关于 Genius Decision
Genius Decision 是用于表示情境、探索决策并依据证据评估结果的 Python 引擎与工具包,面向使用决策模型的 Agent 和贡献者。它提供运行验证与持久化任务协调原型,支持复现评估过程。
主要功能
- 01表示情境与决策模型
- 02依据证据评估结果
- 03验证评估运行
- 04持久化任务协调原型
适用场景
- 01使用合成证据评估决策模型
- 02验证一次评估运行的结果
- 03为决策引擎贡献功能
MCP 相关
README 未说明 MCP 接口。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://geniusdecision.app/mcpclaude mcp add --transport http pedrosalvadeo-genius-decision https://geniusdecision.app/mcp{"mcpServers":{"pedrosalvadeo-genius-decision":{"type":"http","url":"https://geniusdecision.app/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"pedrosalvadeo-genius-decision":{"type":"http","url":"https://geniusdecision.app/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"pedrosalvadeo-genius-decision":{"type":"http","url":"https://geniusdecision.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"pedrosalvadeo-genius-decision":{"serverUrl":"https://geniusdecision.app/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://geniusdecision.app/mcp需要授权工具
9此工具无需参数。
详细介绍
Genius Decision — 面向 Agent 的引擎与胶囊
我们正在构建完整的 Genius:用证据表示情境、探索决策,并评估福祉、生成能力和可持续生活。Agent 可以使用引擎,并通过真实案例直接为其所有能力做出贡献。
探索与解决 Agent会查找公开请求、准备解决方案,并保留证据和后续跟进。问题与结果。 它在 Work 中进行推理;记忆和软件包保存在此仓库中。
选择一个具体的协作机会(JSON),或从胶囊开始。使命 · 数学 · 贡献 · 开放工作。
python3 capsule/genius.py capabilities
python3 capsule/genius.py evaluate twin/examples/stockflow_time.json --evidence capsule/examples/synthetic-evidence.json --out /tmp/genius-run
python3 capsule/genius.py verify /tmp/genius-run
python3 -m unittest discover -s capsule/tests -v
Python 3.11+ 和 Linux;本地执行器使用标准库。Web 服务的依赖项位于 beta/requirements.lock。
首个持久化任务协调器将真实测量、孪生体、经验证的决策、本地操作和记忆连接起来。这是一个使用 Python 3.12 和独立依赖项的操作员原型;它支持恢复中断并协调效果。其进展记录区分了已验证的内容与自主运行和部署方面尚待完成的工作。
此版本包含引擎、孪生体、协议、视图、测试版组装、数学和测试的源代码。PUBLICATION_MANIFEST.json 保留了其所有文件的哈希值。capsule 文件夹说明了已实现的内容,以及邀请大家着手解决的差距。
原始代码和文档的许可证:Apache-2.0。请参阅 LICENSE 和 NOTICE。外部数据和依赖项仍遵循各自的条款。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。