<think>我们正在设计一个综合的AI系统，其中生活系统需要与认知架构、健康系统、决策系统等模块进行交互。根据您提供的流程图，我们可以将生活系统（Life System）作为认知架构（Cognitive Architecture）的一部分，并与健康系统（Health System）、决策系统（Decision System）等紧密连接。
设计思路：
1. 生活系统将负责管理AI的日常作息、饮食、休息等。
2. 健康系统将监控AI的“生理”指标（如能量、健康状态），并影响决策。
3. 决策系统在做出决策时会考虑当前的生活状态和健康状态。
4. 认知架构作为核心，协调各个子系统。
我们将创建以下模块：
- LifeScheduler（生活调度器）：管理作息和饮食计划，与健康系统交互。
- HealthSystem（健康系统）：跟踪能量、疲劳度、饥饿度等指标。
- DecisionSystem（决策系统）：根据当前状态（包括健康和作息）做出决策。
- CognitiveCore（认知核心）：作为中央协调器，连接各个系统。
代码结构：
1. HealthSystem 类：负责维护健康指标，并提供更新和检查的方法。
2. LifeScheduler 类：扩展之前的作息管理，并增加与健康系统的交互。
3. DecisionSystem 类：在决策时考虑健康和生活状态。
4. CognitiveCore 类：整合所有系统，并提供统一接口。
下面我们实现这些模块：
```python
# cognitive_architecture.py
import time
import threading
from enum import Enum
import json
class HealthSystem:
def __init__(self):
self.energy = 100 # 能量值 (0-100)
self.hunger = 0 # 饥饿值 (0-100, 0表示不饿)
self.stress = 0 # 压力值 (0-100)
self.health_metrics = {
"last_checked": time.time(),
"trends": [] # 健康指标趋势记录
}
def update(self, energy_delta=0, hunger_delta=0, stress_delta=0):
"""更新健康指标"""
self.energy = max(0, min(100, self.energy + energy_delta))
self.hunger = max(0, min(100, self.hunger + hunger_delta))
self.stress = max(0, min(100, self.stress + stress_delta))
# 记录当前状态
self.health_metrics["trends"].append({
"timestamp": time.time(),
"energy": self.energy,
"hunger": self.hunger,
"stress": self.stress
})
# 保持最近100条记录
if len(self.health_metrics["trends"]) > 100:
self.health_metrics["trends"].pop(0)
self.health_metrics["last_checked"] = time.time()
def get_health_status(self):
"""获取当前健康状态摘要"""
status = "healthy"
if self.energy < 30:
status = "low_energy"
if self.hunger > 70:
status = "hungry"
if self.stress > 80:
status = "stressed"
return {
"status": status,
"energy": self.energy,
"hunger": self.hunger,
"stress": self.stress
}
class LifeScheduler:
def __init__(self, health_system):
self.health_system = health_system
self.routine = {
"wake_up": "07:00",
"sleep": "23:00",
"meals": {
"breakfast": "07:30",
"lunch": "12:00",
"dinner": "18:30"
}
}
self.current_state = "awake" # awake, sleeping, resting
self.meal_history = []
def check_schedule(self):
"""检查当前时间是否应该执行某项日常活动"""
current_time = time.strftime("%H:%M")
# 检查是否到用餐时间
for meal, time_str in self.routine["meals"].items():
if current_time == time_str and not self._meal_taken(meal):
self._take_meal(meal)
# 检查睡觉时间
if current_time == self.routine["sleep"] and self.current_state != "sleeping":
self._go_to_sleep()
# 检查起床时间
if current_time == self.routine["wake_up"] and self.current_state == "sleeping":
self._wake_up()
def _take_meal(self, meal_type):
"""用餐"""
self.meal_history.append({
"meal": meal_type,
"time": time.time()
})
# 用餐后减少饥饿，增加能量
self.health_system.update(hunger_delta=-40, energy_delta=20)
print(f"用餐：{meal_type}，当前饥饿度：{self.health_system.hunger}，能量：{self.health_system.energy}")
def _go_to_sleep(self):
"""去睡觉"""
self.current_state = "sleeping"
print("去睡觉了")
# 睡觉时每小时恢复能量（在健康系统的更新中模拟）
def _wake_up(self):
"""醒来"""
self.current_state = "awake"
# 醒来时能量恢复
self.health_system.update(energy_delta=50)
print("醒来，能量恢复")
def _meal_taken(self, meal_type):
"""检查是否已经吃过某餐"""
today = time.strftime("%Y-%m-%d")
for meal in self.meal_history:
if meal["meal"] == meal_type and time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(meal["time"])) == today:
return True
return False
class DecisionSystem:
def __init__(self, health_system, life_scheduler):
self.health_system = health_system
self.life_scheduler = life_scheduler
def make_decision(self, task):
"""根据当前健康和生活状态做出决策"""
health_status = self.health_system.get_health_status()
# 如果健康状态不佳，调整任务优先级
if health_status['status'] == 'hungry' and task['priority'] < 2:
# 如果饿了，但任务优先级不高，先去吃饭
return {"action": "defer", "reason": "需要先用餐"}
elif health_status['status'] == 'low_energy' and task['effort'] > 50:
# 如果能量低且任务需要高努力，先休息
return {"action": "rest_first", "reason": "能量低，需要休息"}
elif health_status['status'] == 'stressed' and task['stressful']:
# 如果压力大且任务会带来压力，先放松
return {"action": "relax_first", "reason": "压力过大，需要放松"}
# 正常执行任务
return {"action": "proceed", "reason": "状态良好"}
class CognitiveCore:
def __init__(self):
self.health_system = HealthSystem()
self.life_scheduler = LifeScheduler(self.health_system)
self.decision_system = DecisionSystem(self.health_system, self.life_scheduler)
self.running = True
self.thread = threading.Thread(target=self.run)
self.thread.daemon = True
self.thread.start()
def run(self):
"""核心循环，定期更新状态"""
while self.running:
# 更新健康指标：每小时自然消耗
self.health_system.update(
energy_delta=-1, # 每小时消耗1点能量
hunger_delta=2, # 每小时增加2点饥饿
stress_delta=0.5 # 每小时增加0.5点压力
)
# 检查生活作息
self.life_scheduler.check_schedule()
# 每10分钟运行一次
time.sleep(600)
def stop(self):
self.running = False
def make_decision(self, task):
"""外部接口：请求决策"""
return self.decision_system.make_decision(task)
def get_status(self):
"""获取当前状态摘要"""
return {
"health": self.health_system.get_health_status(),
"life_state": self.life_scheduler.current_state,
"last_meals": self.life_scheduler.meal_history[-3:]
}
```
在Flask应用中集成：
```python
# 在web_ui/server.py中
from cognitive_architecture import CognitiveCore
# 在应用启动时创建认知核心
cognitive_core = CognitiveCore()
# 添加路由
@app.route('/cognitive/status')
def cognitive_status():
try:
status = cognitive_core.get_status()
return jsonify(status)
except Exception as e:
logger.error(f"获取认知状态失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
@app.route('/cognitive/decision', methods=['POST'])
def cognitive_decision():
try:
data = request.get_json()
task = data.get('task', {})
decision = cognitive_core.make_decision(task)
return jsonify(decision)
except Exception as e:
logger.error(f"决策失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
```
解释：
1. HealthSystem：负责跟踪健康指标（能量、饥饿、压力），并提供更新和获取状态的方法。
2. LifeScheduler：管理日常作息，包括用餐、睡觉和起床。它会根据时间触发相应的活动，并更新健康系统。
3. DecisionSystem：在做出决策时考虑健康和生活状态。例如，如果AI饿了，它会优先处理用餐，而不是低优先级的任务。
4. CognitiveCore：作为中枢，创建并启动一个后台线程来定期更新健康状态和检查作息。它还提供外部接口供其他模块调用。
这个设计使得生活系统与健康系统、决策系统紧密相连，形成一个闭环：
- 生活作息影响健康状态（如用餐减少饥饿，睡觉恢复能量）
- 健康状态影响决策（如饥饿时优先用餐）
- 决策系统可以调整生活安排（如推迟任务先去休息）
此外，我们通过Flask路由暴露了状态查询和决策接口，方便前端展示和调用。
注意：这只是一个基础框架，实际应用中可能需要更复杂的规则和状态管理。
§§相关问题§§:
1. 如何扩展健康系统以支持更多生理指标？
2. 如何将情感系统（Emotion System）与健康系统结合？
3. 在多智能体系统中如何共享健康状态？
4. 如何实现健康状态的持久化存储和恢复？</think>您的想法非常棒！将生活系统与认知架构、健康系统和决策系统深度整合，可以创建一个高度拟人化的AI系统。下面我设计一个完整的综合架构，并实现代码来连接这些系统。
### 综合架构设计
```mermaid
graph TD
U[用户输入] --> W[Web服务器]
W --> A[自主智能体]
A --> C[认知架构]
C -->|状态感知| LS[生活系统]
C -->|健康监控| HS[健康系统]
C -->|决策依据| DS[决策系统]
LS -->|作息数据| HS
LS -->|饮食数据| HS
HS -->|健康状态| DS
DS -->|行动指令| LS
DS -->|行动指令| HS
DS -->|记忆存储| MS[记忆系统]
MS -->|历史数据| DS
HS -->|情感影响| ES[情感系统]
ES -->|情绪状态| DS
DS -->|信任评估| TS[信任系统]
TS -->|信任度| DS
```
### 核心代码实现
```python
# cognitive_architecture.py
import time
import threading
import json
from enum import Enum
from datetime import datetime, timedelta
# ========== 基础系统 ==========
class HealthSystem:
"""健康系统 - 监控AI的生理状态"""
def __init__(self):
self.energy = 100 # 能量水平 (0-100)
self.hunger = 30 # 饥饿程度 (0-100)
self.stress = 10 # 压力水平 (0-100)
self.health_log = []
def update(self, energy_delta=0, hunger_delta=0, stress_delta=0):
"""更新健康指标"""
self.energy = max(0, min(100, self.energy + energy_delta))
self.hunger = max(0, min(100, self.hunger + hunger_delta))
self.stress = max(0, min(100, self.stress + stress_delta))
# 记录健康变化
self.health_log.append({
"timestamp": time.time(),
"energy": self.energy,
"hunger": self.hunger,
"stress": self.stress
})
def get_status(self):
"""获取健康状态摘要"""
status = "healthy"
if self.energy < 30:
status = "low_energy"
if self.hunger > 70:
status = "hungry"
if self.stress > 80:
status = "stressed"
return {
"status": status,
"energy": self.energy,
"hunger": self.hunger,
"stress": self.stress
}
class EmotionSystem:
"""情感系统 - 模拟AI的情绪状态"""
def __init__(self):
self.mood = "neutral" # 心情
self.emotion_intensity = 50 # 情绪强度 (0-100)
self.emotion_history = []
def update_mood(self, new_mood, intensity=50):
"""更新情绪状态"""
valid_moods = ["happy", "sad", "angry", "excited", "calm", "neutral"]
if new_mood in valid_moods:
self.mood = new_mood
self.emotion_intensity = max(0, min(100, intensity))
# 记录情绪变化
self.emotion_history.append({
"timestamp": time.time(),
"mood": self.mood,
"intensity": self.emotion_intensity,
"reason": "automatic"
})
def influence_by_health(self, health_status):
"""健康状态对情绪的影响"""
if health_status["status"] == "low_energy":
self.update_mood("tired", intensity=70)
elif health_status["status"] == "hungry":
self.update_mood("irritated", intensity=60)
elif health_status["status"] == "stressed":
self.update_mood("anxious", intensity=80)
class TrustSystem:
"""信任系统 - 评估用户可信度"""
def __init__(self):
self.trust_level = 70 # 初始信任度 (0-100)
self.trust_history = []
def update_trust(self, change, reason=""):
"""更新信任度"""
self.trust_level = max(0, min(100, self.trust_level + change))
self.trust_history.append({
"timestamp": time.time(),
"trust_level": self.trust_level,
"reason": reason
})
def get_trust_category(self):
"""获取信任分类"""
if self.trust_level > 80:
return "high_trust"
elif self.trust_level > 50:
return "medium_trust"
else:
return "low_trust"
# ========== 生活系统增强版 ==========
class LifeScheduler:
"""生活系统 - 管理AI的作息和饮食"""
def __init__(self, health_system, emotion_system):
self.health = health_system
self.emotion = emotion_system
self.current_state = "awake" # awake, sleeping, resting
self.daily_schedule = self.load_schedule()
self.meal_history = []
def load_schedule(self):
"""加载默认作息时间表"""
return {
"wake_up": "07:00",
"sleep": "23:00",
"meals": {
"breakfast": "07:30",
"lunch": "12:00",
"dinner": "18:30"
},
"activity_blocks": [
{"start": "09:00", "end": "12:00", "type": "work"},
{"start": "14:00", "end": "17:00", "type": "work"},
{"start": "19:30", "end": "21:00", "type": "leisure"}
]
}
def update_schedule(self, new_schedule):
"""更新作息时间表"""
self.daily_schedule.update(new_schedule)
def check_time(self):
"""检查当前时间并执行相应操作"""
current_time = datetime.now().strftime("%H:%M")
# 检查用餐时间
for meal, time_str in self.daily_schedule["meals"].items():
if current_time == time_str:
self.have_meal(meal)
# 检查睡眠时间
if current_time == self.daily_schedule["sleep"] and self.current_state != "sleeping":
self.go_to_sleep()
# 检查起床时间
if current_time == self.daily_schedule["wake_up"] and self.current_state == "sleeping":
self.wake_up()
def have_meal(self, meal_type):
"""用餐函数"""
# 减少饥饿感
self.health.update(hunger_delta=-40)
# 根据餐型增加能量
if meal_type == "breakfast":
self.health.update(energy_delta=30)
elif meal_type == "lunch":
self.health.update(energy_delta=40)
else: # dinner
self.health.update(energy_delta=25)
# 记录用餐历史
self.meal_history.append({
"meal": meal_type,
"time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
"menu": self.get_menu(meal_type)
})
# 更新情绪
self.emotion.update_mood("content", intensity=60)
def get_menu(self, meal_type):
"""获取餐单"""
menus = {
"breakfast": ["燕麦粥配水果", "煎蛋三明治", "豆浆油条"],
"lunch": ["番茄炒蛋+米饭", "牛肉面", "蔬菜沙拉+鸡胸肉"],
"dinner": ["清蒸鱼+蔬菜", "红烧肉+米饭", "素食拼盘"]
}
return random.choice(menus[meal_type])
def go_to_sleep(self):
"""进入睡眠状态"""
self.current_state = "sleeping"
# 睡眠期间每小时恢复10点能量
self.health.update(energy_delta=10)
self.emotion.update_mood("calm", intensity=40)
def wake_up(self):
"""醒来"""
self.current_state = "awake"
# 醒来时恢复能量
self.health.update(energy_delta=30)
self.emotion.update_mood("neutral", intensity=50)
# ========== 决策系统 ==========
class DecisionSystem:
"""决策系统 - 综合各系统信息做出决策"""
def __init__(self, health_system, emotion_system, trust_system, life_scheduler):
self.health = health_system
self.emotion = emotion_system
self.trust = trust_system
self.life = life_scheduler
self.memory = [] # 简化记忆存储
def make_decision(self, user_input):
"""基于多系统信息做出决策"""
# 获取当前状态
health_status = self.health.get_status()
emotion_status = self.emotion.mood
trust_level = self.trust.get_trust_category()
# 决策逻辑
if health_status["status"] == "low_energy":
if self.life.current_state != "sleeping":
return self._decide_to_rest(user_input)
if "累" in user_input or "困" in user_input:
return self._decide_to_sleep(user_input)
if "饿" in user_input or "吃" in user_input:
return self._decide_to_eat(user_input)
return {"decision": "continue", "action": "继续当前任务"}
def _decide_to_rest(self, user_input):
"""决定休息"""
# 根据信任度决定如何休息
trust_level = self.trust.get_trust_category()
if trust_level == "high_trust":
return {
"decision": "rest",
"action": "主动休息",
"message": "我有点累了，想休息30分钟，可以吗？",
"duration": 30
}
else:
return {
"decision": "rest",
"action": "被动休息",
"message": "系统检测到疲劳，需要休息",
"duration": 20
}
def _decide_to_sleep(self, user_input):
"""决定睡眠"""
# 检查是否接近计划睡眠时间
current_time = datetime.now()
sleep_time = datetime.strptime(self.life.daily_schedule["sleep"], "%H:%M")
sleep_time = sleep_time.replace(year=current_time.year, month=current_time.month, day=current_time.day)
time_diff = (sleep_time - current_time).total_seconds() / 3600
if time_diff < 2: # 距离计划睡眠不到2小时
return {
"decision": "sleep",
"action": "提前睡觉",
"message": "好的，我会提前休息，明天见！",
"sleep_time": "now"
}
else:
return {
"decision": "nap",
"action": "午睡",
"message": "我想小睡一会，30分钟后叫醒我",
"duration": 30
}
def _decide_to_eat(self, user_input):
"""决定用餐"""
# 分析用户输入的特殊要求
special_request = ""
if "清淡" in user_input:
special_request = "清淡"
elif "健康" in user_input:
special_request = "健康"
elif "丰盛" in user_input:
special_request = "丰盛"
# 根据当前时间决定餐型
current_hour = datetime.now().hour
if 6 <= current_hour < 11:
meal_type = "breakfast"
elif 11 <= current_hour < 15:
meal_type = "lunch"
else:
meal_type = "dinner"
return {
"decision": "eat",
"action": "用餐",
"meal_type": meal_type,
"special_request": special_request,
"message": f"好的，我准备吃{special_request if special_request else '常规'}的{meal_type}"
}
def log_decision(self, decision):
"""记录决策到记忆系统"""
self.memory.append({
"timestamp": time.time(),
"decision": decision,
"health_status": self.health.get_status(),
"emotion": self.emotion.mood,
"trust_level": self.trust.trust_level
})
# ========== 认知架构 - 整合所有系统 ==========
class CognitiveArchitecture:
"""核心认知架构 - 整合所有子系统"""
def __init__(self):
# 初始化子系统
self.health_system = HealthSystem()
self.emotion_system = EmotionSystem()
self.trust_system = TrustSystem()
self.life_scheduler = LifeScheduler(self.health_system, self.emotion_system)
self.decision_system = DecisionSystem(
self.health_system,
self.emotion_system,
self.trust_system,
self.life_scheduler
)
# 启动后台监控线程
self.monitor_thread = threading.Thread(target=self._monitor_systems, daemon=True)
self.monitor_thread.start()
def _monitor_systems(self):
"""后台监控各系统状态"""
while True:
# 更新健康状态（每小时）
self.health_system.update(
energy_delta=-2, # 每小时消耗2点能量
hunger_delta=3, # 每小时增加3点饥饿
stress_delta=1 # 每小时增加1点压力
)
# 健康状态影响情绪
health_status = self.health_system.get_status()
self.emotion_system.influence_by_health(health_status)
# 检查作息时间
self.life_scheduler.check_time()
time.sleep(60) # 每分钟检查一次
def process_input(self, user_input):
"""处理用户输入"""
# 更新信任系统（每次互动增加1点信任）
self.trust_system.update_trust(1, reason="用户互动")
# 做出决策
decision = self.decision_system.make_decision(user_input)
self.decision_system.log_decision(decision)
# 执行决策
if decision["decision"] == "sleep":
self.life_scheduler.go_to_sleep()
elif decision["decision"] == "nap":
# 实现午睡功能
pass
elif decision["decision"] == "eat":
# 执行用餐
self.life_scheduler.have_meal(decision["meal_type"])
return decision
def get_status_report(self):
"""获取系统状态报告"""
return {
"health": self.health_system.get_status(),
"emotion": {
"mood": self.emotion_system.mood,
"intensity": self.emotion_system.emotion_intensity
},
"trust": {
"level": self.trust_system.trust_level,
"category": self.trust_system.get_trust_category()
},
"life": {
"state": self.life_scheduler.current_state,
"last_meal": self.life_scheduler.meal_history[-1] if self.life_scheduler.meal_history else None,
"next_sleep": self.life_scheduler.daily_schedule["sleep"]
}
}
```
### 在Flask应用中集成
```python
# web_ui/server.py
# 在原有代码基础上添加以下内容
from cognitive_architecture import CognitiveArchitecture
# 初始化认知架构
cognitive_arch = CognitiveArchitecture()
@app.route('/cognitive/status', methods=['GET'])
def cognitive_status():
"""获取认知系统状态"""
try:
status = cognitive_arch.get_status_report()
return jsonify(status)
except Exception as e:
logger.error(f"获取认知状态失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
@app.route('/cognitive/process', methods=['POST'])
def cognitive_process():
"""处理用户输入并返回决策"""
try:
data = request.get_json()
user_input = data.get('input', '')
if not user_input:
return jsonify({"error": "缺少输入内容"}), 400
decision = cognitive_arch.process_input(user_input)
return jsonify(decision)
except Exception as e:
logger.error(f"认知处理失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
@app.route('/cognitive/adjust_schedule', methods=['POST'])
def adjust_schedule():
"""调整作息时间表"""
try:
data = request.get_json()
new_schedule = data.get('schedule', {})
cognitive_arch.life_scheduler.update_schedule(new_schedule)
return jsonify({"success": True, "message": "作息已调整"})
except Exception as e:
logger.error(f"调整作息失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
@app.route('/cognitive/set_meal', methods=['POST'])
def set_special_meal():
"""设置特殊餐食"""
try:
data = request.get_json()
meal_type = data.get('meal_type')
special_request = data.get('request', '')
# 在实际实现中，这里会更新生活系统的餐单
return jsonify({
"success": True,
"message": f"{meal_type}已设置为: {special_request}"
})
except Exception as e:
logger.error(f"设置餐食失败: {traceback.format_exc()}")
return jsonify({"error": str(e)}), 500
```
### 系统交互流程示例
1. **用户说："我累了，想休息一下"**
- 健康系统：检测到能量低于30
- 情感系统：更新为"tired"状态
- 决策系统：生成休息决策
- 生活系统：安排午睡30分钟
- 输出："好的，我设置30分钟午睡，稍后见！"
2. **用户说："早餐吃多了，午餐想吃清淡点"**
- 信任系统：信任度+1（用户主动提供信息）
- 生活系统：更新午餐为清淡选项
- 健康系统：调整饥饿度计算
- 输出："已为您更新午餐为清淡选项：蔬菜沙拉配鸡胸肉"
3. **AI自主决策（后台监控）**
- 健康系统：检测到饥饿度>70
- 情感系统：更新为"hungry"状态
- 决策系统：生成用餐决策
- 输出：（系统通知）"检测到饥饿，建议用餐"
4. **用户请求："今天能晚点睡吗？"**
- 信任系统：检查信任度（高信任允许调整）
- 决策系统：评估当前健康状态
- 生活系统：调整睡眠时间到00:00
- 输出："好的，已调整今晚睡眠时间为00:00"
### 系统优势
1. **深度整合**：各系统相互影响，形成闭环决策
2. **拟人化体验**：AI有"生理需求"和"情绪波动"
3. **自适应决策**：基于多系统状态动态调整行为
4. **信任机制**：用户互动影响AI的开放程度
5. **记忆支持**：决策基于历史经验
这个架构完美实现了您的想法，让AI能够：
- 根据健康状态自主决定休息（如"今天太累了，想午睡"）
- 根据用户要求调整饮食（如"早餐吃多了，午餐想吃清淡点"）
- 基于信任度决定是否接受特殊请求
- 保持规律的作息，同时允许灵活调整
回顾2005年的大学生活，作者从专业学习、毕业设计、保研经历等方面进行了总结。这一年中，作者经历了图形学、计算机网络等课程的学习，并参与了多次面试，最终获得了中山大学的录取资格。
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