HCA-grounded · Student–Advisor–AI · Memory / KB / Skill / Harness

科研选题协同进化助理 v2.4

从静态 toy 壳子升级为可运行研究原型:结构化 Memory、Markdown 知识库检索、Trace Ledger、Skill Pool、Diff-gated Harness Policy Update。默认本地规则模拟;可选接 Cloudflare Worker + DeepSeek。

v2.2结构化 Memory + Trace
v2.3Markdown KB + Evidence Search
v2.4Skill / Policy 自调整闭环
API可选 Worker 代理,默认不暴露密钥

现在这个版本不再只是静态说明

否定性定位

三条演化闭环

五层运行架构

选题协商工作台

输入学生想法、导师反馈和已有证据。系统会调用本地 Agent 模拟,读取 Memory 和 KB,写入 Trace,并触发 Skill / Policy 候选更新。

Runnable

Memory Store

Memory 不是聊天历史,而是可确认、可删除、有来源 trace 的结构化记忆。

新增 Memory

Knowledge Base 检索

v2.4 先用 Markdown/JSON + keyword search,不强上向量库。后续可以替换成 Chroma/FAISS/Supabase Vector。

新增 KB 文档

当前 KB 文档

Skill Pool

这里的 Skill 不依赖 Claude 账户。它是可版本管理的 procedure / prompt / rule card。

Harness Policy

自进化不靠模型微调,而靠 trace-driven policy diff:什么时候先查证据、什么时候先反思、什么时候强制内化复述。

Diff Gate


          
          

Trace Ledger


        

消融矩阵

两条评测线

统计与数据回收

Cloudflare Pages / Worker

可选 DeepSeek API 配置

不要把 key 写进前端。前端只填 Worker URL;Worker 里用 Secret 保存 DEEPSEEK_API_KEY。

前端 → Cloudflare Worker → DeepSeek API
当前包默认本地规则模拟;配置 Worker 后可把 agent 调用切换为真实 LLM。