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有个冷知识:Agent论文刷得再多,缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭,单智能体、多智能体、人机协作各往哪走,社会模拟踩过哪些坑,全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构,告别日期倒序堆砌; 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类; 3️⃣…

有个冷知识:Agent论文刷得再多,缺一张地图照样白搭。 复旦那篇86页综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》,直接把阅读清单开源了——大脑、感知、行动三层怎么搭,单智能体、多智能体、人机协作各往哪走,社会模拟踩过哪些坑,全给你捋清楚了。 1️⃣ 按“脑/感知/行动”拆结构,告别日期倒序堆砌; 2️⃣ 记忆、推理、规划、工具、具身分门别类; 3️⃣…

复旦团队把 86 页 LLM Agent 综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents》的配套论文清单开源到 GitHub,并按"大脑—感知—行动"三层重新组织阅读路径,试图给快速膨胀的 Agent 研究建一张可导航的地图。

V7 如何为 AI Agent 赋予组织记忆

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2026 年 9 月 21 日,OpenAI 发布 V7 案例:这家欧洲金融科技初创公司用 GPT-5.6、GPT-6 Astra 等模型,把企业散落的文件整理成 Agent 可直接查询的「机构记忆」,让 AI 在金融、保险等场景中跑通上百步工作流。