论文页面 - 大型环境中的智能体：面向持久智能体的以感知为中心的架构

来源：https://huggingface.co/papers/2608.30478 作者：

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摘要

本文提出了一种面向持久语言智能体的以感知为中心的架构。该架构通过感知来自任务、上下文和环境变化的信号，持续调整服务流程。

认知语言智能体通过为语言模型（https://huggingface.co/papers?q=language%20models）配备记忆、工具和决策流程，使其能够在交互环境中进行推理和行动，从而取得了显著进展。现有框架在很大程度上将这些智能体视为解决用户指定、边界明确的任务的系统。一个日益重要的目标是让语言智能体在用户需求、上下文和服务流程持续存在并发生变化的长期环境中提供持久协助，并在随时间推移出现的广泛任务中保持有用性。然而，我们仍然缺乏一个能够表征持久人工智能智能体、组织现有工作并指导未来开发的框架。为此，我们提出了一种面向持久智能体（https://huggingface.co/papers?q=Persistent%20Agents）的以感知为中心的架构（https://huggingface.co/papers?q=Perception-Centered%20Architecture）（简称Pera）。Pera 描述了一种围绕感知和控制组件组织的持久智能体。这些组件持续感知来自情景任务执行、内部上下文以及周围环境变化的、与服务相关的信号，并利用这些信号构建生命周期任务（https://huggingface.co/papers?q=lifecycle%20tasks）。这些任务驱动着智能体服务流程的持续运行和适应。我们利用Pera来回顾性地组织近期工作，审视一个详细的案例研究，并为构建更强大的持久智能体（https://huggingface.co/papers?q=persistent%20agents）提供前瞻性见解。正如软件工程从“小规模编程”迈向“大规模编程”一样，Pera将语言智能体的演进框定为向长生命周期、自适应智能系统类似的架构转型。

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