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Resumen: Si bien los componentes individuales de las arquitecturas de agente se han estudiado de forma aislada, sigue habiendo una comprensión empírica limitada de cómo las diferentes dimensiones de diseño interactúan dentro de sistemas complejos de agentes múltiples.

Resumen: los autómatas celulares neuronales (NCA) representan un marco poderoso para modelar la autoorganización biológica, extendiendo los sistemas clásicos basados ​​en reglas con reglas de actualización capacitables, diferenciables (o evolucionables) que capturan la dinámica autorreguladora adaptativa de la materia viva.

Resumen: Los sistemas de agente basados ​​en el modelo de lenguaje grande (LLM) han mostrado fuertes capacidades en varias tareas.