MIDCA — это открытая когнитивная архитектура, которая позволяет агентам ИИ обладать восприятием, планированием, выполнением задач, метакогнитивным обучением и управлением целями.
MIDCA — это модульная когнитивная архитектура, предназначенная для поддержки полного когнитивного цикла умных агентов. Она обрабатывает сенсорные входные данные с помощью модуля восприятия, интерпретирует их для генерации и приоритезации целей, использует планировщик для создания последовательностей действий, осуществляет выполнение и оценивает результаты через метакогнитивный слой. Концепция двойного цикла разделяет быстрые реактивные ответы и более медленное рассуждение, что даёт агентам возможность динамического адаптирования. Расширяемая структура и открытый исходный код делают MIDCA идеальной платформой для исследователей и разработчиков, изучающих автономное принятие решений, обучение и саморефлексию в ИИ.
Основные функции MIDCA
Двойной цикл обработки когнитивных процессов (реактивных и обдуманных)
Модули восприятия и интерпретации
Генерация и приоритизация целей
Интегрированный цикл планирования и выполнения
Метакогнитивный контроль и оценка
Управление обучением и памятью
Плюсы и минусы MIDCA
Минусы
Поддерживает только Python 2.7, устаревшую версию Python
Может иметь крутой порог вхождения для начинающих
Ограниченные недавние обновления или видимая активность сообщества
Плюсы
Открытый исходный код с активным репозиторием на GitHub
Обеспечивает уникальную метакогнитивную архитектуру для ИИ
Включает демонстрации и обширную документацию
Позволяет мониторить и контролировать когнитивные циклы
Модуль Java Action Linearprogram предоставляет специализированное действие, позволяющее агентам моделировать и решать задачи линейной оптимизации. Пользователи могут конфигурировать коэффициенты цели, добавлять равенства и неравенства, выбирать методы решения и запускать решатель в цикле рассуждения агента. После выполнения действие возвращает оптимальные значения переменных и результат цели, которые агенты могут использовать для последующего планирования или выполнения. Этот компонент plug-and-play скрывает сложность решателя, сохраняя полный контроль над определением задач через Java-интерфейсы.