Cognition Log 与知识反馈

状态：已实现（2026-04）。本文档同时承担设计理由和使用规范。实现入口与代码位置见文末"七、实现与入口"。

文档维护规范

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文档分层，链接代码 - 重要或复杂设计可以另有详细文档；关键实现需标注代码文件路径；格式：module/file.py:function_name
简洁快照，日志分离 - 只记录最重要的、与代码准确对应的或者明确的已完成的设计的信息，避免推测、建议、决策历史、修改日志、大量代码；决策依据或修改日志若有必要，可在 knowhub/docs/decisions.md 另行记录

概述

每个 trace 维护一个 cognition_log.json，按时间顺序记录所有认知事件（知识查询、评估、提取三态、记忆反思），为知识质量反馈和 Memory 系统的 dream 操作（详见 agent/docs/memory.md）提供数据。

此文件原名 knowledge_log.json，扩展为统一事件流后更名。读取时仍兼容旧文件名和 entries[] 字段。

Cognition Log 数据结构

位置：.trace/{trace_id}/cognition_log.json

{
  "trace_id": "trace-xxx",
  "events": [
    { "type": "query", "sequence": 42, ... },
    { "type": "evaluation", "query_sequence": 42, ... },
    { "type": "extraction_pending", "extraction_id": "pending-abc", ... },
    { "type": "extraction_reviewed", "extraction_id": "pending-abc", "decision": "approve", ... },
    { "type": "extraction_committed", "extraction_id": "pending-abc", "knowledge_id": "knowledge-xyz", ... },
    { "type": "reflection", "sequence_range": [43, 120], ... }
  ]
}

所有事件按写入顺序追加（query 和 reflection 关联 trace 中 message 的 sequence；evaluation / extraction_* 不强依赖 sequence）。框架自动给每个事件写入 timestamp。

事件类型

`query`：知识查询

Agent 通过 POST /api/knowledge/ask 查询知识时记录。一次查询返回 KM Agent 的整合回答及引用的各 source，作为一个整体记录。

{
  "type": "query",
  "sequence": 42,
  "goal_id": "1",
  "query": "goal 的描述文本",
  "response": "KM Agent 整合后的回答...",
  "source_ids": ["knowledge-a1b2", "knowledge-c3d4", "knowledge-e5f6"],
  "sources": [
    {"id": "knowledge-a1b2", "task": "...", "content": "...（截断500字）"},
    {"id": "knowledge-c3d4", "task": "...", "content": "..."}
  ],
  "timestamp": "2026-03-20T10:00:00"
}

写入时机：agent/trace/goal_tool.py:inject_knowledge_for_goal，POST /api/knowledge/ask 返回后。

`evaluation`：知识评估

对某次 query 中各 source 的使用效果评估。通过 query_sequence 关联到对应的 query 事件。实际按 knowledge_id 逐条写入（每条知识一个 evaluation 事件）。

{
  "type": "evaluation",
  "query_sequence": 42,
  "knowledge_id": "knowledge-a1b2",
  "eval_result": {"status": "helpful", "reason": "准确定位了问题"},
  "evaluated_at_trigger": "goal_completion",
  "timestamp": "2026-03-20T10:05:00"
}

LLM 在侧分支内按 {evaluations: [{query_sequence, assessments: [{knowledge_id, eval_status, reason}]}]} 输出；runner 解析后分条写入（一个 evaluation 事件对应一条 knowledge）。

status 可能的值：

状态	含义
`irrelevant`	知识与当前任务无关
`unused`	知识相关但未被使用
`helpful`	知识对任务有实质帮助
`harmful`	知识对任务产生负面作用
`neutral`	知识相关但无明显影响

`extraction_pending` / `extraction_reviewed` / `extraction_committed`：知识提取三态

Agent 的反思侧分支不再直接 upload 到 KnowHub，而是暂存为 pending，经人工 review 后才 commit。详见 agent/docs/memory.md 第三节"提取-审核-提交两阶段"。

`extraction_pending`

反思 LLM 调用 knowledge_save_pending 工具时写入。payload 字段与 knowledge_save 参数一一对应（review 通过后字段透传）。

{
  "type": "extraction_pending",
  "extraction_id": "pending-a1b2c3d4",
  "sequence": 88,
  "goal_id": "g1",
  "branch_id": "reflection-branch-xxx",
  "payload": {
    "task": "...", "content": "...", "types": ["tool"],
    "tags": {...}, "score": 4, "scopes": null, "owner": null,
    "resource_ids": [], "source_name": "", "source_category": "exp",
    "urls": [], "agent_id": "...", "submitted_by": "",
    "capability_ids": [], "tool_ids": []
  },
  "timestamp": "2026-03-20T10:10:00"
}

写入时机：agent/tools/builtin/knowledge.py:knowledge_save_pending 工具调用时。

`extraction_reviewed`

人工审核决策。同一 extraction_id 可能被多次 review（以最新一条为准），edit 决策携带 edited_payload 覆盖原 payload。

{
  "type": "extraction_reviewed",
  "extraction_id": "pending-a1b2c3d4",
  "decision": "approve",
  "timestamp": "2026-04-15T14:00:00"
}

decision 取值：approve / edit / discard。edit 时附加 edited_payload 字段。

写入时机：

CLI：python -m agent.cli.extraction_review --review
Interactive 菜单第 8 项
HTTP：POST /api/traces/{tid}/extractions/{eid}/review
共享核心：agent/trace/extraction_review.py:review_one

`extraction_committed`

将 approved/edited 的条目实际上传到 KnowHub 后写入。失败条目不写此事件，只记录在 CommitReport 里。

{
  "type": "extraction_committed",
  "extraction_id": "pending-a1b2c3d4",
  "knowledge_id": "knowledge-new-1",
  "timestamp": "2026-04-15T14:05:00"
}

写入时机：agent/trace/extraction_review.py:commit_approved（调用 knowledge_save 成功后）。reflect_auto_commit=True 时由反思侧分支退出 hook 自动触发 auto_commit_branch。

`reflection`：记忆反思

仅 memory-bearing Agent 使用（详见 agent/docs/memory.md）。Dream 操作触发的 per-trace 记忆反思。

{
  "type": "reflection",
  "sequence_range": [43, 120],
  "summary": "这次执行中发现用户偏好XX方向...",
  "consumed_at": "2026-04-07T20:05:00",
  "timestamp": "2026-04-07T20:00:00"
}

sequence_range 是本次反思覆盖的消息区间 [start, end]。consumed_at 在跨 trace 整合（dream 的第二阶段）消化了该反思后写入；未消化时此字段缺省。

写入时机：agent/core/dream.py:per_trace_reflect（写入时 consumed_at 缺省）；agent/core/dream.py:cross_trace_integrate（整合后补 consumed_at）。

评估触发机制

评估针对的是未评估的 query 事件（即存在 query 事件但没有对应 evaluation 事件的）。

判断待评估条件：查找 cognition_log 中所有 type: "query" 事件，检查是否存在 query_sequence 指向该 query 的 type: "evaluation" 事件。

触发点 1：Goal 完成

时机：Goal status 变为 completed 或 abandoned

触发逻辑（agent/trace/store.py:update_goal）：

Goal 完成
  ↓
查询 cognition_log 中未评估的 query 事件
  ↓
如果有待评估
  → 设置 trace.context["pending_knowledge_eval"] = true
  → 设置 trace.context["knowledge_eval_trigger"] = "goal_completion"
  ↓
Runner 主循环下一次迭代开头检测到标志（agent/core/runner.py:_agent_loop）
  → 清除标志
  → 将 "knowledge_eval" 加入 force_side_branch 队列

触发点 2：压缩

时机：上下文 token 数超过阈值，即将执行压缩

触发逻辑（agent/core/runner.py:_manage_context_usage）：

压缩条件触发
  ↓
查询 cognition_log 中未评估的 query 事件
  ↓
如果有待评估
  → 设置 trace.context["knowledge_eval_trigger"] = "compression"
  → 侧分支队列：["reflection", "knowledge_eval", "compression"]（启用知识提取时）
  →            或 ["knowledge_eval", "compression"]（未启用时）
  → 返回"需要进入侧分支"信号，暂缓压缩

压缩会删除消息历史，必须在压缩前完成评估。

触发点 3：任务结束（兜底）

时机：主路径无工具调用，Agent 即将结束

触发逻辑（agent/core/runner.py:_agent_loop）：

任务即将结束
  ↓
查询 cognition_log 中未评估的 query 事件
  ↓
如果有待评估
  → 设置 trace.context["knowledge_eval_trigger"] = "task_completion"
  → 将 ["knowledge_eval"] 加入 force_side_branch 队列
  → continue（不 break，下一轮执行评估）

侧分支评估流程

侧分支类型

复用 SideBranchContext 机制，类型 "knowledge_eval"（agent/trace/models.py:Message.branch_type）。

评估 Prompt 结构

完整实现：agent/core/runner.py:_build_knowledge_eval_prompt

你是知识评估助手。请评估以下知识查询结果在本次任务执行中的实际效果。

## 当前任务（Mission）       ← trace.task
## 当前 Goal                ← goal_tree.current 的 description
## 待评估知识查询            ← 未评估的 query 事件列表
  对每个 query：展示 query 文本、整合回答、各 source 的 id/task/content
## 评估要求                  ← 按 source_id 逐一评估
## 评估分类                  ← 5 个 status 选项
## 输出格式                  ← JSON

Prompt 中不包含消息历史。LLM 依据对话上下文中已有的执行过程作出判断。

评估输出格式

LLM 直接输出 JSON：

{
  "evaluations": [
    {
      "query_sequence": 42,
      "assessments": [
        {"source_id": "knowledge-a1b2", "status": "helpful", "reason": "..."},
        {"source_id": "knowledge-c3d4", "status": "irrelevant", "reason": "..."}
      ]
    }
  ]
}

即时写入

每次 LLM 回复后立即解析，三种策略降级：整体 JSON → `json 代码块 → 正则裸对象。

解析成功 → 为每个 query 写入对应的 evaluation 事件到 cognition_log。解析失败记日志，不中断。

数据流

知识查询（agent/trace/goal_tool.py:inject_knowledge_for_goal）
  ↓
POST /api/knowledge/ask → KM Agent 整合回答
  ↓
写入 cognition_log: type="query"（含 response + source_ids）
  ↓
  ┌─────────────────────────────────────────────┐
  │  触发点 A：Goal 完成（goal_completion）       │
  │  触发点 B：压缩执行前（compression）          │
  │  触发点 C：任务自然结束（task_completion）    │
  └─────────────────────────────────────────────┘
  ↓
Runner 进入 knowledge_eval 侧分支
  ↓
LLM 按 query 维度、逐 source 评估，输出 JSON
  ↓
写入 cognition_log: type="evaluation"（含 assessments per source）
  ↓
侧分支退出 → 恢复主路径

                    ···

知识提取（reflection 侧分支 LLM 调 knowledge_save_pending）
  ↓
写入 cognition_log: type="extraction_pending"
  ↓
  ┌─ reflect_auto_commit=True ─→ 侧分支退出 hook 自动 approve + commit
  │                              写 extraction_reviewed + extraction_committed
  │
  └─ reflect_auto_commit=False（默认）
     ↓
     人工 CLI / Interactive 菜单 / HTTP API 触发
     ↓
     review → 写 extraction_reviewed（approve/edit/discard）
     ↓
     commit → 调 knowledge_save → 写 extraction_committed

                    ···

Dream 触发（memory-bearing Agent，详见 agent/docs/memory.md）
  ↓
Phase 1: per_trace_reflect（逐 trace，reflected_at_sequence < last_sequence）
  ↓ 读取增量消息 + cognition_log 中 query/evaluation/extraction_* 事件
  ↓ 写入 cognition_log: type="reflection"（consumed_at 暂缺）
  ↓ 更新 Trace.reflected_at_sequence

Phase 2: cross_trace_integrate
  ↓ 汇总未消化的 reflection + 当前记忆文件
  ↓ LLM 输出 {updates:[{path,new_content}]} JSON 计划
  ↓ 写记忆文件 + 给参与的 reflection 补 consumed_at

与现有系统的集成点

集成位置	文件	说明
知识查询时写 log	`agent/trace/goal_tool.py:inject_knowledge_for_goal`	`goal(focus=...)` 触发 ask → 写入 `query` 事件
Goal 完成时设置标志	`agent/trace/store.py:update_goal`	设置 `trace.context["pending_knowledge_eval"]`
主循环检测标志	`agent/core/runner.py:_agent_loop`	每轮迭代开头检测，触发 `["knowledge_eval"]`
压缩前触发评估	`agent/core/runner.py:_manage_context_usage`	压缩前检查 pending，先评估再压缩
任务结束兜底	`agent/core/runner.py:_agent_loop`	退出前检查 pending，强制触发评估
侧分支类型	`agent/trace/models.py:Message.branch_type`	Literal 中包含 `"knowledge_eval"`
即时写入评估	`agent/core/runner.py:_agent_loop`	解析 JSON 后调 `store.update_knowledge_evaluation`
知识提取暂存	`agent/tools/builtin/knowledge.py:knowledge_save_pending`	LLM 工具，写 `extraction_pending` 事件
提取审核 / 提交	`agent/trace/extraction_review.py`	写 `extraction_reviewed` / `extraction_committed` 事件
反思侧分支 auto-commit	`agent/core/runner.py`（反思分支退出分支）	`reflect_auto_commit=True` 时调 `auto_commit_branch`
记忆反思写入	`agent/core/dream.py:per_trace_reflect`	写 `reflection` 事件（consumed_at 缺省）
Reflection 消化标记	`agent/core/dream.py:cross_trace_integrate`	整合后补 `consumed_at`
Log 文件格式	`agent/trace/store.py`	✅ 已从 entries[] 迁移到 events[]；读写兼容旧文件名

七、实现与入口

7.1 存储与访问

职责	位置
Cognition log 文件位置	`.trace/{trace_id}/cognition_log.json`（新建时文件名）；旧 trace 兼容读 `knowledge_log.json`
读取	`store.py:get_cognition_log`（两种文件名都认；`entries[]` 自动迁移为 `events[]`）
追加	`store.py:append_cognition_event`（接受任意 event type，自动补 `timestamp`）
事件 schema 权威清单	`store.py:append_cognition_event` 的 docstring

7.2 各事件类型的写入与读取

事件类型	主要写入者	主要读取者
`query`	`goal_tool.py:inject_knowledge_for_goal`	`_build_knowledge_eval_prompt` 找待评估；`dream.py:_build_reflect_input` 组装反思上下文
`evaluation`	`store.py:update_knowledge_evaluation`（runner 解析 LLM JSON 后调用）	`dream.py:_build_reflect_input`
`extraction_pending`	`knowledge_save_pending` 工具	`extraction_review.py:list_pending`；CLI / HTTP API 显示
`extraction_reviewed`	`extraction_review.py:review_one`	`extraction_review.py:commit_approved`（决定要不要 commit）
`extraction_committed`	`extraction_review.py:commit_approved`	`list_pending`（标记 committed 状态）
`reflection`	`dream.py:per_trace_reflect`	`dream.py:cross_trace_integrate`

7.3 相关文档

Memory 系统整体：agent/docs/memory.md —— cognition_log 是其数据底座，Memory/Dream 设计与使用规范在那里
KnowHub 决策历史：knowhub/docs/decisions.md —— 如果需要 knowledge_log → cognition_log 重构等历史决策的背景

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