TairosAgent 的认知决策层是如何工作的？

1. 复杂任务理解与推理

认知决策层是 TairosAgent 的"大脑"，负责理解用户的自然语言指令，进行复杂推理，并将模糊的任务目标拆解为一系列可执行的策略步骤。例如，当用户说"帮我准备一份广式腊肠饭"，认知决策层会结合工具调用（如网络搜索菜谱）识别顾客意图，并规划出从"打开电饭煲盖子"到"启动电饭煲"共十个步骤的长程任务链。

2. 动态调整与自我纠错

在执行长程任务过程中，认知决策层支持随时打断与重新规划。例如，顾客在机器人做饭过程中追加"我还有个朋友过来，米饭有点少"的新需求，机器人可以重新规划任务、多加一份米饭。当机器人用夹爪按电饭煲开关第一次失败时，能够实时纠正错误进行第二次尝试。这种"懂需求、会拒绝、能闭环"的能力，使搭载 TairosAgent 的机器人在复杂长序列人机交互任务中的成功率超过 80%。

3. 外部工具调用与自我演进

认知决策层具备外部工具调用能力，可通过网络搜索、知识库查询等方式获取完成任务所需的补充信息。同时，该层能够通过机器人与现实环境及基于物理仿真的虚拟环境交互，不断强化学习并自我演进，逐步建立对动态场景、自身能力以及物理约束的深刻理解。