ARCHITECT：为LLM对话构建实时一致性引擎

ARCHITECT是一个无需服务器、无需安装的浏览器端推理时一致性监控系统，旨在解决大语言模型（LLM）在长时间对话中出现的一致性漂移和幻觉问题。该系统通过TF-IDF+JSD评分、卡尔曼滤波、GARCH方差建模和蒙特卡洛SDE不确定性带等技术，实现对LLM对话的实时检测与纠正，降低部署成本与技术门槛。

传统LLM应用依赖单次提示工程或后处理验证，但随对话轮次增加易出现过度迎合、话题劫持、幻觉等问题。现有解决方案多需独立服务器或复杂配置，而ARCHITECT作为单文件React组件，完全运行于客户端，零部署成本。

ARCHITECT采用多层次数学建模评估对话一致性：

1. TF-IDF+JSD五维加权评分（语义连贯性、话题相关性等）； 2.卡尔曼滤波平滑一致性轨迹，区分正常波动与趋势性下降； 3.GARCH(1,1)模型捕捉波动性聚类，识别响应质量剧烈波动阶段； 4.蒙特卡洛SDE生成50路径不确定性带，触发预警机制。

系统预置7种行业场景配置模板（默认、技术、创意、研究、医疗、电路、自定义），优化方差容忍度阈值。自动纠正机制包括： -管道注入：动态附加纠正指令； -漂移门：限制上下文长度； -静音模式：强制简短回复； -会话回溯：20轮滚动缓冲区恢复会话状态。

内置9种信号检测代理：6种行为异常（过度迎合、话题劫持等）、3种幻觉检测（事实一致性、逻辑连贯、证据支持）。RAG记忆系统检索历史相关内容，自动修剪上下文以保持相关性。

实验性功能包括替代SDE模型（CIR、Heston）、自定义护栏、稳定性面板等。TypeScript SDK无UI依赖，提供computeCoherence、kalmanStep等核心函数及多模块，支持Node.js或浏览器环境使用。

ARCHITECT将金融计量经济学、控制理论引入AI对话管理，从被动事后验证转向主动事中监控。但该工具为研究性质，不适用于临床/法律场景，指标为数学代理，需领域专家调优参数。

ARCHITECT展示了严谨数学方法在LLM对话管理的应用，零部署成本降低技术门槛。随LLM在关键领域应用深化，这类推理时监控工具的重要性将愈发凸显。