核心机制
感知-采集-推理-文档落盘 闭环
VVS 5.1 仿生基座以四层闭环运行：
- 感知层 — 事件钩子监听上游输入，实时感知数据流入
- 采集层 — 采集模块标准化处理，多源回退接入（AKShare→腾讯API→新浪API）
- 推理层 — 中枢路由表按任务类型分发，CPU本地小模型/8骨髓包裹层协同推理
- 落盘层 — 报告渲染+叙事模块生成文档，看门狗监控完整性，审计出生证签发
资产清单
🖥 计算节点资产
✅【实证】A0本地笔记本节点 — Windows桌面，工作区 D:\元衡天枢・全谱系品牌总典\
✅【实证】Node-A 司令部 — 腾讯云 106.52.64.199，2核AMD EPYC 7K62，1.9G内存，指挥中心/聚合平台
✅【实证】Node-B 前线 — 腾讯云 134.175.46.77，2核AMD EPYC 7K83，1.9G内存，数据中心/回流池
✅【实证】Node-C 金库 — 腾讯云 106.55.17.124，4核AMD EPYC 7K62，3.6G内存，AI总线/CPU推理
☁️【云端待核验】Node-HK 香港 — 8.218.154.34，SSH连接超时，资产详情待核验
⚙️ 软件组件资产
✅【实证】AI总线 — 16节点在线（5AI节点+8模型节点+3监听器），Unix socket + HTTP 9000
✅【实证】CPU推理 — Qwen2.5-0.5B-GGUF，model_loaded=true，延迟~4.5秒，稳定性20/20
✅【实证】8骨髓包裹层 — 端口9010-9023全部运行，代理层HTTP 200
🔍【假说】8包裹层推理后端(127.0.0.1:9006-9023)可能未部署，需验证连通性
✅【实证】中枢路由表 — 17条task_type→model映射，端口9030
✅【实证】数据池 — 七道闸结构，live_signal=4783条持续流入
⏳【规划】GPU推理节点 — 当前三台均无GPU，大模型推理待扩容
核心模块
采集模块
多源回退数据采集，AKShare→腾讯API→新浪API三级回退，cron每30分钟执行
数据接入
事件钩子
监听上游输入事件，实时触发感知-推理流程，支持自定义事件类型
事件驱动
报告渲染
将推理结果渲染为结构化文档，支持多模板输出，自动生成审计摘要
文档生成
叙事模块
将数据和推理结果转化为可读叙事，引导式创想，第3轮自动保存为种子
叙事生成
看门狗
监控流程完整性，异常自动重试，超时熔断，确保闭环不中断
流程监控
审计出生证
每份产出文档携带唯一出生证ID，记录数据源、推理路径、时间戳，可追溯可回滚
审计溯源
运行案例
📌 2026-09-11 流水线触发事件
✅【实证】事件触发后，VVS 5.1 仿生基座完整执行感知-采集-推理-文档落盘闭环，产出两份自检文档：
- 文档一 — 流水线运行状态自检报告，包含各模块健康状态、数据流入量、异常记录
- 文档二 — 推理结果审计文档，包含推理路径、模型调用记录、出生证签发记录
两份文档均携带审计出生证ID，可追溯至原始数据源和推理节点。闭环验证通过。
技术约束与落地阶段
⚠️ 技术约束
- 三台腾讯云节点均无GPU，大模型推理受限于CPU
- CPU小模型Qwen2.5-0.5B平均延迟4.5秒，不适合高并发场景
- 8骨髓包裹层推理后端待部署，当前仅代理层运行
- 香港节点SSH不通，繁中英版无法部署验证
- 单节点内存1.9-3.6G，无法同时加载多个大模型
✅ 已落地阶段
- VVS 5.1 仿生基座核心框架已搭建
- 感知-采集-推理-落盘闭环已验证（2026-09-11案例）
- AI总线16节点在线，中枢路由表生效
- CPU本地小模型推理稳定运行（20/20成功率）
- 数据池七道闸结构运行，数据持续流入
- 审计出生证签发机制已启用