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
46.5 Risk Assessment Engine风险评估引擎源码实现
在46.4节中，我们完成：
- Goal Decomposition；
- Task Planning；
- Task Sequencing；
- Resource Planning；
- Constraint Handling；
- Plan Optimization。
此时WSaiOS已经能够：
Goal
↓
Plan
↓
Task Sequence
但是，一个成熟的人工认知系统不能只考虑：
能不能完成任务。
还必须考虑：
完成任务会不会产生风险。
例如：
目标：
优化系统性能方案：
A：
关闭后台服务可能：
提高性能；
但风险：
影响其他任务方案：
B：
优化缓存收益：
略低；
风险：
较低。
因此：
WSaiOS引入：
Risk Assessment Engine
风险评估引擎
46.5.1 Risk Assessment Engine定位
Risk Assessment Engine负责：
对候选决策方案、执行计划和行动过程进行风险分析。
输入：
Decision
+
Plan
+
State
+
History
输出：
Risk Score
+
Risk Level
+
Risk Recommendation
系统位置：
Decision Engine
│
▼
Risk Assessment Engine
│
┌───────────────┼───────────────┐
▼ ▼ ▼
Risk Model Predictor Safety
│ │ │
└───────────────┼───────────────┘
▼
Decision Selector
46.5.2 Risk Engine核心职责
包括：
（1）Risk Identification
风险识别。
发现：
潜在问题。
例如：
Task:
Delete Database
识别：
Data Loss Risk
（2）Risk Calculation
风险计算。
生成：
风险分值。
（3）Failure Prediction
失败概率预测。
例如：
历史：
100次执行。
成功：
80次。
失败：
20次。
预测：
失败概率：
0.2。
（4）Safety Constraint
安全约束。
高风险行为：
需要：
- 降级；
- 二次确认；
- 替代方案。
（5）Risk-aware Decision
风险感知决策。
最终选择：
收益高 + 风险低
方案。
46.5.3 Risk Engine目录结构
新增：
decision_engine/
├── risk/
│
├── engine.py
├── model.py
├── analyzer.py
├── predictor.py
├── safety.py
├── history.py
└── policy.py
46.5.4 Risk Model风险对象模型
文件：
risk/model.py源码：
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class RiskScore:
action:str
probability:float
impact:float
level:str
score:float
def to_dict(self):
return {
"action":
self.action,
"risk":
self.score,
"level":
self.level
}
示例：
{
"action":
"Restart Service",
"probability":
0.15,
"impact":
0.4,
"level":
"LOW",
"score":
0.06
}
46.5.5 Risk Factor风险因子模型
WSaiOS定义：
五类风险：
1. Execution Risk
执行风险。
例如：
工具失败。
2. Resource Risk
资源风险。
例如：
内存不足。
3. Environment Risk
环境风险。
例如：
网络变化。
4. Knowledge Risk
知识风险。
例如：
推理依据不足。
5. Security Risk
安全风险。
例如：
权限不足。
模型：
class RiskFactor:
def __init__(self):
self.execution=0
self.resource=0
self.environment=0
self.knowledge=0
self.security=0
46.5.6 Risk Analyzer风险分析器
负责：
分析行动风险。
文件：
analyzer.py源码：
class RiskAnalyzer:
def analyze(
self,
action
):
rules={
"Delete Data":
0.9,
"Restart Service":
0.2,
"Optimize Cache":
0.1
}
return rules.get(
action,
0.3
)
测试：
输入：
Optimize Cache输出：
Risk:
0.1
46.5.7 Failure Predictor失败预测器
预测：
未来失败概率。
依据：
历史反馈。
输入：
Action History
+
Feedback
输出：
Failure Probability
文件：
predictor.py源码：
class FailurePredictor:
def predict(
self,
success,
total
):
if total==0:
return 0.5
return 1-(success/total)
示例：
历史：
100次执行
成功95次
计算：
Risk=
1-0.95
=
0.05
46.5.8 Safety Policy安全策略
负责：
限制高风险行为。
文件：
safety.py源码：
class SafetyPolicy:
def allow(
self,
risk
):
if risk>0.8:
return False
return True
规则：
Risk < 0.8
允许
Risk >=0.8
阻止
46.5.9 Risk Score计算
公式：
Risk
=
Probability
×
Impact
例如：
概率：
0.2
影响：
0.5
结果：
Risk
=
0.1
源码：
class RiskCalculator:
def calculate(
self,
probability,
impact
):
return probability*impact
46.5.10 Risk Assessment Engine核心控制器
文件：
risk/engine.py源码：
class RiskAssessmentEngine:
def __init__(self):
self.analyzer=RiskAnalyzer()
self.predictor=FailurePredictor()
self.policy=SafetyPolicy()
def evaluate(
self,
action
):
risk=self.analyzer.analyze(
action
)
allowed=self.policy.allow(
risk
)
return {
"action":
action,
"risk":
risk,
"allowed":
allowed
}
46.5.11 Risk运行示例
候选方案：
A:
Optimize Cache
B:
Delete Temporary Files
C:
Restart Core Service
评价：
| 方案 | 风险 |
|---|---|
| Optimize Cache | 0.1 |
| Delete Temporary Files | 0.3 |
| Restart Core Service | 0.5 |
结果：
{
"recommended":
"Optimize Cache",
"reason":
"Lowest Risk"
}
46.5.12 与Utility Evaluation结合
之前：
Utility：
收益
-
成本
现在：
加入：
Risk。
新的决策模型：
Decision Score
=
Utility
-
Risk Penalty
流程：
Candidate Actions
↓
Utility Engine
↓
Risk Engine
↓
Final Score
↓
Decision Selector
46.5.13 与Feedback Engine连接
执行结果：
返回：
Feedback
↓
Risk Update
↓
Policy Adjustment
例如：
连续失败：
Restart Service
风险提高：
0.2
↓
0.6
46.5.14 工程特点
1. 风险可量化
不是简单：
允许/禁止。
2. 历史驱动
结合：
Feedback。
3. 安全决策
避免：
盲目执行。
4. 支持自主智能
Agent能够：
评估后行动。
46.5 本节总结
完成：
Risk Assessment Engine风险评估引擎源码实现
实现：
✅ Risk Model
✅ Risk Factor
✅ Risk Analyzer
✅ Failure Predictor
✅ Safety Policy
✅ Risk Score Calculation
✅ Risk-aware Decision Selection
✅ Feedback Risk Update
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 ✅
46.5 Risk Assessment Engine ✅
下一节：
46.6 Action Generation Engine行动生成引擎源码实现
重点：
- Action Model
- Action Mapping
- Tool Binding
- Execution Command Generation
- Agent Dispatch
- Execution Engine Integration
进入：
决策结果 → 可执行行动