LingNao

English | 推理方法学与数学定理（地基文档）

灵脑 LingNao · 任意智能体的确定性推理服务

灵脑是面向「任意智能体」的确定性推理服务层——不做验证、不做审计，只做推理。

无论你的智能体跑在 Claude、GPT、自研 agent 还是机器人控制器上，只要它能发 MCP 调用，就能用同一个网关 lingnao（op + args → 结构化结论）拿到确定性、不幻觉、可复现的推理。

推理能力由真实数学定理支撑：A\*/确定性 MCTS 做深思规划，do-演算做因果推理，PAC/VC 维做不确定性界，Baire 纲 / 紧致性 / 代数簇 / 范德瓦尔登 / Cauchy–Lipschitz / Bertrand / 鸽笼原理 / 霍尔匹配 / Erdős–Szekeres / 欧拉路径 共 10 个真实定理做数学健全性压力测试。

完整方法学与定理清单见 docs/00-推理引擎原理与方法学.md。

• 仓库：genesis-plan/lingnao · npm：lingnao-mcp · 在线试用：playground ／ 控制台

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为什么"任意智能体"都能用

这不是营销话术，而是接口设计 + 内核性质共同保证的：

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方法学与数学定理（地基）

灵脑的推理能力由真实数学定理支撑，不是启发式打分。五大前沿逐一对应：

逐条定理出处、保证内容与 op 对应关系，见 docs/00-推理引擎原理与方法学.md。

诚实注记：因果/世界模型为 lite 实现（PC-lite 发现、线性 SEM），规划基于有限图；但每个结论都来自确定性符号计算，可复现、不幻觉，数学健全性由真实定理保证。

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30 秒上手

① MCP 接入（推荐，给任意 AI 客户端用） —— 不用开网页、不用服务器、不用本地装包：

{

"mcpServers": { "lingnao": { "command": "npx", "args": ["github:genesis-plan/lingnao"], "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "填你的免费Key（可留空）" } } } }

npm 稳定版同款：{ "command": "npx", "args": ["-y", "lingnao-mcp"] }（见 mcp.json ／ mcp.example.json）

② 零安装网页 —— 双击 playground.html（A\* 规划 + 因果 + 数学健全性陷阱，离线可用），或 lingnao-console.html（接入身体/大模型/大脑后开始干活）。

③ 开发者

git clone https://github.com/genesis-plan/lingnao && cd lingnao

node lingnao-mcp.js --selftest # 零依赖内核自检 node build-umd.js # 从内核真源重建 UMD（导出 250）

• Node 库：const K = require('./lingnao-mcp')（直接调内核，不自启服务）
• 浏览器： → window.LingNao

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能力边界（诚实声明）

不保证：绝对安全、绝对正确、不漏解、能连所有真机。这是设计上的诚实边界，不是待修缺陷。

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推理能力（单网关 lingnao，op 参数分派）

MCP 对外只暴露 1 个工具 lingnao：arguments = { "op": 能力名, "args": 参数 }，按旧名直调会被拒绝并返回指引。

world_info · set_world · perceive · reason · carrier_report · learn · knowledge_query · knowledge_add · meta · perceive_belief · knowledge_ann · knowledge_distill · cog_graph · world_model · counterfactual · causal_effect · dmcts · goal_directed · pac_bound · ask · explain · causal · event_publish · knowledge_fabric · ima_load · ima_query · sl_record · sl_discover · sl_monitor · sl_status · attach_body · capabilities · get_state · set_state · state_diff · h_max · plan_task · execute_task · positioning · bertrand_trap · compactness_trap · van_der_waerden_trap · baire_trap · variety_trap · cauchy_lipschitz_trap · pigeonhole_trap · hall_trap · erdos_szekeres_trap · euler_path_trap · run_deterministic_traps

推荐调用序列（纯推理）

1. world_info — 查看世界图 𝕎
2. set_world —（可选）载入你自己的场景
3. carrier_report — 上报物理状态（电量/密度）以推导硬/软约束
4. reason — 深思规划（系统 1 快答 + 系统 2 A\* + RSG）
5. dmcts —（可选）确定性 MCTS 多候选探索
6. causal / causal_effect / counterfactual — 因果与反事实推演
7. pac_bound — 评估所需样本量（不确定性理论）
8. learn — 把真实结果反馈回经验库，置信度流入未来规划

推荐调用序列（具身 / 机器人）

attach_body → plan_task → execute_task（每步 SAFE-STOP）→ state_diff → 有界重规划（maxReplans）

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两个独立产品，勿混淆

灵脑 = 推理-only：感知 / 规划 / 因果 / 数学健全性 / 具身决策，全程不计算、不求解、不委派。方程求解 / 验真归灵数 lingshu-solver（独立产品），两者互不耦合、互不委派。

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分发渠道

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许可（摘要）

非商业免费 + 商业须书面授权（详见 LICENSE，不是开源协议）：

• 非商业用途免费：个人学习 / 研究 / 教学 / 评测；非营利组织与教育机构内部使用；年营收 ≤ 100 万元的团队内部评估（同时运行实例 ≤ 3 个）。须保留版权与许可声明。
• 商业用途须事先取得书面授权：任何以营利为目的的产品 / 服务 / 业务，SaaS / 云 / API 对外提供能力（无论是否收费），集成嵌入商业发行物，再分发 / 转授权 / 对外托管 —— 均须事先书面授权（详见 LICENSE）。
• 「灵脑 / LingNao」为版权方商标，本许可不授予商标使用权。

完整条款见 LICENSE。

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联系

• 商务 / 授权 / 反馈：553420544@qq.com（亦可用仓库 Issues）
• 版权方：广州市红尘灵境数字科技有限公司

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诚实注记（已知待办）

• knowledge_query / knowledge_add / knowledge_ann / knowledge_distill / cog_graph 需接入 KB 知识库，未接入时恒返 available:false；自测中如实单列为「已知未实现能力」，不计入绿色通过。
• 物理接入模块 30 条协议中仅 ws / modbus-tcp / mqtt 已实装真实驱动，其余为「仅建档、需硬件」。
• docs/01–11 为历史技术文档，仍含「审计/验证」旧口径，正逐步与本文档及 docs/00 对齐（后续收尾任务）；本文档与方法学文档为对外权威口径。
• 验证/审计类能力（audit/certify/verify/prove/runtime_monitor 等）已从对外网关能力清单中移除（不再暴露、不再挂名），仅保留为内核内部资产；灵脑对外只做推理。