# 认知核心 (Cognitive Core)

## 1. 概述

认知核心（Cognitive Core）是认知架构层的中央处理器和协调器。它扮演着Agent“大脑的指挥官”的角色，负责编排和管理所有其他的认知组件（感知、理解、推理、规划、执行、学习），以实现从接收输入到产生输出的完整认知流程。认知核心本身不执行具体的认知任务，但它决定了在何时、以何种顺序、以及如何调用其他组件来完成一个给定的目标。

## 2. 设计目标

*   **流程编排 (Process Orchestration)**: 动态地、灵活地编排认知流程，以适应不同任务和情境的需求。
*   **状态管理 (State Management)**: 维护Agent在认知过程中的内部状态，包括当前目标、任务进度、中间信念等。
*   **组件调度 (Component Scheduling)**: 智能地调度和协调各个认知组件，确保它们在正确的时间被激活，并能有效地协同工作。
*   **决策制定 (Decision Making)**: 在关键节点上做出决策，例如在多个候选计划中选择最优方案，或在信息不足时决定采取何种补救措施。
*   **可扩展性 (Extensibility)**: 允许轻松地集成新的认知组件或替换现有组件，而无需重构整个核心逻辑。
*   **容错与恢复 (Fault Tolerance & Recovery)**: 能够处理认知流程中可能出现的错误和异常，并具备一定的恢复能力。

## 3. 核心功能

### 3.1 认知流管理器 (Cognitive Flow Manager)

这是认知核心最关键的部分，负责定义和执行认知工作流。它不采用固定的、硬编码的流程，而是支持动态的、基于状态和规则的流程编排。

*   **工作流定义**: 可以通过配置文件、DSL（领域特定语言）或代码来定义不同的认知工作流模板（例如，标准的“感知-理解-规划-执行”流，或用于反思的“回顾-分析-学习”流）。
*   **动态调度**: 根据当前任务的类型、上下文信息和Agent的状态，动态选择和实例化一个合适的工作流。
*   **事件驱动**: 认知核心基于事件进行驱动。例如，一个“新输入到来”事件会触发感知和理解流程，而一个“计划生成完毕”事件会触发执行流程。

### 3.2 状态跟踪器 (State Tracker)

负责实时跟踪和管理Agent的认知状态。

*   **目标栈 (Goal Stack)**: 管理Agent当前的目标层级。一个高层目标可以被分解为多个子目标，形成一个栈式结构。
*   **信念状态 (Belief State)**: 存储Agent对世界和任务的当前信念，这些信念是推理和规划的基础，并会随着新信息的到来而更新。
*   **任务上下文 (Task Context)**: 包含当前任务的特定信息，如任务ID、进度、中间产物等。

### 3.3 组件注册与发现 (Component Registry & Discovery)

认知核心维护一个所有可用认知组件的注册表。

*   **注册**: 每个认知组件（如特定的推理引擎、规划器）在启动时向核心注册其能力、接口和配置。
*   **发现与绑定**: 当工作流需要某个功能时，认知核心可以根据需求（如“需要一个能够处理逻辑推理的引擎”）从注册表中动态发现并绑定最合适的组件实例。

## 4. 关键接口设计

```python
from typing import Dict, Any, Optional

class CognitiveCore:
    def __init__(self, component_registry, flow_manager, state_tracker):
        self.registry = component_registry
        self.flow_manager = flow_manager
        self.state_tracker = state_tracker

    def process_event(self, event_name: str, event_data: Dict[str, Any]) -> None:
        """处理一个进入认知核心的事件"""
        # 1. 更新状态
        self.state_tracker.update_on_event(event_name, event_data)

        # 2. 根据当前状态和事件，决定下一步的认知流程
        next_flow = self.flow_manager.determine_next_flow(self.state_tracker.get_current_state(), event_name)

        if next_flow:
            self.execute_flow(next_flow)

    def execute_flow(self, flow: 'CognitiveFlow') -> None:
        """执行一个认知工作流"""
        context = {
            'state': self.state_tracker.get_current_state(),
            'registry': self.registry
        }
        flow.execute(context)

    def set_goal(self, goal: str, context: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> None:
        """设置Agent的顶层目标"""
        self.state_tracker.push_goal(goal, context)
        self.process_event('new_goal_set', {'goal': goal})

class CognitiveFlow:
    def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> None:
        """执行工作流的具体步骤"""
        raise NotImplementedError
```

## 5. 与其他组件的交互

*   **作为协调者**: 认知核心是所有其他认知组件的“客户”。它根据当前流程的需要，调用`PerceptionEngine`来获取数据，调用`Planner`来生成计划，调用`ExecutionEngine`来执行任务等。
*   **状态提供者**: 它向所有组件提供统一的状态访问接口（通过`StateTracker`），确保所有组件都在一致的信念和目标下工作。
*   **事件中心**: 其他组件完成任务后，会向认知核心发布事件（如`planning_completed`, `execution_failed`），由认知核心决定后续如何响应。

## 6. 实现考量

*   **异步与并行**: 许多认知任务（如多个推理过程）可以并行执行。认知核心应设计为支持异步I/O和并行计算，以提高效率。
*   **可配置性**: 工作流、组件选择逻辑、状态管理策略等都应该是高度可配置的，以适应不同的Agent应用场景。
*   **可观测性**: 认知核心应提供丰富的日志、度量和追踪功能，以便开发者能够监控和调试Agent的认知过程。