重构 AI 硬件：面向自主智能体的三层认知架构

下一代自主 AI 系统受限于异构硬件上的智能结构。现有范式将规划、推理和执行视为单体过程，导致高延迟与能耗。本文提出“三灵架构”，将智能分解为规划（超级层）、推理（智能体层）和执行（反射层），映射至不同计算基底并通过异步消息总线协调。该架构包含参数化路由策略、习惯编译机制及收敛记忆模型。实验表明，相比基线，该架构显著降低任务延迟与能耗，减少大模型调用次数，并大幅提升离线任务完成率，证明认知分解是提升系统效率的关键。