11. 認知層 — 思維
認知層的思維子系統是 iFay 的「大腦記憶區」——它管理 iFay 的所有記憶、知識和對你的理解，為 iFay 的一切行為提供認知基礎。
11.1 個人資料堆
一句話定義
個人資料堆是 iFay 的記憶——你的照片、聊天記錄、工作文件、健康資料……散落在手機、電腦、雲端硬碟各處。個人資料堆把它們統一管理，讓 iFay 隨時能「回憶」起任何一段過去。
為什麼需要它
你的數位生活中，資料散落在十幾個不同的地方，用著不同的格式，彼此之間毫無關聯。個人資料堆的解決方案是：資料留在原處，但 iFay 用統一的方式讀寫它們。
它是怎麼工作的
1. 統一——一個介面管所有資料
個人資料堆提供一個統一的讀寫介面——iFay 的其他模組只需要說「我要找三年前在杭州拍的照片」，個人資料堆會自動去對應的儲存位置找到它。
2. 分類——四種資料類型
- 內容（Content）：你創造的東西——照片、影片、文章、筆記、程式碼
- 資料（Data）：結構化的資訊——健康資料、財務記錄、位置歷史、感測器資料
- 知識庫（Knowledge Base）：經過整理的知識——你的專業筆記、學習資料、工作經驗總結
- 資訊流（Info Feed）：持續更新的資訊——新聞訂閱、社群媒體動態、郵件通知
3. 持久——資料的安全保管
透過 DTP（資料隧道協議），個人資料堆負責資料的持久化儲存和監護。
4. 豐富——讓原始資料變得更有價值
個人資料堆不只是被動地儲存資料，它還能對資料進行豐富化和個性化處理。
與其他模組的關係
| 相關模組 | 關係 | 人體類比 |
|---|---|---|
| 感測器 | 感測器採集的環境資料儲存在個人資料堆中 | 感覺訊號 → 記憶儲存 |
| 外部知識 | 外部知識取得的資訊整合到個人資料堆中 | 從圖書館學到的知識 → 變成自己的記憶 |
| 對齊意識 | 對齊意識從個人資料堆中挖掘資料來建構人類原型畫像 | 從記憶中總結出「我是什麼樣的人」 |
| 自驅行為 | 自驅行為從個人資料堆取得資訊來判斷是否需要主動行動 | 根據記憶判斷「該做什麼了」 |
| DTP 協議 | 資料透過 DTP 協議在終端和個人資料堆之間雙向傳輸 | 記憶的輸入和輸出通道 |
對開發者
個人資料堆屬於 階段 2（直接接管用戶端） 的核心模組。
- 需求編號：需求 11（個人資料堆）
- 介面規範：
PersonalDataHeap介面，包含read()（統一讀取）、write()（統一寫入）、enrich()（資料豐富化）和persist()（持久化儲存）四個核心方法 - 四種資料類型：Content（內容）、Data（資料）、Knowledge Base（知識庫）、Info Feed（資訊流）
- 支持的儲存位置：執行時期記憶體（
runtime_memory）、雲端儲存（cloud）、向量資料庫（vector_db）、本地儲存（local） - 關聯協議：DTP（資料隧道協議）用於終端與資料堆之間的雙向資料傳輸和資料監護
- 合規性測試：iFACTS L1 驗證四種資料類型的讀寫能力，L2 驗證與感測器和外部知識模組的資料介面，L3 驗證「資料採集→儲存→豐富化→檢索」的完整鏈路
11.2 外部知識
一句話定義
外部知識是 iFay 的圖書館和專家顧問——個人資料堆是 iFay 自己的記憶，外部知識是 iFay 可以查閱的圖書館和諮詢的專家。它讓 iFay 擁有超越人類原型自身能力的知識。
為什麼需要它
外部知識模組讓 iFay 能夠走出自己的記憶，去查閱外部的知識庫、諮詢外部的智能模型。這讓 iFay 的能力不再局限於「你知道什麼」，而是擴展到「世界上有什麼知識可以幫到你」。
它是怎麼工作的
1. 接入——連接外部知識源
外部知識源透過 SSP（技能共享協議） 接入 iFay。知識源種類包括：知識庫、大型語言模型、專家系統、搜尋引擎。
2. 查詢——像諮詢專家一樣提問
每個查詢結果都帶有置信度——告訴 iFay 這個答案有多可靠。
3. 整合——學到的知識變成自己的
重要的知識會被整合到個人資料堆中，成為 iFay 自己的記憶。
降級策略：外部知識源不可用時，自動降級使用個人資料堆中的快取知識。
與其他模組的關係
| 相關模組 | 關係 | 人體類比 |
|---|---|---|
| 個人資料堆 | 外部知識取得的資訊整合到個人資料堆中 | 從圖書館學到的知識 → 記在筆記本裡 |
| 註冊技能 | 外部知識源作為技能類型註冊和管理 | 圖書館的借書證也是一種「技能憑證」 |
| 對齊意識 | 對齊意識幫助篩選與人類原型相關的外部知識 | 你的興趣決定你去圖書館借什麼書 |
| 內部技能 | 內部技能檢查外部知識是否與人類原型意圖衝突 | 用自己的判斷力評估外部資訊的可信度 |
| SSP 協議 | 外部知識源透過 SSP 協議標準化接入 | 圖書館的統一借閱規則 |
對開發者
外部知識屬於 階段 3（iFay 作為虛擬世界的介面） 的核心模組。
- 需求編號：需求 12（外部知識接入）
- 介面規範：
ExternalKnowledge介面，包含query()（查詢外部知識）、registerSource()（註冊知識源）和fallbackToCache()（降級到快取）三個核心方法 - 知識源類型：
knowledge_base（知識庫）、llm（大型語言模型）、expert_system（專家系統）、search_engine（搜尋引擎） - 關聯協議：SSP（技能共享協議）用於標準化接入外部知識源
- 合規性測試：iFACTS L1 驗證知識查詢和快取降級能力，L2 驗證與個人資料堆的知識整合介面，L3 驗證「知識查詢→整合→快取→降級」的完整鏈路
11.3 對齊意識
一句話定義
對齊意識是 iFay 對你的完整理解——如果 Ego 模型是 iFay 的「性格」，對齊意識就是 iFay 對你這個人的深度認知——你的價值觀、偏好、習慣、邊界。它是 iFay 所有行為的基準線。
為什麼需要它
iFay 的每一個行為都需要一個「基準線」來判斷：這件事該不該做？該怎麼做？做到什麼程度？這個基準線就是對齊意識提供的人類原型畫像。
三種更新方式
1. 資料挖掘——從你的資料中了解你（被動、持續）
2. 即時調整——從你的反應中讀懂你（主動、即時）
3. 手動定義——你直接告訴 iFay（明確、即時）
人類原型畫像維度
價值取向、興趣偏好、習慣模式、認知邊界、技能邊界、權限邊界、工作風格。
與其他模組的關係
| 相關模組 | 關係 | 人體類比 |
|---|---|---|
| 個人資料堆 | 對齊意識從個人資料堆中挖掘資料來建構人類原型畫像 | 從記憶中總結出「我是什麼樣的人」 |
| 自我感知 | 自我感知即時觀察人類原型反應，傳遞給對齊意識進行畫像更新 | 察言觀色 → 更新對你的理解 |
| Ego 模型 | 對齊意識將人類原型畫像提供給 Ego 模型，作為個性約束的輸入 | 對你的了解 → 塑造 iFay 的性格 |
| 內部技能 | 對齊意識為內部技能提供行為約束基準 | 對你的了解 → 決定哪些事能做、哪些不能做 |
| 自驅行為 | 對齊意識幫助自驅行為判斷「該不該主動做這件事」 | 了解你的邊界 → 決定行動範圍 |
對開發者
對齊意識屬於 階段 4（iFay + coFay 全面擬人化） 的核心模組。
- 需求編號：需求 16（對齊意識）
- 介面規範：
AlignedConsciousness介面，包含getProfile()（取得人類原型畫像）、mineFromDataHeap()（資料挖掘更新）、adjustFromAwareness()（自我感知即時調整）和manualUpdate()（人類原型手動定義）四個核心方法 - 人類原型畫像維度：價值取向（
values）、偏好（preferences）、習慣（habits）、認知邊界（cognitiveBoundaries）、技能邊界（skillBoundaries）、權限邊界（permissionBoundaries）、工作風格（workingStyle） - 三種更新方式：從個人資料堆挖掘（被動、持續）、透過自我感知即時調整（主動、即時）、人類原型手動定義（明確、即時）
- 合規性測試：iFACTS L1 驗證三種畫像更新方式，L2 驗證與 Ego 模型和內部技能的畫像傳遞介面，L4 驗證畫像更新對行為約束的實際影響