用AI創造AI已照進現實：用戶隻需提出場景需求，即便不懂代碼，智能體“分工協作”，完成市場調研、設計開發、寫代碼、修複漏洞等工作，生成一款整合商城、社區、打車服務的全新App“生了麽”；智能體還能成為你的私人旅行助手，隻需輸入目的地，它將調用入境政策、交通、住宿、他人攻略等數據，定製深度旅行計劃……

大模型之後，人工智能向智能體躍遷已成為學界和產業界共識。在9月11日舉行的外灘大會見解論壇“智能體時代進化論”上，一係列創新實踐和行業洞察，讓人真切感受到智能體不再是科幻概念，而正在成為重塑產業的現實力量。

從大模型到智能體：AI進化必然路徑

“專業智能體將是下一代人工智能的發展方向，AI正從處理靜態數據的大模型時代邁向與多樣、多變、複雜真實世界交互的智能體時代。”在清華大學計算機係長聘副教授劉知遠看來，AI的能力圖譜由四大核心構成，即如同大腦的基座大模型、感知世界的多模態智能、探索世界的專業智能體，以及高效合作的多智能體群體智能。這一圖譜的形成，恰似人類社會從個體專業化到協作社會化的發展過程，AI進化也遵循著相似路徑。

智能體進化的關鍵在於泛化性、自主性、長程性三大核心能力。劉知遠表示，泛化性意味著智能體要麵對真實世界多樣化環境，需要訓練在未知環境中作出合理決策，比如：既能在編程環境中開發軟件，又能在物理環境中完成機械控製；其次是自主性，智能體要像人類一樣適應環境，從模仿、探索到自主學習，持續擴展知識與能力邊界；最後是長程性，麵對複雜的長程任務，智能體要具備更強的上下文感知、主動篩選和經驗複用能力。

而智能體進化的最終形態將指向群體智能的社會化協作。“多智能體係統的高效協同與演化機製已成為人工智能領域新興熱點，並加速從學術研究運用到產業實踐，智能體集群的持續學習與自適應優化也逐步展開探索。”在劉知遠看來，未來將湧現出人機協同的群體智能。

從實驗室到產業：多智能體協作逐步落地

“AI不僅是一個工具，更是一個持續進化的合作夥伴。”產業界的實踐與上述觀點不謀而合。DeepWisdom創始人兼CEO吳承霖介紹，他們開發出全自動AI中台，可以在圖像、音頻、視頻、文本、表格等不同模態下實現AI設計生產。正如智能體協作創造的“生了麽”App，這種成本效率的顛覆性變化，正是智能體技術帶來的革命性影響。

值得關注的是，螞蟻百寶箱智能體開發平台當天發布Tbox超級智能體。通過多智能體協同架構，Tbox可以讓平台上多個智能體形成工作小組，共同完成用戶指定的任務、交付成果。技術負責人王月凡介紹，在單智能體開發模式下，用戶麵對的是一個個孤立的AI模型或插件，需要手動串聯流程。而Tbox把“單兵作戰”變成“專家團戰”，用戶隻需一句自然語言指令，係統即可自動調度搜索助手、PPT設計師、網頁工程師、數據分析師、播客主播等20餘位專家智能體，讓他們組成小組、並行工作、相互校驗，可在10分鍾內生成一份約15頁的可視化報告。

智能體發展仍有許多挑戰。劉知遠指出，多智能體係統能力的提升與資源消耗之間存在巨大矛盾；吳承霖提出了智能體在記憶、學習等基礎能力上的不足。但毫無疑問，智能體正在推動人工智能進入一個由自主協作、群體智能和人機協同定義的新紀元。