本研究提出了一种自学习代理框架，将LLaMA 3.2与渐进神经网络结合，解决会话AI和代码生成中的持续学习问题。该框架通过动态数据收集和元学习实现快速适应，实验表明其在适应性和记忆稳定性方面有所提升，推动人工通用智能的发展。

本研究提出了一种模块化状态基斯塔克尔博格游戏方法，旨在提高分布式制造系统中自学习代理的合作决策效率，显著降低溢出和能耗，优化系统目标。