大家好，我是文波福。
最近一直在打磨一套偏向类人智能结构的 AGI 架构 EM-Core，今天想在掘金和大家同步一下整体设计思路，也把已经验证过落地效果的部分正式开源出来。
整个架构采用大脑 ECC + 小脑 MLNF-Mem 分离解耦的思路，在实际落地和开发体验上，我个人觉得会比传统耦合式架构更清晰。
一、架构简单说明
- 大脑 ECC：负责认知决策、逻辑判断、规则调度、安全约束，相当于整个智能体的“控制中枢”，这部分我会后续逐步放出细节。
- 小脑 MLNF-Mem：专注做长期记忆、分层存储、检索与遗忘，可以完全独立拿出来对接任意大模型，不需要依赖大脑就能直接落地使用。
二、为什么我建议分开研发？
在实践过程中我发现：
- 小脑可以先独立开发、独立对接大模型，快速出原型、验证场景价值，周期非常短；
- 大脑适合后续逐步叠加，模块边界清楚，便于分工调试；
- 整体复杂度降低，工程化更好落地。
三、小脑模块在 GitHub 的真实数据
这部分只是客观记录一下，方便大家判断实用性：
- 总浏览：31
- 总克隆：27
- 克隆转化率：87%
- 独立克隆者：22 位
能看出来，不少开发者是直接拉代码去尝试落地的，也给了我继续把完整架构开源的动力。
四、本次开源范围
- 小脑 MLNF-Mem：完整代码 + 使用文档已开源；
- EM-Core 整体架构设计；
- 大脑 ECC 模块：后续会按模块逐步开源细节，保持持续更新。
五、适合的同学
- 做大模型应用、想给模型加记忆能力的开发者
- 做 AGI 智能体、关注架构设计的同学
- 对类人认知结构感兴趣的爱好者
项目地址
GitHub：github.com/WenBofu-cy/…
欢迎大家交流落地思路，一起探讨这套架构的优化方向。
