zurbrick/cognition — 認知スキル

cognition — 認知スキル は何をしますか？

OpenClawエージェント向けの7つの生体模倣メモリシステム：予測記憶、メタ記憶、手続き、知識ギャップ、統合、および内省。

特徴

• 予測記憶 (Prospective Memory): 未来のタスクや期限を記憶し、適切なタイミングで想起します。
• メタ記憶 (Metamemory): 自身の記憶の状態を認識し、何を知っているか、何を知らないかを判断します。
• 手続き (Procedures): 定型化されたアクションやワークフローを自動実行するための手続き記憶。
• 知識ギャップ (Knowledge Gaps): エージェントが不足している情報を特定し、学習が必要な領域を検出します。
• 統合 (Consolidation): 短期記憶から長期記憶への情報転送を最適化します。
• 内省 (Reflection): 過去の行動を分析し、自己改善のための洞察を生成します。

使用例

from zurbrick_cognition import Cognition

cog = Cognition()
cog.store("task_deadline", "2024-12-31")
cog.recall("task_deadline")  # 予測記憶の呼び出し

対応プラットフォーム

• OpenClaw
• その他のLLMエージェントフレームワーク（拡張可能）

仕組み

各システムは独立したモジュールとして実装されており、エージェントの行動をより人間らしく、適応的にします。詳細は各モジュールのドキュメントを参照してください。