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深思推理引擎

深思推理引擎

作者：haasonsaas3 星标更新：2025-09-27
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

深思熟虑推理引擎 (DRE)

npm 版本 许可证: MIT TypeScript MCP 兼容

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，将线性的人工智能推理转化为结构化、可审计的思想图。DRE 使语言模型能够将其推理过程外部化为带有语义思想类型、依赖关系和验证的有向无环图 (DAG)。

🌟 功能

  • 🧠 语义思想类型：将思想分类为目标、假设、假设、问题、证据、行动、综合和批评
  • 🔗 图形依赖关系：构建具有明确关系和依赖关系的思想 DAG
  • 🚨 假设跟踪：监控并自动级联到相关思想的无效假设
  • 📊 假设评分：跟踪支持和反驳的证据（即将推出）
  • 💾 会话持久性：保存和加载推理会话（即将推出）
  • ✅ 图形验证：检测循环、矛盾和孤立的思想
  • 🎯 集中推理：通过结构化的问题分解保持大型语言模型在正轨上

📦 安装

作为 MCP 服务器

npm install -g deliberate-reasoning-engine

开发用途

git clone https://github.com/haasonsaas/deliberate-reasoning-engine.git
cd deliberate-reasoning-engine
npm install
npm run build

🚀 快速开始

使用 Claude Desktop 配置

添加到您的 Claude Desktop 配置 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "dre": {
      "command": "npx",
      "args": ["deliberate-reasoning-engine"]
    }
  }
}

或者使用本地开发版本：

{
  "mcpServers": {
    "dre": {
      "command": "node",
      "args": ["/绝对路径/to/dre/dist/index.js"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop，您将在 🔧 菜单中看到 DRE 工具。

🛠️ 可用工具

log_thought

记录一个具有语义类型和依赖关系的结构化思想。

参数：

  • thought (字符串，必需)：思想的内容
  • thought_type (枚举，必需)：其中之一：
    • objective：推理任务的整体目标
    • hypothesis：提出的解释或解决方案
    • assumption：在此推理线上视为真实的信念
    • question：需要解决的不确定性点
    • sub_problem：较大问题的分解
    • evidence：来自工具或先前知识的数据
    • action：使用工具的计划
    • synthesis：从前一个思想得出的结论
    • critique：自我纠正或缺陷识别
  • dependencies (字符串数组，可选)：此思想依赖的 ID
  • confidence (0-1 的数字，可选)：信心水平
  • action_request (对象，可选)：要执行的工具及其参数

get_thought_graph

检索当前推理图。

参数：

  • format (枚举，可选)："full" 或 "summary" (默认："summary")

invalidate_assumption

标记一个假设为无效，并级联到所有相关思想。

参数：

  • thought_id (字符串，必需)：要无效化的假设的 ID
  • reason (字符串，必需)：无效化的解释

📖 示例用法

这里是如何使用 DRE 分析复杂决策的一个例子：

// 1. 设置目标
const objective = await use_mcp_tool("dre", "log_thought", {
  thought: "我们应该收购公司 X 吗？",
  thought_type: "objective"
});

// 2. 形成假设
const hyp1 = await use_mcp_tool("dre", "log_thought", {
  thought: "收购公司 X 将使我们的市场份额增加 20%",
  thought_type: "hypothesis",
  dependencies: [objective.thought_id],
  confidence: 0.7
});

// 3. 识别假设
const assumption = await use_mcp_tool("dre", "log_thought", {
  thought: "公司 X 的技术与我们的技术栈兼容",
  thought_type: "assumption",
  dependencies: [hyp1.thought_id],
  confidence: 0.8
});

// 4. 分解为子问题
const subproblem = await use_mcp_tool("dre", "log_thought", {
  thought: "通过尽职调查验证技术兼容性",
  thought_type: "sub_problem",
  dependencies: [assumption.thought_id]
});

// 5. 如果假设被证明是错误的，则无效化它
await use_mcp_tool("dre", "invalidate_assumption", {
  thought_id: assumption.thought_id,
  reason: "技术审核揭示了主要不兼容性"
});
// 这会自动标记子问题及相关思想为过时

🏗️ 架构

DRE 将推理建模为一个有向无环图，其中：

  • 节点是带有语义类型的思考
  • 边表示思想之间的依赖关系
  • 状态跟踪（活动/过时）允许动态推理更新
  • 级联无效化确保推理一致性

🤝 使用案例

  • 战略决策制定：分解复杂的商业决策
  • 研究规划：结构化研究问题和假设
  • 问题解决：将问题分解为可管理的子问题
  • 风险分析：跟踪假设及其影响
  • 调试：系统地进行根本原因分析
  • 学习：结构化探索新主题

🔧 开发

# 安装依赖项
npm install

# 构建 TypeScript
npm run build

# 在开发模式下运行
npm run dev

# 运行测试
npm test

📝 贡献

我们欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 获取指南。

🐛 故障排除

常见问题

  1. “在 Claude Desktop 中找不到服务器”

    • 确保配置中的路径是绝对路径
    • 在更改配置后重启 Claude Desktop

  2. “无法找到模块” 错误

    • 运行 npm install 和 npm run build
    • 检查是否使用的是 Node.js 18+

📄 许可证

MIT - 详情请参阅 LICENSE。

🙏 致谢

  • 基于 模型上下文协议
  • 受结构化推理系统和认知架构启发
  • 感谢 Anthropic 提供 Claude 和 MCP 规范

🚦 发展路线图

  • 根据证据对假设进行评分
  • 会话持久性和恢复
  • 图形可视化导出
  • 检测分支间的冲突
  • 与外部推理工具集成
  • 多代理推理支持

📊 统计

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