面向组织场景的 AI-Native 方法论与知识管理一体化框架研究
Abstract
在组织场景中,现有人工智能系统虽已具备较强的任务执行能力,而在方法论继承、知识沉淀、能力内化、目标一致性与可控自主演进诸方面,仍存显著断裂。为回应此一问题,本文提出一种面向组织场景的 AI 原生(AI-native)方法论与知识管理一体化框架。其要旨,在将人工智能系统理解为受高层约束所统摄的认知主体,并以两条互补主支撑其运行。一为以心智模型为中心的数字人格架构,用以承载组织方法论、认知偏好与长期目标。二为以能力自治、动态规划与反思学习为中心的执行架构,用以将知识转化为能力,并驱动任务求解。本文进一步将心智主体界定为由灵魂、识别、分析、执行、反思、学习与推衍诸层构成的核心认知结构,讨论软件工程作为知识工程以及知识可执行的结构含义,并以 MindFlow 作为实践样本,结合流程建模、工程化实践与范式比较展开论证。研究显示,数字人格化认知结构、能力自治执行结构与知识管理闭环,惟有统一于同一体系之中,人工智能系统方可能获得可控、有目标导向且可持续自我修正的自主决策与学习能力。
Fields of Study & Subjects
Artificial Intelligence Applications
Knowledge Management and Technology
AI-based Problem Solving and Planning
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 12 March 2026
- Language
- ZH