AI Agent

AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents

AI 与大脑：从认知神经科学到自主代理的记忆系统

Jiafeng Liang, Hao Li, Chang Li, Jiaqi Zhou, Shixin Jiang, Zekun Wang, Changkai Ji, Zhihao Zhu, Runxuan Liu, Tao Ren, Jinlan Fu, See-Kiong Ng, Xia Liang, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：autonomous agent(title,abstract)；agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.CL

AI总结 本文从认知神经科学到自主代理，系统综合了记忆的跨学科知识，探讨了记忆的定义、功能、分类、存储机制及安全问题，并展望了多模态记忆系统和技能获取的未来研究方向。

Comments 57 pages, 5 figures

ChatGraPhT: A Visual Conversation Interface for Multi-Path Reflection with Agentic LLM Support

ChatGraPhT: 多路径反思的视觉对话界面与代理LLM支持

Geoff Kimm, Linus Tan

专题命中 记忆与上下文管理 ：agentic(title,abstract)

AI总结 ChatGraPhT通过可视化对话地图和代理LLM支持，提升复杂任务中的反思深度与灵活性。

Comments Early-stage research prototype; exploratory study

AnalogSAGE: Self-evolving Analog Design Multi-Agents with Stratified Memory and Grounded Experience

AnalogSAGE: 带分层记忆和基础经验的自进化模拟设计多智能体

Zining Wang, Jian Gao, Weimin Fu, Xiaolong Guo, Xuan Zhang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kansas State University（堪萨斯州立大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；multi-agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 AnalogSAGE通过分层记忆和基础经验提升模拟设计自动化可靠性与自主性

Forecasting in Offline Reinforcement Learning for Non-stationary Environments

非平稳环境下的离线强化学习预测

Suzan Ece Ada, Georg Martius, Emre Ugur, Erhan Oztop

机构 * Bogazici University（博科西大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； Ozyegin University（奥祖根大学） ； Osaka University（大阪大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 非平稳环境下的离线强化学习预测框架FORL，通过结合条件扩散和零样本时间序列模型，提升智能体在非平稳环境中的鲁棒性与性能。

Comments The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2025

Axiomatic Foundations of Bayesian Persuasion

贝叶斯说服的公理基础

Youichiro Higashi, Kemal Ozbek, Norio Takeoka

专题命中 记忆与上下文管理 ：agent(abstract)

AI总结 本文提出了贝叶斯说服的公理基础，通过新的模型和可观察数据方法，揭示了主导者在管理代理人偏见时的信息获取成本构建方法。

A Human-Oriented Cooperative Driving Approach: Integrating Driving Intention, State, and Conflict

面向人类的协作驾驶方法：整合驾驶意图、状态和冲突

Qin Wang, Shanmin Pang, Jianwu Fang, Shengye Dong, Fuhao Liu, Jianru Xue, Chen Lv

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（软件工程学院，西安交通大学） ； School of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（人工智能学院，西安交通大学） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（机械与航空航天工程学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 记忆与上下文管理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出面向人类的协作驾驶方法，通过意图感知轨迹规划和控制权分配策略，提升驾驶性能并减少人机冲突。