米塞斯行为引擎 (MBE)

产品介绍

让每一次选择都更懂你

🎯 产品定位

米塞斯行为引擎是什么？

一款基于人类行为学理论的 AI 决策分析系统，让每个人都能用 PDF 创建自己的 AI 专家。

MBE vs LLM vs Agent：定位对比

核心能力

🆕 v3.1 新特性

统一知识图谱 🆕

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│           统一知识图谱 (Unified Knowledge Graph)    │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  节点类型: Expert | Domain | Keyword | Topic | User│
│  边类型: COVERS | BELONGS_TO | RELATED_TO | PREFERS│
│  核心能力: 多跳推理 | 环检测 | 拓扑排序 | PageRank │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

图谱增强能力:

• 🗺️ 跨模块关系查询 - 统一管理专家、领域、关键词、用户关系
• 🔍 互补专家查找 - 基于图谱拓扑发现相关专家
• 📊 用户偏好学习 - 持续更新用户-专家-领域偏好
• 🎓 学习路径生成 - 智能生成知识点学习顺序
• 🔄 反馈闭环 - 用户反馈自动更新图谱权重

🆕 v3.0 新特性

全新设计系统

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                  MBE 设计系统                        │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  @mbe/design-tokens  →  设计令牌 (颜色/字体/间距)   │
│  @mbe/ui             →  React 组件库               │
│  @mbe/tailwind-config →  Tailwind 预设配置          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Docker 一键部署

# 一键部署所有服务
.\scripts\deploy_complete_development.ps1

# 访问服务
# MBE Education:  http://localhost:3011
# AIGC Committee: http://localhost:3012
# Civil Lawyer:   http://localhost:3014

三大前端应用

💡 核心理念

米塞斯人类行动学

"人类有意识地运用手段来达成目的，以移除内心的不安。" — 路德维希·冯·米塞斯

行为分析五步框架

不舒适 → 愿望 → 路径 → 评估 → 行动
   ↑_________________________________↓
              （循环）

核心要素

• 🎯 主观价值论 — 价值由个人主观判断，无客观最佳
• ⚖️ 机会成本 — 选择A意味着放弃B
• ⏰ 时间偏好 — 现在 vs 未来的权衡
• 🔮 不确定性 — 未来无法完全预测

🔧 主要功能

1️⃣ 智能决策分析

2️⃣ 专家问答系统

25+ 专业领域专家

3️⃣ 知识库管理

上传PDF → AI解析优化 → 权威性评估 → 向量化 → 质量测试 → 发布专家

🧠 技术架构

TITANS + MIRAS + MoE + Unified Graph 混合架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MBE 智能核心架构                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│   │      TITANS + MIRAS + MoE + Unified Knowledge Graph  │   │
│   │   ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐            │   │
│   │   │ TITANS  │  │  MIRAS  │  │   MoE   │            │   │
│   │   │ 记忆层  │  │ 多尺度  │  │ 43专家  │            │   │
│   │   └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘            │   │
│   │        └────────────┴────────────┘                 │   │
│   │                     │                              │   │
│   │               稀疏专家路由                          │   │
│   │          (每次只激活 Top-2 专家)                    │   │
│   └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                             │
│   ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│   │         Unified Knowledge Graph (NetworkX)          │   │
│   │   • 跨模块关系拓扑查询                                │   │
│   │   • 互补专家发现                                      │   │
│   │   • 用户偏好学习                                      │   │
│   │   • 学习路径生成                                      │   │
│   └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

MoE 核心优势

👥 用户角色体系

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  【管理员】 super_admin / admin / operator                   │
│  → 系统管理、用户审核、内容运营                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  【开发者】 developer                                        │
│  → 创建知识库、上传文档、发布专家、获取收益                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  【消费者】 enterprise (企业) / user (个人)                  │
│  → 使用专家、订阅服务、对话交互                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

📱 使用方式

🌐 外网访问（Cloudflare 已配置 ✅）

所有服务已通过 Cloudflare Tunnel 配置公网访问，支持 HTTPS 和 CDN 加速：

🎓 前端应用（公网访问）

🔌 API 服务（公网访问）

💰 订阅套餐

✨ 产品优势

与 LLM/Agent 的核心差异

MBE 不是 LLM，也不是 Agent，而是增强系统：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MBE 与 LLM/Agent 的协作关系                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│   ┌───────────────────┐                                     │
│   │   外部 LLM        │  ← 负责语言生成能力                  │
│   │ (DeepSeek/GPT等) │                                     │
│   └─────────┬─────────┘                                     │
│             │                                               │
│             ▼                                               │
│   ┌───────────────────┐                                     │
│   │       MBE         │  ← 负责:                            │
│   │  米塞斯行为引擎   │    • 行为学分析框架（五步法）       │
│   │                   │    • 记忆和个性化（HOPE+TITANS）   │
│   │                   │    • 专业领域知识（PDF知识库）     │
│   │                   │    • 关系推理（统一知识图谱）🆕    │
│   │                   │    • 质量验证（Self-Critique）     │
│   └───────────────────┘                                     │
│                                                             │
│   类比:                                                      │
│   • 通用 LLM = 会所有知识的"全能大脑"                        │
│   • Agent = 会使用工具的"执行助手"                           │
│   • MBE = 给大脑配上专业的"决策顾问团队"                     │
│                                                             │
│   MBE 让 LLM 在特定领域更专业、更可控、更易用                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🚀 立即体验

🌐 方式一：在线访问（推荐）

所有服务已配置 Cloudflare Tunnel，可直接通过公网访问：

主服务: https://mbe.hi-maker.com
API文档: https://mbe.hi-maker.com/docs
教育平台: https://edu.hi-maker.com
AIGC平台: https://aigc.hi-maker.com
法律咨询: https://lawyer.hi-maker.com
管理后台: https://admin.hi-maker.com

统一知识图谱功能已集成到 API 服务中，可通过以下方式使用：

• 专家路由自动使用图谱增强（互补专家查找、用户偏好加权）
• 学习路径生成自动使用图谱拓扑排序
• 实体追踪自动同步到图谱

🐳 方式二：本地部署

git clone https://github.com/your-org/mises-behavior-engine.git
cd mises-behavior-engine
.\scripts\deploy_complete_development.ps1

米塞斯行为引擎 v3.1.0 统一知识图谱 + 设计系统 + Docker 部署 + 三大前端应用

© 2026 Mises Behavior Engine 最后更新: 2026-02-09