本文提出了一种使用Lean4语言对LLM Agent工作流进行形式化建模与验证的方法，克服了传统经验性测试的不足。主要贡献包括FormalAgentLib库，确保工作流的语义一致性，以及LeanEvolve自动修订框架，实现验证后的自动修订。实验结果表明，经过验证的工作流性能显著提升，验证了形式化方法在LLM Agent领域的有效性。

本文综述认知机器人与AI系统的形式化建模与认知架构研究，包括扩展形式化框架以模拟符号规划、策略学习等组件的集成推理，结合认知架构与神经符号组件实现高层次推理，以认知模型作为人类模拟器提升训练效率与公平决策，并探讨人机协同中的心智模型、分层框架及人类行为量化方法，指出构建更好的人类行为模型以协同AI代理仍是挑战。