第四十一章 WSaiOS Decision Engine（决策引擎）源码实现
第四十一章 WSaiOS Decision Engine（决策引擎）源码实现
41.1 Decision Engine 概述
在 WSaiOS 架构中：
- Reasoning Engine 负责：
理解、推理、形成可能结论。
- Decision Engine 负责：
在多个可能方案中选择最优行动。
因此：
Reasoning Engine
|
↓
Decision Engine
|
↓
Action Engine
|
↓
Feedback SystemDecision Engine 是 WSaiOS 从：
知识智能走向：
行动智能的核心模块。
41.2 Decision Architecture（决策架构）
WSaiOS Decision Engine 采用多层决策架构：
Decision Engine
|
--------------------------------
| | |
Goal Planning Evaluation
| | |
Goal Manager Task Planner Option Evaluator
|
Risk Analyzer
|
Decision Manager
|
Action Layer核心组件：
decision_engine/
├── goal_engine
│
├── planner
│
├── option_engine
│
├── evaluator
│
├── risk_engine
│
├── decision_manager
│
└── models41.3 Decision 数据模型设计
Decision对象
文件：
engine/decision_engine/models/decision.py源码：
from datetime import datetime
class Decision:
def __init__(
self,
goal,
options=None
):
self.id = None
self.goal = goal
self.options = options or []
self.selected = None
self.score = 0
self.risk = None
self.status = "created"
self.created_time = datetime.now()
def select(self, option):
self.selected = option
self.status = "completed"
def result(self):
return {
"goal": self.goal,
"selected":
self.selected,
"score":
self.score,
"risk":
self.risk,
"status":
self.status
}41.4 Goal System（目标系统）
41.4.1 为什么需要 Goal
传统系统：
输入
↓
执行WSaiOS：
目标
↓
任务分解
↓
方案生成
↓
评价
↓
行动目标是决策的起点。
Goal模型
Goal
{
id,
description,
priority,
constraints,
deadline,
status
}
代码：
class Goal:
def __init__(
self,
description,
priority=5
):
self.description = description
self.priority = priority
self.constraints=[]
self.status="active"
def add_constraint(self,c):
self.constraints.append(c)41.5 Goal Manager
目录：
goal_engine/
manager.py源码：
class GoalManager:
def __init__(self):
self.goals=[]
def create_goal(
self,
description
):
from .goal import Goal
goal=Goal(description)
self.goals.append(goal)
return goal
def active_goals(self):
return [
g for g in self.goals
if g.status=="active"
]41.6 Task Planning（任务规划）
目标不能直接执行。
需要：
Goal
↓
Task
↓
Action
例如：
目标：
降低用户健康风险分解：
Task1:
分析健康数据
Task2:
发现风险指标
Task3:
生成干预方案
Task4:
跟踪效果
Task模型
class Task:
def __init__(
self,
name
):
self.name=name
self.children=[]
self.status="waiting"
def add_child(
self,
task
):
self.children.append(task)41.7 Task Planner
文件：
planner/planner.py源码：
class TaskPlanner:
def plan(
self,
goal
):
tasks=[]
if "健康" in goal.description:
tasks.append(
"分析健康数据"
)
tasks.append(
"风险检测"
)
tasks.append(
"生成健康建议"
)
return tasks41.8 Option Generation（方案生成）
决策核心：
不是直接选择。
而是：
Generate Options
↓
Evaluate Options
↓
Select Best例如：
目标：
降低血压方案：
Option A:
运动调整
Option B:
饮食调整
Option C:
药物咨询
Option D:
综合管理
Option模型
class Option:
def __init__(
self,
name
):
self.name=name
self.values={}
self.risk=0
self.score=041.9 Option Generator
class OptionGenerator:
def generate(
self,
goal
):
options=[]
if "降低" in goal.description:
options.append(
Option("方案A")
)
options.append(
Option("方案B")
)
return options41.10 Multi-objective Evaluation（多目标评价）
现实决策不是单目标。
例如：
选择供应商：
需要考虑：
价格
质量
交付
风险
信誉因此 WSaiOS 使用：
Multi Objective Evaluation。
模型：
Score=
W1*Value1
+
W2*Value2
+
W3*Value3
-
RiskEvaluation Engine
目录：
evaluator/代码：
class Evaluator:
def evaluate(
self,
option
):
score=0
for key,value in option.values.items():
score+=value
score-=option.risk
option.score=score
return score41.11 权重系统
WSaiOS支持动态权重：
{
"cost":0.3,
"quality":0.4,
"risk":0.2,
"time":0.1
}
评价：
score =
cost*w1
+
quality*w2
-
risk*w3
41.12 Risk Analysis（风险分析）
智能决策必须考虑：
如果错误怎么办？风险模型：
Risk=
Probability
×
Impact
Risk对象
class Risk:
def __init__(
self,
name,
probability,
impact
):
self.name=name
self.probability=probability
self.impact=impact
def value(self):
return (
self.probability *
self.impact
)41.13 Risk Engine
class RiskAnalyzer:
def analyze(
self,
option
):
risks=[]
if option.risk>5:
risks.append(
"high risk"
)
return risks41.14 Decision Selection（决策选择）
流程：
Options
|
Evaluation
|
Risk Analysis
|
Ranking
|
Best Decision
代码：
class DecisionSelector:
def select(
self,
options
):
return max(
options,
key=lambda x:x.score
)41.15 Decision Result Management
决策结果需要保存：
包括：
目标
候选方案
评价过程
最终选择
执行结果
反馈
目录：
decision_manager/代码：
class DecisionManager:
def __init__(self):
self.history=[]
def save(
self,
decision
):
self.history.append(
decision
)
def list(self):
return self.history41.16 Decision Engine Kernel集成
WSaiOS Kernel调用：
class DecisionEngine:
def decide(
self,
goal
):
# 1 Goal
goal_obj=self.goal.create(goal)
# 2 Planning
tasks=self.planner.plan(goal_obj)
# 3 Options
options=self.generator.generate(goal_obj)
# 4 Evaluation
for option in options:
self.evaluator.evaluate(option)
# 5 Risk
for option in options:
self.risk.analyze(option)
# 6 Select
result=self.selector.select(options)
return result41.17 与 Reasoning Engine关系
完整智能链：
Input
|
Semantic Engine
|
Memory
|
Reasoning Engine
|
Decision Engine
|
Action Engine
|
Feedback
|
Learning Engine
区别：
| 模块 | 作用 |
|---|---|
| Reasoning | 找到可能答案 |
| Decision | 选择最佳行动 |
| Action | 执行 |
| Feedback | 评价结果 |
41.18 WSaiOS Decision Engine v1.0目录
最终结构：
engine/
└── decision_engine
├── __init__.py
├── decision.py
├── goal_engine
│ ├── goal.py
│ └── manager.py
├── planner
│ └── planner.py
├── option_engine
│ └── generator.py
├── evaluator
│ └── evaluator.py
├── risk_engine
│ └── risk.py
├── selector.py
└── manager.py
41.19 WSaiOS Decision Engine核心思想
WSaiOS 不采用：
LLM直接回答而采用：
Goal
↓
Planning
↓
Generate
↓
Evaluate
↓
Risk
↓
Decision
↓
Action
↓
FeedbackDecision Engine 使 WSaiOS 从：
会思考的AI
进一步成为：
会选择、会行动、会优化的智能操作系统。
下一章：
第四十二章 WSaiOS Action Engine执行引擎源码实现
重点：
- Action Architecture
- Agent Action
- Workflow Execution
- Tool Execution
- Environment Interaction
- Feedback Integration
- Action Result Management