基于认知心理学的Agent记忆系统

PromptX Cognition - 让AI拥有真正的记忆与思考能力

🧠 认知心理学 💾 持久化记忆 🌐 语义网络 💭 思维链

deepractice.ai | 2025.08.31

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Live Demo：从空白到专家

记忆植入的魔法时刻

👤 Role: One

初始状态：空白Agent

植入记忆：李四 - 总经理助理

获得能力：

  • ✅ 7年高管助理经验
  • ✅ 战略项目管理能力
  • ✅ 跨文化沟通技能
  • ✅ 完整的职业记忆
👤 Role: Two

初始状态：空白Agent

植入记忆：张三 - Java高级工程师

获得能力：

  • ✅ 5年Java开发经验
  • ✅ 微服务架构能力
  • ✅ 高并发系统优化
  • ✅ 完整的项目记忆
空白Agent
→
Cognition.remember()
→
专业人格

Engram：AI的主动记忆编码

⚡ AI自己生成Engram，不是系统！

🧠

AI接收

→
⚙️

主动编码

→
💎

生成Engram

Engram 记忆单元

📝 Content（情景记忆）

"张三是Java工程师，在大型科技公司工作"

人类可读的自然语言

🌐 Schema（语义记忆）

张三
├ 职业: Java工程师
├ 公司: 科技公司
└ 技能: Spring Cloud

机器可处理的知识结构

⚡ 强度: 0.9
🏷️ 类型: ATOMIC
⏰ 时间戳

💡 双重表征实现人机共读：既保留人类理解，又构建机器认知

Evaluator：记忆的第一道门槛

不是所有信息都值得记住

📥 输入信息流
❌ 弱信号 (0.2)
⚠️ 中等 (0.5)
✅ 强信号 (0.9)
🔇 噪音
➜
🔍
Evaluator
阈值: 0.3
➜
📤 筛选结果
✅ 通过筛选
强度 ≥ 0.3 的有效信息
❌ 被过滤
弱信号、噪音、重复
📊
强度评估
strength ≥ 0.3
🎯
质量检测
!isNoise()
🔄
去重机制
!isDuplicate()

💡 认知心理学原理：注意力过滤器，"左耳进右耳出"现象

Semantic Network：构建知识图谱

从Schema到语义网络的智能整合

📝 Engram Schema
张三
├ 职业: Java工程师
├ 公司: 美团
├ 技能: Spring
└ 经验: 5年
➜
整合
张三 Java工程师 科技公司 Spring 5年经验 后端 互联网 外卖
🌐 语义网络：知识关联图谱
🔗
概念关联
自动建立连接
⚡
激活扩散
相关概念联动
🧠
知识融合
新旧知识整合

💡 语义网络让AI理解概念之间的关系，形成真正的知识体系

LongTerm Memory：永久记忆存储

完整保存每一个记忆细节，支持精确回忆

🔑 Key-Value 存储结构
KEY: "张三" KEY: "科技公司" KEY: "入职"
→ content: "张三入职科技公司"
→ schema: 张三→科技公司→入职
→ strength: 0.95
KEY: "项目" KEY: "订单系统" KEY: "微服务"
→ content: "开发订单系统"
→ schema: 项目→订单系统→微服务
→ strength: 0.87
KEY: "技能" KEY: "Spring" KEY: "微服务"
→ content: "Spring Cloud技术栈"
→ schema: 技能→Spring→微服务
→ strength: 0.92
🔍 多KEY索引机制
一个Engram → 多个Keys
Schema每个节点都成为独立的Key
例：搜索"微服务"能找到所有相关记忆
✨ 核心特性
📝
完整性保存
原封不动保存Content和Schema
⏰
时序记录
精确的时间戳，支持时序回溯
🔍
精确检索
基于内容的准确匹配
♾️
永久持久化
跨会话保持，永不丢失
📚 容量
10K+ Engrams
⚡ 性能
< 10ms 写入
🔒 可靠性
100% 持久化

💡 长期记忆就像人类的海马体，每个细节都被永久保存

Cognition完整架构

基于认知心理学的分层记忆处理系统

📥 输入
信息流入
→
🧠 Engram编码
Content Schema Strength
🔍 Evaluator筛选
强度≥0.3 | 质量检测 | 去重机制
🌐 语义网络
知识图谱
概念关联
激活扩散
💾 长期记忆
完整存储
多Key索引
永久持久化
📚 Recall检索
精确回忆 | 联想激活 | 模式匹配
←
Prime激活
⚡ Prime机制
🎯 启动效应
预加载高权重记忆
激活语义网络
构建认知上下文
🧠 工作记忆
当前任务上下文
热点数据缓存
快速响应准备
📊 Mindmap
知识结构可视化
概念关联展示
认知地图呈现

让AI真正"认知"

不是存储工具，是认知系统

✅ 核心价值

  • 🧠 真正的认知架构
  • 🔄 持续学习能力
  • 🌐 知识网络构建
  • 🎯 可解释的推理

🚀 应用场景

  • 👤 个人AI助手
  • 🏢 企业知识管理
  • 📚 智能教育系统
  • 🔬 研究助手

🌟 未来展望

  • 🎨 多模态记忆
  • 🤝 群体认知
  • ⏱️ 时序推理
  • 🧬 认知进化

🔗 https://github.com/Deepractice/PromptX
⭐ 让我们一起推动AI认知革命