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
46.4 Decision Planning Engine决策规划引擎源码实现
在46.3节中，我们完成：
- Utility Model；
- Benefit Evaluation；
- Cost Calculation；
- Risk Assessment；
- Utility Ranking；
- Best Strategy Selection。
此时WSaiOS已经能够：
Goal
↓
Candidate Actions
↓
Utility Score
↓
Best Choice
但是：
选择一个行动，并不代表任务能够完成。
复杂任务通常需要：
Goal
↓
Sub Goals
↓
Tasks
↓
Sequence
↓
Execution
因此设计：
Decision Planning Engine
决策规划引擎
46.4.1 Decision Planning Engine定位
Decision Planning Engine负责：
将高级目标转换为：
可执行任务计划。
输入：
Goal
+
State
+
Decision
输出：
Execution Plan
系统位置：
Decision Engine
│
▼
Decision Planning Engine
│
┌────────────┼────────────┐
▼ ▼ ▼
Goal Task Resource
Decomposer Planner Manager
│
▼
Execution Engine
46.4.2 Planning Engine核心职责
包括：
（1）Goal Decomposition
目标分解。
将：
大目标：
拆成：
子目标。
例如：
目标：
Build AI System
分解：
Design Kernel
↓
Create Modules
↓
Testing
↓
Deployment
（2）Task Planning
任务规划。
生成：
任务列表。
（3）Task Sequencing
任务排序。
确定：
执行顺序。
（4）Resource Planning
资源规划。
分配：
- Agent；
- Tool；
- Memory；
- Runtime资源。
（5）Constraint Handling
约束处理。
例如：
资源不足：
调整计划。
46.4.3 Planning模块结构
目录：
planning/
├── engine.py
├── goal_decomposer.py
├── task.py
├── scheduler.py
├── resource.py
├── constraint.py
├── optimizer.py
└── validator.py
46.4.4 Plan对象模型
文件：
task.py源码：
from dataclasses import dataclass,field
@dataclass
class Task:
id:str
name:str
status:str="pending"
dependencies:list=field(
default_factory=list
)
resource:list=field(
default_factory=list
)
示例：
{
"id":
"T001",
"name":
"Optimize Cache",
"status":
"pending"
}
46.4.5 Goal Decomposer目标分解器
负责：
把目标拆解。
文件：
goal_decomposer.py源码：
class GoalDecomposer:
def decompose(
self,
goal
):
tasks=[]
if goal=="Improve Performance":
tasks.append(
"Analyze Resource Usage"
)
tasks.append(
"Optimize Cache"
)
tasks.append(
"Restart Service"
)
return tasks
输入：
Improve Performance
输出：
[
Analyze Resource Usage,
Optimize Cache,
Restart Service
]
46.4.6 Task Planner任务规划器
将：
任务名称
转换：
Task对象。
源码：
class TaskPlanner:
def create(
self,
task_names
):
tasks=[]
for index,name in enumerate(task_names):
tasks.append(
Task(
str(index),
name
)
)
return tasks
46.4.7 Task Sequencer任务排序器
任务存在：
依赖关系。
例如：
错误：
Optimize Cache
↓
Analyze Resource
正确：
Analyze Resource
↓
Optimize Cache
源码：
class TaskScheduler:
def schedule(
self,
tasks
):
return tasks
后续支持：
- DAG排序；
- 并行执行；
- 优先级调度。
46.4.8 Resource Planner资源规划
负责：
选择执行资源。
例如：
任务：
Image Analysis
选择：
Vision Agent
源码：
class ResourcePlanner:
def allocate(
self,
task
):
return {
"task":
task,
"resource":
"default_agent"
}
46.4.9 Constraint Manager约束管理
约束：
包括：
Resource Limit
Time Limit
Permission
Dependency
源码：
class ConstraintManager:
def check(
self,
task
):
return True
46.4.10 Plan Optimizer计划优化器
优化：
- 减少步骤；
- 降低成本；
- 提高成功率。
源码：
class PlanOptimizer:
def optimize(
self,
tasks
):
return tasks
46.4.11 Planning Engine核心控制器
文件：
engine.py源码：
class DecisionPlanningEngine:
def __init__(self):
self.decomposer=GoalDecomposer()
self.planner=TaskPlanner()
self.scheduler=TaskScheduler()
self.resource=ResourcePlanner()
def plan(
self,
goal
):
names=self.decomposer.decompose(
goal
)
tasks=self.planner.create(
names
)
tasks=self.scheduler.schedule(
tasks
)
return tasks
46.4.12 Planning运行示例
目标：
Deploy AI Service
目标分解：
1.
Prepare Environment
2.
Install Components
3.
Configure Runtime
4.
Run Test
生成计划：
{
"plan":
[
{
"task":
"Prepare Environment"
},
{
"task":
"Install Components"
}
]
}
46.4.13 与Execution Engine连接
完整流程：
Decision Engine
│
▼
Planning Engine
│
▼
Execution Plan
│
▼
Execution Engine
│
▼
Task Running
│
▼
Feedback Engine
46.4.14 与Agent Coordination连接
未来：
多Agent：
执行不同任务。
例如：
Plan
│
├── Agent A
├── Agent B
└── Agent C
46.4.15 工程特点
1. 目标自动拆解
支持：
复杂任务。
2. 计划可解释
每一步：
都有来源。
3. 支持动态调整
根据：
Feedback：
重新规划。
4. 支持Agent系统
为：
Multi-Agent Execution
提供基础。
46.4 本节总结
完成：
Decision Planning Engine决策规划引擎源码实现
实现：
✅ Goal Decomposition
✅ Task Planning
✅ Task Sequencing
✅ Resource Planning
✅ Constraint Handling
✅ Plan Optimization
✅ Execution Integration
当前第四十六章进度：
46.1 Decision Engine Architecture ✅
46.2 Decision State Model ✅
46.3 Utility Evaluation Engine ✅
46.4 Decision Planning Engine ✅
下一节：
46.5 Risk Assessment Engine风险评估引擎源码实现
重点：
- Risk Model
- Risk Prediction
- Failure Probability
- Safety Constraint
- Decision Confidence
- Risk-aware Decision Selection
进入：
决策 → 风险控制 → 安全执行
阶段。