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世界模型
AI 的认知系统：理解现状、预测未来、规划行动
什么是世界模型？
世界模型是 AI Agent 的核心认知系统。它让 AI 能够：
- 1.理解当前状态
知道系统、用户、工作、任务四个层面的状态
- 2.预测行动结果
在执行前预测可能的后果，避免危险操作
- 3.规划最优路径
基于预测结果选择最佳行动方案
- 4.从经验中学习
持续优化预测准确性，越来越好用
四层世界模型
L1系统层
操作系统层面的状态
CPU/内存使用率网络连接状态运行中的进程系统负载
L2用户层
用户行为和偏好
当前活动窗口工作习惯模式专注程度交互频率
L3工作层
工作上下文和项目
当前项目类型使用的工具工作进度依赖关系
L4任务层
具体任务的状态
任务目标执行步骤进度状态阻塞因素
预测能力
世界模型能够在执行操作前预测结果，包括：
成功概率预测
预测某个操作成功的可能性，帮助决定是否执行或需要人工确认
# 预测示例
预测:
action: "删除文件"
success_probability: 0.95
risk_level: "medium"
风险评估
识别潜在风险，包括数据丢失、系统不稳定等
# 风险检测
警告:
检测到: 文件可能被其他程序使用
建议: 等待程序关闭后再操作
反事实推理
原创的反事实推理引擎，让 AI 能够回答「如果...会怎样」的问题：
如果我现在重启服务，会影响几个用户？
当前有 3 个活跃连接，建议等待 2 分钟后再重启
如果我修改这个配置，需要重启吗？
此配置支持热更新，无需重启服务
如果我删除这个文件，哪些程序会出错？
检测到 2 个程序依赖此文件，建议先关闭它们
持续学习
经验缓冲
记录每次操作的结果，形成经验库。支持：
- - 成功案例分析
- - 失败原因归档
- - 用户反馈收集
模式提取
从经验中提取可复用的模式：
- - 行动模式识别
- - 状态模式匹配
- - 最优策略学习
在线更新
实时优化模型参数，持续提升：
- - 预测准确率提升
- - 决策质量改善
- - 个性化适配
多智能体共享
+
世界模型共享机制
多个 Agent 可以共享同一个世界模型，避免重复计算，大幅降低 Token 消耗。
传统方案
每个 Agent 独立构建世界认知
Token 消耗高
AxonCog 方案
共享世界模型实例
节省 80% Token
使用示例
状态查询
# 获取当前世界状态
GET /api/world-model/state
# 响应
{
"layers": {
"system": { "cpu": 45, "memory": 62 },
"user": { "focus_level": "high", "activity": "coding" },
"work": { "project": "axoncog", "branch": "main" },
"task": { "goal": "实现世界模型", "progress": 0.7 }
}
}
预测请求
# 预测操作结果
POST /api/world-model/predict
{
"action": "restart_service",
"params": { "service": "api-server" }
}