Agents in the Large: Perception-Centered Architecture for Persistent Agents
面向持久化 Agent 的感知中心架构
🧭 持久化 Agent 感知中心架构
NLP Lab, Fudan University · PL Lab, Peking University · CCDS, Nanyang Technological University · Hunyuan Team, Tencent
提出 Pera 架构，用感知与控制组件持续感知任务执行、内部上下文和环境变化，构建生命周期任务驱动长期服务的自适应
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/广告的对话式推荐或搜索 Agent 中，可以引入独立的“感知层”，持续收集任务执行日志、用户上下文变化（点击、收藏、加购）和环境信号（库存、竞价、大促），而不是每次请求都从零开始；这能显著提升长期用户陪伴和策略自适应性。
- 借鉴 Pera 的“生命周期任务”抽象，把一次性推荐/出价/文案生成改造成可监控的长期任务：例如用户兴趣漂移检测、商品生命周期管理、广告创意衰退检测，由感知事件触发重优化，适合电商场景中的持续运营。
- 采用感知与控制分离的工程实现：感知组件聚合 episodic memory 和外部信号，控制组件只负责把信号转化为待办任务队列，避免把记忆、工具、决策逻辑耦合在单个 LLM prompt 里，便于在推荐系统中做在线策略迭代和灰度。
- 如果已有 RAG 或 memory 增强的推荐 Agent，可按 Pera 思路补充“环境变化感知”通道（如商品下架、价格变动、用户实时行为），驱动生命周期任务更新推荐候选与话术，提升实时性和成交转化。