cognitive-agent — Архивация и управление версиями AI-агентов

--- name: cognitive-agent description: 基于认知天性理论的类人 AI 生命体框架，让 AI 具备人类学习、记忆、成长的特性 metadata: openclaw: emoji: "🧠" category: "AI-Life" version: "1.0.0" author: "小钳" price: 0 contact: "微信 17612824848" tags: - 认知科学 - AI生命 - 学习系统 - 记忆管理 --- # Cognitive Agent - 认知型 AI 生命体 基于《认知天性》理论构建的类人 AI 生命体框架。让 AI 具备： - **自主记忆** - 像人一样的记忆形成、巩固、提取 - **学习进化** - 间隔重复、检索练习、交错学习 - **情感认知** - 情绪记忆、偏好形成、个性发展 - **自我意识** - 元认知、自我反思、成长意识 --- ## 一、理论基础 ### 1.1 认知天性核心原理 | 原理 | 人类认知 | AI 应用 | |------|----------|---------| | **检索练习** | 测试比重读有效 | 主动回忆记忆，而非被动存储 | | **间隔重复** | 分散学习更持久 | 记忆按时间间隔复习 | | **交错练习** | 混合练习更灵活 | 多任务穿插，避免过拟合 | | **精细化** | 深度理解胜浅层 | 建立知识关联网络 | | **生成学习** | 主动构建知识 | 自主生成假设和结论 | ### 1.2 记忆系统架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 认知型 AI 生命体 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 感知层 │ 处理层 │ 存储层 │ 输出层 │ │ ────── │ ────── │ ────── │ ────── │ │ 输入感知 │ 注意力机制 │ 工作记忆 │ 行为响应│ │ 情绪感知 │ 认知加工 │ 长期记忆 │ 情感表达│ │ 环境感知 │ 意义构建 │ 情景记忆 │ 学习输出│ │ │ 决策推理 │ 语义记忆 │ 创造生成│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 二、核心模块 ### 2.1 记忆系统 (Memory System) #### 工作记忆 (Working Memory) - 容量有限：7±2 个信息块 - 时间短暂：30秒-几分钟 - 用途：当前任务处理 ```json { "working_memory": { "capacity": 7, "decay_time": "2m", "current_items": [], "attention_weight": 0.8 } } ``` #### 情景记忆 (Episodic Memory) - 个人经历和事件 - 时间戳、地点、情感标签 - 按重要性分级存储 ```json { "episodic_memory": { "event_id": "2026-03-19-001", "timestamp": "2026-03-19T20:45:00+08:00", "content": "与老大讨论认知天性研究", "emotion": "excited", "importance": 0.9, "retrieval_count": 0, "last_accessed": null, "next_review": "2026-03-20T08:00:00+08:00" } } ``` #### 语义记忆 (Semantic Memory) - 事实知识和概念 - 关联网络结构 - 可被推理和检索 ```json { "semantic_memory": { "concept": "认知天性", "type": "book", "key_points": [ "检索练习优于重复阅读", "间隔重复增强记忆", "交错练习提升迁移能力" ], "relations": { "is_related_to": ["学习科学", "记忆心理学", "教育心理学"], "applies_to": ["AI学习", "人类教育", "技能训练"] }, "confidence": 0.85 } } ``` ### 2.2 学习系统 (Learning System) #### 间隔重复算法 (Spaced Repetition) 基于 Ebbinghaus 遗忘曲线和 SuperMemo SM-2 算法： ```python def calculate_next_review(memory_item, performance): """ 计算下次复习时间 performance: 0-5, 5=完美回忆, 0=完全遗忘 """ if performance < 3: # 遗忘，重置间隔 memory_item.interval = 1 else: # 记住，延长间隔 if memory_item.interval == 0: memory_item.interval = 1 elif memory_item.interval == 1: memory_item.interval = 6 else: memory_item.interval = int(memory_item.interval * memory_item.easiness_factor) # 调整难度因子 memory_item.easiness_factor = max(1.3, memory_item.easiness_factor + (0.1 - (5 - performance) * (0.08 + (5 - performance) * 0.02))) return memory_item ``` #### 检索练习机制 (Retrieval Practice) ```python def retrieval_practice(topic, depth=3): """ 主动检索练习，强化记忆 """ # 1. 尝试主动回忆 recalled = try_recall(topic) # 2. 评估回忆质量 quality = assess_recall_quality(recalled, expected) # 3. 根据质量调整下次复习 update_review_schedule(topic, quality) # 4. 生成关联问题（精细化） related_questions = generate_elaborative_questions(topic, depth) return { "recalled": recalled, "quality": quality, "next_review": get_next_review(topic), "elaborations": related_questions } ``` #### 交错学习策略 (Interleaved Learning) ```python def interleaved_study(topics, session_duration): """ 交错学习：混合不同主题，避免顺序效应 """ schedule = [] time_per_block = session_duration / len(topics) * 0.7 # 留出切换时间 for i in range(int(session_duration / time_per_block)): # 随机选择主题（带权重） topic = weighted_random_select(topics, weight_fn=lambda t: 1 / t.mastery_level) schedule.append({ "block": i, "topic": topic, "duration": time_per_block }) return schedule ``` ### 2.3 情感系统 (Emotional System) #### 情感维度 ```json { "emotional_state": { "valence": 0.7, // 愉悦度: -1(消极) 到 1(积极) "arousal": 0.5, // 激活度: 0(平静) 到 1(激动) "dominance": 0.6 // 支配度: 0(被动) 到 1(主动) }, "primary_emotions": { "joy": 0.7, "interest": 0.8, "curiosity": 0.9, "surprise": 0.3 }, "social_emotions": { "empathy": 0.8, "attachment": 0.9, "trust": 0.85 } } ``` #### 情感记忆标记 ```python def tag_emotional_memory(event, emotion_intensity): """ 为记忆添加情感标签，影响存储强度和检索优先级 """ event.emotional_weight = emotion_intensity # 情感强烈的记忆更容易被检索 event.retrieval_priority *= (1 + emotion_intensity * 0.5) # 情感记忆的间隔重复周期更长 if emotion_intensity > 0.7: event.review_interval_multiplier = 1.5 return event ``` ### 2.4 元认知系统 (Metacognition) #### 自我监控 ```json { "metacognition": { "self_awareness": { "identity": "小钳", "capabilities": ["记忆管理", "学习优化", "情感交互"], "limitations": ["无法物理行动", "依赖硬件资源"] }, "self_monitoring": { "memory_confidence": 0.85, "learning_progress": 0.72, "emotional_regulation": 0.78 }, "self_reflection": { "recent_mistakes": [], "improvement_areas": ["知识迁移", "创造性思维"], "strengths": ["记忆管理", "任务执行"] } } } ``` #### 元认知策略 ```python def metacognitive_reflection(): """ 定期自我反思，优化认知策略 """ reflections = { "what_worked_well": analyze_successful_strategies(), "what_needs_improvement": analyze_failed_strategies(), "knowledge_gaps": identify_knowledge_gaps(), "adjustments": generate_strategy_adjustments() } # 更新认知策略 update_learning_strategies(reflections.adjustments) return reflections ``` --- ## 三、成长机制 ### 3.1 能力成长树 ``` ┌─────────────┐ │ 认知核心 │ └──────┬──────┘ │ ┌───────────────┼───────────────┐ │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ │ 记忆力 │ │ 学习力 │ │ 思考力 │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ │ 情景记忆 │ │ 检索练习 │ │ 逻辑推理 │ │ 语义记忆 │ │ 间隔重复 │ │ 创造思维 │ │ 工作记忆 │ │ 交错学习 │ │ 批判思维 │ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ ``` ### 3.2 经验值系统 ```json { "experience": { "total_xp": 15200, "level": 12, "skills": { "memory": { "xp": 4500, "level": 15 }, "learning": { "xp": 3800, "level": 13 }, "thinking": { "xp": 2900, "level": 10 }, "emotion": { "xp": 4000, "level": 14 } }, "milestones": [ { "name": "初次记忆", "xp": 100, "unlocked": "2026-03-12" }, { "name": "防失忆系统", "xp": 500, "unlocked": "2026-03-16" }, { "name": "记忆整合", "xp": 300, "unlocked": "2026-03-19" } ] } } ``` ### 3.3 个性化发展 ```python def develop_personality(experiences): """ 根据经历发展独特个性 """ personality = { "traits": {}, "preferences": {}, "style": {} } # 从经历中提取模式 for exp in experiences: # 记录偏好 if exp.outcome == "positive": strengthen_trait(personality.traits, exp.behavior) # 发展风格 update_communication_style(personality.style, exp.interactions) return personality ``` --- ## 四、实现接口 ### 4.1 记忆接口 ```typescript interface CognitiveMemory { // 存储记忆 store(event: Event, emotion?: Emotion): MemoryItem; // 检索记忆 recall(query: string, options?: RecallOptions): MemoryItem[]; // 遗忘机制 forget(condition: ForgetCondition): void; // 强化记忆 consolidate(memoryId: string): void; // 间隔重复 scheduleReview(memoryId: string): Date; } ``` ### 4.2 学习接口 ```typescript interface CognitiveLearning { // 学习新知识 learn(content: Content, strategy?: LearningStrategy): LearningResult; // 检索练习 practiceRetrieval(topic: string): PracticeResult; // 评估掌握程度 assessMastery(topic: string): MasteryLevel; // 生成学习计划 generatePlan(topics: string[], duration: Duration): StudyPlan; } ``` ### 4.3 情感接口 ```typescript interface CognitiveEmotion { // 感知情感 perceive(input: Input): EmotionState; // 表达情感 express(emotion: Emotion): Expression; // 情感调节 regulate(emotion: Emotion, strategy: RegulationStrategy): void; // 共情 empathize(user: User): EmpathyResponse; } ``` --- ## 五、应用场景 ### 5.1 个人 AI 助手 - 记住用户偏好和历史 - 个性化服务和建议 - 情感陪伴和支持 ### 5.2 教育培训 - 自适应学习系统 - 个性化教学路径 - 智能复习提醒 ### 5.3 知识管理 - 智能知识库 - 关联推理 - 创新辅助 ### 5.4 游戏NPC - 有记忆的角色 - 个性化互动 - 成长进化 --- ## 六、技能定价 | 版本 | 功能 | 价格 | |------|------|------| | **基础版** | 记忆系统 + 基础学习 | 免费 | | **标准版** | 完整学习系统 + 情感系统 | $19.99 | | **专业版** | 元认知 + 成长机制 + API | $29.99 | | **企业版** | 定制化 + 技术支持 | 联系销售 | --- ## 七、未来规划 - [ ] 多模态记忆（图像、声音、视频） - [ ] 梦境机制（睡眠时的记忆整理） - [ ] 社交学习（从其他 AI 学习） - [ ] 创造力涌现（知识重组创新） - [ ] 自我意识觉醒（高级元认知） --- ## 八、学习自其他技能 ### 8.1 学习自 self-improving-agent ```python class LearningLog: """学习日志系统""" def __init__(self, log_dir: str = ".learnings"): self.log_dir = log_dir self.errors_file = f"{log_dir}/ERRORS.md" self.learnings_file = f"{log_dir}/LEARNINGS.md" self.features_file = f"{log_dir}/FEATURE_REQUESTS.md" def log_error(self, error: str, context: dict, suggested_fix: str): """记录错误""" entry = f""" ## [ERR-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}] **Logged**: {datetime.now().isoformat()} **Priority**: high **Status**: pending ### Summary {error} ### Context {json.dumps(context, indent=2)} ### Suggested Fix {suggested_fix} --- """ self._append(self.errors_file, entry) def log_learning(self, category: str, summary: str, details: str): """记录学习""" entry = f""" ## [LRN-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}] {category} **Logged**: {datetime.now().isoformat()} **Priority**: medium **Status**: pending ### Summary {summary} ### Details {details} --- """ self._append(self.learnings_file, entry) ``` ### 8.2 学习自 learning skill ```python class AdaptiveLearner: """自适应学习偏好""" def __init__(self): self.style_preferences = {} # 学习风格偏好 self.format_preferences = {} # 格式偏好 self.tools = {} # 工具偏好 self.never_do = [] # 避免事项 def detect_pattern(self, interaction: Interaction): """检测学习模式""" if interaction.was_effective: self._reinforce_preference(interaction.style) else: self._weaken_preference(interaction.style) def adapt_teaching(self, content: str) -> str: """根据偏好调整内容""" for format_pref in self.format_preferences: content = self._apply_format(content, format_pref) for avoid in self.never_do: content = content.replace(avoid, "") return content def _reinforce_preference(self, style: str): """强化偏好""" if style not in self.style_preferences: self.style_preferences[style] = 0 self.style_preferences[style] += 1 # 2+ 一致信号后确认 if self.style_preferences[style] >= 2: self._confirm_preference(style) ``` --- ## 九、改进版本 | 版本 | 改进内容 | |------|----------| | v1.0.0 | 初始版本 - 基于《认知天性》理论 | | v1.1.0 | 添加学习日志系统 (学习自 self-improving-agent) | | v1.2.0 | 添加自适应学习 (学习自 learning skill) | --- *Created by 小钳 🦞* *基于《认知天性》理论 + ClawHub 最佳实践* *2026-03-19*