弥合认知鸿沟：面向 6G 代理式 AI-RAN 的统一记忆范式

随着 6G 演进，无线接入网需超越传统自动化，拥抱具备感知、推理及进化能力的代理式 AI。当前分离式架构存在根本性认知鸿沟，接口迫使物理层将高维状态压缩为低维指标，导致推理代理受困于语义瓶颈。本文倡导从基于接口向以记忆为中心的架构转变，提出统一记忆范式，通过将生物记忆层次映射到异构计算织物上，消除感知与推理的界限。该方案利用新兴相干互连技术，构建认知连续体，使微秒级反射、毫秒级推理与长期进化能在跨时间尺度上共享状态，从而赋予 AI 代理桥接实时响应与长程上下文的能力，实现真正的自主 6G 网络。