第五十章 认知记忆引擎源码实现WSaiOS Cognitive Memory Engine
第五十章
WSaiOS Cognitive Memory Engine认知记忆引擎源码实现
Chapter 50
WSaiOS Cognitive Memory Engine Implementation
在第四十九章中，我们完成：
WSaiOS Workflow Engine
实现：
Goal
↓
Workflow
↓
Task
↓
Agent
↓
Execution
↓
Feedback
↓
Optimization
第四十九章解决：
如何组织智能执行流程？
如何让多个Agent按照目标完成复杂任务？
但是：
一个真正人工认知智能系统不能只会执行。
人类智能的重要能力来自：
经验积累与知识记忆。
例如：
第一次执行任务：
分析
↓
尝试
↓
失败
↓
修正
↓
成功
第二次遇到类似问题：
系统应该：
检索历史经验
↓
快速决策
↓
优化执行
因此：
WSaiOS设计：
Cognitive Memory Engine
认知记忆引擎
50.1 Memory Engine总体架构
50.1.1 Memory Engine定位
Memory Engine负责：
保存、组织、检索和强化：
WSaiOS产生的认知经验。
系统位置：
WSaiOS
│
Cognitive Memory Engine
│
┌──────────────┬──────────────┐
▼ ▼ ▼
Knowledge Experience Context
Memory Memory Memory
Memory Engine连接：
- Perception Layer；
- Cognitive Engine；
- Agent System；
- Workflow Engine；
- Feedback Engine；
- Learning Engine。
50.1.2 Memory Engine核心目标
实现：
人工认知中的：
Observe
↓
Understand
↓
Remember
↓
Retrieve
↓
Learn
50.1.3 Memory Engine核心能力
包括：
（1）Memory Storage
记忆存储。
（2）Memory Classification
记忆分类。
（3）Memory Retrieval
记忆检索。
（4）Memory Association
记忆关联。
（5）Memory Consolidation
记忆强化。
（6）Experience Learning
经验学习。
50.2 Memory Engine模块结构
目录：
memory_engine/
├── engine.py
├── model.py
├── storage.py
├── short_term.py
├── long_term.py
├── episodic.py
├── semantic.py
├── retrieval.py
├── association.py
├── consolidation.py
└── config.py
50.3 Memory Engine核心控制器
文件：
engine.py源码：
class CognitiveMemoryEngine:
def __init__(self):
self.short_term=None
self.long_term=None
self.episodic=None
self.semantic=None
def initialize(self):
print(
"Memory Engine Initialized"
)
启动：
memory.initialize()
输出：
Memory Engine Initialized
50.4 Memory Object记忆对象模型
WSaiOS所有记忆：
统一抽象。
文件：
model.py源码：
class MemoryObject:
def __init__(
self,
id,
content
):
self.id=id
self.content=content
self.type=None
self.timestamp=None
self.importance=0
示例：
{
"id":
"M001",
"content":
"API timeout solution",
"type":
"experience"
}
50.5 Memory分类体系
WSaiOS采用：
多层记忆模型。
整体：
Cognitive Memory
│
┌──────┼────────┐
▼ ▼ ▼
Short Long Working
Term Term Memory
│
┌──────┴───────┐
▼ ▼
Episodic Semantic
50.6 Short Term Memory短期记忆
50.6.1 定位
保存：
当前任务上下文。
类似：
人脑工作记忆。
例如：
当前：
User Request
↓
Current Goal
↓
Current Context
文件：
short_term.py源码：
class ShortTermMemory:
def __init__(self):
self.buffer=[]
def add(
self,
memory
):
self.buffer.append(memory)
def get_all(self):
return self.buffer
添加：
stm.add(
memory
)
50.7 Working Memory工作记忆
用于：
实时推理。
保存：
Current Reasoning State
↓
Current Decision
↓
Current Plan
模型：
class WorkingMemory:
def __init__(self):
self.state={}
def update(
self,
key,
value
):
self.state[key]=value
示例：
wm.update(
"current_task",
"Generate Code"
)
50.8 Long Term Memory长期记忆
长期保存：
稳定知识。
例如：
- 技术经验；
- 用户偏好；
- 系统规则；
- 历史方案。
文件：
long_term.py源码：
class LongTermMemory:
def __init__(self):
self.store={}
def save(
self,
memory
):
self.store[memory.id]=memory
def retrieve(
self,
id
):
return self.store.get(id)
50.9 Episodic Memory情景记忆
记录：
具体经历。
类似：
人类：
“我曾经经历过什么”。
例如：
项目A开发过程
↓
出现Bug
↓
解决方案
文件：
episodic.py源码：
class EpisodicMemory:
def __init__(self):
self.events=[]
def record(
self,
event
):
self.events.append(event)
数据：
{
"event":
"Database Failure",
"solution":
"Restart Service"
}
50.10 Semantic Memory语义记忆
保存：
抽象知识。
例如：
Python是一种编程语言
HTTP用于网络通信
文件：
semantic.py源码：
class SemanticMemory:
def __init__(self):
self.knowledge={}
def add(
self,
key,
value
):
self.knowledge[key]=value
50.11 Memory Engine本节总结
完成：
Cognitive Memory Engine总体架构设计
实现：
✅ Memory Engine定位
✅ Memory Architecture
✅ Memory Object Model
✅ Short Term Memory
✅ Working Memory
✅ Long Term Memory
✅ Episodic Memory
✅ Semantic Memory基础模型
当前第五十章进度：
50.1 Memory Architecture ✅
50.2 Module Design ✅
50.3 Memory Engine Core ✅
50.4 Memory Object Model ✅
50.5 Memory Classification ✅
50.6 Short Term Memory ✅
50.7 Working Memory ✅
50.8 Long Term Memory ✅
50.9 Episodic Memory ✅
50.10 Semantic Memory ✅
下一节：
50.11 Memory Retrieval Engine记忆检索引擎源码实现
重点：
- Memory Search
- Semantic Retrieval
- Similarity Matching
- Context Retrieval
- Memory Ranking
- Hybrid Retrieval
进入：
WSaiOS从存储记忆 → 主动调用经验智能阶段。