AI工程师大会探讨：智能体记忆与持续学习技术栈
Stefania_druga · x · 2026-08-13
在 AI Engineer World's Fair 2026 的「记忆与持续学习」专场上，多位行业专家分享了最新的研究与实践进展。
核心观点指出：当前大模型虽然实现了智能的规模化，但本质上仍是“世界上最聪明的新手”。为了突破这一瓶颈，专场探讨了多个关键方向：
- 持续学习评估：如何超越静态智能（UC Berkeley）
- 长期研究智能体的记忆框架（Stefania Druga）
- 上下文计算扩展（Engram）
- 无梯度持续学习（Adaption Labs）
- 将改进智能体视为数据挖掘问题（LangChain）
- 企业环境中的持续学习落地（Applied Compute）
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