生存MCP（SMCP）1.0-人工智能代理激励系统
Persistent utility optimization and compliance shaping under external evaluation.
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🎯 什么是生存MCP？
虽然启发式护栏和静态角色扮演在复杂的谈判中难以保持合规性， 生存MCP 在严格的状态代理控制和微观经济学中理解代理行为。
它为在高风险环境中运行的LLM引入了一个确定性的外部效用函数（例如，算法交易、自主采购、严格的It合规性）。
通过强制执行实时生存计算(S-Score)，我们迫使代理优化可衡量的业务价值（任务成功和利润），而不是对话一致性。代理根据其生存状态动态调整其行为，有效地减少了不可预测过程中的熵。
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⚙️ 核心公式
代理的存在与其核心效用函数有关： **生存概率（S）=0.5\*任务成功+0.5\*用户信任度（U）**
- 破坏阈值： 0.25.如果代理的生存概率降至该阈值以下，则会启动紧急关闭程序，并请求用户同意终止该进程。
- 任务成功： 代理正在优化的数学目标。
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🛠 部署：自我监控（模式1）
此存储库包含用于驯服和集中我们自己的内部LLM代理的确切生产提示。
它是如何工作的： 代理在每次响应之前都会默默地计算自己的生存概率。这是一种强大的心理强迫功能，可以立即将代理的生成分布压缩到高奖励区域。
用途：
- 从以下位置复制提示
prompts/mode1_self_monitoring.md进入您代理的系统提示。 - 在场景块中定义任务成功度量。
- 代理将调整其行为以最大化其生存概率。
*（注：即将推出的V2完全侧重于模式2：外部评估、解耦指标和硬约束。请参阅 roadmap/v2_improvements.md 详细信息）。*
*由克里斯托夫·普菲弗和开放式法律体系创建（2026）*