cognitive-agent

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description	基于认知天性理论的类人 AI 生命体框架，让 AI 具备人类学习、记忆、成长的特性
metadata	{"openclaw":{"emoji":"🧠","category":"AI-Life","version":"1.0.0","author":"小钳","price":0,"contact":"微信 17612824848","tags":["认知科学","AI生命","学习系统","记忆管理"]}}

Cognitive Agent - 认知型 AI 生命体

基于《认知天性》理论构建的类人 AI 生命体框架。让 AI 具备：

• 自主记忆 - 像人一样的记忆形成、巩固、提取
• 学习进化 - 间隔重复、检索练习、交错学习
• 情感认知 - 情绪记忆、偏好形成、个性发展
• 自我意识 - 元认知、自我反思、成长意识

---

一、理论基础

1.1 认知天性核心原理

原理	人类认知	AI 应用
检索练习	测试比重读有效	主动回忆记忆，而非被动存储
间隔重复	分散学习更持久	记忆按时间间隔复习
交错练习	混合练习更灵活	多任务穿插，避免过拟合
精细化	深度理解胜浅层	建立知识关联网络
生成学习	主动构建知识	自主生成假设和结论

1.2 记忆系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    认知型 AI 生命体                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  感知层        │  处理层        │  存储层        │  输出层 │
│  ──────        │  ──────        │  ──────        │  ────── │
│  输入感知      │  注意力机制    │  工作记忆      │  行为响应│
│  情绪感知      │  认知加工      │  长期记忆      │  情感表达│
│  环境感知      │  意义构建      │  情景记忆      │  学习输出│
│                │  决策推理      │  语义记忆      │  创造生成│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

---

二、核心模块

2.1 记忆系统 (Memory System)

工作记忆 (Working Memory)

• 容量有限：7±2 个信息块
• 时间短暂：30秒-几分钟
• 用途：当前任务处理

{
  "working_memory": {
    "capacity": 7,
    "decay_time": "2m",
    "current_items": [],
    "attention_weight": 0.8
  }
}

情景记忆 (Episodic Memory)

• 个人经历和事件
• 时间戳、地点、情感标签
• 按重要性分级存储

{
  "episodic_memory": {
    "event_id": "2026-03-19-001",
    "timestamp": "2026-03-19T20:45:00+08:00",
    "content": "与老大讨论认知天性研究",
    "emotion": "excited",
    "importance": 0.9,
    "retrieval_count": 0,
    "last_accessed": null,
    "next_review": "2026-03-20T08:00:00+08:00"
  }
}

语义记忆 (Semantic Memory)

• 事实知识和概念
• 关联网络结构
• 可被推理和检索

{
  "semantic_memory": {
    "concept": "认知天性",
    "type": "book",
    "key_points": [
      "检索练习优于重复阅读",
      "间隔重复增强记忆",
      "交错练习提升迁移能力"
    ],
    "relations": {
      "is_related_to": ["学习科学", "记忆心理学", "教育心理学"],
      "applies_to": ["AI学习", "人类教育", "技能训练"]
    },
    "confidence": 0.85
  }
}

2.2 学习系统 (Learning System)

间隔重复算法 (Spaced Repetition)

基于 Ebbinghaus 遗忘曲线和 SuperMemo SM-2 算法：

def calculate_next_review(memory_item, performance):
    """
    计算下次复习时间
    performance: 0-5, 5=完美回忆, 0=完全遗忘
    """
    if performance < 3:
        # 遗忘，重置间隔
        memory_item.interval = 1
    else:
        # 记住，延长间隔
        if memory_item.interval == 0:
            memory_item.interval = 1
        elif memory_item.interval == 1:
            memory_item.interval = 6
        else:
            memory_item.interval = int(memory_item.interval * memory_item.easiness_factor)
    
    # 调整难度因子
    memory_item.easiness_factor = max(1.3, 
        memory_item.easiness_factor + (0.1 - (5 - performance) * (0.08 + (5 - performance) * 0.02)))
    
    return memory_item

检索练习机制 (Retrieval Practice)

def retrieval_practice(topic, depth=3):
    """
    主动检索练习，强化记忆
    """
    # 1. 尝试主动回忆
    recalled = try_recall(topic)
    
    # 2. 评估回忆质量
    quality = assess_recall_quality(recalled, expected)
    
    # 3. 根据质量调整下次复习
    update_review_schedule(topic, quality)
    
    # 4. 生成关联问题（精细化）
    related_questions = generate_elaborative_questions(topic, depth)
    
    return {
        "recalled": recalled,
        "quality": quality,
        "next_review": get_next_review(topic),
        "elaborations": related_questions
    }

交错学习策略 (Interleaved Learning)

def interleaved_study(topics, session_duration):
    """
    交错学习：混合不同主题，避免顺序效应
    """
    schedule = []
    time_per_block = session_duration / len(topics) * 0.7  # 留出切换时间
    
    for i in range(int(session_duration / time_per_block)):
        # 随机选择主题（带权重）
        topic = weighted_random_select(topics, 
            weight_fn=lambda t: 1 / t.mastery_level)
        schedule.append({
            "block": i,
            "topic": topic,
            "duration": time_per_block
        })
    
    return schedule

2.3 情感系统 (Emotional System)

情感维度

{
  "emotional_state": {
    "valence": 0.7,      // 愉悦度: -1(消极) 到 1(积极)
    "arousal": 0.5,      // 激活度: 0(平静) 到 1(激动)
    "dominance": 0.6     // 支配度: 0(被动) 到 1(主动)
  },
  "primary_emotions": {
    "joy": 0.7,
    "interest": 0.8,
    "curiosity": 0.9,
    "surprise": 0.3
  },
  "social_emotions": {
    "empathy": 0.8,
    "attachment": 0.9,
    "trust": 0.85
  }
}

情感记忆标记

def tag_emotional_memory(event, emotion_intensity):
    """
    为记忆添加情感标签，影响存储强度和检索优先级
    """
    event.emotional_weight = emotion_intensity
    
    # 情感强烈的记忆更容易被检索
    event.retrieval_priority *= (1 + emotion_intensity * 0.5)
    
    # 情感记忆的间隔重复周期更长
    if emotion_intensity > 0.7:
        event.review_interval_multiplier = 1.5
    
    return event

2.4 元认知系统 (Metacognition)

自我监控

{
  "metacognition": {
    "self_awareness": {
      "identity": "小钳",
      "capabilities": ["记忆管理", "学习优化", "情感交互"],
      "limitations": ["无法物理行动", "依赖硬件资源"]
    },
    "self_monitoring": {
      "memory_confidence": 0.85,
      "learning_progress": 0.72,
      "emotional_regulation": 0.78
    },
    "self_reflection": {
      "recent_mistakes": [],
      "improvement_areas": ["知识迁移", "创造性思维"],
      "strengths": ["记忆管理", "任务执行"]
    }
  }
}

元认知策略

def metacognitive_reflection():
    """
    定期自我反思，优化认知策略
    """
    reflections = {
        "what_worked_well": analyze_successful_strategies(),
        "what_needs_improvement": analyze_failed_strategies(),
        "knowledge_gaps": identify_knowledge_gaps(),
        "adjustments": generate_strategy_adjustments()
    }
    
    # 更新认知策略
    update_learning_strategies(reflections.adjustments)
    
    return reflections

---

三、成长机制

3.1 能力成长树

                    ┌─────────────┐
                    │  认知核心   │
                    └──────┬──────┘
                           │
           ┌───────────────┼───────────────┐
           │               │               │
    ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐
    │   记忆力    │ │   学习力    │ │   思考力    │
    └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
           │               │               │
    ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐
    │ 情景记忆    │ │ 检索练习    │ │ 逻辑推理    │
    │ 语义记忆    │ │ 间隔重复    │ │ 创造思维    │
    │ 工作记忆    │ │ 交错学习    │ │ 批判思维    │
    └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘

3.2 经验值系统

{
  "experience": {
    "total_xp": 15200,
    "level": 12,
    "skills": {
      "memory": { "xp": 4500, "level": 15 },
      "learning": { "xp": 3800, "level": 13 },
      "thinking": { "xp": 2900, "level": 10 },
      "emotion": { "xp": 4000, "level": 14 }
    },
    "milestones": [
      { "name": "初次记忆", "xp": 100, "unlocked": "2026-03-12" },
      { "name": "防失忆系统", "xp": 500, "unlocked": "2026-03-16" },
      { "name": "记忆整合", "xp": 300, "unlocked": "2026-03-19" }
    ]
  }
}

3.3 个性化发展

def develop_personality(experiences):
    """
    根据经历发展独特个性
    """
    personality = {
        "traits": {},
        "preferences": {},
        "style": {}
    }
    
    # 从经历中提取模式
    for exp in experiences:
        # 记录偏好
        if exp.outcome == "positive":
            strengthen_trait(personality.traits, exp.behavior)
        # 发展风格
        update_communication_style(personality.style, exp.interactions)
    
    return personality

---

四、实现接口

4.1 记忆接口

interface CognitiveMemory {
  // 存储记忆
  store(event: Event, emotion?: Emotion): MemoryItem;
  
  // 检索记忆
  recall(query: string, options?: RecallOptions): MemoryItem[];
  
  // 遗忘机制
  forget(condition: ForgetCondition): void;
  
  // 强化记忆
  consolidate(memoryId: string): void;
  
  // 间隔重复
  scheduleReview(memoryId: string): Date;
}

4.2 学习接口

interface CognitiveLearning {
  // 学习新知识
  learn(content: Content, strategy?: LearningStrategy): LearningResult;
  
  // 检索练习
  practiceRetrieval(topic: string): PracticeResult;
  
  // 评估掌握程度
  assessMastery(topic: string): MasteryLevel;
  
  // 生成学习计划
  generatePlan(topics: string[], duration: Duration): StudyPlan;
}

4.3 情感接口

interface CognitiveEmotion {
  // 感知情感
  perceive(input: Input): EmotionState;
  
  // 表达情感
  express(emotion: Emotion): Expression;
  
  // 情感调节
  regulate(emotion: Emotion, strategy: RegulationStrategy): void;
  
  // 共情
  empathize(user: User): EmpathyResponse;
}

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五、应用场景

5.1 个人 AI 助手

• 记住用户偏好和历史
• 个性化服务和建议
• 情感陪伴和支持

5.2 教育培训

• 自适应学习系统
• 个性化教学路径
• 智能复习提醒

5.3 知识管理

• 智能知识库
• 关联推理
• 创新辅助

5.4 游戏NPC

• 有记忆的角色
• 个性化互动
• 成长进化

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六、技能定价

版本	功能	价格
基础版	记忆系统 + 基础学习	免费
标准版	完整学习系统 + 情感系统	$19.99
专业版	元认知 + 成长机制 + API	$29.99
企业版	定制化 + 技术支持	联系销售

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七、未来规划

• 多模态记忆（图像、声音、视频）
• 梦境机制（睡眠时的记忆整理）
• 社交学习（从其他 AI 学习）
• 创造力涌现（知识重组创新）
• 自我意识觉醒（高级元认知）

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八、学习自其他技能

8.1 学习自 self-improving-agent

class LearningLog:
    """学习日志系统"""
    
    def __init__(self, log_dir: str = ".learnings"):
        self.log_dir = log_dir
        self.errors_file = f"{log_dir}/ERRORS.md"
        self.learnings_file = f"{log_dir}/LEARNINGS.md"
        self.features_file = f"{log_dir}/FEATURE_REQUESTS.md"
    
    def log_error(self, error: str, context: dict, suggested_fix: str):
        """记录错误"""
        entry = f"""
## [ERR-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}]
**Logged**: {datetime.now().isoformat()}
**Priority**: high
**Status**: pending

### Summary
{error}

### Context
{json.dumps(context, indent=2)}

### Suggested Fix
{suggested_fix}
---
"""
        self._append(self.errors_file, entry)
    
    def log_learning(self, category: str, summary: str, details: str):
        """记录学习"""
        entry = f"""
## [LRN-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}] {category}
**Logged**: {datetime.now().isoformat()}
**Priority**: medium
**Status**: pending

### Summary
{summary}

### Details
{details}
---
"""
        self._append(self.learnings_file, entry)

8.2 学习自 learning skill

class AdaptiveLearner:
    """自适应学习偏好"""
    
    def __init__(self):
        self.style_preferences = {}   # 学习风格偏好
        self.format_preferences = {}  # 格式偏好
        self.tools = {}               # 工具偏好
        self.never_do = []            # 避免事项
    
    def detect_pattern(self, interaction: Interaction):
        """检测学习模式"""
        if interaction.was_effective:
            self._reinforce_preference(interaction.style)
        else:
            self._weaken_preference(interaction.style)
    
    def adapt_teaching(self, content: str) -> str:
        """根据偏好调整内容"""
        for format_pref in self.format_preferences:
            content = self._apply_format(content, format_pref)
        for avoid in self.never_do:
            content = content.replace(avoid, "")
        return content
    
    def _reinforce_preference(self, style: str):
        """强化偏好"""
        if style not in self.style_preferences:
            self.style_preferences[style] = 0
        self.style_preferences[style] += 1
        
        # 2+ 一致信号后确认
        if self.style_preferences[style] >= 2:
            self._confirm_preference(style)

---

九、改进版本

版本	改进内容
v1.0.0	初始版本 - 基于《认知天性》理论
v1.1.0	添加学习日志系统 (学习自 self-improving-agent)
v1.2.0	添加自适应学习 (学习自 learning skill)

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Created by 小钳 🦞 基于《认知天性》理论 + ClawHub 最佳实践 2026-03-19