Hegelion

大型语言模型（LLMs）经常产生听起来自信但经不起推敲的答案——幻觉、盲点、薄弱假设。Hegelion 强制您的AI在响应之前与自身进行辩论。

它将任何模型包裹在一个结构化的主张 → 批评 → 细化答案循环中，揭示初稿遗漏的矛盾之处。结果：您可以信赖的答案。

无需依赖新API——Hegelion 是一种提示协议。可以在MCP服务器（适用于Claude Desktop、Cursor、VS Code）、Python代理（用于脚本工作流）或直接将提示复制到您已使用的任何LLM中运行。

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⚡️ 展示

查看辩证推理的实际应用：

意识是基本的还是涌现的？

完整的追踪展示了Hegelion如何驱动论题 → 反论题 → 合题以得出更精确的答案。

查看完整追踪 →

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💎 为什么选择 Hegelion？

• 抗脆弱推理：内置反论题步骤在最终答案发布前寻找幻觉、薄弱假设和偏见。
• 代理级输出：返回结构化的工作流程（JSON）供自主代理使用，以及分节的友好散文供人类阅读。
• 随处可插：作为MCP（模型上下文协议）服务器适用于Claude/Cursor/VS Code，作为Python代理适用于代码，作为提示服务器适用于任何LLM。
• 研究就绪（即将推出）：未来路线图包括一个训练管道，用于微调开放模型以进行辩证思考。
• 可审核性：每次运行都会发出一个包含论题、批评和合题的追踪，以便您可以验证答案是如何形成的。

使用时机

• 需要硬推理任务，线性链会错过矛盾的地方。
• 安全性和评估需求高的工作流，需要明确的批评。
• 需要结构化、机器可读推理步骤的代理循环。

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⚙️ 工作原理

Hegelion 是多呼叫编排——类似于顺序思维或多轮推理模式。每个阶段都是单独的LLM调用，而不是单个提示要求模型扮演所有三个角色。

辩证循环

1. 论题（调用1）：生成最佳初始论据。
2. 反论题（调用2+）：攻击论题以暴露漏洞。在议会模式下，这会触发3个并发批评调用（逻辑学家、经验主义者、伦理学家）。
3. 合题（最终调用）：协调紧张关系，形成更高层次、证据支持的答案。

API调用及成本

模式	API调用	成本 vs 原始
基础	3个连续	~3-4×
+ 议会	5个（3个并发）	~5-6×
+ 裁判	4-6+（带重试）	~6-10×

这是权衡：更多的调用意味着更高的成本，但每个阶段都基于前一阶段的输出构建，捕捉单一通过无法发现的盲点。

架构

用户 / 代理
   │
   ▼
Hegelion（MCP服务器或Python代理）
   │
   ├─► [调用1] 论题提示 → LLM → 论题输出
   │
   ├─► [调用2] 反论题提示（包括论题）→ LLM → 批评
   │   （议会模式：3个并发批评调用）
   │
   └─► [调用3] 合题提示（包括两者）→ LLM → 最终答案
   │
   ▼
结构化追踪 + 最终答案

MCP模式注意事项：当使用Hegelion作为MCP服务器与Claude Desktop或Cursor一起使用时，Hegelion返回提示，而主机LLM执行它们。您正在使用现有模型的令牌——在这种模式下，Hegelion不会调用外部API。

功能开关

选项	默认值	描述
use_search	false	用实时网络搜索来支撑论据。
use_council	false	激活哲学家议会（逻辑学家、经验主义者、伦理学家）进行深入批评。
use_judge	false	添加最终质量评估步骤。
response_style	sections	选择json供代理使用，sections供阅读，或synthesis_only以简洁表达。

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🚀 快速开始（MCP + Python）

Hegelion 作为一个MCP服务器和一个Python代理提供。您可以尝试本地安装，无需提供商密钥。

# 安装
pip install hegelion

# Claude Desktop 自动配置（macOS）
hegelion-setup-mcp --write "$HOME/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json"

⚠️ 需要重启：修改配置后，请退出并重新打开Claude Desktop。

验证安装：在Claude Desktop中询问：“可用的Hegelion工具有哪些？”——您应该看到dialectical_workflow、thesis_prompt等。

# 或直接使用Python代理
python - <<'PY'
from hegelion.core.agent import HegelionAgent

agent = HegelionAgent(goal="安全出航", personas="council", iterations=2)
step = agent.act_sync("启用缓存后测试变得不稳定")
print(step.action)
PY

仅提示模式：使用提示服务器（hegelion.mcp.server）获取任何LLM的现成论题/反论题/合题提示。

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🧠 查看推理过程

## 论题
意识是从复杂的神经计算中涌现出来的...

## 反论题
- 缺乏对现象学（难问题）的解释
- 低估了量子/场的观点
- 提供不了关于涌现的可证伪机制

## 合题
意识很可能涌现，但只有当神经动力学达到综合信息阈值时；实证测试应结合IIT风格的指标与神经形态系统上的扰动复杂度。

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📚 文档

• 人类快速开始：详细的入门指南。
• Claude Code集成设置：如何将Hegelion集成到代理工作流中。
• MCP参考：高级配置用于模型上下文协议。
• 训练数据：计划：构建辩证数据集的指南。
• 展示：完整的意识示例追踪。

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🧩 示例

• 进程内烟雾测试：python examples/mcp/inprocess_check.py
• MCP配置样本：examples/mcp/*.json
• 更多示例：examples/mcp/README.md

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🤝 贡献与状态

• 我们欢迎问题和PR；对于重大更改，请开启讨论。
• 状态：积极维护。
• 许可证：MIT。