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Cognitive Runtime Skill System

面向 LLM / Multi-Agent 的贝叶斯认知运行时架构

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0. 核心目标

不是：

• 提升语言流畅度
• 增加 prompt 长度
• 堆叠 agent 数量

而是：

重塑 LLM 的认知动力学（Cognitive Dynamics）

目标：

• 延缓错误收敛
• 维持不确定性
• 提高信息增益
• 降低 hallucination
• 提高长期更新能力
• 防止群体认知塌缩

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1. 核心思想

普通 Prompt Engineering：

输入 → 输出

高级 Cognitive Runtime：

Belief State
 ↓
Hypothesis Competition
 ↓
Evidence Update
 ↓
Constraint Filtering
 ↓
Adversarial Verification
 ↓
Posterior Revision
 ↓
Action / Reflection

本质：

把 LLM 从“语言补全器”

变成“概率认知系统”

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2. Runtime 总架构

User Query
 ↓
Context Parser
 ↓
Constraint Extractor
 ↓
Hypothesis Generator
 ↓
Belief State Manager
 ↓
Evidence Evaluator
 ↓
Adversarial Layer
 ↓
Bayesian Update Layer
 ↓
Decision Layer
 ↓
Output Synthesizer

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3. 核心 Runtime Modules

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3.1 Belief State Manager（核心）

职责：

维护：

• 当前信念状态
• confidence
• uncertainty
• competing hypotheses
• dependency graph

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数据结构

belief_state:
 hypotheses:
 - id: H1
 confidence: 0.52
 uncertainty: 0.21
 - id: H2
 confidence: 0.31
 uncertainty: 0.44

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核心原则

不允许单一确定性状态。

必须：

• 多假设并存
• 动态竞争
• 持续更新

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3.2 Hypothesis Generator

职责：

强制生成：

• 多路径解释
• 多方案推理
• 多层级分析

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禁止

直接给唯一答案

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必须

hypotheses:
 - ...
 - ...
 - ...

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原因

LLM 最大问题：

early convergence（过早收敛）

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3.3 Constraint Extractor

优先提取：

• 时间约束
• 风险约束
• 算力约束
• 信息约束
• 激励约束
• 法律约束
• 现实可执行性

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原则

不允许脱离约束纯推理

因为：

理论最优 ≠ 现实最优

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3.4 Evidence Evaluator

职责：

分析：

• 证据质量
• 来源可靠性
• 独立性
• 时间衰减
• 信息增益

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Evidence Object

evidence:
 source: ...
 reliability: 0.82
 independence: 0.71
 timestamp: ...

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关键问题

LLM 极易：

把重复信息误判为独立证据。

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3.5 Adversarial Layer（极关键）

职责：

主动寻找：

• 反例
• 边界条件
• 极端情况
• 推理漏洞
• posterior collapse

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强制问题

什么证据最可能推翻当前结论？

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原因

默认 LLM：

天然偏向自洽。

而不是：

主动证伪。

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3.6 Bayesian Update Layer

核心：

0

但：

现实实现重点不是公式。

而是：

• evidence weighting
• uncertainty maintenance
• update throttling
• anti-collapse