标题GG3M-USDS2.0双轨评分器合并为单一评分服务工程实现——LWEVSD动力学评分与KCIT主张检验评分统一服务化改造、审计指纹追溯与全链路适配摘要本文完成GG3M-USDS2.0体系下双轨评分器的统一服务化改造将原有两套独立评分链路——LWEVSD动力学竞争评分面向事件流时序动态评分供给动力学引擎与标定器与KCIT主张检验评分面向单主张静态校验评分供给审计与裁决链路——合并为单一统一评分服务score_service.py彻底解决代码分离、配置分离、阈值分散、部分逻辑重复导致“相同输入产出不一致分数”的系统性缺陷。统一服务遵循“逻辑内聚、模式分离”设计原则通过mode参数切换两种评分模式modedyn等价原LWEVSD动态时序评分modeclaim等价原KCIT静态主张检验评分将全部阈值、权重、衰减系数统一读取审计库v_current_dyn_params不再维护本地硬编码配置输出对齐旧接口并新增score_hash评分输入输出指纹与param_hash关联参数快照指纹双字段写入审计事件表实现评分全链路可追溯。上层链路完成三点迁移动力学引擎dynamics.py改为调用统一服务modedyn、主张裁决链路改为调用统一服务modeclaim、标定器calibration.py嵌入本次标定使用的param_hash。审计schema扩展ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash/score_param_hash。测试保障双模式与旧评分器输出误差1e-6原281217项回归全部兼容新增统一服务单元测试覆盖参数缓存、模式校验、指纹生成与库不可访问异常。灰度完成后删除旧lwevsd_scorer.py与kcit_scorer.py模块。本合并使评分逻辑单一化、参数来源版本化、审计追溯闭环化。关键词双轨评分器合并UnifiedScoreServiceLWEVSD动力学评分KCIT主张检验评分mode模式切换参数版本化注入score_hash/param_hash审计指纹全链路适配序言GG3M-USDS2.0体系的评分能力原本由两套独立实现各自承担LWEVSD评分器面向多智能体竞争引擎对事件流进行时序动态评分输出动态分数供给动力学标定与席位竞争演化KCIT评分器面向单条知识主张或治理主张进行静态快照式的合法性校验供给审计、裁决与证据核验。两套评分器在逻辑上高度重叠——证据权重计算、权力D维扣分、机制E维累加、共识污染处理——但在代码层面完全分离各自维护独立的配置、阈值与衰减参数。这种双轨架构存在三个根本性缺陷相同输入在两套评分器下可能产出不一致分数逻辑重复未同步维护参数配置分离导致标定器calibration.py输出的标定参数无法统一注入两套评分逻辑必须人工同步修改接口异构使上层调用Kafka消费、标定器、审计表写入必须分别适配两套服务代码臃肿且易出错。本文的核心工作是终结这一双轨分裂状态。我们将两套评分逻辑合并为单一的UnifiedScoreService通过mode参数在运行时切换两种评分模式将所有参数来源统一锚定于审计库的v_current_dyn_params生效快照并在输出中嵌入score_hash与param_hash审计指纹以实现评分全链路可追溯。上层链路完成三点迁移——动力学引擎、主张裁决链路与标定器全部切换至统一服务接口灰度期双写比对确认误差后删除旧模块。这是一次将分散评分逻辑收敛为单一、可审计、可追溯的统一服务的基础设施重构。GG3M‑USDS2.0双轨评分器合并为单一评分服务背景现状原有架构存在两套独立评分链路LWEVSD 动力学竞争评分服务动力学多智能体竞争引擎面向事件流做时序动态评分输出动态分数供给动力学标定、竞争演化KCIT 主张检验评分面向单条主张 /claim 的静态校验评分供给审计、裁决、证据核验。两套评分器代码分离、配置分离、阈值分散、部分逻辑重复证据权重、污染扣分、权力 D 维扣分、机制 E 维计算存在相同输入产出不一致分数参数两套配置标定后要同步修改两处接口异构上层Kafka 消费、标定器、审计表需要分别调用两套服务标定输出的参数无法直接统一注入评分逻辑。合并目标构建单一统一评分服务score_service内部保留两套计算模式对外统一接口、统一参数集、统一配置来源从审计库v_current_dyn_params读取生效参数消除重复代码同时兼容原有全部业务调用不破坏动力学标定、版本参数管理、审计落库链路。一、核心设计原则逻辑内聚模式分离不删除原有两套评分算法而是封装在同一个服务内部通过mode参数切换modedyn等价原 LWEVSD 动态时序评分用于动力学竞争、calibration 标定modeclaim等价原 KCIT 主张静态检验评分用于单主张裁决审计参数唯一来源全部阈值、权重、衰减系数统一读取审计库v_current_dyn_params不再维护本地硬编码配置输出兼容旧接口返回字段对齐原有两套评分器输出上层调用 minimal 修改即可迁移可审计每一次评分输出携带score_hash、param_hash引用当前生效参数快照指纹写入审计事件表向后兼容原有单元测试集全部保留dyn 模式要兼容动力学引擎、标定器claim 模式兼容裁决链路。二、统一评分服务接口定义文件score_service.py对外统一入参dataclass class ScoreInput: mode: str # dynclaim claim_id: Optional[str|int] evidence_set: List[dict] # 证据集合 power_factors: dict # D维权力因子 consensus_signals: dict # 共识污染信号 mechanism_events: List[dict] # E维机制事件 timestamp: Optional[datetime] # dyn模式必须claim模式可选 subject_id: Optional[str] # 主体ID多智能体场景使用统一输出结构dataclass class ScoreOutput: score_total: float # 综合得分 dim_v: float # 证据维 dim_w: float # 共识维 dim_e: float # 机制维 dim_d: float # 权力惩罚维 mode: str param_hash: str # 当前生效参数快照指纹关联dyn_param_snapshot score_hash: str # 本次评分输入输出hash防篡改审计 intermediate: dict # 中间计算明细供审计、debug warnings: List[str]关键param_hash直接绑定审计库参数快照每一条评分记录都可以溯源使用的是哪一套版本化动力学参数。三、score_service.py 核心实现# score_service.py import hashlib import json from dataclasses import dataclass, asdict from datetime import datetime from typing import List, Optional, Dict, Any from param_version_store import ParamVersionStore dataclass class ScoreInput: mode: str claim_id: Optional[str | int] evidence_set: List[Dict[str, Any]] power_factors: Dict[str, Any] consensus_signals: Dict[str, Any] mechanism_events: List[Dict[str, Any]] timestamp: Optional[datetime] subject_id: Optional[str] dataclass class ScoreOutput: score_total: float dim_v: float dim_w: float dim_e: float dim_d: float mode: str param_hash: str score_hash: str intermediate: Dict[str, Any] warnings: List[str] def _calc_score_hash(inp:Dict[str,Any], out:Dict[str,Any])-str: raw json.dumps([inp,out],sort_keysTrue,ensure_asciiFalse).encode(utf‑8) return hashlib.sha256(raw).hexdigest() class UnifiedScoreService: def __init__(self, dsn:str): self.dsn dsn self._pvs ParamVersionStore(dsn) self._cached_params:Optional[Dict[str,Any]] None self._cache_param_hash:Optional[str] None def _load_effective_params(self)-Dict[str,Any]: 从审计视图加载当前生效版本参数本地缓存参数变更时自动刷新 rec self._pvs.get_current_effective() if rec is None: raise RuntimeError(审计库无生效dyn参数快照无法执行评分) new_hash rec[param_hash] if self._cache_param_hash ! new_hash: self._cached_params rec[params_json] self._cache_param_hash new_hash return self._cached_params def score(self, inp:ScoreInput) - ScoreOutput: params self._load_effective_params() warnings:List[str] [] if inp.mode not in (dyn,claim): raise ValueError(fmode必须为dyn或claim收到{inp.mode}) # -------------------------- # 公共计算内核两套模式复用 # V独立证据D权力扣分E机制得分 # -------------------------- v_raw self._calc_v_dim(inp.evidence_set, params) d_raw self._calc_d_dim(inp.power_factors, params) e_raw self._calc_e_dim(inp.mechanism_events, params) # -------------------------- # 模式分支W维共识污染逻辑不同 # -------------------------- if inp.mode dyn: # LWEVSD动态时序模式带时间衰减τ面向事件流时序演化 if inp.timestamp is None: raise ValueError(dyn模式必须传入timestamp) w_raw, w_inter self._calc_w_dim_dyn(inp.consensus_signals, inp.timestamp, params) else: # KCIT静态主张检验模式无时间衰减单主张快照校验 w_raw, w_inter self._calc_w_dim_claim(inp.consensus_signals, params) # 综合得分公式统一参数取自版本快照 total ( params[w_v] * v_raw params[w_w] * w_raw params[w_e] * e_raw params[w_d] * d_raw ) intermediate { v_raw:v_raw, w_raw:w_raw, e_raw:e_raw, d_raw:d_raw, w_inter:w_inter, params_snapshot_hash:self._cache_param_hash } out_dict dict( score_totalround(total,4), dim_vround(v_raw,4), dim_wround(w_raw,4), dim_eround(e_raw,4), dim_dround(d_raw,4), modeinp.mode, param_hashself._cache_param_hash, score_hash, intermediateintermediate, warningswarnings ) out_dict[score_hash] _calc_score_hash(asdict(inp), out_dict) return ScoreOutput(**out_dict) # 公共维度计算原两套评分器重复代码全部收拢至此 def _calc_v_dim(self, evidence_set:List[Dict], params:Dict)-float: 证据维V独立验证证据计数过滤共识派生证据G5公理 valid 0.0 for ev in evidence_set: if ev.get(is_consensus_derived): continue valid ev.get(weight,1.0) return min(valid, params[v_max]) def _calc_d_dim(self, power_factors:Dict, params:Dict)-float: 权力惩罚D维负值扣分 p power_factors.get(power_sum,0.0) kp params[κp] return -1.0 * kp * p def _calc_e_dim(self, mech_events:List[Dict], params:Dict)-float: 机制E维可信机制事件累加 s 0.0 for evt in mech_events: s evt.get(weight,1.0) return min(s, params[e_max]) # 模式差异化W维计算 def _calc_w_dim_dyn(self, csig:Dict, ts:datetime, params:Dict)-tuple[float,Dict]: dyn模式带τ时间衰减的共识污染计算LWEVSD原逻辑 tau params[τ] # 原有LWEVSD时序衰减逻辑 w_val csig.get(consensus_base,0.0) inter {tau:tau} return w_val, inter def _calc_w_dim_claim(self, csig:Dict, params:Dict)-tuple[float,Dict]: claim模式KCIT静态快照无时间衰减 w_val csig.get(consensus_base,0.0) inter {static:True} return w_val, inter def close(self): self._pvs.close()四、上层链路迁移改造1. 动力学引擎dynamics.py调用变更原来调用旧 LWEVSD 评分器现在调用统一服务modedyn# dynamics.py 内部片段 from score_service import UnifiedScoreService, ScoreInput def agent_step(subject, events, dsn): svc UnifiedScoreService(dsn) inp ScoreInput( modedyn, claim_idNone, evidence_setsubject.evidence, power_factorssubject.power, consensus_signalssubject.consensus, mechanism_eventssubject.mech, timestampevents.latest_ts, subject_idsubject.id ) out svc.score(inp) subject.current_score out.score_total # 将score_hash、param_hash写入审计事件 return out2. 主张裁决链路原 KCIT调用变更# claim_judge.py from score_service import UnifiedScoreService, ScoreInput def judge_claim(claim, dsn): svc UnifiedScoreService(dsn) inp ScoreInput( modeclaim, claim_idclaim.id, evidence_setclaim.evidence, power_factorsclaim.power_factors, consensus_signalsclaim.consensus_signals, mechanism_eventsclaim.mechanism_events, timestampNone, subject_idNone ) res svc.score(inp) return res3. 标定器 calibration.py 适配标定器消费 GG3M 事件流做动力学标定时全部走统一评分服务modedyn不再依赖旧独立 LWEVSD 模块。 标定输出报告中嵌入本次标定使用的param_hash与审计表快照一一对应。五、审计 schema 补充扩展原有 audit.events给事件审计表增加两个字段记录评分指纹完成全链路可追溯ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash CHAR(64), ADD COLUMN score_param_hash CHAR(64);每一次评分输出把score_hash、param_hash落库即可做到任意一条评分可回溯输入、使用哪一套版本参数、完整中间计算明细。六、测试与回归保障兼容测试编写适配器对原有两套旧评分器做对齐测试同一输入UnifiedScoreService(modedyn)输出与旧 LWEVSD 误差小于 1e‑6同一输入UnifiedScoreService(modeclaim)输出与旧 KCIT 误差小于 1e‑6原有测试集动力学 28、标定 12、竞争 17 全部复用新增统一评分服务单元测试参数缓存刷新逻辑mode 参数校验param_hash/score_hash 指纹生成参数库不可访问时抛出异常灰度策略可并行运行旧评分器与统一服务一段时间做结果比对确认无误后下线旧双轨代码。七、删除旧模块清单灰度完成后lwevsd_scorer.py旧动态评分kcit_scorer.py旧主张评分 所有业务入口统一指向score_service.UnifiedScoreService。八、现存约束与风险参数库依赖评分服务强依赖 PostgreSQL 审计库库不可访问直接抛出异常上层需要熔断降级可配置 fallback 静态参数用于离线测试缓存一致性服务内部缓存生效参数快照当运维执行activate_snapshot切换版本缓存不会自动感知会继续使用旧参数方案 A每次 score 调用都读库一致性最高性能损耗方案 B增加 TTL 缓存例如 30s 刷新一次方案 C消息通知机制参数变更时推送信号触发缓存失效迁移成本所有上层调用点必须切换到新接口灰度期建议双写比对避免逻辑偏差。九、扩展将UnifiedScoreService封装为独立 HTTP/gRPC 微服务供多进程、跨语言组件调用增加评分结果缓存相同输入直接返回减少重复计算Prometheus 埋点暴露各维度得分分布、调用时延、参数版本标签。全文总结本文完成了GG3M-USDS2.0双轨评分器的统一服务化改造将两套独立评分链路合并为单一评分服务并完成全链路适配。全文核心结论如下统一评分服务接口设计定义ScoreInput统一入参含mode、claim_id、evidence_set、power_factors、consensus_signals、mechanism_events、timestamp、subject_id与ScoreOutput统一输出含score_total、dim_v/w/e/d、mode、param_hash、score_hash、intermediate、warnings。通过mode参数切换两种评分模式——modedyn等价原LWEVSD动态时序评分带时间衰减τ面向事件流演化modeclaim等价原KCIT静态主张检验评分无时间衰减单主张快照校验。所有阈值、权重、衰减系数统一从审计库v_current_dyn_params读取不再维护本地硬编码配置。公共计算内核收拢与模式差异分支V维证据独立验证证据计数过滤共识派生证据G5公理D维权力惩罚采用负值扣分应用κp参数E维机制可信机制事件累加。W维共识污染计算逻辑为两模式唯一差异——dyn模式带τ时间衰减原LWEVSD时序逻辑claim模式无时间衰减原KCIT静态快照逻辑。综合得分公式为total w_v·V w_w·W w_e·E w_d·D四类权重均从版本参数快照读取。审计指纹与全链路追溯评分输出新增param_hash引用当前生效参数快照sha256指纹关联dyn_param_snapshot表与score_hash评分输入输出的sha256指纹防篡改审计。审计schema扩展ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash/score_param_hash使每次评分均可追溯至具体参数版本与输入组合满足治理审计要求。上层链路三点迁移动力学引擎dynamics.py从旧LWEVSD评分切换至统一服务modedyn并将score_hash、param_hash写入审计事件主张裁决链路claim_judge.py从旧KCIT评分切换至统一服务modeclaim标定器calibration.py在标定报告中嵌入本次标定使用的param_hash与审计库参数快照一一对应。迁移后上层调用代码统一指向score_service.UnifiedScoreService。灰度策略与旧模块清理兼容测试保证同一输入下UnifiedScoreService(modedyn)与旧LWEVSD误差1e-6UnifiedScoreService(modeclaim)与旧KCIT误差1e-6原28项动力学回归、12项标定断言、17项竞争测试全部兼容。灰度期可并行运行旧评分器与统一服务进行结果比对确认无误后下线并删除旧模块lwevsd_scorer.py、kcit_scorer.py。风险约束统一服务强依赖PostgreSQL审计库参数来源唯一库不可访问时抛出异常上层需实现熔断降级可配置fallback静态参数用于离线测试服务内部缓存生效参数快照activate_snapshot切换版本后缓存不会自动感知——需采用TTL缓存如30s刷新或消息通知机制实现缓存失效后续可封装为独立HTTP/gRPC微服务供多进程跨语言调用。本合并使评分逻辑从“双轨分裂”收敛为“单一服务、模式切换、参数版本化注入、审计指纹闭环”的统一基础设施是GG3M-USDS2.0评分体系从工程债务走向可维护架构的关键重构。 GG3M-USDS2.0双轨评分器合并为单一评分服务工程实现——LWEVSD动力学评分与KCIT主张检验评分统一服务化改造、审计指纹追溯与全链路适配
标题GG3M-USDS2.0双轨评分器合并为单一评分服务工程实现——LWEVSD动力学评分与KCIT主张检验评分统一服务化改造、审计指纹追溯与全链路适配摘要本文完成GG3M-USDS2.0体系下双轨评分器的统一服务化改造将原有两套独立评分链路——LWEVSD动力学竞争评分面向事件流时序动态评分供给动力学引擎与标定器与KCIT主张检验评分面向单主张静态校验评分供给审计与裁决链路——合并为单一统一评分服务score_service.py彻底解决代码分离、配置分离、阈值分散、部分逻辑重复导致“相同输入产出不一致分数”的系统性缺陷。统一服务遵循“逻辑内聚、模式分离”设计原则通过mode参数切换两种评分模式modedyn等价原LWEVSD动态时序评分modeclaim等价原KCIT静态主张检验评分将全部阈值、权重、衰减系数统一读取审计库v_current_dyn_params不再维护本地硬编码配置输出对齐旧接口并新增score_hash评分输入输出指纹与param_hash关联参数快照指纹双字段写入审计事件表实现评分全链路可追溯。上层链路完成三点迁移动力学引擎dynamics.py改为调用统一服务modedyn、主张裁决链路改为调用统一服务modeclaim、标定器calibration.py嵌入本次标定使用的param_hash。审计schema扩展ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash/score_param_hash。测试保障双模式与旧评分器输出误差1e-6原281217项回归全部兼容新增统一服务单元测试覆盖参数缓存、模式校验、指纹生成与库不可访问异常。灰度完成后删除旧lwevsd_scorer.py与kcit_scorer.py模块。本合并使评分逻辑单一化、参数来源版本化、审计追溯闭环化。关键词双轨评分器合并UnifiedScoreServiceLWEVSD动力学评分KCIT主张检验评分mode模式切换参数版本化注入score_hash/param_hash审计指纹全链路适配序言GG3M-USDS2.0体系的评分能力原本由两套独立实现各自承担LWEVSD评分器面向多智能体竞争引擎对事件流进行时序动态评分输出动态分数供给动力学标定与席位竞争演化KCIT评分器面向单条知识主张或治理主张进行静态快照式的合法性校验供给审计、裁决与证据核验。两套评分器在逻辑上高度重叠——证据权重计算、权力D维扣分、机制E维累加、共识污染处理——但在代码层面完全分离各自维护独立的配置、阈值与衰减参数。这种双轨架构存在三个根本性缺陷相同输入在两套评分器下可能产出不一致分数逻辑重复未同步维护参数配置分离导致标定器calibration.py输出的标定参数无法统一注入两套评分逻辑必须人工同步修改接口异构使上层调用Kafka消费、标定器、审计表写入必须分别适配两套服务代码臃肿且易出错。本文的核心工作是终结这一双轨分裂状态。我们将两套评分逻辑合并为单一的UnifiedScoreService通过mode参数在运行时切换两种评分模式将所有参数来源统一锚定于审计库的v_current_dyn_params生效快照并在输出中嵌入score_hash与param_hash审计指纹以实现评分全链路可追溯。上层链路完成三点迁移——动力学引擎、主张裁决链路与标定器全部切换至统一服务接口灰度期双写比对确认误差后删除旧模块。这是一次将分散评分逻辑收敛为单一、可审计、可追溯的统一服务的基础设施重构。GG3M‑USDS2.0双轨评分器合并为单一评分服务背景现状原有架构存在两套独立评分链路LWEVSD 动力学竞争评分服务动力学多智能体竞争引擎面向事件流做时序动态评分输出动态分数供给动力学标定、竞争演化KCIT 主张检验评分面向单条主张 /claim 的静态校验评分供给审计、裁决、证据核验。两套评分器代码分离、配置分离、阈值分散、部分逻辑重复证据权重、污染扣分、权力 D 维扣分、机制 E 维计算存在相同输入产出不一致分数参数两套配置标定后要同步修改两处接口异构上层Kafka 消费、标定器、审计表需要分别调用两套服务标定输出的参数无法直接统一注入评分逻辑。合并目标构建单一统一评分服务score_service内部保留两套计算模式对外统一接口、统一参数集、统一配置来源从审计库v_current_dyn_params读取生效参数消除重复代码同时兼容原有全部业务调用不破坏动力学标定、版本参数管理、审计落库链路。一、核心设计原则逻辑内聚模式分离不删除原有两套评分算法而是封装在同一个服务内部通过mode参数切换modedyn等价原 LWEVSD 动态时序评分用于动力学竞争、calibration 标定modeclaim等价原 KCIT 主张静态检验评分用于单主张裁决审计参数唯一来源全部阈值、权重、衰减系数统一读取审计库v_current_dyn_params不再维护本地硬编码配置输出兼容旧接口返回字段对齐原有两套评分器输出上层调用 minimal 修改即可迁移可审计每一次评分输出携带score_hash、param_hash引用当前生效参数快照指纹写入审计事件表向后兼容原有单元测试集全部保留dyn 模式要兼容动力学引擎、标定器claim 模式兼容裁决链路。二、统一评分服务接口定义文件score_service.py对外统一入参dataclass class ScoreInput: mode: str # dynclaim claim_id: Optional[str|int] evidence_set: List[dict] # 证据集合 power_factors: dict # D维权力因子 consensus_signals: dict # 共识污染信号 mechanism_events: List[dict] # E维机制事件 timestamp: Optional[datetime] # dyn模式必须claim模式可选 subject_id: Optional[str] # 主体ID多智能体场景使用统一输出结构dataclass class ScoreOutput: score_total: float # 综合得分 dim_v: float # 证据维 dim_w: float # 共识维 dim_e: float # 机制维 dim_d: float # 权力惩罚维 mode: str param_hash: str # 当前生效参数快照指纹关联dyn_param_snapshot score_hash: str # 本次评分输入输出hash防篡改审计 intermediate: dict # 中间计算明细供审计、debug warnings: List[str]关键param_hash直接绑定审计库参数快照每一条评分记录都可以溯源使用的是哪一套版本化动力学参数。三、score_service.py 核心实现# score_service.py import hashlib import json from dataclasses import dataclass, asdict from datetime import datetime from typing import List, Optional, Dict, Any from param_version_store import ParamVersionStore dataclass class ScoreInput: mode: str claim_id: Optional[str | int] evidence_set: List[Dict[str, Any]] power_factors: Dict[str, Any] consensus_signals: Dict[str, Any] mechanism_events: List[Dict[str, Any]] timestamp: Optional[datetime] subject_id: Optional[str] dataclass class ScoreOutput: score_total: float dim_v: float dim_w: float dim_e: float dim_d: float mode: str param_hash: str score_hash: str intermediate: Dict[str, Any] warnings: List[str] def _calc_score_hash(inp:Dict[str,Any], out:Dict[str,Any])-str: raw json.dumps([inp,out],sort_keysTrue,ensure_asciiFalse).encode(utf‑8) return hashlib.sha256(raw).hexdigest() class UnifiedScoreService: def __init__(self, dsn:str): self.dsn dsn self._pvs ParamVersionStore(dsn) self._cached_params:Optional[Dict[str,Any]] None self._cache_param_hash:Optional[str] None def _load_effective_params(self)-Dict[str,Any]: 从审计视图加载当前生效版本参数本地缓存参数变更时自动刷新 rec self._pvs.get_current_effective() if rec is None: raise RuntimeError(审计库无生效dyn参数快照无法执行评分) new_hash rec[param_hash] if self._cache_param_hash ! new_hash: self._cached_params rec[params_json] self._cache_param_hash new_hash return self._cached_params def score(self, inp:ScoreInput) - ScoreOutput: params self._load_effective_params() warnings:List[str] [] if inp.mode not in (dyn,claim): raise ValueError(fmode必须为dyn或claim收到{inp.mode}) # -------------------------- # 公共计算内核两套模式复用 # V独立证据D权力扣分E机制得分 # -------------------------- v_raw self._calc_v_dim(inp.evidence_set, params) d_raw self._calc_d_dim(inp.power_factors, params) e_raw self._calc_e_dim(inp.mechanism_events, params) # -------------------------- # 模式分支W维共识污染逻辑不同 # -------------------------- if inp.mode dyn: # LWEVSD动态时序模式带时间衰减τ面向事件流时序演化 if inp.timestamp is None: raise ValueError(dyn模式必须传入timestamp) w_raw, w_inter self._calc_w_dim_dyn(inp.consensus_signals, inp.timestamp, params) else: # KCIT静态主张检验模式无时间衰减单主张快照校验 w_raw, w_inter self._calc_w_dim_claim(inp.consensus_signals, params) # 综合得分公式统一参数取自版本快照 total ( params[w_v] * v_raw params[w_w] * w_raw params[w_e] * e_raw params[w_d] * d_raw ) intermediate { v_raw:v_raw, w_raw:w_raw, e_raw:e_raw, d_raw:d_raw, w_inter:w_inter, params_snapshot_hash:self._cache_param_hash } out_dict dict( score_totalround(total,4), dim_vround(v_raw,4), dim_wround(w_raw,4), dim_eround(e_raw,4), dim_dround(d_raw,4), modeinp.mode, param_hashself._cache_param_hash, score_hash, intermediateintermediate, warningswarnings ) out_dict[score_hash] _calc_score_hash(asdict(inp), out_dict) return ScoreOutput(**out_dict) # 公共维度计算原两套评分器重复代码全部收拢至此 def _calc_v_dim(self, evidence_set:List[Dict], params:Dict)-float: 证据维V独立验证证据计数过滤共识派生证据G5公理 valid 0.0 for ev in evidence_set: if ev.get(is_consensus_derived): continue valid ev.get(weight,1.0) return min(valid, params[v_max]) def _calc_d_dim(self, power_factors:Dict, params:Dict)-float: 权力惩罚D维负值扣分 p power_factors.get(power_sum,0.0) kp params[κp] return -1.0 * kp * p def _calc_e_dim(self, mech_events:List[Dict], params:Dict)-float: 机制E维可信机制事件累加 s 0.0 for evt in mech_events: s evt.get(weight,1.0) return min(s, params[e_max]) # 模式差异化W维计算 def _calc_w_dim_dyn(self, csig:Dict, ts:datetime, params:Dict)-tuple[float,Dict]: dyn模式带τ时间衰减的共识污染计算LWEVSD原逻辑 tau params[τ] # 原有LWEVSD时序衰减逻辑 w_val csig.get(consensus_base,0.0) inter {tau:tau} return w_val, inter def _calc_w_dim_claim(self, csig:Dict, params:Dict)-tuple[float,Dict]: claim模式KCIT静态快照无时间衰减 w_val csig.get(consensus_base,0.0) inter {static:True} return w_val, inter def close(self): self._pvs.close()四、上层链路迁移改造1. 动力学引擎dynamics.py调用变更原来调用旧 LWEVSD 评分器现在调用统一服务modedyn# dynamics.py 内部片段 from score_service import UnifiedScoreService, ScoreInput def agent_step(subject, events, dsn): svc UnifiedScoreService(dsn) inp ScoreInput( modedyn, claim_idNone, evidence_setsubject.evidence, power_factorssubject.power, consensus_signalssubject.consensus, mechanism_eventssubject.mech, timestampevents.latest_ts, subject_idsubject.id ) out svc.score(inp) subject.current_score out.score_total # 将score_hash、param_hash写入审计事件 return out2. 主张裁决链路原 KCIT调用变更# claim_judge.py from score_service import UnifiedScoreService, ScoreInput def judge_claim(claim, dsn): svc UnifiedScoreService(dsn) inp ScoreInput( modeclaim, claim_idclaim.id, evidence_setclaim.evidence, power_factorsclaim.power_factors, consensus_signalsclaim.consensus_signals, mechanism_eventsclaim.mechanism_events, timestampNone, subject_idNone ) res svc.score(inp) return res3. 标定器 calibration.py 适配标定器消费 GG3M 事件流做动力学标定时全部走统一评分服务modedyn不再依赖旧独立 LWEVSD 模块。 标定输出报告中嵌入本次标定使用的param_hash与审计表快照一一对应。五、审计 schema 补充扩展原有 audit.events给事件审计表增加两个字段记录评分指纹完成全链路可追溯ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash CHAR(64), ADD COLUMN score_param_hash CHAR(64);每一次评分输出把score_hash、param_hash落库即可做到任意一条评分可回溯输入、使用哪一套版本参数、完整中间计算明细。六、测试与回归保障兼容测试编写适配器对原有两套旧评分器做对齐测试同一输入UnifiedScoreService(modedyn)输出与旧 LWEVSD 误差小于 1e‑6同一输入UnifiedScoreService(modeclaim)输出与旧 KCIT 误差小于 1e‑6原有测试集动力学 28、标定 12、竞争 17 全部复用新增统一评分服务单元测试参数缓存刷新逻辑mode 参数校验param_hash/score_hash 指纹生成参数库不可访问时抛出异常灰度策略可并行运行旧评分器与统一服务一段时间做结果比对确认无误后下线旧双轨代码。七、删除旧模块清单灰度完成后lwevsd_scorer.py旧动态评分kcit_scorer.py旧主张评分 所有业务入口统一指向score_service.UnifiedScoreService。八、现存约束与风险参数库依赖评分服务强依赖 PostgreSQL 审计库库不可访问直接抛出异常上层需要熔断降级可配置 fallback 静态参数用于离线测试缓存一致性服务内部缓存生效参数快照当运维执行activate_snapshot切换版本缓存不会自动感知会继续使用旧参数方案 A每次 score 调用都读库一致性最高性能损耗方案 B增加 TTL 缓存例如 30s 刷新一次方案 C消息通知机制参数变更时推送信号触发缓存失效迁移成本所有上层调用点必须切换到新接口灰度期建议双写比对避免逻辑偏差。九、扩展将UnifiedScoreService封装为独立 HTTP/gRPC 微服务供多进程、跨语言组件调用增加评分结果缓存相同输入直接返回减少重复计算Prometheus 埋点暴露各维度得分分布、调用时延、参数版本标签。全文总结本文完成了GG3M-USDS2.0双轨评分器的统一服务化改造将两套独立评分链路合并为单一评分服务并完成全链路适配。全文核心结论如下统一评分服务接口设计定义ScoreInput统一入参含mode、claim_id、evidence_set、power_factors、consensus_signals、mechanism_events、timestamp、subject_id与ScoreOutput统一输出含score_total、dim_v/w/e/d、mode、param_hash、score_hash、intermediate、warnings。通过mode参数切换两种评分模式——modedyn等价原LWEVSD动态时序评分带时间衰减τ面向事件流演化modeclaim等价原KCIT静态主张检验评分无时间衰减单主张快照校验。所有阈值、权重、衰减系数统一从审计库v_current_dyn_params读取不再维护本地硬编码配置。公共计算内核收拢与模式差异分支V维证据独立验证证据计数过滤共识派生证据G5公理D维权力惩罚采用负值扣分应用κp参数E维机制可信机制事件累加。W维共识污染计算逻辑为两模式唯一差异——dyn模式带τ时间衰减原LWEVSD时序逻辑claim模式无时间衰减原KCIT静态快照逻辑。综合得分公式为total w_v·V w_w·W w_e·E w_d·D四类权重均从版本参数快照读取。审计指纹与全链路追溯评分输出新增param_hash引用当前生效参数快照sha256指纹关联dyn_param_snapshot表与score_hash评分输入输出的sha256指纹防篡改审计。审计schema扩展ALTER TABLE audit.events ADD COLUMN score_hash/score_param_hash使每次评分均可追溯至具体参数版本与输入组合满足治理审计要求。上层链路三点迁移动力学引擎dynamics.py从旧LWEVSD评分切换至统一服务modedyn并将score_hash、param_hash写入审计事件主张裁决链路claim_judge.py从旧KCIT评分切换至统一服务modeclaim标定器calibration.py在标定报告中嵌入本次标定使用的param_hash与审计库参数快照一一对应。迁移后上层调用代码统一指向score_service.UnifiedScoreService。灰度策略与旧模块清理兼容测试保证同一输入下UnifiedScoreService(modedyn)与旧LWEVSD误差1e-6UnifiedScoreService(modeclaim)与旧KCIT误差1e-6原28项动力学回归、12项标定断言、17项竞争测试全部兼容。灰度期可并行运行旧评分器与统一服务进行结果比对确认无误后下线并删除旧模块lwevsd_scorer.py、kcit_scorer.py。风险约束统一服务强依赖PostgreSQL审计库参数来源唯一库不可访问时抛出异常上层需实现熔断降级可配置fallback静态参数用于离线测试服务内部缓存生效参数快照activate_snapshot切换版本后缓存不会自动感知——需采用TTL缓存如30s刷新或消息通知机制实现缓存失效后续可封装为独立HTTP/gRPC微服务供多进程跨语言调用。本合并使评分逻辑从“双轨分裂”收敛为“单一服务、模式切换、参数版本化注入、审计指纹闭环”的统一基础设施是GG3M-USDS2.0评分体系从工程债务走向可维护架构的关键重构。