Numen

为什么做这个

传统 AI 角色扮演依赖 prompt 描述人格，缺乏可解释性和动态变化。Numen 用贝叶斯网络将人格建模为概率分布，让角色的行为从条件概率中涌现——一致性但不僵化。

技术架构

Python 后端 (FastAPI) + 贝叶斯角色网络 + VAD 情绪模型 + Milvus 向量记忆 + 多 LLM 支持。

核心亮点

• 贝叶斯角色建模：性格、情绪、行为统一在概率图模型中
• 印象分记忆：不只检索'相关的'，还检索'深刻的'
• 角色×情境解耦：角色和情境独立创建，自由组合
• 成长循环：角色有自己的生活，不只是等你来找

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