一、項(xiàng)目定位與核心價(jià)值

Hybrid Schema-Guided Reasoning（SGR）是一個(gè)革命性的 AI 研究智能體框架，它通過獨(dú)創(chuàng)的「兩階段推理-執(zhí)行架構(gòu)」和「持久化上下文記憶系統(tǒng)」，解決了當(dāng)前 AI 助手在復(fù)雜研究任務(wù)中的三大核心痛點(diǎn)：推理黑箱化、上下文遺忘癥、工具調(diào)用僵化。

該項(xiàng)目不僅僅是一個(gè)簡單的問答機(jī)器人，而是一個(gè)完整的「AI 研究操作系統(tǒng)」，它具備：

• 認(rèn)知透明性：每個(gè)決策都有完整的思維鏈可追溯
• 記憶持續(xù)性：跨會話保存用戶交互歷史與研究成果
• 行為適應(yīng)性：根據(jù)新信息動態(tài)調(diào)整研究策略
• 工具靈活性：自然語言驅(qū)動的多工具協(xié)同調(diào)用

二、架構(gòu)創(chuàng)新：雙階段認(rèn)知革命

2.1 傳統(tǒng)架構(gòu)的局限性

當(dāng)前主流 AI 研究工具存在兩種極端：

• 函數(shù)優(yōu)先型：如 LangChain 的鏈?zhǔn)秸{(diào)用，完全黑箱操作
• 提示依賴型：如 AutoGPT，過度依賴提示工程導(dǎo)致不穩(wěn)定

SGR 通過「模式引導(dǎo)推理」(Schema-Guided Reasoning) 開創(chuàng)了第三種可能：

2.2 雙階段架構(gòu)詳解

階段一：元認(rèn)知層（Metacognition Layer）

• 工具強(qiáng)制：通過??tool_choice="generate_reasoning"?? 強(qiáng)制 LLM 進(jìn)入「反思模式」
• 結(jié)構(gòu)化輸出：使用 Pydantic 模型確保推理格式一致性
• 認(rèn)知審計(jì)：生成包含「假設(shè)-驗(yàn)證-風(fēng)險(xiǎn)」的三維推理框架
• 記憶檢索：自動調(diào)用上下文記憶系統(tǒng)獲取相關(guān)歷史

階段二：執(zhí)行層（Execution Layer）

• 自然選擇：??tool_choice="auto"?? 讓 LLM 像人類研究員一樣「想到什么做什么」
• 動態(tài)編排：根據(jù)階段一的推理結(jié)果，自主決定工具組合順序
• 錯(cuò)誤恢復(fù)：當(dāng)工具返回異常時(shí)，自動回到階段一重新推理
• 漸進(jìn)式構(gòu)建：支持「搜索→閱讀→再搜索」的迭代式研究

2.3 認(rèn)知架構(gòu)的哲學(xué)意義

這種設(shè)計(jì)模擬了人類專家的研究過程：

1. 問題分解（類似階段一的推理）
2. 假設(shè)形成（結(jié)構(gòu)化輸出中的假設(shè)字段）
3. 證據(jù)收集（階段二的工具調(diào)用）
4. 結(jié)論修正（基于新信息的動態(tài)重規(guī)劃）

三、記憶系統(tǒng)：超越會話的永恒記憶

3.1 三層記憶架構(gòu)

工作記憶（Working Memory）

• 當(dāng)前會話的完整對話歷史
• 實(shí)時(shí)維護(hù)的工具調(diào)用軌跡
• 正在處理的文件內(nèi)容快照
• 臨時(shí)計(jì)算結(jié)果緩存

情景記憶（Episodic Memory）

• 跨會話的任務(wù)摘要（自動壓縮為 500 字以內(nèi)）
• 用戶偏好模式（如回答風(fēng)格、文件命名習(xí)慣）
• 失敗案例記錄（避免重復(fù)犯錯(cuò)）
• 成功策略模板（可復(fù)用的研究范式）

語義記憶（Semantic Memory）

• 已驗(yàn)證的事實(shí)知識庫（帶置信度評分）
• 文件系統(tǒng)的持久化映射（記錄所有創(chuàng)建/修改的文件）
• 工具使用經(jīng)驗(yàn)（特定場景下的最佳實(shí)踐）
• 領(lǐng)域知識圖譜（從研究報(bào)告中提取的實(shí)體關(guān)系）

3.2 記憶壓縮算法

采用「重要性加權(quán)衰減」策略：

記憶保留概率 = 基礎(chǔ)權(quán)重 × 訪問頻率 × 時(shí)效衰減系數(shù) × 情感強(qiáng)度

其中：

• 成功完成任務(wù)的策略獲得 1.5 倍權(quán)重加成
• 導(dǎo)致錯(cuò)誤的操作被標(biāo)記為「負(fù)面記憶」降低復(fù)現(xiàn)概率
• 關(guān)鍵文件操作（如創(chuàng)建重要報(bào)告）獲得永久記憶保護(hù)

3.3 記憶檢索機(jī)制

當(dāng)用戶提問「我之前關(guān)于區(qū)塊鏈的研究有什么發(fā)現(xiàn)？」時(shí)：

1. 語義搜索：在記憶庫中匹配「區(qū)塊鏈」相關(guān)摘要
2. 時(shí)間過濾：優(yōu)先返回最近 30 天的研究
3. 重要性排序：按記憶的「價(jià)值評分」降序排列
4. 上下文重構(gòu)：將相關(guān)記憶注入新的對話上下文

四、使用場景

4.1 學(xué)術(shù)研究場景

案例：量子計(jì)算論文調(diào)研

用戶：我需要關(guān)于量子糾錯(cuò)的最新研究，特別是表面碼實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)執(zhí)行：

1. 推理階段：識別需要 2024-2025 年文獻(xiàn)，重點(diǎn)關(guān)注實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)

2. 搜索階段：執(zhí)行「surface code quantum error correction 2025」等 3 個(gè)查詢

3. 文件階段：創(chuàng)建 bibliography.bib（BibTeX 格式）和 summary.md（分方法比較）

4. 記憶更新：記錄「用戶偏好：偏重實(shí)驗(yàn)而非理論」

4.2 商業(yè)分析場景

案例：競品分析報(bào)告

用戶：分析特斯拉和比亞迪的 2025 年 Q2 財(cái)報(bào)對比

系統(tǒng)執(zhí)行：

1. 獲取當(dāng)前日期（確保獲取最新財(cái)報(bào)）

2. 搜索兩家公司的官方財(cái)報(bào) PDF

3. 提取關(guān)鍵指標(biāo)（營收、毛利率、交付量）

4. 生成帶圖表的對比報(bào)告（自動保存為可分享的 HTML）

4.3 開發(fā)輔助場景

案例：代碼項(xiàng)目理解

用戶：解釋我新下載的這個(gè) Python 項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)執(zhí)行：

1. 掃描整個(gè)目錄結(jié)構(gòu)（最大深度 3 級）

2. 分析 requirements.txt 的依賴關(guān)系

3. 讀取主要模塊的 docstring 生成架構(gòu)說明

4. 創(chuàng)建 PROJECT_GUIDE.md（包含運(yùn)行步驟和關(guān)鍵文件說明）

??https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research??

本文轉(zhuǎn)載自??CourseAI??，作者：CourseAI