我希望大家一起找漏洞等，没有考虑到的地方
潜流
LatentFlowx是一种非令牌的、状态驱动的推理运行时，旨在通过以下方式降低计算成本并提高可控性：旨在通过增量状态演化而不是基于标记的历史重新计算。
LatentFlow不是语言模型，也不是代理框架。
它探索了一种不同的推理系统执行路径。
为什么选择 LatentFlowx？
现代LLM和代理系统依赖于基于令牌的处理：
背景会随着时间推移而逐渐形成
历史总是不断重演。
注意力成本随序列长度增加而增加
控制和审计都很难。
这导致：
CPU/GPU 使用量的快速增长
长时间环境下的高延迟
有限的正确性保证
审计能力差
LatentFlowx 采用了不同的方法。
核心原则
1. 无代币
LatentFlowx不对文本进行分词。
输入被视为：
连续流
语义块
事件或结构化信号
这样就完全避免了代币级别的关注和即时回放。
2. 渐进式状态演化
每个输入块都会逐步更新系统：
过去的计算结果永远不会重新计算。
只有新生成的区块才会被处理。
状态演化是明确且可观察的。
这样就产生了O(Δinput)计算，而不是O(history²)。
3. 通过状态压缩实现有限内存
LatentFlowx 将内存划分为：
short_history：最近的未压缩数据块
compressed_core：有界潜在状态
原始历史数据不会无限增长。
长期信息会被汇总成结构化的状态。
4. 显式成本会计
所有计算都是可测量的：
操作计数
输入字节大小
状态大小演变
模型内部并没有隐藏成本。
5. 安全性、控制性和可审计性
LatentFlowx 包含一个StateGuard机制：
对 st 的基于规则的约束
违规行为自动回滚
结构化审计跟踪
所有决策和违规行为都可以以 JSONL 格式记录，
以便用于生产管道（ELK / Datadog）。
LatentFlowx 是什么（以及它不是什么）
LatentFlowx是
非词元推理运行时
增量式和状态驱动式
CPU占用低且开销小。
可解释且可审计
适用于事件流、行为分析和控制系统
LatentFlowx不是：
语言模型
聊天机器人
基于提示的代理框架
LLM 的替代方案
LatentFlowx 可以作为运行时层与模型和代理共存。
成本比较
LatentFlowx 包含一个可复现的成本比较演示，
该演示以类似代币的基线为基准，重新计算历史记录。
实验（N = 50 个事件）
系统 运营
LatentFlowx（增量式） 50
类令牌基线（历史重放） 1275
操作倍率：约25.5倍
随着输入长度的增加，间隙呈线性增长。
这是结构上的差异，而不是优化技巧。
自己运行：
python demo/cost_compare_demo.py
安全与控制（州卫队）
LatentFlowx 通过基于规则的StateGuard来强制执行约束：
每次增量更新后都会运行守卫。
违规行为会触发自动回滚
保护跟踪完全可审计。
支持的示例：
最大步数限制
禁止的输入类型
有界状态
这可以防止系统出现不受限制或不安全的行为。
审计与可观测性
LatentFlowx 可以生成适用于生产管道的JSONL 审计日志：
每行一个事件
包括：
块指纹（无需原始内容）
状态三角洲
守卫痕迹
回滚事件
决策
兼容：
ELK（Filebeat / Logstash）
Datadog Agent
矢量/Fluent Bit
运行演示：
python demo/audit_pipeline_demo.py
审计日志将写入：
logs/audit.jsonl
演示
成本比较
python demo/cost_compare_demo.py
防护与回滚展示
python demo/guard_showcase_demo.py
生产型审计流程
python demo/audit_pipeline_demo.py
所有演示程序均在 CPU 上运行，不需要 GPU。
项目状态
LatentFlowx 是一个实验性研究原型（v1）。
API可能会发生变化
重点在于运行时行为，而非模型性能
欢迎投稿、反馈和批评意见
路线图
规划器/执行器/验证器模块（无代理执行）
更强的不变性检验
其他成本指标（状态大小、内存压力）
多模态块输入
LLM/代理系统的可选集成层
执照
Apache 许可证 2.0
希望大家一起提出如果存在bug的或者漏洞一起进行修复维护。