anima-core

The deterministic psychodynamic engine at the heart of ANIMA. Computes a seven-dimensional state vector per turn from structural archetype parameters and update equations. Zero LLM calls, seeded RNG, byte-reproducible.

This is the engine as a library: anima-eval and other tools depend on it.

Install

npm install anima-core

Quick start

const { Engine, ARCHETYPES } = require('anima-core');
const eng = new Engine({ archetype: 'paranoia', seed: 'demo-42' });
const state = eng.step({ aperture: 0.3, closure: 0.6, fantasy: 1 });
console.log(state);   // { E, T, A, C, G, P, rho, irruption }

Testeo a fondo del motor (engine.stress.test.js, v0.4.1)

Además de los tests unitarios, una suite de estrés que prueba invariantes del sistema completo, no funciones aisladas: límites de S(t) bajo señales al máximo sostenidas 2000 turnos, determinismo y diferenciación real entre los 7 arquetipos, robustez ante entradas malformadas (NaN, strings, negativos, undefined), copias defensivas en snapshot()/state/step(), y alcanzabilidad de los 7 theta_irr.

Un hallazgo real, no solo cobertura añadida: el comentario de rho_floor en archetypes.js afirmaba que "todos los arquetipos convergen a su floor bajo 500 turnos de elaboración pura" — probado a fondo, es falso. La erosión de rho es proporcional a _lastP (presión del turno anterior); "elaboración pura" sin agendaGap drena P a 0 en ~5 turnos, lo que congela la erosión muy lejos del floor (margen de 0,21–0,42 según el arquetipo, confirmado a 3000 turnos). Verificado también lo que sí funciona: con agendaGap suficiente para sostener P>0, rho converge exactamente al floor (confirmado a 20.000 turnos, los 7 arquetipos). El comentario quedó corregido con la condición real, no con lo que se asumía que pasaba.

Los cuatro discursos (Lacan, Seminario XVII)

const { DISCURSOS, siguienteDiscurso, posicionesDe } = require('anima-core');
posicionesDe('amo');          // { agente:'S1', otro:'S2', verdad:'$', produccion:'a' }
siguienteDiscurso('amo');     // 'universitario'

Matriz formal de cuatro posiciones estructurales fijas (agente, otro, verdad, producción), ocupadas rotativamente por cuatro términos (S1 significante amo, S2 saber, $ sujeto dividido, a objeto). Codificada como lookup verificado (src/discursos.js) — la regla de rotación se comprobó algebraicamente contra la tabla del Seminario XVII antes de escribir la estructura, no se derivó de memoria.

Dato no obvio, verificado en código: el orden real de rotación bajo el operador de cuartos de giro es amo → universitario → analista → historica → amo — no el orden en que suelen listarse (amo, universitario, histérica, analista), que no cierra consistentemente bajo ese operador.

Discurso ≠ arquetipo clínico. Los cuatro discursos describen qué función ocupa qué lugar en un intercambio dado — son dinámicos, cambian turno a turno. Los siete arquetipos de este mismo paquete (ARCHETYPES) describen cómo se habita esa posición — son más estables, parametrizan theta_irr/kC/kRho. Son dos ejes ortogonales, pensados para cruzarse (un arquetipo histérico puede hablar, en un turno dado, desde el discurso del Amo), no dos taxonomías compitiendo por el mismo objeto — el cruce entre ambos ejes está implementado en src/discurso_arquetipo.js, ver la sección siguiente.

Cruce discurso × arquetipo (src/discurso_arquetipo.js, v0.4.0)

const { discursoDominante, congruencia, mulberry32 } = require('anima-core');
const rng = mulberry32('sesion-1');
discursoDominante('histeria', rng);      // discurso más probable, ponderado
congruencia('histeria', 'historica');    // 0.55 — qué tan "en su lugar" está

El arquetipo funciona como prior que sesga qué discurso es más probable que ocupe un hablante — sesgo, no destino. discursoDominante hace un muestreo ponderado determinístico (reutiliza mulberry32, el mismo PRNG que ya usa engine.js para la irrupción — mismo criterio de reproducibilidad). congruencia(arquetipo, discurso) devuelve el propio peso del sesgo — deliberadamente no se inventa una fórmula nueva para no crear dos fuentes de verdad sobre lo mismo.

Disciplina de honestidad teórica, en los datos, no solo en el comentario: cada una de las siete correspondencias arquetipo→discurso lleva un campo confianza (alta/media/baja) porque no tienen el mismo respaldo. Histeria es la única con confianza alta — es literalmente el discurso que Lacan nombra así en el Seminario XVII, no una hipótesis de este programa. Obsesión y fobia son media — lecturas clínicas bien establecidas (dominio/intelectualización obsesiva, objeto fóbico como significante ancla) pero extensiones interpretativas, no correspondencias que Lacan formalizó él mismo. Melancolía, paranoia, esquizofrenia y perversión son baja — genuinamente especulativas: el marco de los cuatro discursos presupone un sujeto barrado (castración), y extenderlo a estructuras psicótico-adyacentes, donde el concepto lacaniano relevante es la forclusión y no la represión, estira el marco más allá de donde Lacan lo aplicó. Incluidas para volver el modelo completo y testeable, no presentadas como teoría establecida.

Todavía no conectado al motor de estado (engine.js): este cruce vive como módulo independiente, consultable pero no cableado a las ecuaciones de actualización de S(t). Conectarlo — por ejemplo, que una baja congruencia module la presión P como tensión estructural de ocupar una posición discursiva ajena al arquetipo — es el próximo paso natural, no resuelto en esta versión.

Cruce cableado al motor (v0.5.0)

const e = new Engine({ archetype: 'histeria', seed: 's1' });
e.step({ agendaGap: 0.2, discurso: 'universitario' }); // discurso ajeno a histeria -> más tensión
e.step({ agendaGap: 0.2, discurso: 'historica' });     // discurso propio -> menos tensión

signals.discurso es un campo opcional del vector de señal (uno de los 4 discursos, o ausente/null). Cuando está presente, (1 - congruencia(arquetipo, discurso)) — la discordancia entre el arquetipo y el discurso efectivamente ocupado ese turno — suma tensión a P, con el mismo patrón de headroom proporcional que ya usa agendaGap (kDiscurso·discordancia·(1-P), kDiscurso=0.03) — no se inventó un mecanismo nuevo, se reutilizó el que ya existía. Sin discurso, el comportamiento es idéntico al de antes de esta versión: discordanciaDiscursiva es 0 y no aporta nada — cada llamador anterior sigue funcionando exactamente igual. Un nombre de discurso inválido tampoco rompe nada: contribuye discordancia 0, mismo criterio de robustez que el resto del motor ante entradas malformadas (verificado en engine.stress.test.js, incluido el peor caso: discurso más incongruente + señales al máximo sostenidas 2000 turnos, los 7 arquetipos, sin salirse de [0,1]).

Signal vector σ(t)

Inputs to step(), all optional (default 0). These mirror the outputs of a discourse/semiotic structure engine (DSE) — anima-eval is the reference implementation.

aperture     σ_aper  — opens/loosens the libidinal bond (feeds E)
closure      σ_cie   — defensive foreclosure (feeds T, defense)
fantasy      σ_fan   — fantasmatic support present (0/1, feeds E, A)
elaboration  σ_elab  — working-through / Durcharbeitung (feeds T, C, G, P, ρ)
symptom      σ_sint  — compromise formation active (feeds A, G)
agendaGap    d_agenda — unacknowledged rupture of the agent's own prior
                        directed commitment (feeds P only)

agendaGap was an accepted-but-unproduced input through v0.2.x — no DSE implementation computed it. As of anima-eval v0.3.0, agenda_gap is produced deterministically (lexical commitment tracking — commissive utterances, polarity, addressivity, persistent decaying tension until explicit revision). See anima-eval's README for the full method and its theoretical grounding (Ley IV, Cognición Semiótica Dinámica: ineludibility is constituted at the directed utterance, not at the interlocutor's reply).

State vector S(t) ∈ [0,1]⁷

E   Eros          — libidinal bond
T   Thanatos      — death drive / resistance
A   Anxiety       — alarm signal
C   Guilt         — superego pressure
G   Jouissance    — drive satisfaction
P   Pressure      — irruption motor (unconscious pressure)
rho Rigidity      — fantasy defense impermeability

Reproducibility

Every Engine is seeded. Same seed + same inputs → byte-identical trajectory. eng.reseed('other-seed'); eng.snapshot(); // serializable state for audit / replay

Important: the seeded RNG is consumed conditionally — _rng() is called only when S.P >= theta_irr (the necessary condition for an irruption). This has two practical consequences:

• When P never reaches the threshold (e.g. low-pressure signal sequences), the seed has no effect on the trajectory. Two instances with different seeds but identical signals will produce identical results. This is correct and expected — the update equations are fully deterministic in that regime.

• Reproducibility is guaranteed only when input signals are identical across runs. If signal sequences differ between two runs (causing P to cross theta_irr at different turns), the RNG is consumed at different points and trajectories will diverge from there, even with the same seed.

Use anima-trace to record and verify reproducibility: it re-runs the engine with the stored signal sequence and confirms byte-identical output.