Deep Sigma

        ](https://github.com/8ryanWh1t3/DeepSigma)    

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DeepSigma

DeepSigma可防止人工智能系统中的决策失忆症。

记录每一个代理决策。检测它何时漂移。证明发生了什么。

快速启动

pip install deepsigma

# Log an agent decision
coherence agent log decision.json

# Audit all logged decisions
coherence agent audit --json

# Coherence score
coherence agent score

60秒证明

coherence demo

BASELINE   90.00 (A)
DRIFT      85.75 (B)   red=1
PATCH      90.00 (A)   patch=RETCON  drift_resolved=true

三种状态，每次运行都是确定性的：

1. 基线 --密封事件，连贯性评分
2. 漂移 --数据已更改，自动检测漂移
3. 补丁 --已应用受控的retcon，恢复了一致性

机器可读： coherence demo --json

它的作用

DeepSigma是使人工智能决策可重构的机构记忆层。

每个代理人的决定都变成了一个密封的、哈希链式的事件。在8种类型中自动检测决策之间的漂移。权威是通过加密方式获取的，而不是隐含的。完整的“为什么”可以在60秒内检索到。

在实践中： - “为什么”是可检索的（不是部落的） - 权威是明确的（不是隐含的） - 更改是修补的，而不是覆盖的 - 漂移被及早发现并得到一致纠正

版本

一条产品线，一个版本，两个版本：

• 核心版本： 最小、演示优先、确定性(pip install deepsigma)
• 企业版： 扩展适配器、仪表板和操作界面（repo原生在 enterprise/)

版本边界分类账： EDITION_DIFF.md

操作模式

核心模式

当你需要快速采用和低认知负荷时，使用核心模式。

回购根处的活动核心表面：

• run_money_demo.sh
• src/core/
• docs/examples/demo-stack/
• tests/test_money_demo.py

企业模式

当您需要连接器、仪表板、扩展安全性、更广泛的遥测和集成繁重的工作流程时，请使用企业模式。

依赖关系说明：

• pip install "deepsigma[enterprise]" 安装遥测/雷达工具使用的企业运行时附加功能。
• 完整的企业代码界面是存储库原生的 enterprise/ 并且在这个仓库中从源代码运行。

企业级表面在以下方面是一流的：

• enterprise/README.md

停放模块示例：

• enterprise/dashboard/
• enterprise/docker/
• enterprise/release_kpis/
• enterprise/schemas/
• enterprise/scripts/
• enterprise/src/ （非核心包）
• enterprise/docs/ （完整的企业文档）

运行企业楔子：

make enterprise-demo
make test-enterprise

原始循环：CERPA

索赔->事件->审核->补丁->应用

CERPA是平台的基础自适应环路。每个治理流程——包括IntelOps、ReOps、FranOps、AuthorityOps和ActionOps——都遵循这个循环：

1. 索赔 --宣称的真理或承诺
2. 事件 --可观察到的事件
3. 审查 --根据事件评估索赔
4. 补丁 --如果检测到漂移，则采取纠正措施
5. 应用 --执行补丁并更新状态

python -m src.core.examples.cerpa_contract_demo
python -m src.core.examples.cerpa_agent_supervision_demo

模型交换引擎

深度西格玛是反应器、边界和记忆系统。模型是可互换的认知推进器。模型会产生废气。深度西格玛产生判断。

这 模型交换引擎（MEE） 标准化外部或本地模型如何插入Deep Sigma。适配器可以起草、推理、总结和不同意，但他们不能提交规范、批准自己或绕过AuthorityOps。

python -m core.cli mee demo          # Run all adapters
python -m core.cli mee health        # Check adapter health

可用适配器：APEX（Cognis-APEX-3.2）、Mock、OpenAI、Claude、GGUF。

看 docs/architecture/model_exchange_engine.md 了解全部细节。

发布工件

从一个版本行构建两个版本工件：

make release-artifacts

输出在 dist/:

• deepsigma-core-vX.Y.Z.zip
• deepsigma-enterprise-vX.Y.Z.zip

完整平台参考

对于完整的平台文档和架构图，直接使用停放文档：

• enterprise/docs/positioning/positioning_manifesto.md
• enterprise/docs/positioning/executive_briefing_one_page.md
• enterprise/docs/release/
• enterprise/docs/security/
• enterprise/docs/mermaid/

回购快照 （自动生成2026-03-07 17:40 UTC）

• 1,799 文件| 331,813 代码行数
• 41 CI工作流| 178 测试文件| 5 pyproject.toml
• 21 EDGE模块

LOC延期： .py 116,372 .html 59,838 .json 57,437 .md 49,252 .svg 28,054 .jsonl 5,278 .tsx 2,942 .ttl 2,804 .patch 1,438 .ts 1,244

回购意向

• 让root专注于可靠的第一个证明。
• 在不删除功能的情况下保持企业深度可用。
• 有意从核心扩展到企业，而不是随波逐流。

许可证

麻省理工学院