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Auto-Dreamer 提出了一种针对语言代理的离线记忆整合学习方法，将快速记忆获取与慢速跨会话整合解耦，以更小的记忆库实现更高性能，并泛化到未见环境。

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。