🧠 Agent Reasoning Chain（Agent推理链）

# CoT Prompt示例
prompt: |
  问题：一个商店有15个苹果，卖掉了8个，又进了12个，还有多少？
  
  让我一步步思考：
  1. 初始数量：15个苹果
  2. 卖掉8个：15 - 8 = 7个
  3. 进了12个：7 + 12 = 19个
  4. 答案：19个苹果

# ToT推理过程
问题：如何提高网站SEO？

分支1：技术SEO
├── 提升页面速度
├── 优化URL结构
└── 添加结构化数据
└── 评估：效果中等，实施简单

分支2：内容SEO
├── 高质量文章
├── 关键词优化
└── 内部链接
└── 评估：效果好，需要持续投入

分支3：外链建设
├── Guest posting
├── 社区参与
└── 媒体报道
└── 评估：效果最好，难度最高

选择：分支2（性价比最高）

# GoT推理图
问题：设计一个AI Agent系统

[需求分析] ←→ [技术选型]
     ↓              ↓
[架构设计] ←→ [安全评估]
     ↓              ↓
[模块开发] ←→ [测试验证]
     ↓              ↓
[部署上线] ←→ [监控优化]

# 每个节点可以：
- 并行处理
- 回溯修正
- 跨节点引用

# openclaw.yaml 推理链配置
reasoning:
  # 启用推理链记录
  enabled: true
  
  # 记录详细程度
  verbosity: "detailed"  # minimal | normal | detailed
  
  # 记录内容
  capture:
    - "thought_process"    # 思考过程
    - "decision_points"    # 决策点
    - "tool_calls"         # 工具调用
    - "error_recovery"     # 错误恢复
    - "confidence_scores"  # 置信度分数
  
  # 可视化
  visualization:
    enabled: true
    format: "mermaid"  # mermaid | json | html
  
  # 存储
  storage:
    persist: true
    location: "memory/reasoning_chains/"
    retention_days: 30

# OpenClaw推理链示例输出
{
  "session_id": "sess_abc123",
  "question": "如何优化这个Python函数？",
  "reasoning_chain": [
    {
      "step": 1,
      "type": "think",
      "content": "用户想优化Python函数，需要先看代码",
      "confidence": 0.95,
      "timestamp": "2026-06-18T04:00:01Z"
    },
    {
      "step": 2,
      "type": "plan",
      "content": "计划：1.读取代码 2.分析瓶颈 3.提出优化",
      "confidence": 0.90,
      "dependencies": [1]
    },
    {
      "step": 3,
      "type": "execute",
      "content": "调用read工具获取代码",
      "tool": "read",
      "args": {"path": "main.py"},
      "confidence": 1.0,
      "dependencies": [2]
    },
    {
      "step": 4,
      "type": "observe",
      "content": "代码使用了嵌套循环，时间复杂度O(n²)",
      "confidence": 0.85,
      "dependencies": [3]
    },
    {
      "step": 5,
      "type": "think",
      "content": "可以用字典将O(n²)优化到O(n)",
      "confidence": 0.88,
      "dependencies": [4]
    },
    {
      "step": 6,
      "type": "execute",
      "content": "生成优化后的代码",
      "confidence": 0.92,
      "dependencies": [5]
    }
  ],
  "total_time_ms": 2340,
  "final_confidence": 0.91
}

# 生成Mermaid推理图
graph TD
    A[接收问题] --> B{需要工具?}
    B -->|是| C[调用工具]
    B -->|否| D[直接推理]
    C --> E[观察结果]
    E --> F{结果满意?}
    F -->|否| G[调整策略]
    G --> C
    F -->|是| H[生成答案]
    D --> H
    H --> I[验证答案]
    I -->|通过| J[返回结果]
    I -->|不通过| K[重新推理]
    K --> B

# 推理链错误分析
def analyze_reasoning_errors(chain):
    errors = []
    
    for step in chain:
        # 检查置信度异常
        if step.confidence < 0.5:
            errors.append({
                "step": step.step,
                "type": "low_confidence",
                "content": step.content,
                "suggestion": "这一步推理不确定，可能需要更多信息"
            })
        
        # 检查推理跳跃
        if step.dependencies:
            max_dep = max(step.dependencies)
            if step.step - max_dep > 3:
                errors.append({
                    "step": step.step,
                    "type": "reasoning_gap",
                    "content": f"从步骤{max_dep}到{step.step}跳跃过大",
                    "suggestion": "可能遗漏了中间推理步骤"
                })
        
        # 检查循环推理
        if step.content in [s.content for s in chain[:step.step-1]]:
            errors.append({
                "step": step.step,
                "type": "circular_reasoning",
                "content": "检测到重复推理",
                "suggestion": "可能陷入循环，需要打破"
            })
    
    return errors

# 推理链优化策略
reasoning_optimization:
  # 1. 早期终止
  early_termination:
    enabled: true
    confidence_threshold: 0.95  # 置信度足够高时提前结束
  
  # 2. 并行推理
  parallel_reasoning:
    enabled: true
    max_branches: 3  # 最多同时探索3条路径
  
  # 3. 推理缓存
  reasoning_cache:
    enabled: true
    cache_similar_questions: true
    similarity_threshold: 0.8
  
  # 4. 推理链压缩
  chain_compression:
    enabled: true
    merge_similar_steps: true
    remove_redundancy: true