# 推理引擎 (Reasoning Engine)

## 1. 概述

推理引擎（Reasoning Engine）是认知架构中负责进行逻辑思考和问题求解的核心组件。它接收来自理解引擎的结构化语义信息，并结合内部知识库（如知识图谱）和记忆，进行推理、归纳、演绎和溯因，以产生新的见解、评估假设或为决策提供支持。推理引擎使得Agent不仅仅能理解“是什么”，更能理解“为什么”和“怎么办”。

## 2. 设计目标

*   **多模态推理 (Multi-modal Reasoning)**: 支持多种推理范式，包括逻辑推理、概率推理、因果推理、常识推理等。
*   **知识驱动 (Knowledge-driven)**: 能够无缝地利用来自`Knowledge Graph`和`Memory System`的知识进行推理。
*   **可解释性 (Explainability)**: 推理过程应该是可追溯的，能够解释其得出某个结论的理由和证据链。
*   **可扩展性 (Extensibility)**: 允许集成新的推理算法或外部推理服务，形成一个混合推理系统。
*   **不确定性处理 (Handling Uncertainty)**: 能够在信息不完整或不确定的情况下进行推理，并量化结论的不确定性。
*   **目标导向 (Goal-oriented)**: 推理过程应服务于Agent的当前目标，专注于解决与目标相关的问题。

## 3. 核心组件

### 3.1 推理策略选择器 (Reasoning Strategy Selector)

根据问题的性质和可用信息，选择最合适的推理策略或算法。

*   **职责**: 分析输入的问题（Query）和上下文，从可用的推理模块中选择一个或多个进行调用。
*   **决策依据**: 问题的类型（如逻辑判断、因果分析、数值预测）、可用知识的类型（结构化、非结构化）、对实时性的要求等。

### 3.2 逻辑推理器 (Logical Reasoner)

负责执行形式化的逻辑推理，如演绎和归纳。

*   **功能**: 
    *   **演绎推理**: 从一般规则和事实推导出具体结论（例如，`所有人类都会死` + `苏格拉底是人` -> `苏格拉底会死`）。
    *   **归纳推理**: 从具体案例中总结出一般规律。
    *   **一致性检查**: 检查知识库中是否存在逻辑矛盾。
*   **技术栈**: 可以基于经典的逻辑编程（如Prolog）、描述逻辑（OWL），或利用LLM的内置逻辑能力。

### 3.3 概率推理器 (Probabilistic Reasoner)

处理不确定性信息，进行概率推断。

*   **功能**: 
    *   **贝叶斯推断**: 根据新的证据更新信念的概率。
    *   **概率预测**: 预测未来事件发生的可能性。
*   **技术栈**: 贝叶斯网络、马尔可夫链、或利用LLM进行概率估计。

### 3.4 因果推理器 (Causal Reasoner)

专注于分析事件之间的因果关系。

*   **功能**: 
    *   **因果发现**: 从数据中识别潜在的因果关系。
    *   **反事实推理**: 推理“如果...会怎样”的场景（例如，“如果当时没有下雨，球队会赢吗？”）。
    *   **归因分析**: 找出导致某个结果发生的主要原因。

### 3.5 知识集成器 (Knowledge Integrator)

在推理过程中，负责从`Knowledge Graph`和`Memory System`中动态地提取和整合相关知识。

*   **职责**: 将推理任务转化为对知识库的查询，获取推理所需的前提和背景知识。

## 4. 关键接口设计

```python
from typing import Dict, Any, List, Protocol
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class ReasoningQuery:
    question: str
    context: Dict[str, Any]
    reasoning_type: str  # e.g., 'logical', 'causal', 'what-if'

@dataclass
class ReasoningResult:
    conclusion: Any
    confidence: float
    explanation_trace: List[str] # 解释推理过程的步骤

class IReasoner(Protocol):
    """单个推理模块的接口"""
    def can_handle(self, query: ReasoningQuery) -> bool:
        ...

    def reason(self, query: ReasoningQuery, knowledge_provider) -> ReasoningResult:
        ...

class ReasoningEngine:
    def __init__(self, reasoners: List[IReasoner], knowledge_provider):
        self.reasoners = reasoners
        self.knowledge_provider = knowledge_provider # 用于访问KG和Memory

    def query(self, query: ReasoningQuery) -> ReasoningResult:
        """执行一个推理查询"""
        # 1. 选择合适的推理器
        selected_reasoner = None
        for r in self.reasoners:
            if r.can_handle(query):
                selected_reasoner = r
                break
        
        if not selected_reasoner:
            raise ValueError(f"No reasoner found for type {query.reasoning_type}")

        # 2. 执行推理
        result = selected_reasoner.reason(query, self.knowledge_provider)
        return result
```

## 5. 与其他组件的交互

*   **输入来源**: `Reasoning Engine`通常由`Cognitive Core`在`Understanding Engine`处理完信息后触发。其输入是结构化的`UnderstandingResult`和具体的推理目标。
*   **知识来源**: 深度依赖`Knowledge Graph`提供的结构化事实和关系，以及`Memory System`提供的过往经验和情景记忆。
*   **输出去向**: 推理结果（`ReasoningResult`）被返回给`Cognitive Core`，后者会根据这些新的见解来指导`Planner`制定或调整计划。
*   **与学习引擎的反馈**: 推理的成功或失败（例如，一个被现实证明是错误的推论）是`Learning Engine`的重要输入，用于修正知识库或推理模型。

## 6. 实现考量

*   **混合推理**: 强大的推理系统通常是混合的，结合了符号推理（如逻辑推理）和子符号推理（如基于LLM的常识推理）的优点。
*   **推理的可组合性**: 复杂的推理任务可能需要将多个推理步骤链接起来。引擎应支持推理链（Chain of Thought）或推理树的构建。
*   **性能与扩展性**: 某些形式的推理（如复杂的图推理）计算成本很高。需要考虑性能优化策略，如缓存、近似计算和分布式处理。