WSaiOS™ 核心实现蓝图 v1.0
WSaiOS™ 核心实现蓝图 v1.0
单节点认知系统（工程级）
1. System Runtime Architecture（运行架构）
1.1 核心运行时模型
WSInput
↓
GoalParser
↓
ContextBuilder (Knowledge + Memory)
↓
WorkflowCompiler
↓
ExecutionEngine
↓
CapabilityRouter (LLM / Tools / APIs)
↓
RuleValidator
↓
OutputRenderer
↓
MemoryWriter2. Core System Entry（系统入口）
2.1 主内核
class WSKernel:
def __init__(self):
self.goal_engine = GoalEngine()
self.knowledge_engine = KnowledgeEngine()
self.memory_engine = MemoryEngine()
self.workflow_engine = WorkflowEngine()
self.runtime_engine = RuntimeEngine()
self.rule_engine = RuleEngine()
def run(self, user_input):
goal = self.goal_engine.parse(user_input)
context = Context(
knowledge=self.knowledge_engine.retrieve(goal),
memory=self.memory_engine.load(goal)
)
workflow = self.workflow_engine.build(goal, context)
result = self.runtime_engine.execute(workflow, context)
validated = self.rule_engine.validate(result)
self.memory_engine.store(goal, validated)
return validated3. Core Engines（核心引擎实现）
3.1 Goal Engine（目标引擎）
class GoalEngine:
def parse(self, input_text):
return {
"raw_input": input_text,
"intent": self._extract_intent(input_text),
"tasks": self._decompose(input_text)
}
def _extract_intent(self, text):
return LLM.parse("intent extraction", text)
def _decompose(self, text):
return LLM.parse("task decomposition", text)3.2 Knowledge Engine（知识引擎）
class KnowledgeEngine:
def retrieve(self, goal):
docs = FileSystem.search(goal["intent"])
return self._semantic_index(docs)
def _semantic_index(self, docs):
return VectorDB.embed(docs)3.3 Memory Engine（记忆引擎）
class MemoryEngine:
def load(self, goal):
return DB.query(goal["intent"])
def store(self, goal, result):
DB.insert({
"goal": goal,
"result": result,
"timestamp": now()
})3.4 Workflow Engine（工作流引擎）
class WorkflowEngine:
def build(self, goal, context):
return {
"nodes": self._build_nodes(goal),
"edges": self._build_edges(goal)
}
def _build_nodes(self, goal):
return LLM.plan_workflow(goal)
def _build_edges(self, goal):
return LLM.plan_transitions(goal)3.5 Runtime Engine（执行引擎）
class RuntimeEngine:
def execute(self, workflow, context):
state = {}
for node in workflow["nodes"]:
result = self._execute_node(node, context, state)
state[node["id"]] = result
return state
def _execute_node(self, node, context, state):
return CapabilityRouter.run(node, context, state)3.6 Capability Router（能力路由）
class CapabilityRouter:
@staticmethod
def run(node, context, state):
if node["type"] == "llm":
return LLM.call(node["prompt"], context)
if node["type"] == "tool":
return ToolRegistry.execute(node["tool"], context)
if node["type"] == "rule":
return RuleEngine.apply(node["rule"], context)
return None3.7 Rule Engine（规则引擎）
class RuleEngine:
@staticmethod
def validate(result):
if result is None:
return {"status": "FAIL"}
if "error" in result:
return {"status": "RETRY"}
return {"status": "PASS", "data": result}4. Data Model（核心数据结构）
4.1 WSObject
class WSObject:
def __init__(self, id, type, content, metadata):
self.id = id
self.type = type
self.content = content
self.metadata = metadata4.2 核心类型
WSGoal
WSKnowledge
WSMemory
WSWorkflow
WSCapability
WSRule5. Execution State Model（状态模型）
STATE = {
"goal": {},
"context": {},
"workflow": {},
"execution": {},
"result": {}
}6. Minimal System Requirements（最小系统依赖）
- Python 3.10+
- Local DB (SQLite / JSON)
- Vector DB (FAISS optional)
- LLM API (GPT / Claude / local model)
- File System7. Execution Principle（执行原则）
7.1 单流约束
一个输入必须形成完整闭环输出
7.2 确定性流水线
Input → Goal → Context → Workflow → Execute → Validate → Output7.3 工具 = 扩展程序，而非核心程序
LLM / API / 工具：
只是 Capability，不是系统本体
8. 系统标识（最终定义）
WSaiOS Core 是：
一种单节点认知执行系统，它将目标转化为结构化的工作流程，并通过受控的能力路由和基于规则的验证来执行这些工作流程。
中文定义：
WSaiOS核心系统是一个单机认知执行系统，通过目标解析、知识检索、工作流编排与能力路由，实现可控的智能任务执行闭环。
9. 下一步你可以做什么（工程层）
如果继续往下走，就是三件事：
① 最小运行版（MVP）
- 一个 input → output闭环
② Workflow可视化（可选）
- JSON workflow结构
③ Capability接入
- GPT / 本地模型 / tool
一句话收尾
WSaiOS Core 的本质不是平台，而是一个“可执行的认知闭环引擎”。