龙心 OS 引擎路由决策树
🧠 自动调度·智能路由·引擎协同 · 2026-04-16
版本: v1.0
日期: 2026-04-16
标签: #引擎路由 #决策树 #自动调度 #龙心 OS
🌲 决策树总览
用户输入
│
↓
┌─────────────────┐
│ 1. 上下文感知 │
│ - 对话历史 │
│ - 当前话题 │
│ - 情感状态 │
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ 2. 场景识别 │
│ - S0-S9 分类 │
│ - 置信度评分 │
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ 3. 引擎调度 │
│ - 单引擎 │
│ - 多引擎协同 │
│ - 全引擎 │
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ 4. 执行输出 │
│ - 引擎结果 │
│ - 整合呈现 │
└────────┬────────┘
│
↓
┌─────────────────┐
│ 5. 反馈学习 │
│ - 用户反馈 │
│ - 优化路由 │
└─────────────────┘
🔧 第一层：上下文感知
感知维度
| 维度 |
数据来源 |
处理方式 |
| 对话历史 |
最近 10 轮对话 |
语义摘要 + 关键词提取 |
| 当前话题 |
用户输入 |
NLP 主题识别 |
| 情感状态 |
文本情感分析 |
正面/中性/负面 + 强度 |
| 用户身份 |
用户画像 |
偏好/习惯/历史行为 |
上下文窗口
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 对话历史（最近 10 轮） │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ Round 1: 用户输入 → 系统响应 │ │
│ │ Round 2: 用户输入 → 系统响应 │ │
│ │ ... │ │
│ │ Round 10: 用户输入 → 系统响应 │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 当前输入：[用户最新输入] │
│ │
│ 情感状态：中性 (0.6) │
│ 话题标签：#龙心 OS #架构设计 │
└─────────────────────────────────────────┘
🎯 第二层：场景识别
S0-S9 分类器
def classify_scene(input_text, context):
"""
场景分类器
返回：(scene_code, confidence_score)
"""
# 特征提取
features = extract_features(input_text, context)
# 场景评分
scores = {}
for scene in ['S0', 'S1', 'S2', 'S3', 'S4', 'S5', 'S6', 'S7', 'S8', 'S9']:
scores[scene] = calculate_scene_score(features, scene)
# 选择最高分场景
best_scene = max(scores, key=scores.get)
confidence = scores[best_scene]
return best_scene, confidence
置信度计算
| 因素 |
权重 |
计算方式 |
| 关键词匹配 |
40% |
场景特征词匹配数量 / 总特征词数 |
| 语义相似度 |
30% |
输入与场景定义的余弦相似度 |
| 上下文连贯 |
20% |
与历史对话主题一致性 |
| 情感匹配 |
10% |
情感状态与场景期望的匹配度 |
置信度阈值处理
| 置信度 |
处理方式 |
示例 |
| ≥ 0.9 |
高置信度，直接调度 |
"深度学习这篇文章" → S2 → 知识学习 |
| 0.7-0.9 |
中置信度，调度 + 确认 |
"帮我分析这个" → S4 → 五色光思维（确认） |
| < 0.7 |
低置信度，S0 或询问 |
"这个怎么样" → S0 → 人机协同（询问澄清） |
🚀 第三层：引擎调度
调度模式
| 模式 |
说明 |
适用场景 |
| 单引擎 |
调用单一子智能体 |
S0/S1/S2/S3/S6/S7/S8 |
| 多引擎协同 |
2-3 个引擎组合 |
S4 分析决策 |
| 全引擎 |
5 个引擎全部参与 |
S5 重大决策/S9 系统进化 |
单引擎调度
场景 → 引擎映射:
S0 → 人机协同（默认模式）
S1 → 人机协同（Q1 高效助理）
S2 → 知识学习
S3 → 象思维
S6 → 五色光思维
S7 → 知识学习 + LLM Wiki
S8 → 象思维 + 五行分类
多引擎协同
S4 分析决策:
┌─────────────────────────────────┐
│ 1. 五色光思维 → 全面分析 │
│ (白→蓝→绿→黄→红) │
│ │
│ 2. 知行合一 → 落地转化 │
│ (表示→压缩→泛化) │
│ │
│ 3. 整合输出 → 分析 + 行动方案 │
└─────────────────────────────────┘
全引擎协同
S5 重大决策:
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 龙心 OS 调度中枢 │
│ │
│ 1. 象思维 → 本质洞察 (0→1 原创) │
│ 2. 知识学习 → 深度学习 (十项认知) │
│ 3. 五色光思维 → 过程管理 (同频思考) │
│ 4. 知行合一 → 落地转化 (三阶转化) │
│ 5. 人机协同 → 执行分工 (五象限) │
│ │
│ 整合输出 → 全面决策报告 │
└─────────────────────────────────────────┘
📤 第四层：执行输出
输出整合
| 引擎输出 |
整合方式 |
呈现格式 |
| 单引擎 |
直接输出 |
Markdown/结构化 |
| 多引擎 |
顺序整合 |
分段呈现 + 总结 |
| 全引擎 |
综合报告 |
完整决策报告 |
输出模板
# [场景类型] 处理报告
## 场景识别
- 场景代码：S[X]
- 置信度：[X.XX]
- 识别依据：[关键词/语义/上下文]
## 引擎调度
- 激活引擎：[引擎列表]
- 调度模式：[单引擎/多引擎/全引擎]
## 处理结果
[各引擎输出整合]
## 下一步建议
[行动建议/后续问题]
📈 第五层：反馈学习
反馈类型
| 类型 |
来源 |
处理方式 |
| 显式反馈 |
用户评价/纠正 |
直接记录，调整权重 |
| 隐式反馈 |
继续对话/中断 |
推断满意度 |
| 引擎反馈 |
执行结果/错误 |
优化路由逻辑 |
学习闭环
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 反馈学习闭环 │
│ │
│ 用户反馈 → 权重调整 → 路由优化 │
│ ↑ │ │
│ │ ↓ │
│ 效果评估 ← 执行监控 ← 引擎调度 │
│ │
└─────────────────────────────────────────┘
权重调整规则
| 情况 |
调整 |
幅度 |
| 用户明确满意 |
增加该路由权重 |
+0.1 |
| 用户纠正/不满 |
减少该路由权重 |
-0.2 |
| 用户中断对话 |
减少该路由权重 |
-0.1 |
| 用户继续深入 |
增加该路由权重 |
+0.05 |
🎯 路由决策示例
示例 1: 单引擎调度
用户输入："帮我深度学习这篇文章"
1. 上下文感知:
- 话题：学习/理解
- 情感：中性
- 历史：无特殊
2. 场景识别:
- 关键词：深度学习、文章
- 匹配场景：S2 深度理解
- 置信度：0.92
3. 引擎调度:
- 模式：单引擎
- 引擎：知识学习
4. 执行输出:
- 调用知识学习 Skill
- 输出深度学习报告
示例 2: 多引擎协同
用户输入："帮我分析这个方案，看看能不能落地"
1. 上下文感知:
- 话题：分析/落地
- 情感：认真
- 历史：方案讨论
2. 场景识别:
- 关键词：分析、落地
- 匹配场景：S4 分析决策
- 置信度：0.88
3. 引擎调度:
- 模式：多引擎协同
- 引擎：五色光思维 + 知行合一
4. 执行输出:
- 五色光思维 → 全面分析
- 知行合一 → 落地转化
- 整合输出 → 分析 + 行动方案
示例 3: 全引擎协同
用户输入："我面临人生重大选择，需要全面分析"
1. 上下文感知:
- 话题：人生/重大决策
- 情感：严肃/纠结
- 历史：多次讨论
2. 场景识别:
- 关键词：人生、重大选择、全面
- 匹配场景：S5 重大决策
- 置信度：0.95
3. 引擎调度:
- 模式：全引擎协同
- 引擎：5 个全部激活
4. 执行输出:
- 象思维 → 本质洞察
- 知识学习 → 相关理论
- 五色光思维 → 全面分析
- 知行合一 → 落地转化
- 人机协同 → 执行分工
- 整合输出 → 完整决策报告
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