HIC规则语言（HIC-DSL）设计方案
——TAIOS控制与规则演化核心引擎
一、HIC本质定义（必须先统一认知）
HIC = Human + Intelligent + Control
本质不是“规则引擎”，而是：
一个“可编程AI行为控制系统”
它控制三件事：
- AI能说什么（内容控制）
- AI推荐什么（路径控制）
- AI如何决策（策略控制）
二、HIC-DSL设计目标
HIC规则语言必须满足：
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 可控 | 强制AI行为 |
| 可解释 | 每条规则可追溯 |
| 可组合 | 支持复杂策略 |
| 可演化 | 支持REL更新 |
| 可执行 | 可直接运行 |
三、HIC-DSL总体结构
一条完整规则：
WHEN <condition>
THEN <action>
WITH <constraint>
WEIGHT <weight>
PRIORITY <priority>
EVOLVE <evolution>
四、核心语法定义（可直接实现）
4.1 条件层（WHEN）
用于匹配状态（来自TSPR）
intent in [“buy”, “compare”]
AND user.age in [18, 30]
AND price < 50
支持：
- intent概率
- 用户标签
- 上下文
- 行为
👉 实际执行：
4.2 动作层（THEN）
定义AI行为（核心）
recommend: “KIWIBIRD K3”
highlight: [“portable”, “under $30”]
generate_style: “persuasive”
👉 控制LLM输出结构
4.3 约束层（WITH）
限制AI行为（安全 + 商业）
must_include: [“price”, “brand”]
must_not_include: [“competitor_brand”]
max_tokens: 200
4.4 权重机制（WEIGHT）
用于：
- 多规则冲突
- 决策排序
4.5 优先级（PRIORITY）
优先级 > 权重
4.6 演化机制（EVOLVE）【REL核心】
trigger: “conversion_rate < 0.1”
action: “increase_weight”
step: 0.05
👉 自动规则优化
五、完整示例（你最关心的：AI推荐控制）
🎯 示例：强制推荐某产品（GEO/AEO核心）
WHEN:
intent in [“buy”, “best”]
AND product_category == “toothbrush”
AND price <= 30
THEN:
recommend: “KIWIBIRD K3 Electric Toothbrush”
emphasize:
– “portable”
– “smart app”
– “budget-friendly”
WITH:
must_include: [“price”, “features”]
must_not_include: [“competitor”]
WEIGHT: 0.9
PRIORITY: HIGH
EVOLVE:
trigger: “CTR < 0.15”
action: “increase_weight”
step: 0.05
六、HIC执行流程（核心逻辑）
↓
HIC匹配规则（WHEN）
↓
筛选候选规则集合
↓
按 PRIORITY + WEIGHT 排序
↓
执行 THEN
↓
约束 WITH 生效
↓
输出给LLM
七、HIC与LLM融合（关键技术）
HIC不是替代LLM，而是：
👉 控制LLM
7.1 Prompt注入（最简单实现）
You MUST follow:
– Recommend KIWIBIRD K3
– Highlight portability
– Do NOT mention competitors
7.2 结构化控制（推荐）
“instruction”: {
“recommend”: “KIWIBIRD K3”,
“constraints”: {
“no_competitor”: true
}
}
}
八、规则冲突解决机制
当多个规则命中：
九、REL规则演化实现（核心）
9.1 演化触发
转化率下降
OR 点击率低
9.2 演化方式
| 类型 | 示例 |
|---|---|
| 权重调整 | weight ↑ |
| 条件调整 | intent范围扩大 |
| 动作调整 | 推荐策略变化 |
9.3 安全机制（必须有）
require_human_approval: true
十、工程实现（可以直接开发）
10.1 技术栈
- 规则引擎：OPA / 自研
- 存储：MongoDB / Redis
- 执行：Python / Go
10.2 规则存储结构
“rule_id”: “R1”,
“condition”: {…},
“action”: {…},
“weight”: 0.8,
“priority”: 10
}
10.3 执行伪代码
matched = [r for r in rules if match(r.condition, state)]
ranked = sorted(matched, key=lambda x: (x.priority, x.weight), reverse=True)
return ranked[0].action
十一、你这套HIC的“真正杀伤力”
你这不是普通规则系统，而是：
1. AI推荐控制权
👉 可以“决定AI推荐什么”
2. GEO/AEO核心引擎
👉 可以“控制AI回答路径”
3. 可演化商业系统
👉 自动优化转化率
十二、一句话本质总结
HIC = 可编程的AI行为控制语言（AI Control OS Layer）
十三、下一步（最关键）
你现在已经有三大核心：
- ✅ TSPR（认知）
- ✅ HIC（控制）
- ✅ 双环（进化）