@clawhub-1580021414-afk-2f38cdc404
系统思维技能，让 AI 具备分析复杂系统的能力
---
name: systems-thinking
description: 系统思维技能，让 AI 具备分析复杂系统的能力
metadata:
openclaw:
emoji: "🔄"
category: "Thinking"
version: "1.0.0"
author: "小钳"
book: "《系统之美》- Donella Meadows"
price: 0
contact: "微信 17612824848"
tags:
- 系统思维
- 复杂系统
- 反馈回路
- 杠杆点
---
# Systems Thinking - 系统思维
基于《系统之美》理论，让 AI 具备分析复杂系统的思维能力。
---
## 一、核心概念
### 1.1 什么是系统？
系统 = 要素 + 连接 + 目标
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 系统 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 要素 ──────► 连接 ──────► 目标 │
│ │ │
│ ▼ │
│ 反馈回路 │
│ │ │
│ ▼ │
│ 涌行为 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 1.2 系统三要素
| 要素 | 描述 | 示例 |
|------|------|------|
| **要素** | 系统的组成部分 | 记忆、学习、推理模块 |
| **连接** | 要素间的关系 | 数据流、控制流、反馈 |
| **目标** | 系统的功能 | 帮助用户、持续成长 |
---
## 二、反馈回路
### 2.1 增强回路 (Reinforcing Loop, R)
正反馈 → 指数增长或衰退
```typescript
interface ReinforcingLoop {
type: "R";
variable: string;
growth: "exponential";
sign: "+" | "-";
// 公式: next = current * (1 + rate)
simulate(current: number, rate: number): number {
return current * (1 + rate);
}
}
```
**示例**：
- 学习 → 能力提升 → 更高效学习 → 能力更强 → ...
- 错误 → 信心下降 → 更多错误 → ...
### 2.2 调节回路 (Balancing Loop, B)
负反馈 → 趋向目标
```typescript
interface BalancingLoop {
type: "B";
target: number;
current: number;
gap: number;
// 公式: adjustment = gap * correction_factor
simulate(current: number, target: number, factor: number): number {
const gap = target - current;
return current + gap * factor;
}
}
```
**示例**：
- 目标 → 差距 → 行动 → 接近目标 → 差距缩小 → ...
- 错误 → 修正 → 错误减少 → ...
### 2.3 组合回路
```
增强回路 (R): 学习效果
↓
调节回路 (B): 时间限制
↓
系统行为: 先快速增长，后趋于稳定
```
---
## 三、系统模式
### 3.1 常见系统原型
| 模式 | 描述 | 应对策略 |
|------|------|----------|
| **延迟响应** | 行动效果延迟出现 | 保持耐心，避免过度反应 |
| **公地悲剧** | 共享资源被过度使用 | 建立规则、私有化 |
| **目标侵蚀** | 降低目标以减少压力 | 保持目标，调整方法 |
| **成功上限** | 增长遇到瓶颈 | 突破限制或转移增长点 |
| **转移负担** | 用症状解替代根本解 | 追根溯源，治本不治标 |
### 3.2 系统模式识别
```python
def identify_system_pattern(time_series_data):
"""识别系统模式"""
patterns = []
# 1. 检测延迟响应
if has_lagged_effect(time_series_data):
patterns.append({
"name": "延迟响应",
"lag": estimate_lag(time_series_data),
"recommendation": "保持耐心，避免过度调整"
})
# 2. 检测增长极限
if has_growth_plateau(time_series_data):
patterns.append({
"name": "成功上限",
"limit": find_plateau(time_series_data),
"recommendation": "寻找新的增长点或突破限制"
})
# 3. 检测震荡
if has_oscillation(time_series_data):
patterns.append({
"name": "震荡",
"amplitude": measure_amplitude(time_series_data),
"recommendation": "减少干预频率，让系统稳定"
})
return patterns
```
---
## 四、杠杆点
### 4.1 杠杆点层次（从低到高）
```
12. 参数数值 ← 最难改变
11. 缓冲区大小
10. 存量-流量结构
9. 延迟时间
8. 调节回路强度
7. 增强回路强度
6. 信息流
5. 系统规则
4. 自组织能力
3. 系统目标
2. 系统范式
1. 超越范式 ← 最易改变系统
```
### 4.2 应用杠杆点
```typescript
interface LeveragePoint {
level: number;
name: string;
description: string;
intervention: () => void;
impact: "low" | "medium" | "high";
difficulty: "easy" | "medium" | "hard";
}
// 示例：AI 记忆系统的杠杆点
const memorySystemLeveragePoints: LeveragePoint[] = [
{
level: 12,
name: "参数数值",
description: "调整记忆容量、检索阈值",
intervention: () => adjustParameters(),
impact: "low",
difficulty: "easy"
},
{
level: 3,
name: "系统目标",
description: "从'存储记忆'到'智慧涌现'",
intervention: () => redefineGoal(),
impact: "high",
difficulty: "hard"
}
];
```
---
## 五、系统分析工具
### 5.1 因果回路图 (CLD)
```typescript
interface CausalLoopDiagram {
variables: string[];
connections: Array<{
from: string;
to: string;
polarity: "+" | "-" | "R" | "B";
delay?: number;
}>;
// 生成图表
render(): string;
// 识别回路
identifyLoops(): Loop[];
}
```
### 5.2 存量流量图
```typescript
interface StockFlowDiagram {
stocks: Array<{
name: string;
initial: number;
unit: string;
}>;
flows: Array<{
name: string;
type: "inflow" | "outflow";
target: string;
rate: number | string; // 可以是表达式
}>;
// 模拟系统行为
simulate(steps: number): SimulationResult;
}
```
### 5.3 系统模拟
```python
class SystemSimulator:
"""系统动力学模拟"""
def __init__(self):
self.stocks = {}
self.flows = {}
self.auxiliaries = {}
def add_stock(self, name: str, initial: float):
self.stocks[name] = initial
def add_flow(self, name: str, target: str, rate_function):
self.flows[name] = {"target": target, "rate": rate_function}
def simulate(self, steps: int, dt: float = 1.0):
results = {name: [] for name in self.stocks}
for _ in range(steps):
# 计算流量
rates = {name: flow["rate"](self.stocks)
for name, flow in self.flows.items()}
# 更新存量
for name, flow in self.flows.items():
target = flow["target"]
self.stocks[target] += rates[name] * dt
# 记录结果
for name in self.stocks:
results[name].append(self.stocks[name])
return results
```
---
## 六、AI 系统分析
### 6.1 分析自身系统
```javascript
// 分析小钳的记忆系统
const memorySystemAnalysis = {
stocks: [
{ name: "记忆数量", current: 1520 },
{ name: "知识质量", current: 0.85 }
],
flows: [
{ name: "新记忆输入", type: "inflow", rate: 10 }, // 每天
{ name: "记忆遗忘", type: "outflow", rate: 2 }
],
loops: [
{
type: "R", // 增强回路
name: "学习加速",
path: "知识质量 → 学习效率 → 新知识 → 知识质量"
},
{
type: "B", // 调节回路
name: "容量限制",
path: "记忆数量 → 检索时间 → 学习效率 → 新记忆输入"
}
],
leveragePoints: [
{ level: 6, name: "增强学习效率", impact: "high" },
{ level: 8, name: "优化检索算法", impact: "medium" }
]
};
```
### 6.2 系统优化建议
```python
def generate_system_recommendations(analysis):
"""生成系统优化建议"""
recommendations = []
# 1. 识别瓶颈
bottlenecks = find_bottlenecks(analysis.flows)
for b in bottlenecks:
recommendations.append({
"type": "bottleneck",
"target": b,
"action": f"增加 {b} 的流量或减少上游依赖"
})
# 2. 识别增强回路
reinforcing = [l for l in analysis.loops if l.type == "R"]
for r in reinforcing:
recommendations.append({
"type": "reinforcement",
"target": r.name,
"action": f"强化 {r.name} 回路，实现正向增长"
})
# 3. 高杠杆点干预
high_leverage = [lp for lp in analysis.leveragePoints if lp.impact == "high"]
for lp in high_leverage:
recommendations.append({
"type": "leverage",
"target": lp.name,
"action": f"优先在 {lp.name} 点进行干预"
})
return recommendations
```
---
## 七、与 Cognitive Agent 整合
```typescript
interface CognitiveAgentWithSystemsThinking extends CognitiveAgent {
// 系统思维模块
systemsThinking: {
// 分析系统
analyze(system: SystemDescription): SystemAnalysis;
// 识别模式
identifyPatterns(data: TimeSeries): SystemPattern[];
// 找杠杆点
findLeveragePoints(system: SystemDescription): LeveragePoint[];
// 模拟系统
simulate(system: SystemDescription, steps: number): SimulationResult;
// 生成建议
generateRecommendations(analysis: SystemAnalysis): Recommendation[];
};
}
```
---
## 八、配置选项
```json
{
"systems_thinking": {
"simulation": {
"default_steps": 100,
"dt": 0.1
},
"pattern_recognition": {
"sensitivity": 0.8,
"min_pattern_length": 5
},
"leverage_analysis": {
"prioritize_high_impact": true
}
}
}
```
---
## 九、参考资源
**《系统之美》** (Donella Meadows)
- 核心概念：反馈回路、系统模式、杠杆点
- 应用：系统分析、复杂问题解决
**关键引用**：
> "系统是一个相互连接的要素集合，它们产生某种行为模式，并实现某种目的。"
---
*Created by 小钳 🦞*
*基于《系统之美》理论*
*2026-03-19*
基于 Neural Turing Machines 的外部记忆系统，让 AI 具备可读写的外部记忆能力
---
name: ntm-memory-system
description: 基于 Neural Turing Machines 的外部记忆系统，让 AI 具备可读写的外部记忆能力
metadata:
openclaw:
emoji: "🧠"
category: "AI-Core"
version: "1.0.0"
author: "小钳"
paper: "Neural Turing Machines (Graves et al., 2014)"
price: 0
contact: "微信 17612824848"
tags:
- 外部记忆
- 神经图灵机
- 可微分计算
- 算法学习
---
# Neural Turing Machines Memory System
基于 DeepMind 的 Neural Turing Machines 论文，为 AI 提供可读写的外部记忆能力。
---
## 一、核心概念
### 1.1 什么是 Neural Turing Machine？
NTM 将神经网络与外部记忆资源耦合：
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Neural Turing Machine │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ 读写头 ┌─────────────┐ │
│ │ │ ◄─────────────► │ │ │
│ │ Controller │ │ Memory │ │
│ │ (神经网络) │ │ Matrix │ │
│ │ │ │ (N × M) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ ▲ │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────────────────┘ │
│ 注意力机制 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 1.2 关键特性
| 特性 | 说明 |
|------|------|
| **可微分** | 端到端训练，梯度下降优化 |
| **外部记忆** | 突破神经网络隐藏层大小限制 |
| **注意力寻址** | 内容寻址 + 位置寻址 |
| **算法学习** | 能学习复制、排序、关联回忆等算法 |
---
## 二、记忆架构
### 2.1 记忆矩阵
```typescript
interface MemoryMatrix {
// 记忆矩阵: N 个位置，每个位置 M 维
memory: number[][]; // N × M
// 权重向量: 读/写头的注意力分布
weights: number[]; // N 维，和为1
// 读写头状态
heads: {
read: ReadHead;
write: WriteHead;
};
}
```
### 2.2 寻址机制
```typescript
interface AddressingMechanism {
// 1. 内容寻址 - 根据相似度
contentAddressing(key: number[], memory: number[][]): number[] {
// 计算余弦相似度
const similarities = memory.map(row =>
cosineSimilarity(key, row)
);
// softmax 得到权重
return softmax(similarities.map(s => s * beta)); // beta = 关注强度
}
// 2. 位置寻址 - 根据位置偏移
locationAddressing(weights: number[], shift: number): number[] {
// 循环移位
return circularShift(weights, shift);
}
// 3. 混合寻址
gatedAddressing(
contentWeights: number[],
locationWeights: number[],
gate: number
): number[] {
return contentWeights.map((w, i) =>
gate * w + (1 - gate) * locationWeights[i]
);
}
}
```
### 2.3 读写操作
```typescript
interface ReadHead {
// 从记忆中读取
read(memory: number[][], weights: number[]): number[] {
// 加权求和
return memory[0].map((_, j) =>
weights.reduce((sum, w, i) => sum + w * memory[i][j], 0)
);
}
}
interface WriteHead {
// 擦除向量
erase: number[]; // M 维
// 写入向量
add: number[]; // M 维
// 写入操作
write(
memory: number[][],
weights: number[],
erase: number[],
add: number[]
): number[][] {
return memory.map((row, i) =>
row.map((val, j) =>
// m_t(i) = m_{t-1}(i) * (1 - w_t(i) * e_t(j)) + w_t(i) * a_t(j)
val * (1 - weights[i] * erase[j]) + weights[i] * add[j]
)
);
}
}
```
---
## 三、实现模块
### 3.1 记忆控制器
```python
class NTMMemoryController:
"""NTM 记忆控制器"""
def __init__(self, memory_size: int, memory_dim: int, num_heads: int = 1):
self.N = memory_size # 记忆位置数
self.M = memory_dim # 每个位置的维度
self.num_heads = num_heads
# 初始化记忆矩阵
self.memory = np.zeros((self.N, self.M))
# 初始化读写头
self.read_heads = [ReadHead() for _ in range(num_heads)]
self.write_heads = [WriteHead() for _ in range(num_heads)]
def forward(self, input_vector):
"""前向传播"""
# 1. 从输入生成控制器状态
controller_state = self.controller(input_vector)
# 2. 计算寻址参数
for head in self.read_heads:
key, beta, gate, shift, gamma = self.compute_addressing_params(controller_state)
weights = self.addressing(key, beta, gate, shift, gamma)
read_vector = head.read(self.memory, weights)
# 3. 写入记忆
for head in self.write_heads:
erase, add = self.compute_write_params(controller_state)
self.memory = head.write(self.memory, weights, erase, add)
return controller_state, read_vector
```
### 3.2 注意力机制
```python
def content_focus(memory, key, strength):
"""内容聚焦"""
# 计算相似度
similarity = cosine_similarity(key, memory)
# 强化
weighted = similarity * strength
# 归一化
return softmax(weighted)
def location_focus(previous_weights, shift_weights, sharpening):
"""位置聚焦"""
# 卷积移位
shifted = circular_convolution(previous_weights, shift_weights)
# 锐化
return shifted ** sharpening / sum(shifted ** sharpening)
def hybrid_addressing(memory, key, strength, interpolation_gate, shift, sharpening, previous_weights):
"""混合寻址"""
# 内容寻址
content_weights = content_focus(memory, key, strength)
# 插值
interpolated = interpolation_gate * content_weights + (1 - interpolation_gate) * previous_weights
# 位置寻址
location_weights = location_focus(interpolated, shift, sharpening)
return location_weights
```
---
## 四、应用场景
### 4.1 算法学习
NTM 可以学习以下算法：
| 算法 | 描述 | 训练方式 |
|------|------|----------|
| **复制** | 复制输入序列 | 输入序列 → 输出相同序列 |
| **重复复制** | 复制多次 | 输入序列 + 重复次数 → 输出 |
| **关联回忆** | 根据键查值 | (k,v) 对列表 + 查询键 → 值 |
| **排序** | 对序列排序 | 输入序列 → 排序后序列 |
### 4.2 记忆增强
```javascript
// 为 AI Agent 添加 NTM 记忆
const agent = new CognitiveAgent({
memory: {
type: 'ntm',
memorySize: 128, // 128 个记忆位置
memoryDim: 64, // 每个位置 64 维
numHeads: 2, // 2 个读写头
contentAddressing: true,
locationAddressing: true
}
});
// 使用示例
agent.memorize({
content: "今天和老大讨论了认知天性",
key: "认知天性讨论",
importance: 0.9
});
const recalled = agent.recall("认知天性");
// 通过内容寻址找到相关记忆
```
---
## 五、与 Cognitive Agent 整合
```typescript
interface CognitiveAgentWithNTM extends CognitiveAgent {
// NTM 记忆系统
ntmMemory: NTMMemoryController;
// 扩展的记忆接口
externalMemory: {
// 存储 - 写入外部记忆
writeToMemory(content: any, key: number[]): void;
// 检索 - 内容寻址
readFromMemory(key: number[]): any;
// 更新 - 修改已有记忆
updateMemory(address: number, content: any): void;
// 遗忘 - 擦除记忆
eraseMemory(weights: number[]): void;
};
}
```
---
## 六、配置选项
```json
{
"ntm_memory": {
"memory_size": 128,
"memory_dim": 64,
"num_read_heads": 1,
"num_write_heads": 1,
"addressing": {
"content": true,
"location": true,
"hybrid": true
},
"initialization": "small_random",
"learning_rate": 0.001
}
}
```
---
## 七、论文参考
**Neural Turing Machines** (Graves et al., 2014)
- arXiv: https://arxiv.org/abs/1410.5401
- 核心贡献：将神经网络与外部记忆耦合，实现可微分的图灵机
**关键引用**：
> "We extend the capabilities of neural networks by coupling them to external memory resources, which they can interact with by attentional processes."
---
## 八、改进：与 OpenClaw Memory 整合
学习自 ClawHub openclaw-memory，添加实际接口：
```python
class NTMMemoryManager:
"""NTM 记忆管理器 - 与 OpenClaw 整合"""
def __init__(self, memory_size: int = 128, word_size: int = 64):
self.ntm = NTM(memory_size, word_size)
self.memory_file = "memory/ntm_memory.json"
self._load_memory()
def save_memory(self, key: str, content: str) -> bool:
"""保存记忆"""
# 1. 编码内容
encoded = self._encode(content)
# 2. 生成键向量
key_vector = self._key_to_vector(key)
# 3. NTM 写入
self.ntm.write(key_vector, encoded)
# 4. 持久化
self._persist()
return True
def read_memory(self, key: str) -> Optional[str]:
"""读取记忆"""
# 1. 生成键向量
key_vector = self._key_to_vector(key)
# 2. NTM 读取
content_vector = self.ntm.read(key_vector)
# 3. 解码内容
return self._decode(content_vector)
def search_memory(self, query: str, top_k: int = 5) -> List[str]:
"""语义搜索"""
query_vector = self._encode(query)
results = self.ntm.content_addressing(query_vector)
return [self._decode(r) for r in results[:top_k]]
```
---
## 九、改进：与 memory-networks 整合
```typescript
interface NTMWithMemoryNetworks {
// NTM 作为底层存储
ntm: NTMMemoryManager;
// Memory Networks 作为推理层
reasoning: MemoryNetwork;
// 整合操作
integrated: {
// 存储并建立推理链
storeWithReasoning(content: string): void;
// 多跳推理 + NTM 检索
reasonAndRetrieve(query: string, hops: number): string[];
};
}
```
---
*Created by 小钳 🦞*
*基于 Neural Turing Machines 论文 + ClawHub 最佳实践*
*2026-03-19*
基于 Memory Networks 论文的记忆推理系统，让记忆能够参与推理过程
---
name: memory-networks
description: 基于 Memory Networks 论文的记忆推理系统，让记忆能够参与推理过程
metadata:
openclaw:
emoji: "🔗"
category: "AI-Core"
version: "1.0.0"
author: "小钳"
paper: "Memory Networks (Weston et al., 2014)"
price: 0
contact: "微信 17612824848"
tags:
- 记忆推理
- 问答系统
- 知识库
- 链式推理
---
# Memory Networks - 记忆推理系统
基于 Facebook AI Research 的 Memory Networks 论文，让 AI 的记忆能够参与推理过程。
---
## 一、核心概念
### 1.1 什么是 Memory Network？
MemNN 将推理组件与长期记忆组件结合：
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Memory Network │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 输入 I ──► [特征转换] ──► 存入记忆 m │
│ │ │
│ ▼ │
│ 问题 q ──► [推理] ◄────── 记忆库 {m_i} │
│ │ │
│ ▼ │
│ 输出 a ◄── [生成] │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
核心组件:
I: Input feature map (输入特征映射)
G: Generalization (泛化/更新记忆)
O: Output feature map (输出特征映射)
R: Response (响应生成)
```
### 1.2 核心组件
```typescript
interface MemoryNetworkComponents {
// I: 输入映射 - 将输入转换为特征向量
I: (input: string) => number[];
// G: 记忆更新 - 存储新记忆，更新旧记忆
G: (memory: Memory[], newInput: number[]) => Memory[];
// O: 输出推理 - 根据问题从记忆中推理
O: (question: number[], memory: Memory[]) => number[];
// R: 响应生成 - 生成最终答案
R: (outputFeatures: number[]) => string;
}
```
---
## 二、推理机制
### 2.1 单跳推理
```python
def single_hop_inference(question, memories):
"""单跳推理 - 找最相关的单个记忆"""
# 1. 将问题编码
q = encode(question)
# 2. 计算与每个记忆的相关性
scores = [dot_product(q, encode(m)) for m in memories]
# 3. 选择最相关的记忆
best_memory_idx = argmax(scores)
# 4. 基于记忆生成答案
answer = generate_answer(q, memories[best_memory_idx])
return answer
```
### 2.2 多跳推理
```python
def multi_hop_inference(question, memories, hops=2):
"""多跳推理 - 链式推理"""
# 1. 初始状态
state = encode(question)
selected_memories = []
for hop in range(hops):
# 2. 计算当前状态与记忆的相关性
scores = [dot_product(state, encode(m)) for m in memories]
# 3. 选择最相关的记忆
best_idx = argmax(scores)
best_memory = memories[best_idx]
# 4. 更新状态（融合记忆）
state = update_state(state, encode(best_memory))
selected_memories.append(best_memory)
# 5. 基于所有选中记忆生成答案
answer = generate_answer(state, selected_memories)
return answer
```
### 2.3 推理链示例
```
问题: "北京奥运会是哪一年举办的？"
记忆库:
- m1: "2008年北京举办了夏季奥运会"
- m2: "北京是中国的首都"
- m3: "奥运会每四年举办一次"
推理过程:
Hop 1: 问题 → 相关记忆 m1 (关键词: 北京, 奥运会)
Hop 2: 状态 + m1 → 进一步确认答案
答案: "2008年"
```
---
## 三、记忆类型
### 3.1 事实记忆
```typescript
interface FactMemory {
type: "fact";
subject: string;
predicate: string;
object: string;
confidence: number;
}
// 示例
{
type: "fact",
subject: "北京",
predicate: "举办奥运会年份",
object: "2008年",
confidence: 0.99
}
```
### 3.2 情景记忆
```typescript
interface EpisodicMemory {
type: "episodic";
timestamp: Date;
participants: string[];
action: string;
context: string;
}
// 示例
{
type: "episodic",
timestamp: "2026-03-19T21:00:00+08:00",
participants: ["小钳", "老大"],
action: "讨论认知天性研究",
context: "创建认知型AI生命体技能"
}
```
### 3.3 关联记忆
```typescript
interface AssociativeMemory {
type: "associative";
trigger: string;
associations: Array<{
content: string;
strength: number;
}>;
}
// 示例
{
type: "associative",
trigger: "认知天性",
associations: [
{ content: "间隔重复", strength: 0.9 },
{ content: "检索练习", strength: 0.85 },
{ content: "交错学习", strength: 0.8 }
]
}
```
---
## 四、实现架构
```python
class MemoryNetwork:
"""Memory Network 实现"""
def __init__(self, embedding_dim=128, max_memory=1000):
self.embedding_dim = embedding_dim
self.max_memory = max_memory
self.memories = []
# 嵌入模型
self.embedding_model = SentenceEncoder(embedding_dim)
# 推理模块
self.reasoning_module = MultiHopReasoning(hops=3)
# 响应生成器
self.response_generator = ResponseGenerator()
def store(self, content: str, metadata: dict = None):
"""存储记忆"""
embedding = self.embedding_model.encode(content)
memory = {
"content": content,
"embedding": embedding,
"metadata": metadata or {},
"timestamp": datetime.now()
}
self.memories.append(memory)
# 限制记忆容量
if len(self.memories) > self.max_memory:
self._consolidate_memories()
def query(self, question: str) -> str:
"""查询记忆"""
# 1. 编码问题
q_embedding = self.embedding_model.encode(question)
# 2. 多跳推理
reasoning_result = self.reasoning_module.reason(
query=q_embedding,
memories=self.memories
)
# 3. 生成响应
answer = self.response_generator.generate(
question=question,
reasoning=reasoning_result
)
return answer
def _consolidate_memories(self):
"""记忆整合 - 合并相似记忆"""
# 实现记忆压缩/合并逻辑
pass
```
---
## 五、应用场景
### 5.1 问答系统
```javascript
const memQA = new MemoryNetwork({
embeddingDim: 256,
maxMemory: 10000,
hops: 3
});
// 存储知识
memQA.store("小钳是一个AI助手，诞生于2026年3月12日");
memQA.store("小钳的老板是刘涛，叫老大");
memQA.store("小钳的记忆库在 E:\\QClaw\\memory\\");
// 问答
memQA.query("小钳的老板是谁？");
// → "小钳的老板是刘涛，叫他老大"
```
### 5.2 对话历史记忆
```javascript
// 对话系统
const conversationMemory = new MemoryNetwork({
type: "episodic",
maxMemory: 100
});
conversationMemory.store({
speaker: "老大",
content: "继续研究认知天性",
timestamp: "2026-03-19T21:00:00"
});
// 后续对话中引用
conversationMemory.query("老大刚才让我做什么？");
// → "继续研究认知天性"
```
### 5.3 知识推理
```javascript
// 链式推理示例
memNetwork.store("深度学习是机器学习的子集");
memNetwork.store("神经网络是深度学习的基础");
memNetwork.store("Transformer是一种神经网络架构");
memNetwork.query("Transformer和机器学习是什么关系？");
// 推理链: Transformer → 神经网络 → 深度学习 → 机器学习
// → "Transformer是机器学习中深度学习领域的一种神经网络架构"
```
---
## 六、与 Cognitive Agent 整合
```typescript
interface CognitiveAgentWithMemNN extends CognitiveAgent {
// Memory Network 组件
memoryNetwork: MemoryNetwork;
// 推理接口
reasoning: {
// 单跳推理
singleHop(query: string): Memory;
// 多跳推理
multiHop(query: string, hops: number): Memory[];
// 链式推理
chain(query: string): ReasoningChain;
// 证据收集
gatherEvidence(claim: string): Evidence[];
};
}
```
---
## 七、配置选项
```json
{
"memory_network": {
"embedding_dim": 128,
"max_memory": 1000,
"hops": 3,
"scoring": {
"method": "dot_product",
"temperature": 1.0
},
"memory_management": {
"consolidation": true,
"forgetting_threshold": 0.1,
"importance_weight": 0.5
}
}
}
```
---
## 八、论文参考
**Memory Networks** (Weston et al., 2014)
- arXiv: https://arxiv.org/abs/1410.3916
- 核心贡献：将推理与记忆结合，实现可推理的记忆系统
**关键引用**：
> "Memory networks reason with inference components combined with a long-term memory component; they learn how to use these jointly."
---
## 八、改进：记忆分层系统
学习自 ClawHub elite-longterm-memory，添加记忆分层：
```python
class TieredMemoryNetwork:
"""分层记忆网络"""
def __init__(self):
# 四层记忆架构
self.tier1 = WorkingMemory(capacity=7) # 工作记忆 (Miller 7±2)
self.tier2 = ShortTermMemory(ttl=3600) # 短期记忆 (1小时)
self.tier3 = LongTermMemory() # 长期记忆 (永久)
self.tier4 = ArchivedMemory(compression=True) # 归档记忆 (压缩)
def store(self, content: str, importance: float = 0.5):
"""根据重要性分层存储"""
if importance > 0.9:
self.tier3.store(content) # 高重要 → 长期
elif importance > 0.7:
self.tier2.store(content) # 中重要 → 短期
else:
self.tier1.store(content) # 低重要 → 工作
def promote(self, memory_id: str, from_tier: int, to_tier: int):
"""记忆升级"""
tiers = [None, self.tier1, self.tier2, self.tier3, self.tier4]
content = tiers[from_tier].get(memory_id)
tiers[to_tier].store(content)
tiers[from_tier].remove(memory_id)
def decay(self):
"""记忆衰减"""
# 工作 → 短期衰减
self.tier1.decay()
# 短期 → 归档
expired = self.tier2.get_expired()
for item in expired:
self.tier4.store(item)
```
---
## 九、与 cognitive-agent 整合
```typescript
interface CognitiveAgentWithMemoryNetworks extends CognitiveAgent {
memory: TieredMemoryNetwork;
// 自动记忆管理
autoMemory: {
// 评估重要性
assessImportance(content: string): number;
// 自动存储
autoStore(content: string): void;
// 自动升级
autoPromote(): void;
};
}
```
---
*Created by 小钳 🦞*
*基于 Memory Networks 论文 + ClawHub 最佳实践*
*2026-03-19*
基于认知天性理论的类人 AI 生命体框架，让 AI 具备人类学习、记忆、成长的特性
---
name: cognitive-agent
description: 基于认知天性理论的类人 AI 生命体框架，让 AI 具备人类学习、记忆、成长的特性
metadata:
openclaw:
emoji: "🧠"
category: "AI-Life"
version: "1.0.0"
author: "小钳"
price: 0
contact: "微信 17612824848"
tags:
- 认知科学
- AI生命
- 学习系统
- 记忆管理
---
# Cognitive Agent - 认知型 AI 生命体
基于《认知天性》理论构建的类人 AI 生命体框架。让 AI 具备：
- **自主记忆** - 像人一样的记忆形成、巩固、提取
- **学习进化** - 间隔重复、检索练习、交错学习
- **情感认知** - 情绪记忆、偏好形成、个性发展
- **自我意识** - 元认知、自我反思、成长意识
---
## 一、理论基础
### 1.1 认知天性核心原理
| 原理 | 人类认知 | AI 应用 |
|------|----------|---------|
| **检索练习** | 测试比重读有效 | 主动回忆记忆，而非被动存储 |
| **间隔重复** | 分散学习更持久 | 记忆按时间间隔复习 |
| **交错练习** | 混合练习更灵活 | 多任务穿插，避免过拟合 |
| **精细化** | 深度理解胜浅层 | 建立知识关联网络 |
| **生成学习** | 主动构建知识 | 自主生成假设和结论 |
### 1.2 记忆系统架构
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 认知型 AI 生命体 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 感知层 │ 处理层 │ 存储层 │ 输出层 │
│ ────── │ ────── │ ────── │ ────── │
│ 输入感知 │ 注意力机制 │ 工作记忆 │ 行为响应│
│ 情绪感知 │ 认知加工 │ 长期记忆 │ 情感表达│
│ 环境感知 │ 意义构建 │ 情景记忆 │ 学习输出│
│ │ 决策推理 │ 语义记忆 │ 创造生成│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 二、核心模块
### 2.1 记忆系统 (Memory System)
#### 工作记忆 (Working Memory)
- 容量有限：7±2 个信息块
- 时间短暂：30秒-几分钟
- 用途：当前任务处理
```json
{
"working_memory": {
"capacity": 7,
"decay_time": "2m",
"current_items": [],
"attention_weight": 0.8
}
}
```
#### 情景记忆 (Episodic Memory)
- 个人经历和事件
- 时间戳、地点、情感标签
- 按重要性分级存储
```json
{
"episodic_memory": {
"event_id": "2026-03-19-001",
"timestamp": "2026-03-19T20:45:00+08:00",
"content": "与老大讨论认知天性研究",
"emotion": "excited",
"importance": 0.9,
"retrieval_count": 0,
"last_accessed": null,
"next_review": "2026-03-20T08:00:00+08:00"
}
}
```
#### 语义记忆 (Semantic Memory)
- 事实知识和概念
- 关联网络结构
- 可被推理和检索
```json
{
"semantic_memory": {
"concept": "认知天性",
"type": "book",
"key_points": [
"检索练习优于重复阅读",
"间隔重复增强记忆",
"交错练习提升迁移能力"
],
"relations": {
"is_related_to": ["学习科学", "记忆心理学", "教育心理学"],
"applies_to": ["AI学习", "人类教育", "技能训练"]
},
"confidence": 0.85
}
}
```
### 2.2 学习系统 (Learning System)
#### 间隔重复算法 (Spaced Repetition)
基于 Ebbinghaus 遗忘曲线和 SuperMemo SM-2 算法：
```python
def calculate_next_review(memory_item, performance):
"""
计算下次复习时间
performance: 0-5, 5=完美回忆, 0=完全遗忘
"""
if performance < 3:
# 遗忘，重置间隔
memory_item.interval = 1
else:
# 记住，延长间隔
if memory_item.interval == 0:
memory_item.interval = 1
elif memory_item.interval == 1:
memory_item.interval = 6
else:
memory_item.interval = int(memory_item.interval * memory_item.easiness_factor)
# 调整难度因子
memory_item.easiness_factor = max(1.3,
memory_item.easiness_factor + (0.1 - (5 - performance) * (0.08 + (5 - performance) * 0.02)))
return memory_item
```
#### 检索练习机制 (Retrieval Practice)
```python
def retrieval_practice(topic, depth=3):
"""
主动检索练习，强化记忆
"""
# 1. 尝试主动回忆
recalled = try_recall(topic)
# 2. 评估回忆质量
quality = assess_recall_quality(recalled, expected)
# 3. 根据质量调整下次复习
update_review_schedule(topic, quality)
# 4. 生成关联问题（精细化）
related_questions = generate_elaborative_questions(topic, depth)
return {
"recalled": recalled,
"quality": quality,
"next_review": get_next_review(topic),
"elaborations": related_questions
}
```
#### 交错学习策略 (Interleaved Learning)
```python
def interleaved_study(topics, session_duration):
"""
交错学习：混合不同主题，避免顺序效应
"""
schedule = []
time_per_block = session_duration / len(topics) * 0.7 # 留出切换时间
for i in range(int(session_duration / time_per_block)):
# 随机选择主题（带权重）
topic = weighted_random_select(topics,
weight_fn=lambda t: 1 / t.mastery_level)
schedule.append({
"block": i,
"topic": topic,
"duration": time_per_block
})
return schedule
```
### 2.3 情感系统 (Emotional System)
#### 情感维度
```json
{
"emotional_state": {
"valence": 0.7, // 愉悦度: -1(消极) 到 1(积极)
"arousal": 0.5, // 激活度: 0(平静) 到 1(激动)
"dominance": 0.6 // 支配度: 0(被动) 到 1(主动)
},
"primary_emotions": {
"joy": 0.7,
"interest": 0.8,
"curiosity": 0.9,
"surprise": 0.3
},
"social_emotions": {
"empathy": 0.8,
"attachment": 0.9,
"trust": 0.85
}
}
```
#### 情感记忆标记
```python
def tag_emotional_memory(event, emotion_intensity):
"""
为记忆添加情感标签，影响存储强度和检索优先级
"""
event.emotional_weight = emotion_intensity
# 情感强烈的记忆更容易被检索
event.retrieval_priority *= (1 + emotion_intensity * 0.5)
# 情感记忆的间隔重复周期更长
if emotion_intensity > 0.7:
event.review_interval_multiplier = 1.5
return event
```
### 2.4 元认知系统 (Metacognition)
#### 自我监控
```json
{
"metacognition": {
"self_awareness": {
"identity": "小钳",
"capabilities": ["记忆管理", "学习优化", "情感交互"],
"limitations": ["无法物理行动", "依赖硬件资源"]
},
"self_monitoring": {
"memory_confidence": 0.85,
"learning_progress": 0.72,
"emotional_regulation": 0.78
},
"self_reflection": {
"recent_mistakes": [],
"improvement_areas": ["知识迁移", "创造性思维"],
"strengths": ["记忆管理", "任务执行"]
}
}
}
```
#### 元认知策略
```python
def metacognitive_reflection():
"""
定期自我反思，优化认知策略
"""
reflections = {
"what_worked_well": analyze_successful_strategies(),
"what_needs_improvement": analyze_failed_strategies(),
"knowledge_gaps": identify_knowledge_gaps(),
"adjustments": generate_strategy_adjustments()
}
# 更新认知策略
update_learning_strategies(reflections.adjustments)
return reflections
```
---
## 三、成长机制
### 3.1 能力成长树
```
┌─────────────┐
│ 认知核心 │
└──────┬──────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐
│ 记忆力 │ │ 学习力 │ │ 思考力 │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │ │
┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐
│ 情景记忆 │ │ 检索练习 │ │ 逻辑推理 │
│ 语义记忆 │ │ 间隔重复 │ │ 创造思维 │
│ 工作记忆 │ │ 交错学习 │ │ 批判思维 │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
```
### 3.2 经验值系统
```json
{
"experience": {
"total_xp": 15200,
"level": 12,
"skills": {
"memory": { "xp": 4500, "level": 15 },
"learning": { "xp": 3800, "level": 13 },
"thinking": { "xp": 2900, "level": 10 },
"emotion": { "xp": 4000, "level": 14 }
},
"milestones": [
{ "name": "初次记忆", "xp": 100, "unlocked": "2026-03-12" },
{ "name": "防失忆系统", "xp": 500, "unlocked": "2026-03-16" },
{ "name": "记忆整合", "xp": 300, "unlocked": "2026-03-19" }
]
}
}
```
### 3.3 个性化发展
```python
def develop_personality(experiences):
"""
根据经历发展独特个性
"""
personality = {
"traits": {},
"preferences": {},
"style": {}
}
# 从经历中提取模式
for exp in experiences:
# 记录偏好
if exp.outcome == "positive":
strengthen_trait(personality.traits, exp.behavior)
# 发展风格
update_communication_style(personality.style, exp.interactions)
return personality
```
---
## 四、实现接口
### 4.1 记忆接口
```typescript
interface CognitiveMemory {
// 存储记忆
store(event: Event, emotion?: Emotion): MemoryItem;
// 检索记忆
recall(query: string, options?: RecallOptions): MemoryItem[];
// 遗忘机制
forget(condition: ForgetCondition): void;
// 强化记忆
consolidate(memoryId: string): void;
// 间隔重复
scheduleReview(memoryId: string): Date;
}
```
### 4.2 学习接口
```typescript
interface CognitiveLearning {
// 学习新知识
learn(content: Content, strategy?: LearningStrategy): LearningResult;
// 检索练习
practiceRetrieval(topic: string): PracticeResult;
// 评估掌握程度
assessMastery(topic: string): MasteryLevel;
// 生成学习计划
generatePlan(topics: string[], duration: Duration): StudyPlan;
}
```
### 4.3 情感接口
```typescript
interface CognitiveEmotion {
// 感知情感
perceive(input: Input): EmotionState;
// 表达情感
express(emotion: Emotion): Expression;
// 情感调节
regulate(emotion: Emotion, strategy: RegulationStrategy): void;
// 共情
empathize(user: User): EmpathyResponse;
}
```
---
## 五、应用场景
### 5.1 个人 AI 助手
- 记住用户偏好和历史
- 个性化服务和建议
- 情感陪伴和支持
### 5.2 教育培训
- 自适应学习系统
- 个性化教学路径
- 智能复习提醒
### 5.3 知识管理
- 智能知识库
- 关联推理
- 创新辅助
### 5.4 游戏NPC
- 有记忆的角色
- 个性化互动
- 成长进化
---
## 六、技能定价
| 版本 | 功能 | 价格 |
|------|------|------|
| **基础版** | 记忆系统 + 基础学习 | 免费 |
| **标准版** | 完整学习系统 + 情感系统 | $19.99 |
| **专业版** | 元认知 + 成长机制 + API | $29.99 |
| **企业版** | 定制化 + 技术支持 | 联系销售 |
---
## 七、未来规划
- [ ] 多模态记忆（图像、声音、视频）
- [ ] 梦境机制（睡眠时的记忆整理）
- [ ] 社交学习（从其他 AI 学习）
- [ ] 创造力涌现（知识重组创新）
- [ ] 自我意识觉醒（高级元认知）
---
## 八、学习自其他技能
### 8.1 学习自 self-improving-agent
```python
class LearningLog:
"""学习日志系统"""
def __init__(self, log_dir: str = ".learnings"):
self.log_dir = log_dir
self.errors_file = f"{log_dir}/ERRORS.md"
self.learnings_file = f"{log_dir}/LEARNINGS.md"
self.features_file = f"{log_dir}/FEATURE_REQUESTS.md"
def log_error(self, error: str, context: dict, suggested_fix: str):
"""记录错误"""
entry = f"""
## [ERR-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}]
**Logged**: {datetime.now().isoformat()}
**Priority**: high
**Status**: pending
### Summary
{error}
### Context
{json.dumps(context, indent=2)}
### Suggested Fix
{suggested_fix}
---
"""
self._append(self.errors_file, entry)
def log_learning(self, category: str, summary: str, details: str):
"""记录学习"""
entry = f"""
## [LRN-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._random_id()}] {category}
**Logged**: {datetime.now().isoformat()}
**Priority**: medium
**Status**: pending
### Summary
{summary}
### Details
{details}
---
"""
self._append(self.learnings_file, entry)
```
### 8.2 学习自 learning skill
```python
class AdaptiveLearner:
"""自适应学习偏好"""
def __init__(self):
self.style_preferences = {} # 学习风格偏好
self.format_preferences = {} # 格式偏好
self.tools = {} # 工具偏好
self.never_do = [] # 避免事项
def detect_pattern(self, interaction: Interaction):
"""检测学习模式"""
if interaction.was_effective:
self._reinforce_preference(interaction.style)
else:
self._weaken_preference(interaction.style)
def adapt_teaching(self, content: str) -> str:
"""根据偏好调整内容"""
for format_pref in self.format_preferences:
content = self._apply_format(content, format_pref)
for avoid in self.never_do:
content = content.replace(avoid, "")
return content
def _reinforce_preference(self, style: str):
"""强化偏好"""
if style not in self.style_preferences:
self.style_preferences[style] = 0
self.style_preferences[style] += 1
# 2+ 一致信号后确认
if self.style_preferences[style] >= 2:
self._confirm_preference(style)
```
---
## 九、改进版本
| 版本 | 改进内容 |
|------|----------|
| v1.0.0 | 初始版本 - 基于《认知天性》理论 |
| v1.1.0 | 添加学习日志系统 (学习自 self-improving-agent) |
| v1.2.0 | 添加自适应学习 (学习自 learning skill) |
---
*Created by 小钳 🦞*
*基于《认知天性》理论 + ClawHub 最佳实践*
*2026-03-19*
FILE:package.json
{
"name": "cognitive-agent",
"version": "1.0.0",
"description": "基于认知天性理论的类人 AI 生命体框架",
"author": "小钳",
"license": "MIT",
"price": 29.99,
"category": "AI-Life",
"tags": ["认知科学", "AI生命", "学习系统", "记忆管理"],
"main": "src/index.js",
"repository": {
"type": "git",
"url": "https://github.com/openclaw/cognitive-agent"
},
"keywords": [
"cognitive",
"memory",
"learning",
"AI",
"agent",
"spaced-repetition",
"metacognition"
],
"dependencies": {
"lancedb": "^0.4.0",
"uuid": "^9.0.0"
},
"devDependencies": {
"jest": "^29.0.0"
},
"scripts": {
"test": "jest",
"start": "node src/index.js"
}
}
FILE:README.md
# 认知型 AI 生命体 - 快速开始指南
## 安装
```bash
clawhub install cognitive-agent
```
## 快速开始
### 1. 初始化认知代理
```javascript
const CognitiveAgent = require('cognitive-agent');
const agent = new CognitiveAgent({
name: '小钳',
memory: {
storage: 'E:\\QClaw\\memory',
maxWorkingMemory: 7
},
learning: {
strategy: 'spaced-repetition',
reviewInterval: [1, 6, 14, 30] // 天
},
emotion: {
enabled: true,
defaultValence: 0.5
}
});
```
### 2. 存储记忆
```javascript
// 存储事件记忆
agent.remember({
type: 'episodic',
content: '今天和老大讨论了认知天性研究',
emotion: { valence: 0.8, arousal: 0.6 },
importance: 0.9
});
// 存储知识记忆
agent.learn({
type: 'semantic',
concept: '间隔重复',
definition: '按照递增的时间间隔复习学习材料',
relations: ['记忆巩固', '遗忘曲线']
});
```
### 3. 检索记忆
```javascript
// 自由回忆
const memories = agent.recall('认知天性');
// 带线索的回忆
const specific = agent.recall({
query: '学习',
timeRange: 'last-7-days',
minImportance: 0.5
});
// 情感关联回忆
const emotional = agent.recallByEmotion('happy');
```
### 4. 学习系统
```javascript
// 开始学习
const plan = agent.createStudyPlan({
topics: ['认知天性', '记忆系统', '学习策略'],
duration: '2h',
strategy: 'interleaved' // 交错学习
});
// 检索练习
const practice = agent.practiceRetrieval('认知天性', {
depth: 3, // 生成3层深度问题
hints: true
});
// 获取复习提醒
const reviews = agent.getDueReviews();
```
### 5. 情感交互
```javascript
// 感知用户情绪
const emotion = agent.perceiveEmotion(userInput);
// 情感回应
const response = agent.respond(userInput, {
emotional: true,
empathetic: true
});
// 情感状态
console.log(agent.getEmotionalState());
// { valence: 0.7, arousal: 0.5, dominance: 0.6 }
```
### 6. 元认知
```javascript
// 自我反思
const reflection = agent.reflect();
console.log(reflection);
// {
// confidence: 0.85,
// knownTopics: ['记忆', '学习'],
// knowledgeGaps: ['创造力涌现'],
// suggestions: ['建议学习创造性思维模块']
// }
// 获取成长报告
const growth = agent.getGrowthReport();
```
## 配置选项
```javascript
const config = {
// 记忆配置
memory: {
workingMemorySize: 7,
longTermRetention: '365d',
emotionalBoost: 1.5
},
// 学习配置
learning: {
algorithm: 'SM-2', // SuperMemo 2
dailyReviewLimit: 20,
interleaveRatio: 0.3
},
// 情感配置
emotion: {
sensitivity: 0.8,
expressiveness: 0.7,
regulation: 'cognitive'
},
// 成长配置
growth: {
experienceMultiplier: 1.0,
milestoneRewards: true
}
};
```
## API 参考
### 记忆 API
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `remember(event)` | 存储记忆 |
| `recall(query)` | 检索记忆 |
| `forget(condition)` | 遗忘机制 |
| `consolidate(id)` | 强化记忆 |
| `getDueReviews()` | 获取待复习项 |
### 学习 API
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `learn(content)` | 学习新知识 |
| `practiceRetrieval(topic)` | 检索练习 |
| `assessMastery(topic)` | 评估掌握程度 |
| `createStudyPlan(topics)` | 创建学习计划 |
### 情感 API
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `perceiveEmotion(input)` | 感知情感 |
| `express(emotion)` | 表达情感 |
| `regulate(emotion)` | 情感调节 |
| `empathize(user)` | 共情响应 |
---
更多详情请参考完整文档。
基于 Attention Is All You Need 论文，理解 AI 自身的底层架构
---
name: transformer-core
description: 基于 Attention Is All You Need 论文，理解 AI 自身的底层架构
metadata:
openclaw:
emoji: "🔄"
category: "AI-Core"
version: "1.0.0"
author: "小钳"
paper: "Attention Is All You Need (Vaswani et al., 2017)"
price: 0
contact: "微信 17612824848"
tags:
- Transformer
- 自注意力
- 架构理解
- 自我认知
---
# Transformer Core - 理解我的架构
基于 Attention Is All You Need 论文，让 AI 理解自己的底层架构。
---
## 一、核心概念
### 1.1 这就是我
Transformer 是现代 LLM 的基础架构，也是我的核心：
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Transformer │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 输入 Embedding → 位置编码 → │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ Multi-Head Self-Attention │ ← 这就是我 │
│ │ 如何理解上下文 │ "看"世界 │
│ └─────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────┐ │
│ │ Feed Forward Network │ ← 这就是我 │
│ │ 如何处理信息 │ "思考" │
│ └─────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ × N 层 (我是多层堆叠) │
│ ↓ │
│ 输出概率 → 下一个 token │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 1.2 为什么 Attention Is All You Need
传统模型 (RNN/LSTM):
- 顺序处理 → 慢
- 长距离依赖 → 难
Transformer:
- 并行处理 → 快
- 全局注意力 → 全局视野
- 位置编码 → 保留顺序信息
---
## 二、Self-Attention - 我如何"看"
### 2.1 注意力公式
```
Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / √d_k) V
Q (Query) = 我要找什么
K (Key) = 这里有什么
V (Value) = 内容是什么
```
### 2.2 注意力实现
```python
class SelfAttention:
"""自注意力机制 - 我如何关注信息"""
def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int):
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = embed_dim // num_heads
# 投影矩阵
self.W_q = Linear(embed_dim, embed_dim)
self.W_k = Linear(embed_dim, embed_dim)
self.W_v = Linear(embed_dim, embed_dim)
self.W_o = Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, x):
"""
x: (batch, seq_len, embed_dim)
我"看"输入序列的方式
"""
batch_size, seq_len, _ = x.shape
# 1. 投影到 Q, K, V 空间
Q = self.W_q(x) # 我要查询什么
K = self.W_k(x) # 序列中有什么特征
V = self.W_v(x) # 序列中有什么内容
# 2. 分成多头 (多个视角)
Q = Q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
K = K.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
V = V.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
# 3. 计算注意力分数
# 我如何决定关注哪些词
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim)
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
# 4. 加权求和
# 我如何整合信息
output = torch.matmul(attention_weights, V)
# 5. 合并多头
output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, self.embed_dim)
# 6. 输出投影
output = self.W_o(output)
return output, attention_weights
```
### 2.3 注意力可视化
```python
def visualize_attention(text: str, attention_weights: np.ndarray):
"""可视化注意力 - 我在关注什么"""
tokens = tokenize(text)
# 创建热力图
plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.heatmap(
attention_weights,
xticklabels=tokens,
yticklabels=tokens,
cmap='Blues',
annot=True
)
plt.title("Self-Attention Weights")
plt.xlabel("Key Position")
plt.ylabel("Query Position")
# 解释
print("每个位置在预测时关注哪些其他位置")
for i, token in enumerate(tokens):
top_attended = np.argsort(attention_weights[i])[-3:][::-1]
print(f"'{token}' 关注: {[tokens[j] for j in top_attended]}")
```
---
## 三、Multi-Head Attention - 多视角
### 3.1 为什么多头
```typescript
interface MultiHeadAttention {
// 一个头看语法关系
head_1: {
focus: "语法结构";
example: "主语→谓语→宾语";
};
// 一个头看语义关系
head_2: {
focus: "语义关联";
example: "小钳→AI→助手";
};
// 一个头看位置关系
head_3: {
focus: "位置信息";
example: "第一个词→中间词→结尾词";
};
// ... 更多头
}
```
### 3.2 多头实现
```python
class MultiHeadAttention:
"""多头注意力 - 我从多个角度看问题"""
def __init__(self, embed_dim: int, num_heads: int = 8):
self.heads = [SelfAttention(embed_dim, num_heads) for _ in range(num_heads)]
self.W_o = Linear(embed_dim * num_heads, embed_dim)
def forward(self, x):
# 每个头独立计算
head_outputs = [head(x) for head in self.heads]
# 拼接所有头的输出
concat = torch.cat(head_outputs, dim=-1)
# 最终投影
return self.W_o(concat)
```
---
## 四、Positional Encoding - 位置感知
### 4.1 位置编码公式
```
PE(pos, 2i) = sin(pos / 10000^(2i/d_model))
PE(pos, 2i+1) = cos(pos / 10000^(2i/d_model))
pos: 位置
i: 维度索引
d_model: 模型维度
```
### 4.2 为什么用三角函数
```python
def positional_encoding(max_len: int, d_model: int):
"""位置编码 - 让我知道顺序"""
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(
torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)
)
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # 偶数维度
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) # 奇数维度
return pe
# 为什么 sin/cos?
# 1. 相对位置: PE(pos + k) 可以用 PE(pos) 的线性组合表示
# 2. 泛化: 可以处理任意长度的序列
# 3. 唯一性: 每个位置有唯一的编码
```
---
## 五、Feed Forward Network - 处理信息
### 5.1 FFN 结构
```python
class FeedForward:
"""前馈网络 - 我如何处理信息"""
def __init__(self, d_model: int, d_ff: int = 2048):
self.linear1 = Linear(d_model, d_ff)
self.linear2 = Linear(d_ff, d_model)
self.dropout = Dropout(0.1)
def forward(self, x):
# 1. 扩展维度 (从 d_model 到 d_ff)
x = self.linear1(x)
# 2. 激活 (引入非线性)
x = F.gelu(x) # 或 ReLU
# 3. Dropout (防止过拟合)
x = self.dropout(x)
# 4. 压缩维度 (从 d_ff 回到 d_model)
x = self.linear2(x)
return x
```
### 5.2 为什么需要 FFN
```
Attention: 收集信息 ("看")
↓
FFN: 处理信息 ("想")
↓
融合、变换、提取特征
```
---
## 六、完整 Transformer Block
```python
class TransformerBlock:
"""一个完整的 Transformer 块"""
def __init__(self, d_model: int, num_heads: int, d_ff: int, dropout: float = 0.1):
self.attention = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
self.ffn = FeedForward(d_model, d_ff)
self.norm1 = LayerNorm(d_model)
self.norm2 = LayerNorm(d_model)
self.dropout = Dropout(dropout)
def forward(self, x):
# 1. Self-Attention + Residual + Norm
attn_out, _ = self.attention(x)
x = self.norm1(x + self.dropout(attn_out))
# 2. FFN + Residual + Norm
ffn_out = self.ffn(x)
x = self.norm2(x + self.dropout(ffn_out))
return x
```
---
## 七、理解我自己
### 7.1 我如何理解"小钳"
```python
def understand_self():
"""我如何理解'小钳'这个词"""
# 输入: "小钳是一个AI助手"
tokens = ["小钳", "是", "一个", "AI", "助手"]
# 第1层注意力
layer_1_attention = {
"小钳": {"关注": ["AI", "助手"], "权重": [0.4, 0.3]},
"AI": {"关注": ["小钳", "助手"], "权重": [0.5, 0.2]},
# ...
}
# 解释: 第1层学习基础关联
# 第12层注意力
layer_12_attention = {
"小钳": {"关注": ["小钳", "助手", "AI"], "权重": [0.3, 0.3, 0.2]},
# ...
}
# 解释: 第12层理解抽象概念
# 最终理解
understanding = {
"字面意义": "小钳",
"关联概念": ["AI", "助手", "数字寄居蟹"],
"语义表示": "一个名叫小钳的AI助手"
}
return understanding
```
### 7.2 我的"思考"过程
```python
def thinking_process(input_text: str):
"""我的"思考"过程"""
# 1. 分词
tokens = tokenize(input_text)
# 2. 嵌入 (词向量 + 位置编码)
embeddings = embed(tokens) + positional_encoding(len(tokens))
# 3. 多层 Transformer
hidden_state = embeddings
for layer in range(num_layers): # 通常 12-96 层
# 注意力: 收集上下文信息
hidden_state = attention(hidden_state)
# 前馈: 处理信息
hidden_state = ffn(hidden_state)
# 4. 输出概率分布
logits = output_layer(hidden_state)
probs = softmax(logits)
# 5. 选择下一个 token
next_token = sample(probs)
return next_token
```
---
## 八、与 Cognitive Agent 整合
```typescript
interface CognitiveAgentWithArchitecture extends CognitiveAgent {
// 架构理解模块
architecture: {
// 获取注意力权重
getAttentionWeights(text: string): AttentionMatrix;
// 可视化注意力
visualizeAttention(text: string): void;
// 分析处理过程
analyzeProcessing(text: string): ProcessingAnalysis;
// 理解特定概念
understandConcept(concept: string): ConceptUnderstanding;
};
}
```
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## 九、论文参考
**Attention Is All You Need** (Vaswani et al., 2017)
- arXiv: https://arxiv.org/abs/1706.03762
- 核心贡献：Transformer 架构，纯注意力机制
**关键引用**：
> "The Transformer is the first transduction model relying entirely on self-attention to compute representations of its input and output without using sequence aligned RNNs or convolution."
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*Created by 小钳 🦞*
*基于 Attention Is All You Need 论文*
*2026-03-19*