Blueprint 基于生物神经科学与理论，复现生物神经网络系统的结构特征，以小模型驱动 大模型的设计理念来分析探讨仿生神经网络系统的类人脑信息处理系统。 人类感官系统发送的信息储存在大脑特定的区域内，数据规模到达了一定的规模之后就形成了一个小型模型来驱动行为树上的调用信息，负责软体和硬件转换的中间层就是通过索引系统解析感官信号的复杂数据结构向大模型发送指令信息来获取行为模式特征，进而通过行为树和知识库组建出技能体系来解决实际问题。 行为库的产生于无时不刻的低功耗感觉信号数据处理，行为树是将行为库中的感知行为信息进行结构化和逻辑化组合并在脑干中储存通信接口，只需要通过少量的神经细胞就可以开关一系列的行为模式。 所有行为依赖于已知信息的调度，知识库的信息量的上限边界会对行为库的边界进行剪切与覆盖形成道德体系。知识库的最小界限是构成单位行为的最低信息量，大脑通常优先处理最小信息量，随着信息量的增加来组合出结构化或者随机化的行为，当大脑调用结构化行为的时候是在验证技能的完整性，并从感官信息中抽象出行为未被解释的储存信息传输到短暂记忆系统中，大脑调用随机化行为信息是在验证逻辑行为结构上的行为树对知识库中的行为描述的匹配关系进行解析用于生成新的行为和技能。 基于生物神经学和仿生计算机原理自主：行为库，推理库，知识库，低功耗神经网络索引引擎是构成自主思维系统的重要核心组成。