# 潜意识循环

一个用于后台任务评估和执行的系统。在周期性节拍中，它会加载用户定义任务和系统任务列表，读取你工作区的当前状态，决定如何处理每一项，然后要么自主执行，要么升级给你审批。

可以把它看作智能体的空闲线程：当你停止输入后，它仍会继续思考的那一部分。

***

## 节拍如何工作

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    心跳                                │
│           （在每个节拍之间休眠几分钟）                │
└──────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  潜意识引擎                            │
│                                                         │
│  1. 加载到期任务                                       │
│  2. 将每一项标记为进行中                               │
│  3. 构建情况报告（记忆 + 工作区）                      │
│  4. 用本地模型评估每个任务                             │
│  5. 执行决定（执行 / 不执行 / 升级）                   │
│  6. 将结果写回活动日志                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                       │
           ┌───────────┼───────────┐
           ▼           ▼           ▼
         不执行       执行      升级
        （跳过）    （执行）   （更深层智能体）
```

每个节拍都是独立的。如果某个节拍在下一个节拍开始时仍在运行（例如本地模型调用较慢、网络短暂中断），新的节拍会接管，旧节拍中所有进行中的条目会被标记为已取消。节拍不会叠加。

***

## 任务类型

### 系统任务

引擎启动时自动播种。不能删除，只能禁用。默认项涵盖了你希望任何助手都会监控的内容：

* 检查已连接技能是否有错误或断开连接
* 查看新的记忆更新，寻找可执行项
* 监控系统健康状况（本地模型、记忆、连接）

你可以通过在工作区中的一个 `HEARTBEAT.md` 文件里按行列出额外任务来扩展系统任务集，每行一个任务。

### 用户任务

你从界面手动添加的任何内容。可切换开/关、编辑、删除。示例：

* “检查紧急邮件”（只读）
* “向 Slack 发送每日摘要”（写入意图）
* “汇总 Notion 更新”（只读）

***

## 决定

对于每个到期任务，本地模型会返回三种决定之一：

| 决定 | 含义               |
| -- | ---------------- |
| 跳过 | 当前没有相关内容         |
| 执行 | 找到了相关内容，执行任务     |
| 升级 | 需要更深入的推理，交给云端智能体 |

该决定如何执行，取决于任务是否具有 **写入意图** （它请求智能体采取某种行动），或者是 **只读** （它请求智能体查看并报告）：

```
决定：跳过
  → 记录“没有新内容”，安排下次运行

决定：执行
  → 在本地模型上执行（读或写）

决定：升级
  ├─ 写入意图任务
  │   → 以完整权限运行云端智能体
  │   → 无需审批（这是你明确要求的操作）
  │
  └─ 只读任务
      → 以仅分析模式运行云端智能体
      → 如果智能体提出了未请求的推荐操作
      │   → 创建一张升级卡，供你审批
      │   → 审批后 → 以完整权限重新运行
      └─ 否则 → 记录结果，完成
```

每次任务评估都会进入活动日志，带有一个彩色圆点和简短状态：

| 状态   | 颜色     | 文本      |
| ---- | ------ | ------- |
| 进行中  | 蓝色（脉冲） | “正在评估…” |
| 已执行  | 绿色     | 结果文本    |
| 已跳过  | 灰色     | “没有新内容” |
| 等待审批 | 琥珀色    | “等待审批”  |
| 失败   | 珊瑚色    | 错误信息    |
| 已取消  | 灰色     | “已取消”   |
| 已忽略  | 灰色     | “已跳过”   |

***

## 两个模型，一个循环

| 阶段                | 运行位置         | 原因                |
| ----------------- | ------------ | ----------------- |
| 逐任务评估（每个节拍）       | 本地模型（Ollama） | 免费、无速率限制、在设备上运行良好 |
| 纯文本执行（摘要、检查）      | 本地模型         | 相同                |
| 使用工具的执行（发送、发布，……） | 云端智能体        | 工具、更大的上下文、速率限制重试  |
| 针对升级读取的分析模式       | 云端智能体（只读）    | 当本地模型放弃时进行更深层推理   |

这种拆分让循环成本更低：只有当任务确实需要云端调用时，你才需要付费。

***

## 审批门槛

只有当智能体想要执行一项 **你未明确要求的写入操作**.

| 任务意图               | 智能体想要写入 | 需要审批吗？       |
| ------------------ | ------- | ------------ |
| “向 Slack 发送摘要”（写入） | 是       | 不需要，这是你要求的   |
| “检查紧急邮件”（读取）       | 否       | 不需要，只读结果     |
| “检查紧急邮件”（读取）       | 是（转发它们） | **是**，未请求的写入 |

审批流程：

1. 云端智能体以仅分析模式运行。
2. 它会给出一条建议，例如 *“将 3 封紧急邮件转发到 #team-alerts。”*
3. 界面中会出现一张升级卡，位于 **需要审批**.
4. **继续执行** 会以完整权限重新运行。
5. **跳过** 不会执行任何操作。

与技能相关的升级（集成损坏、OAuth 过期、缺少权限范围）会显示一个 **在技能中修复** 按钮，直接带你进入技能页面。

***

## 故障处理

故障计数器会跟踪整个评估步骤连续失败的节拍次数（本地模型不可用、网络中断）。任何一次成功的节拍都会将其重置为零，当数值非零时，它会以珊瑚色显示在界面状态栏中。

单个任务的失败不会触发这个计数器，节拍本身仍被视为成功。

如果某个节拍失败或被取消，引擎不会推进其“最后查看”时间戳，因此下一次成功的节拍会覆盖相同的时间窗口。你的工作区中不会有任何内容被跳过。

***

## 配置

该循环可在桌面应用中配置：

* **启用 / 禁用。** 打开或关闭整个后台循环。
* **节拍间隔。** 节拍触发的频率。默认为 5 分钟；这也是最小值。
* **推理。** 本地模型是否在每个节拍评估任务。如果你更愿意只通过手动的 **立即运行** 按钮来执行任务，可以关闭它。
* **上下文预算。** 一次可以传入多少工作区情况报告。默认值已经足够合理；如果需要更丰富的上下文可以提高它，如果想控制成本则可以降低它。

***

## 在界面中

位于 **智能 → 潜意识**.

* **状态栏。** 任务数量、总节拍数、上次节拍时间、故障计数器（如果有）。
* **活动任务。** 系统任务（只读，带“默认”徽章）和你自己的任务（切换 + 删除）。
* **需要审批。** 用于待处理升级的琥珀色卡片。每张都有标题、描述和优先级。按钮： **继续执行**, **在技能中修复** （在适用时），或 **跳过**.
* **活动日志。** 按时间顺序排列的每次任务评估记录，彩色圆点 + 结果。在任何内容进行中时会自动刷新。
* **立即运行。** 手动触发一个节拍。会立即返回；界面会轮询结果。

***

## 另请参见

* [记忆树](/openhuman/zh/gong-neng/obsidian-wiki/memory-tree.md)，情况报告从这里读取。
* [从集成自动获取](/openhuman/zh/gong-neng/obsidian-wiki/auto-fetch.md)，工作区如何在两个节拍之间保持最新。
* [本地 AI（可选）](/openhuman/zh/gong-neng/model-routing/local-ai.md)，用于驱动评估的设备端模型。


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