长程代理

系好安全带：你对 2030 年的憧憬，刚刚变成了 2026 年就可能实现的事。 作者：Pat Grady 和 Sonya Huang 很多年前，一些顶尖研究者告诉我们，他们的目标是实现 AGI。我们天真地想听一个严谨的定义，于是追问：“你们怎么定义 AGI？“他们犹豫了一下，彼此试探地看了一眼，然后说出了后来成为 AI 领域某种共识的话：“嗯，我们每个人其实都有自己的定义，但当我们看到它的时候，我们就知道了。” 这个小故事完美概括了我们对 AGI 具体定义的追寻。它始终难以捉摸。 然而，定义虽然难以捉摸，现实却不是。AGI 已经来了，就在此刻。 编程智能体是第一个例证。更多的例证正在路上。 长程代理（Long-horizon agents）在功能上就是 AGI，而 2026 年将属于它们。 幸好不必纠缠细节 在继续之前，值得先承认一点：我们没有提出 AGI 技术定义的学术权威。 我们是投资人。我们研究市场、创始人，以及二者碰撞的产物——企业。 鉴于此，我们提出的是一个功能性定义，而非技术性定义。新的技术能力必然会引出 Don Valentine 式的问题：那又怎样？ 答案在于现实世界的影响力。 AGI 的功能性定义 AGI 就是搞清楚事情的能力。就是这样。* * 我们理解，如此不精确的定义不会解决任何哲学争论。但务实地讲，如果你想完成一件事，你需要什么？一个能帮你搞清楚事情的 AI。过程如何，不如结果如何重要。* 一个能搞清楚事情的人，具备一些基础知识、运用这些知识进行推理的能力，以及不断迭代直至找到答案的能力。 一个能搞清楚事情的 AI，具备基础知识（预训练）、运用知识推理的能力（推理时计算），以及不断迭代直至找到答案的能力（长程代理）。 第一个要素（知识 / 预训练）催生了 2022 年最初的 ChatGPT 时刻。第二个（推理 / 推理时计算）随着 2024 年底 o1 的发布而到来。第三个（迭代 / 长程代理）则在最近几周随着 Claude Code 和其他编程智能体跨越能力阈值而到来。 具备通用智能的人可以连续数小时自主工作，不断发现并修正错误，不需要别人告诉下一步该做什么。具备通用智能的智能体也能做到同样的事。这是全新的。 “搞清楚事情"到底意味着什么？ 一个创始人给他的智能体发消息：“我需要一个开发者关系负责人。技术能力要够强，能赢得资深工程师的尊重，但又真心喜欢泡 Twitter。我们的客户是平台团队。去办吧。” 智能体从最显而易见的地方开始：在 LinkedIn 上搜索顶级开发者优先公司的 “Developer Advocate” 和 “DevRel”——Datadog、Temporal、Langchain。找到了数百个候选人。但职位头衔并不能揭示谁真正擅长这件事。 ...