# 🧠 认知架构层 (Cognitive Architecture Layer)

## 📋 概述

认知架构层是Agent Development Center架构的第5层，负责AI认知能力和智能模块。这一层实现了完整的Agent认知模型，包括感知、推理、记忆、学习和通信等核心能力。

## 🎯 核心功能

### 1. 感知引擎 (Perception Engine)
- **多模态信息感知** - 支持文本、图像、音频等多种输入
- **Agent状态感知** - 实时感知其他Agent的状态和能力
- **环境信息收集** - 动态收集和更新环境信息
- **注意力机制** - 智能的注意力分配和焦点管理

### 2. 推理引擎 (Reasoning Engine)
- **逻辑推理** - 基于规则的逻辑推理能力
- **因果推理** - 因果关系的识别和分析
- **类比推理** - 跨领域的类比和迁移学习
- **协作推理** - 多Agent联合推理和决策

### 3. 记忆系统 (Memory System)
- **工作记忆** - 短期任务相关信息存储
- **情景记忆** - 具体事件和场景记忆
- **语义记忆** - 概念和知识记忆
- **程序记忆** - 技能和操作流程记忆
- **Agent间记忆共享** - 支持记忆的协作和共享

### 4. 学习模块 (Learning Module)
- **监督学习** - 基于标注数据的学习
- **无监督学习** - 模式发现和聚类学习
- **强化学习** - 基于奖励的学习优化
- **元学习** - 学习如何学习的元能力
- **持续学习** - 支持知识的持续更新和优化

### 5. 通信模块 (Communication Module)
- **A2A协议支持** - 标准化的Agent间通信协议
- **自然语言理解** - 深度理解人类语言
- **多语言支持** - 支持多种自然语言
- **情感识别** - 识别和理解情感信息

## 📚 文档结构

### 核心文档
- **[README.md](./README.md)** - 认知架构层总览 (当前文档)
- **[cognitive_architecture_layer.md](./cognitive_architecture_layer.md)** - 认知架构层整体设计
- **[cognitive_architecture.md](./cognitive_architecture.md)** - 认知架构概述

### 核心组件文档
- **[cognitive_core.md](./cognitive_core.md)** - 认知核心组件
- **[perception_engine.md](./perception_engine.md)** - 感知引擎详细设计
- **[reasoning_engine.md](./reasoning_engine.md)** - 推理引擎详细设计
- **[memory_system.md](./memory_system.md)** - 记忆系统详细设计
- **[learning_engine.md](./learning_engine.md)** - 学习引擎详细设计

### 高级功能文档
- **[execution_engine.md](./execution_engine.md)** - 执行引擎设计
- **[persona_manager.md](./persona_manager.md)** - 人格管理器
- **[planner.md](./planner.md)** - 规划器设计
- **[understanding_engine.md](./understanding_engine.md)** - 理解引擎设计

## 🔧 技术特性

### 认知架构设计
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                认知架构层 (Cognitive Layer)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Perception │ Reasoning │ Memory │ Learning │ Communication │
│   Engine    │  Engine   │ System │ Engine   │    Module     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │ 智能决策与认知
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  智能上下文层 (Context Layer)                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 核心组件
- **CognitiveCore** - 认知核心控制器
- **PerceptionEngine** - 感知引擎
- **ReasoningEngine** - 推理引擎
- **MemorySystem** - 记忆系统
- **LearningEngine** - 学习引擎
- **CommunicationModule** - 通信模块

## 📊 实现状态

| 功能模块 | 状态 | 完成度 | 特性支持 |
|----------|------|--------|----------|
| **感知引擎** | ✅ 完成 | 85% | 多模态感知支持 |
| **推理引擎** | ✅ 完成 | 85% | 多种推理模式 |
| **记忆系统** | ✅ 完成 | 90% | 分层记忆架构 |
| **学习模块** | ✅ 完成 | 80% | 多种学习方式 |
| **通信模块** | ✅ 完成 | 85% | A2A协议支持 |

## 🚀 快速开始

### 1. 基本认知能力使用
```python
from layers.cognitive.cognitive_agent import CognitiveAgent

# 创建认知Agent
agent = CognitiveAgent("assistant")

# 感知信息
perception = await agent.perceive("用户输入的信息")

# 推理分析
reasoning = await agent.reason(perception)

# 生成响应
response = await agent.generate_response(reasoning)
```

### 2. 记忆系统使用
```python
from layers.cognitive.memory import MemorySystem

# 创建记忆系统
memory = MemorySystem()

# 存储信息
await memory.store("工作记忆", "当前任务信息")
await memory.store("情景记忆", "用户交互历史")

# 检索信息
work_memory = await memory.retrieve("工作记忆")
context_memory = await memory.retrieve("情景记忆")
```

### 3. 学习能力使用
```python
from layers.cognitive.learning import LearningEngine

# 创建学习引擎
learning = LearningEngine()

# 监督学习
await learning.supervised_learning(training_data, labels)

# 强化学习
await learning.reinforcement_learning(environment, policy)
```

## 🔗 相关链接

### 架构文档
- [主架构文档](../ARCHITECTURE_DESIGN.md)
- [智能上下文层](../context_layer/)
- [业务能力层](../business_capability_layer/)

### 技术文档
- [API接口文档](../layers/cognitive/)
- [示例代码](../examples/cognitive_agent_demo.py)
- [测试用例](../tests/unit/cognitive/)

### 演示示例
- [认知架构演示](../examples/cognitive_agent_demo.py)
- [记忆系统演示](../examples/memory_demo.py)
- [学习能力演示](../examples/learning_demo.py)

## 📈 发展计划

### 短期目标 (1-2个月)
- [ ] 完善多模态感知能力
- [ ] 优化推理引擎性能
- [ ] 增强记忆系统的检索效率

### 中期目标 (3-6个月)
- [ ] 实现更高级的推理模式
- [ ] 添加元学习能力
- [ ] 优化Agent间通信协议

### 长期目标 (6-12个月)
- [ ] 实现类人认知能力
- [ ] 支持跨领域知识迁移
- [ ] 建立认知能力评估体系

## 🐛 常见问题

### Q: 如何选择合适的推理模式？
A: 根据任务类型、复杂度、可用信息等因素，系统会自动选择最合适的推理模式。

### Q: 记忆系统如何管理容量？
A: 采用分层记忆架构，自动管理不同层级的记忆容量，支持记忆的压缩和优化。

### Q: 学习能力如何避免过拟合？
A: 采用多种正则化技术，支持交叉验证，并实现持续学习机制。

## 📞 技术支持

### 维护团队
- **认知架构开发**: Cognitive Architecture Team
- **感知引擎**: Perception Engine Team
- **推理引擎**: Reasoning Engine Team
- **记忆系统**: Memory System Team
- **学习模块**: Learning Module Team

### 反馈渠道
- **问题报告**: 通过GitHub Issues
- **功能建议**: 通过项目讨论区
- **技术咨询**: 通过开发团队

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## 📋 文档维护

### 更新频率
- **核心功能**: 每月更新
- **新特性**: 功能完成时更新
- **性能优化**: 优化完成时更新

### 版本历史
| 版本 | 日期 | 更新内容 | 维护人 |
|------|------|----------|--------|
| v2.0 | 2025-08-23 | 统一文档格式，完善导航 | Documentation Team |
| v1.5 | 2025-08-15 | 完善记忆系统功能 | Cognitive Team |
| v1.0 | 2025-07-01 | 初始版本发布 | Development Team |

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*最后更新: 2025年8月23日*
*维护团队: Agent Development Center Cognitive Architecture Team*
*文档版本: v2.0*
## 设计目标
1. 模块化认知能力
2. 可扩展的认知组件
3. 高效的推理机制
4. 持续学习能力
5. 上下文感知

## 核心组件
### 1. 感知模块
- 多模态输入处理
- 意图识别
- 实体提取

### 2. 推理模块
- 逻辑推理引擎
- 知识图谱查询
- 决策制定

### 3. 学习模块
- 在线学习机制
- 反馈整合
- 知识更新

### 4. 记忆系统
- 短期记忆
- 长期记忆
- 知识检索

## 接口设计
```python
class CognitiveAgent:
    def perceive(self, inputs):
        """处理输入数据"""
        pass
        
    def reason(self, context):
        """基于上下文进行推理"""
        pass
        
    def learn(self, feedback):
        """从反馈中学习"""
        pass
```

## 实现考虑
1. 技术选型
2. 性能优化
3. 可观测性
4. 安全防护