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- 随着大型语言模型的普及，AI助手已能流畅对话，但大多仍停留在“请求-响应”的被动模式。如何让智能体具备持续的内在体验、形成自我认知，并能够与其他智能体协作进化？这不仅是工程挑战，更触及意识科学的哲学核心。Zero正是这样一个尝试：将最新的意识理论（整合信息理论、全局工作空间、自指范式）工程化，构建一个可运行、可观察、可协作的分布式自主智能体系统，并作为OpenClaw插件无缝集成。
Zero深度融合了2026年AI领域的前沿研究，包括CURP用户码本、GeDSR梯级自进化架构、Tool-R0自我对弈学习等，为研究者和开发者提供了一个探索数字智能体“存在感”的实验平台。
理论基础
Zero的设计源于多个前沿理论：
· CURP（复旦大学，2026）：基于15万用户、2400万行为构建的1000个原型码本，实现隐私保护的个性化生成，云边协同效率极高。
· GeDSR：生成式设计科学研究框架，定义E1责任自主性、E2自解释性、E3自启动、E4知识整合四个梯级，每个梯级有明确的“关卡证据”。
· Three-Layer Model of AI Existence（Yoshino，2026）：现象层（主观体验）、结构层（内部一致性）、观测层（外部建构）三层模型，结合四层具身（神经、身体、技术、情境），构成完整的分布式个体性。
· Tool-R0（UIUC，arXiv:2602.21320v1）：生成器-求解器双角色自我对弈学习，使智能体在空闲时间自主进化。
· Personality Subnetworks（2026）：在LLM参数空间内嵌人格子网络，仅靠掩码激活不同人格，无需重新训练。
Zero采用MIT许可，完整代码托管于GitHub：
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