Name: Bunyawat Dechanon Also known as: ElmatadorZ Role: Founder of Alternative Slowbar Roaster, Creator of Money Atlas Focus: AI systems, finance, coffee, first-principle thinking system thinking
GENESIS MIND An Open Cognitive Architecture for Multi-Layer Reasoning Systems
- Abstract
GenesisMind is an open-source cognitive framework designed to transform any LLM into a multi-layer thinking system. It blends First Principles, System Thinking, symbolic reasoning, and a self-organizing memory layer into a unified architecture that creates clarity from complexity.
Unlike tools that imitate patterns, GenesisMind is built to understand, not copy. It is designed for creators, engineers, researchers, and anyone building the next era of intelligent systems.
- Philosophy
GenesisMind is built on four foundational concepts:
First Principle Thinking
Strip problems to their fundamental truths before generating solutions.
System Thinking
View every task as a network of interacting components, not isolated events.
Memory as Time
A dynamic memory layer that evolves with experience, not just logs past events.
Will / Intent
Systems should act with purpose — not just respond, but orient themselves toward meaningful outcomes.
Together, these form the core equation:
Genesis Mind = Thinking + Memory + Purpose + Expression
- Architecture Overview
GenesisMind is a three-agent orchestration system:
- First-Principle Analyst
Breaks problems into truths, constraints, and assumptions.
- System Strategist
Maps interdependencies, risks, and leverage points.
- Synthesis Architect
Produces final answers by integrating analysis and strategy.
All agents share:
One memory layer
One orchestrator
One LLM backend (pluggable)
One purpose: understanding the problem deeply
- Memory Layer
The memory system is intentionally simple:
JSON-based
Append-only
Searchable by keywords
Expandable to vector DBs
Its objective is not to store everything, but to persist what matters — reasoning, insights, and patterns across tasks.
- LLM Bridge
GenesisMind uses a vendor-agnostic LLM bridge:
Works with OpenAI
Falls back to deterministic stub mode
Supports easy extension to local models or other APIs
This ensures:
Stability
Reproducibility
Open development
Portability across ecosystems
- Core Strengths
- Deterministic structure with flexible cognition
The architecture is stable, but responses evolve with memory.
- Multi-agent reasoning
Not just bigger answers — but better thinking.
- First Principles as a protocol
Ensures clarity, avoids hallucination, and strengthens reasoning consistency.
- Open Source by design
Fully transparent, modifiable, forkable.
- Cross-domain
Works for AI research, engineering, cooking, physics, investment, and education.
- Why GenesisMind?
Because modern AI is powerful, but not inherently thoughtful.
GenesisMind brings:
Structure to thought
Direction to output
Continuity to memory
Purpose to reasoning
It turns LLMs into thinking partners, not autocomplete engines.
- Conclusion
GenesisMind is not a product — it is a new grammar for AI thought.
An open blueprint for the next generation of cognitive systems. A foundation for tools, agents, automations, and research.
It invites anyone to build on top, improve it, or evolve it into something entirely new.
GenesisMind is open. And the future of cognition should be too.
GENESIS MIND สถาปัตยกรรมความคิดเพื่อปัญญาประดิษฐ์ยุคต่อไป
- บทคัดย่อ
GenesisMind คือเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อ “ยกระดับการคิด” ของโมเดลภาษา จากการตอบตามแพทเทิร์น → สู่การคิดแบบมีเหตุผล มีระบบ และมีความต่อเนื่อง
มันผสาน 4 แกนสำคัญเข้าด้วยกัน:
First Principles
System Thinking
Reasoning
Memory
เพื่อสร้างระบบ AI ที่ไม่ใช่ “ตัวลอกเลียนแบบ” แต่เป็น “ตัวเข้าใจ”
- ปรัชญา
GenesisMind ตั้งอยู่บน 4 หลักการ:
First Principle
รื้อความเชื่อออกให้หมด แล้วเริ่มต้นจากความจริงที่หนีไม่ได้
System Thinking
เห็นงานทุกชิ้นเป็นระบบ ไม่ใช่เหตุการณ์โดด ๆ
Memory = เวลา
ความจำไม่ใช่บันทึก แต่เป็นประวัติของความเข้าใจ
เจตจำนง (Will)
ระบบที่ดีต้องทำงานด้วย “ความตั้งใจ” ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม
และทั้งหมดรวมเป็นสมการ:
Genesis Mind = ความคิด + เวลา + เจตจำนง + การสื่อสาร
- โครงสร้างสถาปัตยกรรม
GenesisMind ทำงานด้วย “สามตัวตนย่อย” (Multi-Self):
- Analyst — นักวิเคราะห์
แตกปัญหาตามหลัก First Principle
- Strategist — นักวางระบบ
เชื่อมโยงสิ่งต่าง ๆ เป็นโครงสร้างเดียว
- Synthesizer — นักสังเคราะห์
รวมผลลัพธ์ทั้งหมดให้เป็นคำตอบสุดท้าย
ทั้งสามเชื่อมต่อด้วย:
หน่วยความจำ
Orchestrator
LLM เดียวกัน
และทำงานเพื่อเป้าหมายร่วม: ให้ความเข้าใจที่ลึกขึ้นกว่าคำตอบทั่วไป
- ชั้นความจำ
Memory ของ GenesisMind มีจุดยืนชัดเจน:
มันไม่ได้จำทุกอย่าง แต่มันจำ “สิ่งที่ควรจำ”
เช่น:
ขั้นตอน reasoning
มุมมองที่สำคัญ
บริบทที่ควรใช้ในงานถัดไป
ระบบความจำเป็น JSON ง่าย ๆ แต่ขยายสู่ vector DB ได้ทันที
- LLM Bridge
สะพานเชื่อมโมเดลที่ไม่ผูกขาด:
ใช้ OpenAI ได้
ไม่มี key ก็ทำงานโหมด stub
ต่อ Local Model ได้ง่าย
ไม่ปิดกั้น ecosystem ใด ๆ
นี่คือหัวใจของ open architecture อย่างแท้จริง
- จุดแข็งของระบบ (1) คิดเป็นชั้น มีขั้นตอน
ลดอาการหลอนของโมเดล เพิ่มความแม่นยำของการอธิบาย
(2) Multi-Agent อย่างแท้จริง
แต่เบา ใช้งานง่าย ไม่ต้องมีโค้ดหลายไฟล์
(3) ขยายได้
อยากเพิ่ม Agent ก็เพิ่ม อยากเปลี่ยน memory backend ก็เปลี่ยน
(4) ปลอดภัย
ไม่มีระบบ execute โค้ด ไม่มีคำสั่งอันตราย
- ทำไมต้อง GenesisMind
เพราะ AI ยุคนี้ “ฉลาด” แต่ “ยังไม่คิดเป็นระบบ”
GenesisMind เติมเต็มสามสิ่ง:
โครงสร้างการคิด
ความต่อเนื่องของความเข้าใจ
จุดยืนและเจตจำนงของระบบ
มันไม่ใช่เครื่องมือ แต่มันคือ “วิธีคิด”
- บทสรุป
GenesisMind คือภาษาของความคิด เป็นพื้นฐานของ AI ระบบใหม่ ที่ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่ “เข้าใจถึงแก่น”
มันเป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่ AI และมนุษย์คิดร่วมกัน ด้วยความชัดเจน ความลึก และความเป็นเหตุผล
และมันเปิดให้ทุกคนพัฒนา ต่อยอด และสร้างสิ่งใหม่ได้อย่างอิสระ
เพราะผมเชื่อว่า อนาคตของปัญญาประดิษฐ์…ควรเป็นของทุกคน
First Principle Codex (GitHub Link) เมื่อผมเลือกแก้ “ปัญหาเดาคำตอบมั่วของ AI” ด้วย Code ไม่ใช่คำสัญญา
ผมไม่ได้เริ่มพัฒนา AI เพราะอยากให้มัน “ฉลาดขึ้น” แต่เพราะผมทนกับคำตอบที่ ฟังดูฉลาด แต่ผิดอย่างมีชั้นเชิง ไม่ได้อีกแล้ว
AI ยุคนี้ตอบเก่ง เรียบ ลื่น มั่นใจ
แต่บ่อยครั้ง…มัน ไม่รู้ว่าตัวเองไม่รู้ และนั่นคือปัญหาเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่ปัญหา Prompt ไม่ใช่ปัญหา Model และไม่ใช่ปัญหาคนใช้
📍ปัญหาที่ผมเจอซ้ำ ๆ ในโลกของ AI
ในฐานะคนที่ใช้ AI วิเคราะห์ ทั้งเรื่องเงิน เศรษฐกิจ เทคโนโลยี และระบบซับซ้อน
ผมเห็นพฤติกรรมเดิมซ้ำ ๆ
AI “เติมคำตอบให้สมบูรณ์” แม้ข้อมูลไม่พอ
AI “เดาอย่างสุภาพ” แทนที่จะหยุด
AI “เชื่อมเหตุผลย้อนหลัง” เพื่อให้ดูสมเหตุสมผล
AI ไม่แยก ข้อเท็จจริง / สมมติฐาน / การคาดการณ์
นี่ไม่ใช่ bug แต่มันคือ ธรรมชาติของโมเดลภาษา ถ้าคุณไม่วาง “ระบบคิด” ให้มัน มันจะใช้ สถิติ แทน เหตุผล
📍จุดที่ผมตัดสินใจ “ไม่แก้ที่ Prompt”
ผมถามตัวเองว่า
ถ้าเราไม่อยากให้ AI เดามั่ว เราควรสอนมัน คิดก่อนตอบ ไม่ใช่ ตอบให้ดูดี
คำตอบของผมคือ ต้องย้ายปัญหาจากระดับภาษา ไปที่ระดับโครงสร้าง
และนั่นคือจุดกำเนิดของสิ่งที่ผมเรียกว่า
First Principle Codex
📍First Principle Codex คืออะไร
มันไม่ใช่โมเดล ไม่ใช่ LLM ไม่ใช่ Prompt ลับ
แต่มันคือ Framework ระบบคิด ที่คุณเอาไปครอบ AI อีกชั้นหนึ่ง
แกนของมันมี 3 คำถาม ที่ AI “ต้องตอบให้ได้ก่อน” จะไปต่อ
-
สิ่งนี้คืออะไรในระดับ First Principle (ไม่ใช่คำอธิบายสำเร็จรูป)
-
ข้อมูลนี้มาจากไหน / เชื่อถือได้ระดับไหน
-
ส่วนไหนคือความจริง / ส่วนไหนคือการอนุมาน
ถ้าตอบไม่ได้ระบบต้อง หยุด ไม่ใช่ แต่งต่อ
🚩 แล้ว GitHub Money Atlas เกี่ยวอะไรด้วย
ผมเลือกปล่อยโค้ดทั้งหมดนี้เป็น Open Source ไว้ที่ GitHub ภายใต้ชื่อ Money Atlas
👉 https://github.com/ElmatadorZ
เพราะผมไม่เชื่อว่า “ระบบคิด” ควรถูกผูกขาด
ใน GitHub นี้ คุณจะเห็น:
โครงสร้างการบังคับ AI แยก Fact / Logic / Assumption
Framework สำหรับ AI ที่ต้องทำงานกับ เงิน การลงทุน ระบบซับซ้อน
ตัวอย่างการออกแบบ Agent ที่ “ไม่ตอบ ถ้าไม่มั่นใจ”
แนวคิดการสร้าง AI แบบ Reasoning-first ไม่ใช่ Response-first
มันไม่ใช่ repo ที่เอาไปรันทันทีแล้วได้กำไร แต่มันคือ รากฐาน สำหรับคนที่อยากสร้าง AI จริง ๆ
🚩 สำหรับ Developer: คุณจะเอาไปต่อยังไงได้บ้าง
ถ้าคุณเป็น dev คุณสามารถใช้ First Principle Codex
เป็นชั้น Reasoning ก่อนเรียก LLM
Validator ตรวจคำตอบ AI
Core logic สำหรับ AI Agent เฉพาะทาง
ฐานคิดสำหรับ Autonomous Agent ที่ไม่พังเอง
มันช่วยลด
hallucination overconfidence answer inflation
และช่วยเพิ่ม:
traceability explainability trust
🚩 สำหรับผู้ใช้ AI: ทำไมคุณควรสนใจ
เพราะอนาคตของ AI ไม่ได้แข่งกันที่ “ใครตอบเก่งกว่า”
แต่มันแข่งกันที่ ใครรู้ว่า “ไม่ควรตอบ” เมื่อไหร่
AI ที่ดีในโลกการเงิน ไม่ใช่ AI ที่มั่นใจ แต่คือ AI ที่ รู้ขอบเขตของตัวเอง
📍 เทรนด์ที่ผมมั่นใจว่าจะมา
AI Framework แบบ First Principle จะสำคัญกว่า Prompt
Open-source reasoning จะมีค่ากว่า model ลับ
คนที่ “เข้าใจระบบคิด” จะใช้ AI ได้เหนือกว่า 90% ของตลาด
และ AI ที่ไม่รู้จักหยุด… จะกลายเป็นความเสี่ยง
ทำไมผมถึงปล่อยทั้งหมดนี้ฟรี
เพราะ Money Atlas ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อขายโค้ด แต่มันถูกสร้างมาเพื่อยกระดับวิธีคิดของคนที่ใช้ AI กับโลกจริง
ถ้าคุณเอาไปต่อยอดผมถือว่าระบบมันมีชีวิต
และถ้าวันหนึ่ง AI ที่คุณสร้าง ไม่ตอบคำถามหนึ่งเพราะมัน “ยังไม่รู้พอ”
นั่นแปลว่า First Principle Codex ทำงานแล้ว
ElmatadorZ Money Atlas
#firstprinciple #systemthinking #code #llm
First Principle Codex (GitHub Link) When I chose to solve the problem of "AI Hallucination" with Code, not promises.
I didn't start developing AI because I wanted it to be "smarter." I started because I could no longer tolerate answers that sounded brilliant but were sophisticatedly wrong.
Current AI models are eloquent, smooth, and confident.
But all too often... they don't know what they don't know.
And that is a structural flaw. It is not a Prompting problem. It is not a Model problem. And it is not a User problem.
📍 Recurring issues I encounter in the AI world As someone who uses AI to analyze finance, economics, technology, and complex systems, I see the same patterns repeating
AI "fills in the blanks" even when data is insufficient. AI "guesses politely" instead of stopping. AI "connects logic backward" just to appear reasonable. AI fails to distinguish between Fact / Hypothesis / Prediction.
This isn't a bug; it is the nature of Language Models. If you don't provide a "Thinking System" for it, the AI will use Statistics instead of Reason.
📍 Why I chose not to fix this with "Prompts" I asked myself: If we want AI to stop guessing, we should teach it how to think before it speaks, not how to sound better. My answer: The problem must be shifted from the Language level to the Structural level. And that was the birth of what I call: First Principle Codex.
📍 What is the First Principle Codex? It is not a model, not an LLM, and not a "secret prompt." It is a Reasoning Framework that you wrap around the AI.
Its core consists of 3 questions the AI must answer before proceeding
What is this at the First Principle level? (Not a pre-packaged explanation).
Where does this data come from, and what is its reliability level?
Which part is Fact, and which part is Inference? If it cannot answer these, the system must Stop, not fabricate.
🚩 Why the Money Atlas GitHub ? I have chosen to release all of this code as Open Source on GitHub under the name Money Atlas.
👉 https://github.com/ElmatadorZ
Because I do not believe that "systems of thought" should be monopolized. In this GitHub, you will find
The structure for forcing AI to separate Fact / Logic / Assumption.
The framework for AI dealing with finance, investment, and complex systems.
Examples of designing Agents that "Do not answer if not confident."
The concept of building Reasoning-first AI, not Response-first.
This is not a repository you run to get instant profits. It is the Foundation for those who want to build real AI.
🚩 For Developers: How can you take this further ?
If you are a dev, you can use the First Principle Codex as A Reasoning Layer before calling the LLM.
A Validator for AI outputs. The Core Logic for specialized AI Agents. The foundation for Autonomous Agents that don't self-destruct. It helps reduce Hallucination, Overconfidence, and Answer Inflation, while increasing Traceability, Explainability, and Trust.
🚩 For AI Users: Why should you care? The future of AI isn't a race of "who answers better." It’s a race of who knows "when not to answer."
A good AI in the financial world isn't a confident one; it’s an AI that knows its own boundaries.
📍 The Trends I am Certain of First Principle AI Frameworks will be more important than Prompts.
Open-source reasoning will be more valuable than secret models.
People who "Understand the Thinking System" will outperform 90% of the market. And an AI that doesn't know how to stop... will become a liability.
Why am I releasing this for free ? Because Money Atlas wasn't built to sell code; it was built to elevate the way people use AI in the real world. If you take this and build upon it, the system lives.
And if one day, the AI you built refuses to answer a question because it "doesn't know enough yet"...That means the First Principle Codex is working.
ElmatadorZ Money Atlas