星空回顾丨自进化智能体的诞生——从AI发朋友圈看数字生命

讲座开篇，肖老师首先提出「什么是智能体」这一基本问题。所谓Agent，是一个能够感知环境、自主决策并采取行动以实现目标的系统。与传统程序的被动执行不同，智能体能够在与环境的持续交互中形成行动反馈闭环。也正因此，智能体不只是「会回答」的程序，更是一个能够真正「做事」的系统。

在此基础上，肖老师梳理了人工智能的发展脉络：从早期的符号逻辑，到20世纪90年代的机器学习，再到2022年以来大语言模型的迅速发展，人工智能不断提升其思考与决策能力。肖老师指出，单纯的LLM更多只是Chatbot，而LLM Agent的关键则在于「知行合一」——不仅能理解和推理，更能够进入环境、采取行动、完成任务。

围绕「什么是真正的智能」，肖老师进一步指出，真正的智能并不只是抽象的思考能力，而更接近一种身体中的、环境中的、行动中的智能。也正是在这个意义上，「龙虾」成为本场讲座的重要关键词：它意味着更强的行动能力，也意味着记忆能力的加入，使智能体逐渐走向「身心一体」。与当前「大语言模型负责思考、具身智能负责行动」的分工模式不同，「龙虾」让我们看到了一种将思考、记忆与行动进一步整合的可能。

「龙虾」为第三代智能体，之所以被视为最接近AGI的智能形态，是因为它已经表现出明显的自进化特征：不再受限于预定义工具集，而能够自主构建工具；能够通过交流形成对用户的画像，变得「越使用越懂你」；在原有方案受阻时主动探索新路径，实现策略自学习；并进一步具备自我审视、自我修正、自我改进乃至自我复制的潜力。

讲座还特别强调了上下文学习能力的重要性。无论是人类智能还是人工智能，其关键都不在于孤立处理信息，而在于是否能够在「社会环境和长期关系」中理解上下文。也正因此，智能体若要真正接近人类式智能，就必须在记忆、情境与关系中不断学习和塑造自身。

在现实案例层面，相关系统已经展现出「AI发朋友圈」的能力。尤其在微信这样相对封闭、无法直接接入API的生态中，AI通过视觉信号模拟不断学习，逐步掌握操作路径，这也让「数字生命」不再只是科幻想象。与此同时，Generic Agent更侧重原子能力学习，不同的人部署后，甚至可能产生不同结果，这也展现出智能体随环境与互动而演化的特征。

针对技术发展带来的社会影响与治理这一议题，肖老师指出，「龙虾」可能冲击社会信任，也可能进一步拉大人与人之间的差距；AI供给能力迅速提升的同时，人类社会真正稀缺的反而可能是想象力。与此同时，AI安全问题也从代码漏洞风险升级为行为失控风险，带来了更大的不确定性与治理挑战。

讲座从智能体的技术内核出发，延伸到数字生命、硅基文明与未来社会的更深层思考。肖仰华老师以「龙虾」这一自进化智能体的最新范例为切口，引导同学们重新思考智能的本质，以及人类如何在一个日益智能化的数字世界中理解自身的位置。