认知架构
Cognitive Architecture
分层认知系统：感知层→反射层→意识层的仿生Agent架构
子问题
1.感知事件聚合
2.反射行为触发
3.意识决策循环
4.事件优先级调度
5.行为竞争选择与 cooldown 防抖
6.LLM 调用的错误爆发防护
7.上下文边界的自动裁剪与归档折叠
8.事件不可变性与追踪链路保持
各项目的解法1 solutions
Signals
横向对比
| 维度 | AIRI |
|---|---|
| 认知分层 | 三层仿生架构：Perception→Reflex→Conscious，反射层无需LLM |
| 事件通信 | EventBus 带 traceId/parentId 追踪 + deepFreeze 不可变 + 模式匹配订阅 |
| 信号过滤 | ReflexManager 拦截 entity_attention，仅转发高级信号给 Brain |
| 行为选择 | when()+score()+cooldown 三阶段竞争选择，支持 5 种模式 |
| 规则引擎 | YAML 规则 + TypeScript 规则双轨，时间窗口累加器防抖 |
| 上下文管理 | enterContext/exitContext 边界管理 + 自动裁剪 + 归档折叠 |
| 错误防护 | Error Burst Guard：5 turn 内 3 错误触发强制 giveUp |
| DI容器 | Awilix 单例注入，8 个服务 lazy 解析 |
最佳实践
1.使用EventBus解耦认知层间通信，YAML规则引擎配置化感知逻辑
2.反射层拦截低级信号避免 LLM 上下文污染
3.三阶段行为选择(when/score/cooldown)防止行为抖动
4.deepFreeze 事件 payload 保证跨层数据不可变
5.Error Burst Guard 防止 Agent 陷入无限错误循环