第四十四章 WSaiOS Cognitive Learning Engine学习引擎源码实现
第四十四章
WSaiOS Cognitive Learning Engine学习引擎源码实现
44.2 Experience Learning经验学习模块源码实现
在44.1节中，我们完成了：
- Cognitive Learning Engine总体架构；
- Symbolic Cognitive Learning设计；
- Experience → Pattern → Knowledge → Rule → Policy学习链路。
现在进入Learning Engine第一个核心模块：
Experience Learning Module
经验学习模块
44.2.1 Experience Learning定位
在WSaiOS人工认知体系中：
Experience（经验）是Learning Engine最基础的数据单元。
它连接：
Feedback
↓
Experience
↓
Learning
↓
Knowledge
传统系统：
日志
↓
统计
↓
报表
WSaiOS：
执行过程
↓
认知经验
↓
可复用知识
因此：
Experience Learning负责：
将一次具体执行过程转换为可理解、可比较、可学习的经验对象。
44.2.2 Experience来源
Experience主要来自：
1. Feedback Engine
例如：
Task Result
Execution Context
Evaluation
2. Human Feedback
例如：
用户修正
人工评价
3. System Observation
例如：
Runtime状态
性能变化
资源使用
44.2.3 Experience对象结构
WSaiOS定义：
Experience
{
id,
task,
goal,
context,
action,
result,
evaluation,
feedback,
lesson,
timestamp
}
字段说明：
| 字段 | 作用 |
|---|---|
| id | 经验唯一编号 |
| task | 任务类型 |
| goal | 目标 |
| context | 环境上下文 |
| action | 执行动作 |
| result | 执行结果 |
| evaluation | 评价 |
| feedback | 反馈信息 |
| lesson | 经验总结 |
| timestamp | 时间 |
44.2.4 Experience模型源码
文件：
cognitive_learning/models/experience.py代码：
from dataclasses import dataclass,field
import time
@dataclass
class Experience:
id:str
task:str
goal:str
context:dict
action:dict
result:dict
evaluation:dict
feedback:dict=None
lesson:str=""
timestamp:float=field(
default_factory=time.time
)
def to_dict(self):
return {
"id":
self.id,
"task":
self.task,
"goal":
self.goal,
"context":
self.context,
"action":
self.action,
"result":
self.result,
"evaluation":
self.evaluation,
"feedback":
self.feedback,
"lesson":
self.lesson,
"timestamp":
self.timestamp
}
44.2.5 Experience Repository设计
经验不能只存在内存。
需要：
Experience Memory。
结构：
Experience Repository
├── save()
├── get()
├── search()
├── update_score()
└── archive()
目录：
cognitive_learning/
├── repository.py
44.2.6 Experience存储设计
WSaiOS单机版本：
采用SQLite。
数据库：
CREATE TABLE experiences
(
id TEXT PRIMARY KEY,
task TEXT,
goal TEXT,
context TEXT,
action TEXT,
result TEXT,
evaluation TEXT,
lesson TEXT,
score REAL,
created_time REAL
);
44.2.7 Experience Repository源码
文件：
repository.py代码：
import json
class ExperienceRepository:
def __init__(
self,
database
):
self.database=database
def save(
self,
experience
):
conn=(
self.database.connect()
)
cursor=conn.cursor()
data=experience.to_dict()
cursor.execute(
"""
INSERT INTO experiences
VALUES
(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)
""",
(
data["id"],
data["task"],
data["goal"],
json.dumps(
data["context"]
),
json.dumps(
data["action"]
),
json.dumps(
data["result"]
),
json.dumps(
data["evaluation"]
),
data["lesson"],
0.0,
data["timestamp"]
)
)
conn.commit()
conn.close()
def get(
self,
experience_id
):
conn=self.database.connect()
cursor=conn.cursor()
cursor.execute(
"""
SELECT *
FROM experiences
WHERE id=?
""",
(
experience_id,
)
)
return cursor.fetchone()
44.2.8 Experience Analyzer经验分析器
Experience保存后：
需要分析。
新增：
analyzer.py
职责：
- 判断经验类型；
- 提取关键因素；
- 生成Lesson。
结构：
ExperienceAnalyzer
├── classify()
├── evaluate()
├── extract_pattern()
└── summarize()
44.2.9 Experience Analyzer源码
class ExperienceAnalyzer:
def classify(
self,
experience
):
if (
experience.evaluation
.get("success")
):
return "success"
return "failure"
def evaluate(
self,
experience
):
score=0
if experience.result:
score+=0.5
if experience.evaluation:
score+=0.5
return score
def summarize(
self,
experience
):
category=self.classify(
experience
)
return (
f"{category} experience"
)
44.2.10 Experience评分机制
WSaiOS定义：
Experience Score。
公式：
Experience Score
=
Result Quality
×
Execution Success
×
Reuse Value
例如：
成功任务：
Quality:
0.95
Success:
1
Reuse:
0.8
Score:
0.76
44.2.11 Experience分类
分类：
Experience Type
├── Successful Experience
├── Failed Experience
├── Optimization Experience
├── Knowledge Discovery
└── Human Correction
44.2.12 Experience Learning流程
完整：
Feedback
│
▼
Experience Builder
│
▼
Experience Object
│
▼
Analyzer
│
▼
Score
│
▼
Repository
│
▼
Pattern Learning
44.2.13 与Feedback Engine连接
代码：
def receive_feedback(
feedback
):
experience=(
ExperienceBuilder
.from_feedback(
feedback
)
)
repository.save(
experience
)
44.2.14 Experience Learning工程特点
1. 不依赖模型训练
通过：
- 结构化经验；
- 规则分析；
- 模式提取。
2. 可解释
每条经验：
都有：
发生什么
为什么
结果如何
学习什么
3. 可积累
长期运行：
经验不断增加。
4. 支持离线学习
符合：
WSaiOS Local First设计。
44.2 本节总结
本节完成：
Experience Learning经验学习模块源码实现
实现：
✅ Experience数据模型
✅ Experience Repository
✅ SQLite存储设计
✅ Experience Analyzer
✅ Experience分类
✅ Experience评分
✅ Feedback → Experience转换流程
当前第四十四章进度：
44.1 Learning Engine总体架构 ✅
44.2 Experience Learning ✅
下一节：
44.3 Pattern Learning模式学习模块源码实现
重点：
- Pattern Discovery
- Experience Clustering
- Success Pattern Extraction
- Failure Pattern Analysis
- Pattern Repository
- Pattern Evolution
进入WSaiOS从：
经验积累 → 规律发现
的核心阶段。