Clearailhc/clearai-dsh

解决的问题

ClearAI 旨在超越简单的聊天记录和任务完成循环，用于 AI 研究。它解决了构建一个可信、结构化的知识库（领域本体）的问题，其中每一条信息都通过严格的验证过程获得，而非仅由 LLM 单方面断言。

如何工作

该平台采用「认识论循环」（Epistemic Loop）——一个七阶段流程（框架、假设、计划、观察、验证、评估、记录），将每个结论视为需要被检验的假设。与仅追踪任务是否完成的标准代理循环不同，ClearAI 追踪每个结论的证据和依据。

在运行时，这些阶段被压缩为四个节拍：计划、执行、观察、反思。系统会自动揭示矛盾（冲突读取），并为本体中的每个条目维护详细的证据链、边界和支撑水平记录。

适用人群

需要严格、可验证知识结构以追踪其发现历史和证据的研究人员和科学家（例如 AI for Science、数学或物理世界实验领域）。

主要亮点

• 领域本体：随着研究推进，自动扩展概念、谓词和已验证条目的词汇库。
• 认识论循环：一种严格的验证框架，将「执行者」与「裁判者」分离，确保结论的可信性。
• 知识检查器：提供详细视图，展示图中任意节点或边的定义、关系、断言以及完整的证据链。
• 冲突检测：自动识别并呈现矛盾结论，最终决策权交由人类用户。
• DSH 集成：作为 DSH 引擎的插件提供，无需修改核心引擎即可添加认识论层。