LingNao
LingNao: deterministic reasoning for AI agents → verified/refuted/unverifiable. ~3ms, fail-closed.
English | 推理方法学与数学定理（地基文档） | API 接入指南 | Playground
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
| 说明 | |
|---|---|
| 是 | 确定性推理服务层：对智能体/机器人的规划、因果、世界模型、数学健全性做符号推理；同输入必得同输出；不可判定时诚实返回 𝕌（弃权） |
| 不是 | 语言模型（不生成文本、无世界知识）、审计器、认证器、"绝对安全"的证明器、通用数学定理证明器（Coq/Lean 类），也不是验证/裁判层 |
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：
| 性质 | 含义 | 对任意智能体的意义 |
|---|---|---|
| 单一网关 | 只暴露 1 个工具 lingnao，靠 op 分派 51 项能力 | 任何 MCP 客户端一行配置即可接入，无需为某家 LLM 定制 |
| 智能体无关语义 | 入参/出参都是结构化 JSON，op 是稳定键名 | 不要求智能体说中/英、不绑定任何框架、不依赖特定模型 |
| 确定性内核 | 同输入 ⇒ 同输出 | 推理可复现、可比对，能直接集成进任何决策回路 |
| 无神经网络在环 | 推理全是符号/数值确定性计算；可选 LLM 仅在"感知 NL→JSON"与"解释"两端，强制标 UNVERIFIED_LLM 且绝不进入推理链 | 不幻觉、不编造、不被 prompt 注入改写出错答案 |
| 三态诚实语义 | 真 / 假 / 想不了（𝕌 弃权），fail-closed | 智能体拿到的是"可被机器消费"的结论，而非需再判断的自然语言 |
| 可复现推理账本 | 推理链由 Hoare 逻辑闭合（proof ledger） | 任意智能体都能拿到"为何得此结论"的可验证轨迹 |
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：
| # | 前沿 | 方法 | 数学定理 / 形式基础 | 对应 op |
|---|---|---|---|---|
| ① | 深思规划 | 可搜索推理（非一遍直出） | A*（可采纳启发式下最优）；确定性 MCTS（UCB1）；Bellman 值迭代 | reason · dmcts · plan_task · h_max · goal_directed |
| ② | 因果推理 | 因果图 + do-演算 | Pearl 因果阶梯；do-演算（后门/前门准则）；反事实三步法 | causal · causal_effect · counterfactual |
| ③ | 不确定性理论 | 样本复杂度界 + 保角预测 | PAC（Valiant 1984）+ VC 维：m ≥ (d_VC·ln(1/ε)+ln(1/δ))/ε² | pac_bound |
| ④ | 数学健全性压力测试 | 真实定理做健全性检验 | Baire 纲 / 紧致性 / 代数簇(Zariski) / 范德瓦尔登(Ramsey) / Cauchy–Lipschitz / Bertrand / 鸽笼原理(Dirichlet) / 霍尔匹配(Hall) / Erdős–Szekeres / 欧拉路径(Euler) | baire_trap · compactness_trap · variety_trap · van_der_waerden_trap · cauchy_lipschitz_trap · bertrand_trap · pigeonhole_trap · hall_trap · erdos_szekeres_trap · euler_path_trap · run_deterministic_traps |
| ⑤ | 世界模型 / 反事实 / 元认知 / 自演化 | SEM + 不动点 + Hoare + FCA | 结构方程模型；Banach 不动点；Hoare 逻辑 {P}C{Q}；形式概念分析 FCA | world_model · perceive_belief · meta · knowledge_* · sl_* · ima_* |
| ＋ | 具身决策 | 声明式能力契约 + 有界重规划闭环 | 规划→执行→SAFE-STOP→有界重规划（maxReplans） | attach_body · get_state/set_state/state_diff · positioning |
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。
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：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/genesis-plan/lingnao/lingnao.umd.js"></script>→window.LingNao
能力边界（诚实声明）
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 决策/规划 | A* 最优路径 + 硬/软约束 + RSG 推理状态图 + 系统 1 高置信快答，同输入必得同输出 |
| 因果 | do-演算（后门/前门调整）估计因果效应、反事实推演；确定性因果图，无 LLM 编造 |
| 数学健全性 | 十类确定性陷阱（Baire/紧致/代数簇/范德瓦尔登/柯西-利普希茨/Bertrand/鸽笼/霍尔匹配/Erdős–Szekeres/欧拉路径），真实定理保证 |
| 不幻觉 | LLM 只在感知（NL→JSON）与解释两端，强制标 UNVERIFIED_LLM + mayHallucinate，绝不进入推理链 |
| 具身 | 声明式能力契约接入任意身体；规划 → SAFE-STOP → 执行 → 有界重规划闭环 |
| 工具暴露 | 1 个网关工具 lingnao（op 参数收编推理子能力：规划 / 因果 / 数学健全性 / 具身决策等）；灵脑 = 推理-only，不含计算 |
| 自测 | --selftest → 核心通过 + 如实披露 6 项已知未实现能力（KB 未接入） |
| 依赖 | 零第三方运行时依赖；灵脑 = 推理-only，不接入、不委派任何计算引擎（方程求解 / 验真归灵数 lingshu-solver 独立产品） |
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。
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）
world_info— 查看世界图 𝕎set_world—（可选）载入你自己的场景carrier_report— 上报物理状态（电量/密度）以推导硬/软约束reason— 深思规划（系统 1 快答 + 系统 2 A* + RSG）dmcts—（可选）确定性 MCTS 多候选探索causal/causal_effect/counterfactual— 因果与反事实推演pac_bound— 评估所需样本量（不确定性理论）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）
两个独立产品，勿混淆
| 产品 | 是什么 | 仓库 | npm |
|---|---|---|---|
| 灵脑 LingNao（本仓库） | 推理服务：感知 / 规划 / 因果 / 世界模型 / 数学健全性 / 具身决策 | genesis-plan/lingnao | lingnao-mcp |
| 灵数 LingShu | 求解器：方程组实数解（区间收缩 + Krawczyk） | genesis-plan/lingshu-solver | lingshu-solver |
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。
分发渠道
| 渠道 | 入口 |
|---|---|
| GitHub（主仓） | https://github.com/genesis-plan/lingnao — 克隆即跑 |
| npm | npx -y lingnao-mcp |
| MCP 市场 | Smithery / Glama / mcp.so 搜索 lingnao-mcp，或粘贴仓库 URL |
| 在线试用 | 控制台 ／ Playground |
许可（摘要）
非商业免费 + 商业须书面授权（自有《灵脑商业授权许可协议》，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《商业授权协议》。
- 「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 ｜ 授权范围见 06 · 商业授权与收费
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
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。
Installation
Source-derived launch command. Check the maintainer’s required arguments and credentials before running:
npx -y lingnao-mcpSet up in your AI client
Merge this template into ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json. Keep existing servers. Add any arguments, credentials, and permissions required by the maintainer; this template has not been install-tested.
{
"mcpServers": {
"io-github-genesis-plan-lingnao": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lingnao-mcp"
]
}
}
}Restart Claude Desktop completely for changes to take effect. Confirm the server appears connected in the client’s tool list, then try a read-only example from its documentation.
Claude Desktop setup referencePackage
lingnao-mcpnpmCompatible MCP Clients
LingNao works with any MCP-compatible client. Copy the config snippet from the Configuration section above and add it to the file shown for your client, then restart the application.
- Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonRestart Claude Desktop completely for changes to take effect. - Cursor
~/.cursor/mcp.jsonRestart Cursor for changes to take effect. - VS Code
.vscode/mcp.jsonReload VS Code window for changes to take effect. - Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonRestart Windsurf for changes to take effect. - Claude Code
.mcp.jsonSave at the project root, then start Claude Code in that project and review the MCP server approval prompt. Keep real credentials out of shared files.