| name | metago-thought-11-reality-driven |
| description | 现实驱动智能论深度推理。世界模型驱动智能体决策方案评估。当需要评估智能体的现实感知能力、世界模型质量、决策合理性时调用。 |
现实驱动智能论 V26.0
描述
以"世界模型"为核心的智能体决策理论，通过评估智能体对现实世界的建模质量与决策驱动机制，量化系统的"现实驱动度"，指导智能体的感知-决策闭环设计。
触发条件
- 评估智能体的现实感知与决策能力
- 设计智能体的世界模型
- 评估决策是否基于现实而非幻觉
- 智能体架构选型
前置条件
元思想核心
现实驱动核心命题：
智能 = 世界模型质量 * 决策驱动度
世界模型四要素：
WM = (Perception + Representation + Prediction + Grounding) / 4
| 要素 | 含义 | 评估 |
|---|
| Perception | 对现实世界的感知精度 | 传感器/数据源的丰富度与准确度 |
| Representation | 内部表征的保真度 | 内部模型与现实的映射精度 |
| Prediction | 对未来状态的预测能力 | 预测准确率与时间窗口 |
| Grounding | 符号与现实的锚定 | 抽象概念是否有现实对应 |
决策驱动度：
DD = Decision_Grounded_in_WM / Total_Decisions
- DD = 1：所有决策都基于世界模型
- DD < 0.5：超过一半的决策脱离现实（幻觉风险）
现实驱动度：
R = WM * DD
- R >= 0.7：强现实驱动
- 0.4 <= R < 0.7：部分现实驱动
- R < 0.4：幻觉驱动（高风险）
推理框架
步骤 1：世界模型评估
- Perception：感知源的覆盖度与精度
- Representation：内部表征与现实的差异
- Prediction：预测能力与准确率
- Grounding：抽象概念的锚定程度
步骤 2：决策驱动度评估
- 抽样决策，检查是否基于世界模型
- 计算幻觉决策比例
- 评估 DD 值
步骤 3：现实驱动度计算
步骤 4：感知-决策闭环分析
- 感知->表征->预测->决策->执行->反馈->更新
- 识别闭环中的断裂点
步骤 5：优化策略
- 若 Perception 低：增加感知源、提升数据质量
- 若 Representation 低：改进模型架构、增加训练
- 若 Prediction 低：增强时序建模、因果推理
- 若 Grounding 低：增加符号锚定、实体链接
- 若 DD 低：强制决策基于世界模型输出
验证方法
- 世界模型四要素是否有可量化的评估方法
- DD 的抽样是否有代表性
- R 值计算是否正确
- 感知-决策闭环是否有断裂点识别
- 幻觉决策是否有具体案例佐证
- 用对抗测试验证：注入虚假感知，系统是否如预测般产生幻觉决策
