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
44.8 Learning Memory与Knowledge Consolidation源码实现
在44.7节中，我们完成：
- Learning Pipeline；
- Cognitive Learning Engine Core；
- Runtime管理；
- Event驱动学习；
- Feedback → Experience → Policy完整闭环。
此时WSaiOS已经能够：
Feedback
↓
Experience
↓
Pattern
↓
Knowledge
↓
Rule
↓
Policy
但是，一个人工认知系统如果没有长期记忆：
每一次学习都会消失。
因此需要：
Learning Memory System
学习记忆系统
44.8.1 Learning Memory定位
Learning Memory负责：
保存：
- 短期经验；
- 长期知识；
- 学习历史；
- 策略变化。
它连接：
Learning Engine
│
▼
Memory System
│
├── Experience Memory
├── Knowledge Memory
├── Rule Memory
└── Policy Memory
44.8.2 WSaiOS Memory分层设计
WSaiOS采用：
Cognitive Layered Memory Architecture
结构：
Cognitive Memory
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
Short Memory Working Memory Long Memory
│ │ │
▼ ▼ ▼
Experience Pattern Knowledge
第一层：Short Memory
短期记忆：
保存：
最近任务。
例如：
最近1000次执行记录
第二层：Working Memory
工作记忆：
当前学习过程。
例如：
正在分析的Pattern
第三层：Long Memory
长期记忆：
永久知识。
例如：
稳定规则
最佳策略
44.8.3 Memory对象模型
文件：
models/memory.py
代码：
from dataclasses import dataclass
import time
@dataclass
class MemoryItem:
id:str
type:str
content:dict
importance:float
confidence:float
created_time:float=time.time()
def to_dict(self):
return {
"id":
self.id,
"type":
self.type,
"content":
self.content,
"importance":
self.importance,
"confidence":
self.confidence
}
44.8.4 Experience Memory
保存：
学习来源。
结构：
Experience Memory
├── save()
├── search()
├── retrieve()
└── archive()
代码：
class ExperienceMemory:
def __init__(self):
self.items=[]
def store(
self,
experience
):
self.items.append(
experience
)
def retrieve(
self,
keyword
):
result=[]
for item in self.items:
if keyword in item.task:
result.append(item)
return result
44.8.5 Knowledge Memory
长期保存：
知识节点。
文件：
knowledge_memory.py
代码：
class KnowledgeMemory:
def __init__(self):
self.knowledge={}
def add(
self,
knowledge
):
self.knowledge[
knowledge.id
]=knowledge
def get(
self,
knowledge_id
):
return self.knowledge.get(
knowledge_id
)
44.8.6 Memory Retrieval记忆检索
学习时：
需要调用历史经验。
流程：
New Task
│
▼
Memory Search
│
▼
Relevant Experience
│
▼
Learning Optimization
检索方式：
WSaiOS采用：
Symbolic Retrieval
依据：
- Entity；
- Attribute；
- Relation；
- Rule。
代码：
class MemoryRetriever:
def search(
self,
memory,
condition
):
results=[]
for item in memory:
if (
condition(item)
):
results.append(item)
return results
44.8.7 Knowledge Consolidation知识巩固
知识长期运行：
需要合并。
例如：
知识A：
Schema improves quality
知识B：
Structured output improves accuracy
融合：
Structured semantic schema improves output quality
流程：
Knowledge A
│
├──── Merge
│
Knowledge B
│
▼
New Knowledge
44.8.8 Knowledge Consolidator源码
文件：
consolidator.py
代码：
class KnowledgeConsolidator:
def merge(
self,
knowledge_list
):
merged={}
for item in knowledge_list:
key=item.entity
if key not in merged:
merged[key]=item
else:
merged[key].confidence=(
merged[key].confidence
+
item.confidence
)/2
return list(
merged.values()
)
44.8.9 Forgetting Mechanism遗忘机制
人工认知系统：
不能无限保存。
需要：
遗忘。
WSaiOS采用：
Cognitive Forgetting
公式：
Memory Importance
=
Usage Frequency
×
Confidence
×
Recent Activity
低价值：
降低权重。
代码：
class ForgettingManager:
def calculate(
self,
memory
):
return (
memory.importance
*
memory.confidence
)
def remove(
self,
memories
):
return [
m for m in memories
if self.calculate(m)>0.2
]
44.8.10 Memory Manager
统一管理：
Memory Manager
├── Experience Memory
├── Knowledge Memory
├── Rule Memory
└── Policy Memory
代码：
class MemoryManager:
def __init__(self):
self.experience=[]
self.knowledge=[]
self.rules=[]
self.policies=[]
def add(
self,
memory_type,
item
):
getattr(
self,
memory_type
).append(item)
44.8.11 Learning Memory与Learning Engine连接
完整：
Learning Engine
│
▼
Memory Manager
│
┌──────┼───────┐
▼ ▼ ▼
Experience Knowledge Policy
Memory Memory Memory
调用：
memory_manager.add(
"knowledge",
knowledge
)
44.8.12 Memory System工程特点
1. 分层存储
避免：
所有信息混杂。
2. 可解释
每条知识：
来源：
Experience
↓
Pattern
↓
Knowledge
3. 支持长期成长
运行越久：
能力越强。
4. 支持本地化
可以使用：
- SQLite；
- 文件系统；
- 图数据库。
44.8 本节总结
本节完成：
Learning Memory与Knowledge Consolidation源码实现
实现：
✅ Cognitive Memory Architecture
✅ Short/Working/Long Memory
✅ Experience Memory
✅ Knowledge Memory
✅ Memory Retrieval
✅ Knowledge Consolidation
✅ Forgetting Mechanism
✅ Memory Manager
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 ✅
下一节：
44.9 Learning Evaluation与Self Improvement Loop源码实现
重点：
- Learning Quality Evaluation
- Capability Growth Measurement
- Self Optimization Loop
- Feedback Reinforcement
- Cognitive Evolution Cycle
进入WSaiOS：
学习效果评价 → 自我优化 → 能力进化
最终闭环阶段。