[LG] Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems
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本文以人脑为蓝本，构建了一个模块化、多层次的AI智能体框架，并在此基础上，深入探讨了智能体的认知、感知、行动、记忆、世界模型、奖励机制和情感建模等关键组成部分，以及智能体的自我进化、多智能体协作和安全保障机制，为未来AI智能体的研究和发展提供了全面的理论指导和实践参考，并创新性地提出了“距离优势”启发式分块方法和边界清晰度、Chunk 粘性评估指标，有效提升了 RAG 系统性能和分块质量评估水平，揭示了高质量文本分块在 RAG 系统中的关键作用。
网页链接 本文以人脑为蓝本，构建了一个模块化、多层次的AI智能体框架，并在此基础上，深入探讨了智能体的认知、感知、行动、记忆、世界模型、奖励机制和情感建模等关键组成部分，以及智能体的自我进化、多智能体协作和安全保障机制，为未来AI智能体的研究和发展提供了全面的理论指导和实践参考，并创新性地提出了“距离优势”启发式分块方法和边界清晰度、Chunk 粘性评估指标，有效提升了 RAG 系统性能和分块质量评估水平，揭示了高质量文本分块在 RAG 系统中的关键作用。
