본 논문은 지속적인 학습과 유연한 추론이 가능한 에이전트 구축을 위한 개념 중심 패러다임을 제시한다. 개념 중심 에이전트는 신경 기호 개념의 어휘를 활용한다. 객체, 관계, 행동 개념과 같은 이러한 개념들은 감각 입력과 작동 출력에 기반하며, 구조적 결합을 통해 새로운 개념을 생성할 수 있도록 구성적이다. 학습과 추론을 용이하게 하기 위해 개념들은 유형화되고 기호 프로그램과 신경망 표현의 조합을 사용하여 표현된다. 이러한 신경 기호 개념을 활용하여 에이전트는 2D 이미지, 비디오, 3D 장면 및 로봇 조작 작업에 이르기까지 다양한 영역에서 다양한 작업을 해결하기 위해 효율적으로 학습하고 재결합할 수 있다. 이 개념 중심 프레임워크는 데이터 효율성, 구성적 일반화, 지속적 학습 및 제로샷 전이를 포함한 여러 가지 장점을 제공한다.