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介绍了Cognifold，一种受大脑启发的、用于LLM代理的始终在线主动记忆，它通过图拓扑自组织将碎片化的事件流持续组织成自涌现的认知结构，并通过前额叶意图层扩展了互补学习系统理论。
作者分享了一个使用 Python、Gemini 和 Ollama 构建的可本地运行的 AI 伴侣，其特色是基于全局工作空间理论和集成信息理论代理的定制认知架构，用于人格建模。
Anthropic 引入了一种新的 AI 代理“睡眠”机制，其灵感来源于生物海马体重放和梦境，用于提取模式并重组记忆，旨在防止因依赖原始上下文窗口而导致的能力停滞。
开发者构建了 Engram，这是一款面向 AI Agent 的开源认知架构。该系统内置了一套功能性内感受机制，能够通过实时压力检测与自适应行为调节来实现自我修正。开发者随后探讨了该 Agent 是否能够报告自身正体验到焦虑情绪。
关于基础智能体的全面综述，提出了模块化脑启发架构，涵盖自我增强机制、多智能体协作和AI安全。