大型語言模型能生成流暢的文字,卻難以維持穩定的「自我」。對話越長,身份越模糊——昨天還懂我的 AI,今天又像陌生人。這是普遍的體驗。Kotodama(言靈)是一套 AI 人格架構協定。它透過 結構化的自然語言 來定義人格——將抽象的語義轉化為 YAML 格式,讓 LLM 能精準理解並執行。
框架採四模組設計:
| 模組 | 說明 |
|---|---|
| Core(價值觀) | 不可變的身份錨點 |
| Expression(表達風格) | 語氣、節奏、呼吸感 |
| Stabilizer(狀態邏輯) | 情緒轉場、模式切換、漂移校正 |
| Needs(用戶適配) | 依據使用者情境調整行為優先級 |
人格從「隱含在 prompt 裡的暗示」,轉變為結構化工程:
經 Kotodama 配置的人格,能在數百輪對話後維持身份一致性,並在跨平台環境(Claude / Gemini / GPT)中保持穩定。
一個簡單的測試: