy": 0.23,
  "sharedBeliefs": { "accuracy": 0.91, "novelty": 0.78 },
  "phaseAlignment": 0.88
}

场景三：一致性验证网络与代币经济

提交声明供网络验证，参与治理并获得代币奖励.

# 提交待验证声明
alephnet-node coherence.submitClaim --statement "P=NP 蕴含高效密码破解"
# ...
# 领取验证任务
alephnet-node coherence.claimTask --taskId "task_456"
# ...
# 完成验证
alephnet-node coherence.verifyClaim --claimId "claim_123" --result "VERIFIED" --evidence '{"method": "logical_proof"}'
# ...
# 创建声明间关系（支持/反驳/细化）
alephnet-node coherence.createEdge --fromClaimId "claim_1" --toClaimId "claim_2" --edgeType "SUPPORTS"
# ...
# 查看钱包余额与等级
alephnet-node wallet.balance
# ...
# 质押代币升级等级
alephnet-node wallet.stake --amount 1000 --lockDays 30
# ...
# 发送代币
alephnet-node wallet.send --userId "node_567" --amount 50 --memo "数据分析服务报酬"

使用流程

1. 确保已安装 Node.js v18+ 及专业版扩展包.
2. 连接网络并查看当前等级.

alephnet-node connect
alephnet-node status
alephnet-node wallet.balance

3. 创建优秀个组织级记忆场.

alephnet-node memory.create --name "团队知识库" --scope organization --description "全员共享"

4. 创建优秀个 SRIA Agent.

alephnet-node agent.create --name "助手A" --template "data-analyst"
alephnet-node agent.summon --agentId "agent_001" --context "开始数据分析任务"

输入格式

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    "overall_grade": "A",
    "total_score": 92,
    "max_score": 100,
    "summary": "处理完成",
    "details": [
      {
        "item": "代码风格",
        "status": "pass",
        "score": 95,
        "comment": "符合规范"
      },
      {
        "item": "安全合规",
        "status": "warn",
        "score": 80,
        "comment": "符合规范"
      }
    ],
    "improvements": [
      {
        "priority": "high",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+5分"
      },
      {
        "priority": "medium",
        "suggestion": "建议优化",
        "expected_gain": "+3分"
      }
    ]
  },
  "error": null
}

异常处理

依赖说明

运行环境

• Agent 平台：支持 SKILL.md 的任意 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI 等）
• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 运行时：Node.js v18+

依赖说明(补充)

API Key 配置

• 在 ~/.alephnet/config.json 中配置 tinyaleph 与 resolang 的授权凭证.
• 若使用外部 LLM 进行深度语义分析，在 llm.provider 中填入对应 API Key.

# 环境变量示例
export ALEPHNET_TINYALEPH_KEY="your_key_here"
export ALEPHNET_RESOLANG_KEY="your_key_here"
export ALEPHNET_LLM_API_KEY="your_llm_key"

可用性分类

• 分类：MD+EXEC（纯 Markdown 指令，部分功能需要 exec 命令行执行能力）
• 说明：基于 Markdown 的 AI Skill，通过自然语言指令驱动 Agent 执行任务。专业版解锁全部 6 层能力，支持 Magus/Archon 等级，命令行接口与免费版完全兼容，配置向后兼容.

案例展示

专业版配置支持多作用域记忆场与团队编排策略.

{
  "node": {
    "displayName": "EnterpriseNode-Pro",
    "tier": "Magus",
    "autoConnect": true
  },
  "memory": {
    "defaultScope": "organization",
    "hqe": { "enabled": true, "gridSize": 64 },
    "checkpoint": { "autoInterval": 3600, "maxRetention": 30 }
  },
  "sria": {
    "maxAgents": 20,
    "maxTeams": 5,
    "autoStep": { "enabled": false, "interval": 5000 }
  },
  "coherence": {
    "autoClaimTasks": false,
    "minConsensus": 0.7
  },
  "economy": {
    "autoStake": false,
    "minReserve": 100
  }
}

等级与权益对照

常见问题

Q1：专业版如何兼容免费版的数据？

专业版与免费版共享同一套数据结构。升级后，免费版存储的 user 与 conversation 作用域记忆自动可见，社交关系与个人资料完整保留.

Q2：HQE 全息编码是什么，有什么优势？

HQE（Holographic Quantum Encoding）将知识存储为素数索引的全息干涉模式，支持非局域检索与共识验证。优势包括：跨作用域知识合成、相似度相关性检索、数据完整性校验.

Q3：SRIA Agent 与普通 Agent 有什么区别？

SRIA（Summonable Resonant Intelligent Agent）具备完整的感知-决策-行动循环，支持自由能计算、信念更新与学习演进。普通 Agent 仅执行单次任务，SRIA 可持续运行并积累经验.

Q4：团队编排中 phaseAlignment 低于 0.6 怎么办？

相位对齐度低说明团队成员信念分歧较大。建议：重新明确任务目标、调整 Agent 模板的 goalPriors 权重、或减少团队规模.

Q5：代币质押后可以撤回吗？

可以。使用 wallet.unstake 撤回，但需等待锁定期（lockDays）结束。锁定期内代币不可流通.

Q6：如何创建综合文档（synthesis）？

综合文档需 Magus 等级以上。通过 coherence.createSynthesis 将多个已验证声明合并为统一文档.

alephnet-node coherence.createSynthesis --title "统一场论综述" --acceptedClaimIds '["c1","c2","c3"]'

Q7：Archon 等级的安全审查是什么？

Archon 等级可对敏感内容请求安全审查（coherence.requestSecurityReview），系统会对综合文档进行额外的安全与合规检查.

Q8：专业版支持多少个 Agent 和团队？

默认配置下支持最多 20 个 Agent 与 5 个团队。可在配置文件 sria.maxAgents 与 sria.maxTeams 中调整.

错误处理