第四十四章 学习引擎源码实现WSaiOS Cognitive Learning Engine
第四十四章
WSaiOS Cognitive Learning Engine学习引擎源码实现
44.10 Cognitive Learning Engine API与Runtime集成源码实现
在44.9节中，我们完成：
- Learning Evaluation；
- Capability Growth；
- Self Improvement Loop；
- Reinforcement；
- Correction机制。
此时WSaiOS Learning Engine已经形成：
Feedback
↓
Experience
↓
Pattern
↓
Knowledge
↓
Rule
↓
Policy
↓
Memory
↓
Evaluation
↓
Improvement
但是，一个完整操作系统级智能引擎，还需要对外提供：
标准化服务接口。
因此本节实现：
Cognitive Learning API Layer
以及：
Runtime Integration Layer
44.10.1 Learning API定位
Learning API负责：
连接：
- Runtime；
- Feedback Engine；
- Decision Engine；
- Monitoring Engine；
- External Plugin。
架构：
WSaiOS Runtime
│
▼
Cognitive Learning API
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Experience Learning Policy
Service Service Service
44.10.2 API功能设计
WSaiOS Learning API提供：
1. Submit Feedback
提交反馈：
POST /learning/feedback2. Start Learning
启动学习：
POST /learning/process3. Query Experience
查询经验：
GET /learning/experience4. Query Knowledge
查询知识：
GET /learning/knowledge5. Query Policy
查询策略：
GET /learning/policy6. Learning Status
状态：
GET /learning/status44.10.3 API目录结构
新增：
cognitive_learning/
└── api/
├── learning_api.py
├── schemas.py
├── router.py
└── controller.py
44.10.4 API数据模型
文件：
api/schemas.py代码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class FeedbackRequest:
task:str
result:dict
evaluation:dict
@dataclass
class LearningResponse:
success:bool
message:str
data:dict
44.10.5 Learning Controller
文件：
api/controller.py代码：
class LearningController:
def __init__(
self,
engine
):
self.engine=engine
def submit_feedback(
self,
request
):
result=(
self.engine.learn(
request
)
)
return {
"success":
True,
"data":
result
}
44.10.6 FastAPI接口实现
文件：
api/learning_api.py代码：
from fastapi import APIRouter
router=APIRouter()
controller=None
@router.post(
"/learning/feedback"
)
def feedback(
data:dict
):
return controller.submit_feedback(
data
)
@router.get(
"/learning/status"
)
def status():
return {
"engine":
"running"
}
44.10.7 Runtime集成设计
WSaiOS Runtime：
启动：
Kernel Start
│
▼
Runtime Initialize
│
├── Execution Engine
├── Feedback Engine
├── Learning Engine
└── Decision Engine
44.10.8 Runtime注册Learning Engine
文件：
runtime/manager.py代码：
class RuntimeManager:
def __init__(self):
self.services={}
def register(
self,
name,
service
):
self.services[name]=service
def get(
self,
name
):
return self.services.get(
name
)
注册：
runtime.register(
"learning",
learning_engine
)
44.10.9 Event Bus连接
WSaiOS采用事件驱动。
流程：
Feedback Engine
│
▼
Feedback Event
│
▼
Event Bus
│
▼
Learning Handler
│
▼
Learning Engine
事件：
class LearningEvent:
def __init__(
self,
data
):
self.data=data
self.type="learning"
处理：
def on_event(
event
):
learning_engine.learn(
event.data
)
44.10.10 Plugin访问接口
WSaiOS支持：
第三方模块调用：
例如：
SEO Agent：
learning.learn(
feedback
)
医疗Agent：
learning.learn(
health_result
)
统一接口：
Cognitive Learning Interface
submit()
learn()
query()
optimize()
44.10.11 完整Runtime调用示例
任务：
AI Agent生成方案
Execution：
result={
"task":
"planning",
"status":
"success"
}
Feedback：
feedback.submit(
result
)
Learning：
Experience
↓
Pattern
↓
Knowledge
↓
Rule
↓
Policy
返回：
{
"policy":
{
"name":
"optimized planning strategy",
"confidence":
0.92
}
}
44.10.12 Learning Service启动入口
文件：
service.py代码：
class LearningService:
def __init__(self):
self.engine=(
CognitiveLearningEngine()
)
def start(self):
self.engine.initialize()
def stop(self):
self.engine.shutdown()
启动：
service.start()
44.10.13 Learning Engine最终服务架构
最终：
WSaiOS Kernel
│
Runtime Layer
│
┌──────────────┼──────────────┐
▼ ▼ ▼
Feedback API Learning API Decision API
│ │ │
▼ ▼ ▼
Feedback Cognitive Policy
Engine Learning Engine
44.10.14 本节工程特点
1. 系统级接口
不是单独Python模块。
而是：
OS级服务。
2. 模块解耦
通过：
- API；
- Event Bus；
- Interface。
3. 支持扩展
未来：
Agent、Plugin、Application均可接入。
4. 本地优先
支持：
- SQLite；
- Local Runtime；
- Offline Learning。
44.10 本节总结
本节完成：
Cognitive Learning Engine API与Runtime集成源码实现
实现：
✅ Learning API设计
✅ Feedback提交接口
✅ Experience查询接口
✅ Knowledge查询接口
✅ Runtime注册
✅ Event Bus连接
✅ Plugin访问接口
✅ Learning Service启动体系
当前第四十四章进度：
44.1 Learning Engine总体架构 ✅
44.2 Experience Learning ✅
44.3 Pattern Learning ✅
44.4 Knowledge Learning ✅
44.5 Rule Evolution ✅
44.6 Policy Optimization ✅
44.7 Learning Engine Core ✅
44.8 Learning Memory ✅
44.9 Self Improvement Loop ✅
44.10 API与Runtime Integration ✅
下一节：
44.11 Cognitive Learning Engine完整源码整合与运行测试
重点：
- 项目目录最终版；
- 全模块启动；
- Learning Pipeline测试；
- Feedback闭环测试；
- Policy输出测试；
- WSaiOS Learning Engine v1.0完成。
完成后第四十四章将正式结束。