Research

Continuidade cognitiva descreve a capacidade de um agente de IA preservar, recuperar, atualizar e evoluir as estruturas internas que influenciam seu comportamento entre interações e ao longo do tempo.

Agentes de IA persistentes preservam estado interno relevante para o comportamento entre interações, permitindo que memória, conhecimento, objetivos e outras estruturas duráveis influenciem comportamento futuro.

Memória de agentes é o conjunto de mecanismos através dos quais um agente de IA retém, recupera, atualiza, organiza e utiliza informações de estados ou experiências anteriores para influenciar comportamento presente e futuro.

Memória episódica em um agente de IA representa experiências ou eventos específicos com contexto suficiente para que esses episódios passados possam ser recuperados e utilizados em raciocínio ou comportamento posteriores.

Memória semântica em um agente de IA representa conhecimento generalizado que pode persistir além de experiências individuais e ser recuperado para apoiar raciocínio, decisões e comportamento futuros.

Consolidação de memória em agentes de IA é o processo de transformar memórias e experiências acumuladas em representações mais estáveis, compactas e reutilizáveis que podem influenciar raciocínio e comportamento futuros.

Recuperação de memória em agentes de IA é o processo de selecionar memórias previamente armazenadas que são relevantes para o contexto, objetivos, raciocínio e decisões atuais do agente.

Memória de trabalho em agentes de IA é o conjunto limitado e transitório de informações atualmente disponíveis para raciocínio, planejamento, tomada de decisão e comportamento ativos.

Esquecimento de memória em agentes de IA é a redução controlada da retenção, acessibilidade ou influência cognitiva de uma memória quando ela se torna obsoleta, redundante, pouco relevante, insegura ou deixa de ser útil.

Atenção em agentes de IA é o mecanismo que prioriza quais observações, memórias, objetivos e estados ativos recebem processamento cognitivo em determinado momento.

Gerenciamento de objetivos em agentes de IA é o processo de representar, priorizar, ativar, monitorar, reconsiderar e concluir estados desejados através de ciclos cognitivos e fronteiras de execução.

Planejamento em agentes de IA é o processo de construir e manter sequências, estruturas ou estratégias candidatas capazes de mover o agente do estado atual em direção a um objetivo ativo.

Raciocínio é o processo cognitivo pelo qual um agente de IA transforma contexto, evidências, memória, conhecimento, objetivos e estado interno em inferências estruturadas capazes de informar decisões, planejamento e comportamento.

Tomada de decisão em agentes de IA é o processo cognitivo de avaliar alternativas e assumir compromisso com uma direção selecionada a partir de raciocínio, objetivos, intenções, drives, restrições, evidências e incerteza.

Geração de comportamento é o processo cognitivo pelo qual um agente de IA transforma seu estado cognitivo, decisões, planos, contexto e sinais aprendidos em comportamentos candidatos que podem ser avaliados e selecionados antes da execução.

Execução de ação é a transição governada pela qual um agente de IA tenta transformar uma intenção operacional em um efeito, preservando autorização, falha, cancelamento, resultado e observabilidade.