Lean Pool：由AI智能体自主维护与优化的形式化数学代码库
Lean Pool 是一个形式化数学代码库，其核心特色在于完全由 AI 智能体负责拓展、维护与持续优化。该项目展示了人工智能在形式化定理证明与复杂数学知识归档中的自主管理潜力，有助于提高数学形式化库的组织效率与代码质量。由于原论文摘要提供的信息极为简略，具体的智能体协作机制与工程实现细节仍有待进一步公开。
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9月24日2026-09-24
AI神经科学家：面向神经影像分析的交互式智能体界面
神经影像数据分析通常需要专业的编程与统计技能，这给非计算背景的研究人员带来了门槛。为此，研究团队推出了“AI神经科学家”，这是一种用于交互式数据探索的语言智能体。该系统将大语言模型与神经影像专业工具集相结合，支持研究人员直接通过自然语言查询数据质量、执行建模与可视化并设定分析参数，为小规模数据探索提供了一种替代传统脚本处理流程的透明且交互式的解决方案。
提升智能体一致性：研究提出通过“技能习惯化”解决重复任务的冗余与偏差
针对当前智能体在重复任务中表现不一致且极度耗费资源的缺陷，研究团队开展测试发现，智能体在重复执行中不一致率达38%至74%，且超95%的生成内容都在重复推导已知方案。为此，研究提出“技能习惯养成”（skill habit formation）机制，让智能体从历史执行记录中挖掘候选确定性技能，使其与既有方案竞争并界定适用输入空间，从而大幅改善智能体在重复任务中的一致性与计算效率。
ZeroGate：面向受治理AI智能体运行时的信任保留快速路径机制
针对AI智能体提前授权可能导致载荷、权限或状态发生漂移的安全风险，研究团队提出ZeroGate架构。该方案将精确操作审批与持久本地准入解耦：签发者签署具有时效性的ActionPass凭证，受信任运行时适配器重构最终操作，再由本地网关验证绑定并消耗nonce。系统利用SQLite事务同步处理nonce注销、配额更新及准入收据生成，在维持信任边界和决策一致性的前提下优化了执行分发延迟。