大规模智能体：面向持久化智能体的感知中心架构
该研究提出了Pera，一种面向持久化语言智能体的感知中心架构。与主要解决用户指定、边界明确任务的现有系统不同，Pera旨在让智能体在长期运行环境中持续提供帮助，并适应用户需求、上下文、服务流程及周围环境的变化。其感知和控制组件会持续从已执行任务、内部上下文和环境变化中获取相关信号，再据此构建生命周期任务，推动智能体持续运行与调整。作者利用该框架梳理近期研究，分析具体案例，并提出构建更强大、长期运行且具适应性的智能体的未来方向。
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