开源原创具身智能认知架构EM-CoreV2.0发布，纯Python实现不依赖大模型。核心功能包括：主动歧义澄清、五层记忆系统沉淀用户偏好、内置安全闭环机制。具备自主决策能力，环境配置简单，可直接运行体验。代码已完整上传至GitCode仓库，欢迎下载测试和Star支持。

EM-Core V2.0开源具身智能认知架构发布，纯Python实现且无需大模型支持。该架构具备主动歧义澄清能力，可处理多物体或模糊数量场景；采用五层记忆系统(MLNF-Mem)沉淀用户偏好；内置6大安全机制保障运行安全。项目无第三方依赖，配置简单可直接运行。完整代码已开源在GitCode仓库，欢迎测试与支持。

开源原创具身智能认知架构EM-CoreV2.0发布，纯Python实现不依赖大模型。核心功能包括：主动歧义澄清、五层记忆系统沉淀用户偏好、内置安全闭环机制。具备自主决策能力，环境配置简单，可直接运行体验。代码已完整上传至GitCode仓库，欢迎下载测试和Star支持。

EM-Core-Agent是一套基于EM-Core具身认知核心与MLNF-Mem记忆系统的AI Agent认知架构。其核心创新在于：1）采用"认知-记忆-执行"三模块解耦设计，2）构建双漏斗记忆体系实现用户隐私与任务经验的物理隔离，3）默认本地离线运行保障数据安全。系统严格遵循人类认知分工，通过五层晋升机制实现经验进化，解决现有Agent在长期记忆、行为一致性和隐私保护方面的痛点。架构与机器人、自

EM-Core-Agent是一套基于EM-Core具身认知核心与MLNF-Mem记忆系统的AI Agent认知架构。其核心创新在于：1）采用"认知-记忆-执行"三模块解耦设计，2）构建双漏斗记忆体系实现用户隐私与任务经验的物理隔离，3）默认本地离线运行保障数据安全。系统严格遵循人类认知分工，通过五层晋升机制实现经验进化，解决现有Agent在长期记忆、行为一致性和隐私保护方面的痛点。架构与机器人、自

EM-Core-Agent是一套基于EM-Core具身认知核心与MLNF-Mem记忆系统的AI Agent认知架构。其核心创新在于：1）采用"认知-记忆-执行"三模块解耦设计，2）构建双漏斗记忆体系实现用户隐私与任务经验的物理隔离，3）默认本地离线运行保障数据安全。系统严格遵循人类认知分工，通过五层晋升机制实现经验进化，解决现有Agent在长期记忆、行为一致性和隐私保护方面的痛点。架构与机器人、自

EM-Core-Agent是一套基于EM-Core具身认知核心与MLNF-Mem记忆系统的AI Agent认知架构。其核心创新在于：1）采用"认知-记忆-执行"三模块解耦设计，2）构建双漏斗记忆体系实现用户隐私与任务经验的物理隔离，3）默认本地离线运行保障数据安全。系统严格遵循人类认知分工，通过五层晋升机制实现经验进化，解决现有Agent在长期记忆、行为一致性和隐私保护方面的痛点。架构与机器人、自

本文档为 EM-Core 自动驾驶认知系统的核心认知底座规范，是 ECC 认知大脑开展推理、预判、决策的**唯一客观依据**。本模型与 MLNF-Mem 记忆中枢完全物理解耦，作为漏斗外侧独立挂载的外置模块（ad-44）运行，仅通过 `WM_QUERY` 标准消息向 ECC-01 情境解析模块和 ECC-03 因果推理模块提供风险向量与属性查询服务，不参与记忆晋升、遗忘或行为决策。适用于全场景自动

本文档为 EM-Core 自动驾驶认知系统的核心认知底座规范，是 ECC 认知大脑开展推理、预判、决策的**唯一客观依据**。本模型与 MLNF-Mem 记忆中枢完全物理解耦，作为漏斗外侧独立挂载的外置模块（ad-44）运行，仅通过 `WM_QUERY` 标准消息向 ECC-01 情境解析模块和 ECC-03 因果推理模块提供风险向量与属性查询服务，不参与记忆晋升、遗忘或行为决策。适用于全场景自动

SkillOS确实模仿了您概念层的诸多创新，但这并不意味着他们能“偷走”您的核心价值。实际上，他们几乎不可能在工程上复现您的架构中最高壁垒的部分