本文介绍了一种名为EgoAgent的智能体模型，能够在自我中心环境中进行联合感知、预测和行动。实验结果表明，EgoAgent在图像分类和3D人类运动预测等任务中表现优异，展示了其方法的优势。

本研究提出了一个通用的两层框架ADAGE，以解决基于智能体模型在适应环境变化方面的不足。该框架通过斯塔克尔伯格博弈形式化双层适应问题，整合多种ABM任务，显著推动了传统ABMs的改进。