# 认知架构层 (Cognitive Architecture Layer)

## 1. 概述

认知架构层是统一Agent框架的大脑，负责模拟高级智能行为，如感知、理解、推理、规划、学习和执行。它整合了底层上下文信息和外部知识，通过一系列复杂的认知过程，做出决策并驱动Agent的行为。本层的设计旨在构建一个灵活、可扩展且强大的认知引擎，使Agent能够应对复杂、动态的任务环境。

## 2. 设计理念

*   **模块化认知**: 将复杂的认知过程分解为独立的、可插拔的模块（如感知、推理、规划），每个模块负责一项特定的认知功能。
*   **分层处理**: 信息处理遵循从具体到抽象的层次化路径，从原始数据感知，到语义理解，再到高级推理和规划。
*   **学习与适应**: 将学习机制融入认知核心，使Agent能够从经验中学习，并持续优化其行为和决策模型。
*   **目标驱动**: Agent的行为由明确的目标和意图驱动，认知过程围绕如何最有效地实现这些目标展开。
*   **可解释性**: 认知过程应具备一定的可解释性，允许开发者理解Agent做出特定决策的原因。

## 3. 核心组件

认知架构层由以下几个关键组件构成，它们协同工作，形成完整的认知循环：

1.  **[认知核心 (Cognitive Core)](./cognitive_core.md)**: 作为认知架构的中央协调器，负责管理和调度其他所有认知组件，编排从感知到执行的完整流程。

2.  **[感知引擎 (Perception Engine)](./perception_engine.md)**: 负责接收和初步处理来自各种信息源（用户输入、传感器数据、API响应）的原始数据，将其转换为内部表示。

3.  **[理解引擎 (Understanding Engine)](./understanding_engine.md)**: 对感知到的信息进行深入的语义分析和理解，包括意图识别、实体抽取、情感分析和关系推断。

4.  **[推理引擎 (Reasoning Engine)](./reasoning_engine.md)**: 基于理解过的信息和现有知识，进行逻辑推理、因果分析和问题求解，以形成新的见解或结论。

5.  **[规划器 (Planner)](./planner.md)**: 根据当前目标和推理结果，创建、评估和选择行动计划。它负责将高层目标分解为一系列具体的、可执行的步骤。

6.  **[执行引擎 (Execution Engine)](./execution_engine.md)**: 负责将规划好的行动步骤，转换为对内部工具或外部API的调用，并监督其执行过程。

7.  **[学习引擎 (Learning Engine)](./learning_engine.md)**: 负责从Agent的经验（成功、失败、反馈）中学习，并利用这些学习成果来更新知识库、优化模型和改进未来的决策。

8.  **[角色管理器 (Persona Manager)](./persona_manager.md)**: 管理Agent的个性和行为风格，确保其在交互中的一致性和特定角色的扮演。

## 4. 认知循环 (Cognitive Cycle)

一个典型的认知循环如下：

1.  `Perception Engine` 捕获外部输入。
2.  `Understanding Engine` 解释输入的含义。
3.  `Cognitive Core` 激活相关的`Reasoning Engine`和`Planner`，并结合`Memory System`和`Knowledge Graph`的信息来评估当前状态和目标。
4.  `Planner` 生成一个或多个行动计划。
5.  `Cognitive Core` 选择最佳计划，并将其传递给`Execution Engine`。
6.  `Execution Engine` 执行计划中的步骤（如调用工具、生成回复）。
7.  `Learning Engine` 观察执行结果和外部反馈，更新Agent的内部模型。
8.  `Persona Manager` 在整个交互过程中，确保Agent的响应风格符合其预设角色。

这个循环不断重复，使Agent能够持续地与环境互动、学习和适应。