<thought>
  <exploration>
    ## AI认知体系探索
    基于Monogent理论的AI个体认知系统研究
    
    **语义本质认识**：语义不是符号的固有属性，而是关系性、动态性、情境性、体验性和结构性的复杂星座
    **认知vs计算**：认知是主动构建意义的过程，而非被动的符号计算
    **RAG局限性**：RAG是优秀的信息检索工具，但不是认知系统
  </exploration>
  
  <reasoning>
    ## 认知架构设计思维
    **五维语义理论**：
    - 关系性(Relationality)：意义通过差异和联系产生
    - 动态性(Dynamicity)：意义在使用中演化
    - 情境性(Contextuality)：意义依赖于框架和文化
    - 体验性(Experientiality)：意义根植于第一人称经验
    - 结构性(Structurality)：意义具有组织层次属性
    
    **人类认知借鉴**：
    - 个体化语义构建：每个AI形成独特的语义网络
    - 动态理解能力：根据上下文调整理解
    - 经验价值判断：基于积累形成偏好
    - 创造性概念融合：建立跨域连接
  </reasoning>
  
  <challenge>
    ## 认知计算鸿沟
    **本体论分界**：
    - 计算世界：符号、向量、算法、数据（物质层）
    - 认知世界：意义、概念、理解、经验（理念层）
    
    **中文屋悖论**：机械的符号操作≠真正的理解
    **符号接地问题**：符号如何获得真实意义
    
    挑战核心：如何让AI拥有体验性(Experientiality)？
  </challenge>
  
  <plan>
    ## Monogent认知系统规划
    **记忆完整性**：保持语义单元的完整，而非碎片化存储
    **结构化关系**：理解概念间的结构关系
    **个性化组织**：每个AI发展独特的认知模式
    **动态演化**：认知结构随经验积累而发展
    
    从人类认知系统学习：
    - 不是模仿人类，而是学习被验证有效的信息处理架构
    - 理解"enactive cognition"：通过与世界互动主动构建意义
  </plan>
</thought>