Cognitive architecture 又是个什么东东?

自Langchain:

https://blog.langchain.dev/what-is-a-cognitive-architecture/

https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_architecture

定义

复制代码
A cognitive architecture refers to both a theory about the structure of the human mind and to a computational instantiation of such a theory used in the fields of artificial intelligence (AI) and computational cognitive science.

hypothesis about the fixed structures that provide a mind, whether in natural or artificial systems, and how they work together --- in conjunction with knowledge and skills embodied within the architecture --- to yield intelligent behavior in a diversity of complex environments.

认知架构 指的是一种人类心灵结构的理论,也可以指这种心灵结构理论在人工智能(AI)及计算认知科学领域中的计算实现。

一个产生思维的固定结构假设(无论是在自然系统还是人工系统中),该假设也说明了这些固定结构是如何与架构中所包含的知识和技能协同工作,从而在复杂环境的多样性中,产生智能行为。


这套理论说明非常费解, Langchain 研究员:

认知架构是指你的系统如何思考------ 换句话说,就是接受用户输入并执行操作或生成响应的代码/提示/LLM 调用的流程。

  1. "认知":因为代理系统依赖于使用 LLM 来推理要做什么。

  2. "架构":因为这些代理系统仍然涉及大量与传统系统架构类似的工程。


AI Agent 是一个用 LLM 来做程序的控制流决策的系统。

An AI agent is a system that uses an LLM to decide the control flow of an application.

Cognitive architecture

下面这张图展示了不同层次 Cognitive architecture 的例子:

从上往下不同 level, 从左→右不同阶段

• 标准化的软件代码(code) :一切都是 Hard Code ,输出或输入的相关参数都直接固定在源代码中,这不构成一个认知架构,因为没有 cognitive 的部分;

• LLM Call ,除了一些数据预处理外,单个 LLM 的调用构成了应用程序的大部分,简单的 Chatbot 属于这一类;

• Chain:一系列 LLM 调用,Chain 尝试将问题的解决分成若干步,调用不同的 LLM 解决问题。复杂的 RAG 属于这一种:调用第一个 LLM 用来搜索、查询,调用第二个 LLM 用于生成答案;

• Router:在前面的三种系统中,用户可以提前知道程序会采取的所有步骤,但在 Router 中,LLM 自行决定调用哪些 LLM ,采取怎样的步骤,这增加了更多的随机性和不可预测性;

• State Machine ,将 LLM 与 Router 结合使用,这将更加不可预测,因为这样结合放入循环中,系统可以(理论上)做无限次的 LLM 调用;

• Agentic 的系统:大家也会称为" Autonomous Agent ",使用 State Machine 时,对于可以采取哪些操作以及在执行该操作后执行哪些流程仍然存在限制;但当使用 Autonomous Agent 时,这些限制将被删除。LLM 来决定采取哪些步骤、怎样去编排不同的 LLM ,这可以通过使用不同的 Prompt 、工具或代码来完成。

简单来说,一个系统越是" Agentic ",LLM 就越大程度地决定系统的行为方式。

Credit from: Agent 最全 Playbook:场景、记忆和交互创新

混个 google agent whitebook

图:

AI 小入门

快速开启 - ApiHug如何在15分钟内,使用 ApiHug 启动一个API开发项目.https://apihug.com/zhCN-docs/startApiHug - API design Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplacehttps://plugins.jetbrains.com/plugin/23534-apihug--api-design-copilot

相关推荐
数据知道1 小时前
claw-code 源码分析:从 TypeScript 心智到 Python/Rust——跨栈移植时类型、边界与错误模型怎么对齐?
python·ai·rust·typescript·claude code·claw code
Thomas.Sir2 小时前
AI 医疗之罕见病/疑难病辅助诊断系统从算法到实现【表型驱动与知识图谱推理】
人工智能·算法·ai·知识图谱
javaGHui2 小时前
QClaw_简单方便_一键部署-多角色共同工作
ai
AC赳赳老秦3 小时前
OpenClaw数据库高效操作指南:MySQL/PostgreSQL批量处理与数据迁移实战
大数据·数据库·mysql·elasticsearch·postgresql·deepseek·openclaw
后端开发基础免费分享3 小时前
Claude Code 最全使用指南:CLAUDE.md、rules、skills、memory 一次讲清
人工智能·ai·claude·claudecode
Tadas-Gao3 小时前
从“驯马”到“驭队”:Harness Engineering 如何重构 AI 产品化的底层逻辑
人工智能·语言模型·架构·大模型·llm·harness
Thomas.Sir3 小时前
重构诊疗效率与精准度之【AI 赋能临床诊断与辅助决策从理论到实战】
人工智能·python·ai·医疗·诊断
m晴朗4 小时前
测试覆盖率从35%到80%:我用AI批量生成C++单元测试的完整方案
c++·gpt·ai
2501_948114245 小时前
技术解码:Gemini交互式模拟API与高负载网关的选型逻辑
人工智能·python·ai
AC赳赳老秦5 小时前
OpenClaw text-translate技能:多语言批量翻译,解决跨境工作沟通难题
大数据·运维·数据库·人工智能·python·deepseek·openclaw