第四十六章 认知决策引擎源码实现WSaiOS Cognitive Decision Engine
第四十六章
WSaiOS Cognitive Decision Engine认知决策引擎源码实现
46.2 Decision State Model状态管理系统源码实现
在46.1节中，我们完成：
- Decision Engine总体架构；
- Goal Analyzer；
- Decision Planner；
- Strategy Selector；
- Decision Object模型。
此时Decision Engine已经能够：
Goal
↓
Plan
↓
Action
但是，一个真正的认知决策系统不能只根据目标做决定。
因为：
同一个目标，在不同状态下，可能产生完全不同的行动。
例如：
目标：
提高系统运行效率状态A：
CPU 90%
Memory 80%可能：
减少后台任务状态B：
CPU 30%
Memory 40%可能：
优化缓存策略因此WSaiOS设计：
Decision State Model
认知决策状态模型
46.2.1 Decision State Model定位
Decision State Model负责：
保存决策所需的全部上下文状态。
包括：
Goal State
+
Cognitive State
+
Environment State
+
Memory State
+
Execution State
形成：
Complete Decision Context
系统位置：
Decision Engine
│
▼
Decision State Model
│
┌────────────┬────────────┬────────────┐
▼ ▼ ▼
Goal Environment Cognitive
State State State
│
▼
Decision Planner
46.2.2 State Model设计原则
WSaiOS定义五个原则：
（1）Dynamic State
动态状态。
状态会随着运行不断变化。
例如：
CPU Usage
Memory
Task Queue
（2）Unified State
统一状态模型。
避免：
不同Engine：
使用不同格式。
（3）Observable State
可观察。
所有状态变化：
产生事件。
（4）Versioned State
状态版本化。
支持：
状态回溯。
（5）Serializable State
可序列化。
支持：
持久化存储。
46.2.3 Decision State目录结构
新增：
decision_engine/
├── state/
│
├── model.py
├── manager.py
├── updater.py
├── serializer.py
├── event.py
└── validator.py
46.2.4 Cognitive State认知状态模型
Cognitive State描述：
系统当前认知情况。
包括：
Current Goal
Current Knowledge
Current Reasoning
Current Confidence
文件：
state/model.py源码：
from dataclasses import dataclass,field
@dataclass
class CognitiveState:
goal:str=""
knowledge:list=field(
default_factory=list
)
reasoning_result:str=""
confidence:float=0.0
示例：
{
"goal":
"Recommend Product",
"knowledge":
[
"Customer likes quiet motor"
],
"confidence":
0.88
}
46.2.5 Environment State环境状态
Environment State表示：
外部环境。
例如：
系统：
CPU
Memory
Network
Storage
Agent：
Location
Available Tool
Resource
源码：
@dataclass
class EnvironmentState:
cpu:float=0
memory:float=0
network:str=""
示例：
{
"cpu":
65,
"memory":
48,
"network":
"online"
}
46.2.6 Goal State目标状态
Goal State负责：
记录：
任务目标生命周期。
状态：
Created
↓
Analyzing
↓
Planning
↓
Executing
↓
Completed
源码：
@dataclass
class GoalState:
goal_id:str
description:str
status:str="created"
示例：
{
"goal_id":
"T001",
"description":
"Optimize System",
"status":
"planning"
}
46.2.7 Memory State记忆状态
连接：
Memory Engine。
保存：
历史决策。
例如：
Previous Decision
Previous Result
Success Rate
源码：
@dataclass
class MemoryState:
history:list=field(
default_factory=list
)
示例：
{
"history":
[
{
"action":
"Optimize Cache",
"result":
"success"
}
]
}
46.2.8 Decision State统一对象
文件：
state.py源码：
class DecisionState:
def __init__(self):
self.cognitive=CognitiveState()
self.environment=EnvironmentState()
self.goal=None
self.memory=MemoryState()
def snapshot(self):
return {
"cognitive":
self.cognitive,
"environment":
self.environment,
"memory":
self.memory
}
46.2.9 State Manager状态管理器
负责：
- 创建状态；
- 更新状态；
- 查询状态；
- 保存状态。
文件：
manager.py源码：
class StateManager:
def __init__(self):
self.state=DecisionState()
def update(
self,
module,
data
):
setattr(
self.state,
module,
data
)
def get(self):
return self.state
使用：
manager.update(
"environment",
{
"cpu":80
}
)
46.2.10 State Update状态更新机制
状态更新流程：
Engine Event
│
▼
State Updater
│
▼
Validate
│
▼
State Store
│
▼
Decision Engine
文件：
updater.py源码：
class StateUpdater:
def update(
self,
state,
event
):
state[event.key]=event.value
return state
46.2.11 State Event事件模型
状态变化必须通知系统。
例如：
CPU变化：
产生：
StateChanged Event
源码：
class StateEvent:
def __init__(
self,
key,
value
):
self.key=key
self.value=value
发送：
EventBus.publish(
StateEvent
)
46.2.12 State Serialization状态序列化
用于：
- SQLite；
- 文件存储；
- Runtime恢复。
源码：
import json
class StateSerializer:
def serialize(
self,
state
):
return json.dumps(
state.__dict__
)
输出：
{
"environment":
{
"cpu":
70
}
}
46.2.13 Decision State运行示例
任务：
Reduce Energy Usage
当前状态：
{
"goal":
"Reduce Energy",
"cpu":
90,
"background_task":
20,
"history_success":
0.85
}
Decision Engine读取：
State
↓
Planner
↓
Strategy Selector
生成：
{
"action":
"Reduce Background Tasks",
"confidence":
0.87
}
46.2.14 与Runtime State Bus连接
完整架构：
Runtime
│
▼
State Bus
│
├── Decision Engine
├── Monitoring Engine
├── Agent Layer
└── Feedback Engine
状态成为：
WSaiOS所有模块共享认知环境。
46.2.15 本节总结
完成：
Decision State Model状态管理系统源码实现
实现：
✅ Cognitive State
✅ Environment State
✅ Goal State
✅ Memory State
✅ State Manager
✅ State Update机制
✅ State Event
✅ State Serialization
✅ Runtime State Bus设计
当前第四十六章进度：
46.1 Decision Engine Architecture ✅
46.2 Decision State Model ✅
下一节：
46.3 Utility Evaluation Engine效用评价引擎源码实现
重点：
- Utility Model
- Decision Scoring
- Multi Objective Evaluation
- Cost Calculation
- Benefit Calculation
- Confidence Evaluation
- Best Decision Selection
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