Algorithm

Aura EWC 知识保护：防止灾难性遗忘的核心算法持续学习（Continual Learning）是 AI 进化的终极目标，但它面临着一个致命挑战：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。当 Agent …

Aura 动态知识注入（KDC）：RAG 之之上语义装载革命传统的 RAG（检索增强生成）通常是全局性的，即在对话开始前搜索一遍。但在 Aura 的长程执行流中，由于任务目标在不断演进，全局 RAG 会导致无关信息迅速填满上下文窗口。 …

Aura 知识修正算法：基于卡尔曼滤波的 Surprise 驱动更新一个智能体的知识库（Knowledge Base）如果不具备动态修正能力，它很快就会沦为一堆充满“幻觉”的陈旧数据。Aura 引入了控制理论中经典的**卡尔曼滤 …

Aura 好奇心引擎：Beta 分布下的边界探索采样算法一个完美的 AI 代理不应该仅仅是“听话”的。如果它只会在已知的路径上重复，它就永远无法在变化的环境中进化。Aura 的**好奇心引擎（Curiosity Engine）**正是为了 …

蚁群算法在 Aura 任务规划中的应用：信息素驱动的路径寻优传统的 AI Agent 规划器（如 ReAct 或 Plan-and-Execute）往往是贪婪的：它们只关注当下的下一步。然而，在面对包含数十个步骤的长程任务时，贪婪算法极易 …