name: cognitive-agent 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

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：