本文研究自然语言交互与认知机器人结合应用，旨在提高日常任务效率。综述了对话系统的发展、操作、训练数据及面临的挑战，指出语音对话技术设计不足，影响自然对话。提出了优化人机交互的框架，结合视觉能力与对话系统，展望未来更丰富的对话体验。

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。