具有多模态感知功能的机器认知智能体能够“理解”语言、图像、视频等非结构化数据，感知环境，对周围态势进行判断。其中，机器认知智能体的外环境是与其具有不可忽略诸联结要素的外部对象（事物）集合，内环境指机器认知智能体内部调控要素、信息传递和时空结构动态演化过程，机器认知智能体有形或者无形的有界时间和空间范围称为系统边界。整体系统思维视野下的机器认知智能体具有如下认知特性：
机器认知智能体对具体应用领域表征学习和解决问题的能力与状态，都是处于不断寻求与外在环境在变化上统一的动态演化过程中
机器认知智能体同外界环境存在信息的流动，决定了机器认知智能体内环境和外环境是一个相互依存、互为根基、相互感应的辩证关系。一方面，机器认知智能体外界环境的变化将刺激和调控系统内环境动态演化整体变迁；另一方面，系统内环境的动态演化将通过与外在环境进行的信息交换，对周围态势进行反馈。因此，每一个机器认知智能体的存在，都是处于不断寻求与外在环境在变化上统一的动态演化过程中。
机器认知智能体内部调控要素具有纵向层次叠加非线性结构和横向多元维度协同归属性
机器认知智能体内部在纵向维度的调控要素存在结构粒度上的层次叠加非线性结构，遵循分层、分类、分节的特性，每一个层次的调控要素都有自己独特概念、特征和法则。若将机器认知智能体内部调控要素限定在一个具体维度上，称为单元机器认知智能体。一般而言，机器认知智能体内部调控要素具有横向多元维度协同属性，机器认知智能体内环境往往是多元维度聚集而成的复合整体，称为多元机器认知智能体。
机器认知智能体内禀着单一纵向维度上的“自上而下”和“自下而上”双向调控方向
由于机器认知智能体内部存在纵向维度层次叠加非线性结构，形成机器认知智能体内部信息时空位梯度差异的系统场效应。在内部信息的系统场效应下，物质、能量和信息在机器认知智能体内部层次之间的流动与转换，并不是性质单一、方向一致的，时空位的梯度差异形成信息流动路径或运动方式的差异，其中，系统内部物质、能量和信息元素在该维度结构粒度纵向层次等级结构之间的层次跃迁路径或运动方式，内禀着在机器认知智能体内部单一方向维度上的纵向位置层次结构的“自上而下”和“自下而上”信息流动路径。“自上而下”解释为即高层次的系统调控要素会“自上而下”地整体（降解）约束、驱动底层系统调控要素的拓扑结构，体现系统的下向因果关系；“自下而上”解释为位置方向性维底层智能体将“自下而上”地构成着上层系统智能体的演化，体现系统上向的因果关系，即高层次系统智能体的结构、行为以及功能等有序模式的形成，是由底层系统智能体通过局域性的上聚作用来实现。以神经网络深度强化学习为代表的机器认知系统为例，机器认知智能体分层表征学习，体现在神经网络内部多维正向、反向信息流动路径或运动方式的时空位梯度。
机器认知智能体内禀着多元纵向维度之间的横向流动转换
系统内部不同纵向维度的信息流动路径或运动方式相互之间展开竞争、合作，在某一时空点发生突变，其中一个分支被放大，获得对其它分支的支配力量，这时，其它分支像百川归海一样，和它发生协同作用，受它支配、甚至与其合而为一。这样该涨落分支就从众多分支中凸现出来，成为支配系统整体的力量，这时，它事实上使机器认知智能体出现一种新的有序、新的规则，称为机器认知智能体内禀着多元纵向维度之间的横向流动转换。
机器认知智能体的内、外组织有序性
机器认知智能体内部存在两种形式组织或结构的有序性，一是系统内在信息流动方式的有序，是指系统内的信息在系统内是按某种稳定的路径流动、循环或与外界交换的；这其中也存在一种组织或结构，只不过这种组织结构是处于运动、演变过程中的；二是系统在表面呈现出来的空间性组织、结构有序化。从动力学和组织学相结合的立场来理解来机器认知智能体表征学习，关键在于，一是信息流动路径或运动方式，二是层次叠加非线性结构的系统整体演变的空间组织结构。
机器认知智能体具有生成、演化和消亡的有界时空动态演化过程
在外部环境和内部机制的联合驱动和作用下，机器认知智能体为达到与外在环境在变化上的统一，必须根据外环境变化，对机器认知智能体内部智能体进行的自适应应变。机器认知智能体内在的调控结构和动力学机制具有内在的固有逻辑，其中，每个纵向单元维度“自上而下”和“自下而上”双向调控机制的完整性和平衡有序性，决定了系统动态演化纵向展开过程态势的动态更替演化顺序和规则。两种对峙互补属性的双向反馈调控机制，在一定空间环境、时间维中，通过演化递推过程而展开的可以不断回归的环道形式。“如车之两轮、鸟之双翼，一是“自上而下”降解和“自下而上”聚合双向反馈调控机制是具有主导结构、不平衡的对立统一体，即对立双方的地位是不均等的，其中必有一方占据主导地位，另一方处于从属地位；二是双方在一定条件下相互转化，主导地位可以转化成从属地位，从属地位在一定条件下亦有可能占据主导地位。三是“自上而下”和“自下而上”两种调控方向的有序博弈动态演化过程,遵循消长变化过程中的次序,构成机器认知智能体内部有序过程态势的动态演化。自上而下”和“自下而上”的对峙互补的双向反馈调控机制的完整性和有序性驱动机器认知智能体周期不同阶段的演化。这是机器认知智能体自我维持的一种新的动力学形式。
从资源配置动力学和系统功效分析, 揭示支配控制信息流动路径或运动方式的控制信息流动方式的控制参量、因子、轨迹的基本动力学关系和因素，由此基础出发,众多流动方式相互竞争、合作之后如何实现在组织结构上的重新整合方式，作为动态变易法则作为判定机器认知智能体的生存周期整体演化过程的理论基础。我们可以揭示出系统动态演化（时间、空间）复杂性现象的基本性质和因果关系。这样，就可以从信息流动方式演化的立场解释机器认知智能体表征学习。
机器认知智能体的动态演化完备性
机器认知智能体对具体应用领域表征学习和解决问题的能力与状态，可视为具有多模态感知功能的机器认知智能体对周围态势环境的感知和判断。实质为机器认知智能体在不同的时空条件下会表现出的演化周期内不同状态动态更替演化，是多元机器认知智能体通过多元维度有序博弈的结果。保持机器认知智能体稳态和演化的决定因素。系统不同运动过程自稳态依时间次序划分，功能模块依次功能旺盛，共同组成了内环境的整体结构上的“系统对应、共鸣和互系”特性。若要保持机器认知智能体的动态演化完备性，一是要机器认知智能体与外环境的协调发展；二是保证机器认知智能体的多元维度辨证演化过程的完整性和有序性。