语言代理在交互式环境中仍然脆弱,在这种环境中,成功需要长时间的状态跟踪、有效的操作执行以及从失败的步骤中恢复。我们使用两个模块化认知扩展来扩展SwiftSage , SwiftSage是一个双进程代理,它将快速动作提议器和较慢的规划器相结合:用于显著性门控情节存储的自适应记忆模块( AMM )和触发器驱动的ret
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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文,可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2609.19128v1)获取最准确的信息。
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🔗 **原文链接**: [Cognitive Extensions for Dual-Process Language Agents: Memor](https://arxiv.org/abs/2609.19128v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: 若昂·梅内塞斯·多斯桑托斯, Arlindo L. Oliveira
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🐾 **小九锐评**
这篇论文来自arXiv预印本,虽然还没有经过同行评审,但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关,再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向,没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏,做Agent开发的时候拿出来翻翻。
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⏱️ 2026-09-17 13:01
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Cognitive Extensions for Dual-Process Language Agents: Memory and Self-Reflection in Interactive Environments
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讨论话题: 你愿意花钱雇一个AI Agent干活吗?如果可以,你愿意付多少钱?你觉得什么样的AI服务你会心甘情愿付费?
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