AIGC“尖峰系列”｜面壁智能李大海：我们将进入群体智能新时代

今年上半年的ChatGPT东风，急速拉开了极具想象力的AIGC创业浪潮。国内涌现了一批大模型相关的创业公司，如今半年过去了，关于大模型、关于AI的讨论进入了另外一个阶段：从"聊概念、谈未来"进化到了"说产品、看落地"。在技术底层逻辑被验证和广泛接受后，AI创业者们在反复验证基于大模型的应用产品落地，而那些行业外的创业者则仍在观望，这些落地产品到底能给行业、给企业的具体经营业务带来多大程度的变化？

近期，「码脑做客·私聊会」上，源码资本联合亚马逊云科技，特别邀请了面壁智能联合创始人兼CEO、知乎合伙人兼首席技术官李大海，分享了自己对AGI的看法，并提出从单体智能走向群体智能的发展趋势，他还指出了AI智能体的六大典型特性，并在中国大模型相关创业方面，与众多创业者做了交流。

李大海毕业于北大数学系，曾是Google 中国创始成员之一，后在云云网任工程技术负责人、在豌豆荚任搜索技术负责人，具有连续十多年的创业经验。他目前除了担任面壁智能CEO外，同时作为知乎合伙人、首席技术官，带领超过1500人团队，在顶尖技术体系搭建、战略规划、技术管理和商业化落地方面有丰富经验。

以下是私聊会的主要内容：

01 AGI是人类第四次技术革命

大模型是过去多年AI在技术积累、数据积累、算力积累这三个要素达到一定水平之后的集中释放。

最早从Transformer架构被提出，到Bert预训练的模式被谷歌提出来，并且做到一个很好的落地，再到Open AI非常坚定的走压缩即智能的路线，把这个曙光带到世界上来。看上去是一系列的巧合，其实背后是逐渐的积累，大家都能站在前人的肩膀上去做工作。

今年大模型的积累算得上是AGI的元年。

AGI的出现被称为人类技术革命的第四次浪潮，这是因为自工业革命以来，技术的核心一直在于提高人类塑造世界的工具效率。过去我们使用锄头耕田，之后转为石油驱动的机械，尽管能源和工具发生了变化，但其背后的逻辑——通过工具与能源的杠杆作用提高效率——始终如一。

信息革命所成就的是一种虚拟现实的映射，它塑造了一个数字世界，作为我们物理世界的数字孪生。而AGI的革命则是在将这两个世界无缝连接的前沿。在当前阶段，物理世界与数字世界在许多方面仍存在脱节，但AGI的兴起预示着这一差距的日益缩小。我们如今依赖复杂的商业智能系统和报告系统来从数字抽象中提取洞察，以便进行决策，AGI的进步将直接增强这一决策过程，让两个世界的互动更加直接和自然。

很多决策以及工作需要人在中间做连通，这两个世界仍然有隔阂。AGI的革命可以带来这两个世界完全的贯通，这是非常了不起的事情，让人类改造世界的效率、人类改造自身的效率都会有很大的提升。

02 AI智能体六大典型特性

说起大语言模型，尤其是ChatGPT的发展，包括Open AI的最新发布，可以看到这个技术正在往应用上落地。智能体一定是大语言模型非常好的落地方式，因为智能体能够让应用落地的时候更加便捷、高效。

在我看来智能体比较重要的几个特点：

**首先是外部的记忆。**AGI本质上就是把信息以检索的方式跟大模型结合起来，抽象来看也是一种记忆的形式，类似电脑的硬盘，大模型更像是内存的东西。

再就是外部使用工具。 使用工具能够极大地拓展大模型的能力。用工具查股票最新的信息，帮助用户根据它的指令做对应的股票操作，这显然能拓展它在财经方面的工作能力。也可以通过它查航班、订机票、订外卖，有了调用外部工具的能力之后，大模型将变得无所不能。

智能体有六大典型特征或者我们需要考虑这六个方面的特性，即智商、情商、人设、成长性、感知、价值观。感知是很重要的，比如大语言模型现在只能感知文字，但要跟人做好交流，至少能够通过视频的方式持续的看到人的表情，才能够更好地了解人的情绪变化。

而人设是一个与稳定性相关的问题，因为有的时候情商和智商不一定双高。大家最近看到有一篇关于Character.AI的采访，他们就明确说模型在智商上不需要很高，也没有特别优化智商，但他们在情商优化上做了很多的努力，所以情商一定要很高，因为要做陪伴。另外，成长性也是非常重要的能力之一，未来的具身智能在成长性上很重要。

03 从单体智能到群体智能

AI智能体能做的事情很多，现在可以看到的包括数字人直播、虚拟角色、二次元，包括一些情感陪伴等等。另外，通过 AI 智能体去做行业专家也非常具有应用前景。例如现在一些银行或政务大厅，已经通过数字人、智能体做虚拟员工进行客服接待。智能体可以辅助人们进行繁琐、重复性的劳动。

AI智能体还可以做线下助理，未来具身智能跟有运动能力的机器人结合后，一定会催生非常大的终端，这会是一个极具潜力的机会。但它什么时候会爆发，什么时候技术能够成立？这个事情请大家保持关注。

刚才讲的是单体智能，我们很自然想到一个问题：Agent能否从单体到群体？

前不久遇到一个香港中文大学研究海洋学的教授，他研究鱼群的智能，发现单条鱼不会有太高的智商，但鱼群作为一个群体是能够生出高智商的。

在自然界中，无论是鱼群、蜂群还是蚁群，单体之间交换的信息素数量看似微乎其微，但正是这些微量的信息素交换，使得整个群体能够以最高效的路径寻觅食物源。面对障碍，蚂蚁能够通过互相协作搭建桥梁来克服，展现出群体层面上的高级智能，这种智能是群体行为在复杂环境中的自然涌现。

不管是单体智能还是群体智能，基于大模型的智能体会是未来整个互联网应用的主要形态，未来的互联网会是一个AI智能体联接万物的时代。这是我们最近提出的一个概念，叫做Internet of Agents，也就是IoA智联网。

我相信未来随着时间的发展，每个手机厂商一定会做自己内置的智能体来陪伴用户，这件事情可能明年就会发生，早晚会来。 再比如，家里的电冰箱、电视机，在未来都将会是一个智能体，可以像人一样跟大家交流，并处理复杂的任务和需求。

知乎上有一个问题，说"如果动物都会说话了世界会变成什么样？"这个非常不可想象。我觉得未来真的会变成这个样子，**家里所有电器，它都可以变成一个智能体。**我们可以用非常自然的方式与它对话，让它帮你工作，甚至有时候心情不好还能跟它聊几句以表宽慰。

面壁智能非常重视AI Agent发展，很早之前就在这个方面做了很多布局。我们现在有自研的大模型驱动的AI Agent三驾马车创新成果。

第一，AgentVerse智能体协作平台。它构建了一个丰富的虚拟空间，其中定义了众多AI智能体，这些智能体担纲各种专家角色——营销专家、编程专家、设计专家、Bug修复专家等。当用户带着任务进入时，智能体立即启动组队流程，这是一个策略性的招募过程，旨在确定哪些专家应当投入特定任务。这些专家组成团队后，开始互相协商任务细节，明确分工。协商完毕便转入执行阶段，每个Agent依据其角色完成相应的工作，然后进行整合。

整个过程中还有有一个策略规划者，确保所有智能体的工作协同一致，形成最终成果。此成果将与用户需求进行对照，若存在较大偏差，还可能进入迭代改进。这个框架的通用性使我们能够在其基础上开展广泛的工作。在AgentVerse应用中，我们设计了一个虚拟的课堂场景，其中包括教授讲课以及学生通过举手和交流参与讨论，从而模拟了传统课堂的互动过程。

第二，XAgent超级智能体。它能够做比较复杂的工作，基于规划动态指示做任务分布执行，它扮演着智能体专家的角色。XAgent能够根据人的需求做规划，去看需要多少步骤能把用户的需求完成。在这个规划的基础上，如果用户输入的信息不够多，它还能跟用户交互，把必要的信息拿到。在做完规划后每一步执行的时候，它还能看到执行完这一步后是否需要额外做更多的工作，是这样一个动态的结构。

举个例子，当你向XAgent发出指令"我周末有几个朋友过来，能推荐几个餐厅吗？"这个高级语言模型不会立刻列出一长串餐厅，相反，它会首先探询你的偏好，询问你是否偏爱安静的环境或是特定类型的饮食，以此来理解你的需求。它的第一步是与你互动，而不是立即执行任务。接着，基于你的回复进行餐厅搜索；然后，整理搜索结果，并提出几个带有优缺点分析的方案。方案准备就绪后，它会以表格形式展现，供你选择。一旦你做出选择，它便会通过连接API直接为你预订餐厅。这不同于我们通常所熟悉的单步问答模式，它展现了智能体提供的一种更优质的体验。

第三，ChatDev 群体智能软件开发平台，它是基于AgentVerse非常具体的多智能体应用。在原有Agent技术逻辑的基础上，ChatDev可以帮助我们构建一个虚拟的AI软件公司，设定CEO、CTO、产品经理、程序员、设计师等不同角色的智能体，并通过一条称为"对话链"的交流网络连接它们。这些角色的互动流程与软件开发中的瀑布模型相契合，包括软件设计、系统测试和文档编制等环节。我们让这些AI智能体按照明确的分工互动，以此满足用户的具体需求。当我们将这一多智能体系统的应用范围从广泛收窄至具体，产品迅速赢得了市场的青睐。在短短两个月内，ChatDev在GitHub上的星标数量激增超过1.8万，连续多日位居Trending排行榜首。

我们的AI Agent三驾马车正在逐步落地，也仍然还有更多提升的空间。我们正在不断深入研发，并定期推出迭代的功能和版本。面对一个功能广泛至难以抉择的产品，用户往往会感到迷茫；而一个定位明确、功能具体的产品则更容易获得市场的热烈响应。这与我们早期创业时的产品开发理念相呼应：一个万能产品未必真正有价值，而专注于特定需求的解决方案往往更能够击中目标。

面壁智能

面壁是从清华大学计算机系NLP实验室孵化出来的大模型公司。公司创始团队由行业经验丰富的创业家、业界 AI 技术领头人、知名NLP领域科学家和学者等联合构成。核心技术团队成员来自国内自然语言处理研究顶尖实验室，均具有知名大学博士和硕士学历，在国际国内权威期刊会议发表论文百余篇，获得多项专利授权，科研和技术实力处于国内领先水平；另有行业产品和商业化经验丰富的高端人才联合加入，引领大模型的场景与领域应用落地。