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本文提出了CEAA，一种模块化的认知架构，用于具身智能虚拟代理，将高层推理模型与实时交互3D环境中的具身执行相结合。
本文提出了一种用于ACT-R认知架构的向量符号陈述性记忆系统，以更好地表示社会文化对决策的影响，并通过内隐联想测试进行了验证。
本文介绍了预测集合论，这是一种用于认知架构的形式化生成框架，它从集合论操作出发重构认知，并解决了预测加工和贝叶斯认知科学中的局限性。
该论文提出了Sophia，一种用于模块化人工意识的递归认知精炼架构，它通过引入元认知子层，借助一致性检查、上下文综合与记忆感知再解释，对中间语义状态进行递归精炼。
本提案引入了动态概念图（Dynamic Concept Graph, DCG），这是一种混合认知架构，结合了神经表示学习、符号知识结构、多模态感知和类比推理，为人工智能提供持久且不断进化的世界模型，以解决大型语言模型中推理不一致和缺乏因果理解等局限性。
Anthropic的新研究揭示了语言模型中的全局工作空间，展示了人脑中的意识与潜意识划分与Claude的内部推理之间存在惊人的相似性。
文章讨论了AI代理中新兴的'wiki记忆'模式，其中原始源数据被智能压缩成一个持久、结构化的知识层，代理可以高效地使用它。文章将其与基础RAG进行了比较，并给出了DeepWiki和LLM Wiki等例子。
介绍了一种新颖的认知架构，它无需反向传播、GPU或遗忘即可学习，模仿了生物学习方式。
一个独立构建的多智能体认知架构，使用庞加莱球流形上的双曲几何、变分自由能进行信念更新、以及波干涉进行记忆检索，使个性从记忆交互中涌现而非通过脚本定义。
Elasticsearch博客文章描述了构建一个持久化智能体记忆层，包含三种记忆类型（情景记忆、语义记忆、程序记忆），在QA评估中实现0.89召回率，并利用混合召回和DLS隔离实现了零租户泄漏。
GENesis-AGI 是一个开源认知架构，它扩展了 Claude Code，通过分层记忆、自我学习及真实世界通道，用于构建长期运行的个人AI智能体系统。
本文引入了关系反思智能（RRI），这是一个推理时治理层，通过可审计的推理循环来稳定人机推理，解决了人类和大语言模型共有的认知弱点。
本文介绍了Skynet，一个基于Elixir的框架，利用OTP GenServers构建LLM代理的持久化认知架构。它实现了一个受神经科学启发的分层记忆堆栈，解决了长时间运行代理的遗忘问题。
IDPR是一个用于响应条件抑制性深思的框架，它首先生成快速的直观答案，然后使用一个抑制控制器来决定是否调用慢速推理，在保持准确性的同时实现效率提升。
关于设计能智能选择任务所需思考类型的AI代理的反思性讨论，提出受人类认知启发的任务分类、注意力和记忆管理控制层。
Hexis是一款开源的Postgres原生认知架构，它封装任何大语言模型，提供持久化记忆、自主行为和身份，使智能体能够在不同会话中记住并追求目标。
介绍了PHI // DRIFT，这是一种认知中间件，为LLM增加了持久的稳态需求、显著性加权记忆以及荣格阴影模块，声称架构能够产生与模型规模可测量的不同行为。预印本正在审查中。
Garry Tan认为，AI代理构建者应专注于自动化常规、枯燥的任务（‘小脑’），而非仅关注高级规划与推理（‘前额叶皮层’），因为大多数代理框架失败的原因在于将所有认知都视为高级认知。
描述了PHI // DRIFT，一种认知架构，具有七个在会话之间漂移的稳态状态变量，记忆按情感显著性和时间衰减评分，以及一个荣格阴影模块，构建在仅使用CPU的迷你塔上，并作为预印本提交到SSRN。
SSRN上的一篇预印本介绍了PHI // DRIFT，这是一种用于AI伴侣的认知中间件架构，具有持久内部状态和显著性加权记忆检索，声称在消费级硬件上每个提示比仅余弦RAG多14.8%的上下文。