当前 AI 代理的范式，即它们像智能计算器一样仅在被提示时激活，是一个重大的局限性。真正的 AI 代理需要持久的内部状态和持续运行，而不仅仅是处理输入和产生输出。像主动推理（Active Inference）这样的架构，专注于维护生成模型并根据预测误差采取行动，为实现用户交互之间存在并不断发展的代理提供了途径。 AI
影响 当前的 AI 代理缺乏持久的内部状态，限制了它们形成关系和保持连续性的能力；需要转向像主动推理（Active Inference）这样的状态驱动架构来实现更自主的行为。
排序理由 文章讨论了当前 AI 代理设计中的概念性局限性，并提出了一种替代的架构方法，符合评论的定义。
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