本研究提出了ADAGE框架，旨在解决智能体模型在适应环境变化方面的不足。该框架通过斯塔克伯格博弈形式化双层适应问题，整合政策设计和校准等任务，从而提升传统代理基础模型在复杂经济和金融环境中的表现。

本文介绍了多个智能体模型及其在记忆形成和强化学习中的应用，如MERLIN、Memory Maze和LDM^2。这些模型通过结合短期和情节记忆，提升了智能体在复杂环境中的表现，尤其在合作和任务解决方面。研究表明，具有人类记忆系统的智能体在学习和决策中表现更佳。