# 认知架构详细设计

## 1. 感知模块设计
### 1.1 多模态输入处理
- 支持文本、图像、音频等多种输入格式
- 统一的输入预处理管道

### 1.2 意图识别
- 基于深度学习的意图分类模型
- 支持动态意图扩展

### 1.3 实体提取
- 命名实体识别(NER)
- 关系抽取

## 2. 推理模块设计
### 2.1 逻辑推理引擎
- 基于规则的推理系统
- 概率推理支持

### 2.2 知识图谱查询
- 图数据库集成
- 语义搜索能力

## 3. 学习模块设计
### 3.1 在线学习机制
- 增量学习算法
- 反馈驱动的参数调整

## 4. 记忆系统设计
### 4.1 记忆层次结构
- 短期记忆: 对话上下文
- 长期记忆: 知识库

## 接口规范
```python
class CognitiveCore:
    def process_input(self, input_data: Dict) -> Context:
        """处理原始输入数据"""
        
    def execute_reasoning(self, context: Context) -> Decision:
        """执行推理过程"""
        
    def update_knowledge(self, feedback: Feedback) -> None:
        """更新知识库"""
```

## 性能指标
1. 推理延迟 < 500ms
2. 支持100+并发请求
3. 知识检索准确率 > 95%