综述先回顾了经典P300拼写器与信号处理流程，并说明机器学习和深度学习——尤其是EEGNet——如何提升P300检测效果。随后文章把重点放在AI代理的集成上：ChatBCI、MindChat等近期系统把P300拼写器与大语言模型结合，由模型补全用户意图，从而减少输入次数并加快通信。文章还分析了神经符号AI和模块化认知架构，这类架构让脑机接口代理具备情境感知和一定自主性。
作者提出了一套端到端架构，把脑电头戴设备、基于卷积神经网络的实时P300检测器，以及一个AI代理层组合在一起，代理层由基于大语言模型的规划器和物联网控制接口构成。文章讨论了硬件与软件组成、延迟、隐私保护措施和实验评估方案，并列出辅助沟通、智能家居控制以及AR/VR三类应用方向。
综述同时指出，信号噪声、用户疲劳和神经数据伦理仍是待解问题。需要说明的是，这是一篇综述，文中引用的击键次数减少62%以上、通信速度提高到近三倍等数字来自其所引用的ChatBCI、MindChat等系统，作者并未开展新的对照试验；所提出的端到端架构也尚处于方案阶段，未报告临床或可用性验证结果。