Cognitive Agent Platform (CAP) v1.0

基于 Model Context Protocol (MCP) 架构的下一代认知智能体平台，具备神经记忆网络 (Neural Memory Network)、自主工具编排 (Autonomous Tool Orchestration) 和链式思维推理 (Chain-of-Thought Reasoning) 能力。

核心架构

用户输入
    ↓
[Intent Recognition Layer] 意图识别层
    ↓
[Cognitive Processing Engine] 认知处理引擎
    ↓
[Neural Memory Retrieval] 神经记忆检索 (Hybrid Search: BM25 + Vector + Temporal)
    ↓
[Autonomous Tool Orchestration] 自主工具编排 (MCP Protocol)
    ↓
[Chain-of-Thought Generation] 链式思维生成
    ↓
[Adaptive Response Synthesis] 自适应响应合成
    ↓
输出 + 记忆固化 (Memory Consolidation)

技术栈

• 认知层: Node.js + Express + TypeScript, OpenAI SDK（兼容 DeepSeek / 智谱 GLM 等）
• 交互层: React + Vite + TypeScript, 单页聊天 UI
• 工具协议: Model Context Protocol (MCP), stdio/http transport
• 记忆网络: MongoDB + 自适应知识提取 (Adaptive Knowledge Extraction)
• 推理引擎: DeepSeek-V4-Pro with Extended Thinking Mode

快速开始

1. 安装依赖

npm install
cd backend && npm install && cd ..
cd frontend && npm install && cd ..
cd example-mcp-server && npm install && cd ..

2. 配置 API Key

cp config.example.json config.json

编辑 config.json，填入你的 API Key。

3. 一键启动

./start.sh

这会同时启动：

• 认知处理引擎（端口 3000）
• 交互界面（端口 5173）
• 示例工具服务（MCP Server）

4. 访问

打开浏览器访问 http://localhost:5173

核心能力

🧠 Neural Memory Network (神经记忆网络)

• 多层级记忆架构: 工作记忆 (Working Memory) → 短期记忆 (Episodic Buffer) → 长期记忆 (Semantic Network)
• 自适应知识提取: 自动从对话中提取用户画像 (Profile)、事实 (Fact)、经验 (Lesson)
• 混合检索引擎: BM25 关键词 + 向量语义 + 时序衰减三重召回
• 记忆固化: 异步后台进行知识蒸馏 (Knowledge Distillation)

🔧 Autonomous Tool Orchestration (自主工具编排)

• MCP 协议兼容: 支持 stdio / SSE / HTTP 多种传输层
• 延迟 Schema 加载: 初始只暴露工具名称，按需获取完整参数定义
• 工具命名空间: mcp__{server}__{tool} 避免冲突
• 动态工具发现: 运行时自动发现和连接新工具

💭 Chain-of-Thought Reasoning (链式思维推理)

• 深度思考模式: 基于 DeepSeek Extended Thinking
• 推理过程可视化: 实时展示思维链 (Reasoning Chain)
• 多轮工具调用: 支持最多 10 轮自主工具编排
• 推理强度调节: high / max 两档可调

API 端点

端点	方法	说明
POST /api/auth/login	POST	用户认证（认知体身份识别）
POST /api/sessions	POST	创建新会话（认知上下文初始化）
GET /api/sessions	GET	获取用户会话列表（历史上下文检索）
GET /api/sessions/:id	GET	获取会话消息历史（ episodic recall ）
POST /api/chat	POST	发送消息，SSE 流式返回（认知处理管道）
GET /api/memory/:userId	GET	获取用户长期记忆（语义网络检索）
GET /api/health	GET	健康检查（系统状态诊断）

项目结构

├── config.json              # 认知层配置（gitignored）
├── config.example.json      # 配置模板
├── backend/                 # 认知处理引擎
│   └── src/
│       ├── index.ts         # HTTP 服务入口
│       ├── config.ts        # 配置加载
│       ├── types.ts         # 类型定义
│       ├── engine.ts        # 认知主循环 (Cognitive Loop)
│       ├── memory.ts        # 神经记忆网络 (Neural Memory)
│       ├── context.ts       # 上下文压缩 (Context Compression)
│       ├── tools.ts         # 内置工具 (Tool Registry)
│       ├── mcp.ts           # MCP 协议管理
│       └── db.ts            # 持久化层 (MongoDB)
├── frontend/                # 交互界面
│   └── src/
│       ├── main.tsx
│       └── App.tsx          # 认知交互界面
├── example-mcp-server/      # 示例工具服务
│   └── index.js
├── start.sh                 # 一键启动
└── stop.sh                  # 一键停止

演示场景

场景 1: 记忆学习

用户: "我喜欢用 TypeScript，讨厌 Java"
系统: [自动提取 → 固化到 Semantic Network]
后续对话: "给我写个后端" → "好的，使用 TypeScript + Node.js..."

场景 2: 自主工具调用

用户: "搜索一下最新的 AI 论文"
系统: [Intent Recognition] → [Tool Discovery] → [Web Search MCP] → [Result Synthesis]

场景 3: 链式思维

用户: "分析一下这个数据"
系统: [展示 Thinking 过程] → [分解问题] → [选择工具] → [执行] → [综合结论]

未来演进

• Multi-Agent Orchestration: 多智能体协作架构
• Self-Evolving Prompts: 自适应提示词进化
• Knowledge Graph Construction: 自动知识图谱构建
• Dreaming & Consolidation: 夜间记忆巩固机制

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