新智元报道
编辑：peter东
【新智元导读】多年来，，，，，AGI（通用人工智能）犹如科幻迷雾中的梦幻泡影——顶尖研究者们对其界说各执一词，，，，，甚至以「看到才知道」的模糊共识回避争论。 。。。。 。。。然而，，，，，一场静默的革命正在爆发：长程智能体（Long-horizon Agents）的突破，，，，，让AGI从哲学辩题落地为功效现实。 。。。。 。。。
多年前，，，，，一些顶尖研究者告诉红杉，，，，，他们的目的是实现通用人工智能（AGI）。 。。。。 。。。
其时，，，，，红杉无邪地问：「你们怎样界说AGI？ ？？？？？？」
他们停留片晌，，，，，略带犹豫地相视一眼，，，，，然后给出了一个厥后险些成为AI领域某种信条的回覆：
「嗯，，，，，我们各自都有自己的界说，，，，，但等我们看到它时，，，，，自然会知道。 。。。。 。。。」
这就是各人对AGI详细界说的不懈追寻的见证之一。 。。。。 。。。
事实证实，，，，，这个界说确实难以捉摸。 。。。。 。。。
虽然界说难以明确，，，，，现实却非云云。 。。。。 。。。
AGI已经到来，，，，，就在当下。 。。。。 。。。
编码智能体是第一个例证。 。。。。 。。。未来还会有更多。 。。。。 。。。
久远妄想智能体在功效上已相当于AGI，，，，，而2026年将属于它们。 。。。。 。。。
AGI不再是哲学辩说，，，，，
而是你的「虚拟同事」
硅谷AI首创公司首创人马克自述他的履历，，，，，一经招聘一小我私家，，，，，需要宣布职位形貌，，，，，筛选数百份简历，，，，，初筛50人，，，，，面试15人，，，，，最后发出offer。 。。。。 。。。总共要耗时数周，，，，，本钱上万。 。。。。 。。。
现在只需要给智能体指令：「我需要一个懂Kubernetes、有开源孝顺、能在开发者社区建设影响力的工程总监」。 。。。。 。。。
智能体按分钟推进：
0-5分钟：扫描GitHub，，，，，筛选5000+个Kubernetes相关客栈，，，，，识别活跃孝顺者 。 。。。。 。。。
5-15分钟：交织验证LinkedIn、手艺博客、聚会演讲纪录，，，，，筛掉那些僵尸账号。 。。。。 。。。
15-25分钟：剖析推特互动质量，，，，，去掉以及只转发雇主文章的人，，，，，识别真正有影响力的开发者。 。。。。 。。。
25-31分钟：发明目的人选刚竣事大厂项目，，，，，撰写个性化邀约邮件。 。。。。 。。。
从接到需求到获得精准候选名单，，，，，仅31分钟。 。。。。 。。。
上述场景，，，，，来自红杉宣布的博客。 。。。。 。。。文中用「能把事儿搞定」，，，，，来通过功效性重新界说了AGI，，，，，称当下的长程智能体已跨过要害门槛；； ； ；；；；；AI应用将从「对话者」升级为「执行者」，，，，，可以被视为AGI了。 。。。。 。。。
长程智能体的生长轨迹
AGI的生长，，，，，有三个要害时刻。 。。。。 。。。
第一个是知识，，，，，源于预训练，，，，，代表事务是2022年尾宣布的ChatGPT。 。。。。 。。。
第二个是推理时盘算，，，，，可以对应2024年OpenAI的o1及2025年头的DeepSeek R1。 。。。。 。。。
第三个要害点是迭代/长程智能体，，，，，其代表事务是在已往的几周内，，，，，Claude Code和其他编程智能体跨越能力阈值。 。。。。 。。。
具有通用智能的人，，，，，能够自力事情数小时，，，，，自己出错后修正，，，，，并在无需被见告的情形下弄清晰下一步该做什么。 。。。。 。。。通用人工智能也要能做到同样的事情。 。。。。 。。。
图1：差别历史阶段的人工智能能够完成的使命耗时
2025年3月的一篇研究[2]，，，，，发明了一个智能体领域的摩尔定律：
在已往6年中，，，，，智能体能够完成的使命时长，，，，，一直呈指数级增添，，，，，约每7个月翻一番。 。。。。 。。。
这可比摩尔定律的18个月翻一番快得多。 。。。。 。。。这意味着智能体能力的增添，，，，，要远快于硬件性能的增添。 。。。。 。。。
这里的使命，，，，，涵盖了软件编程上的种种问题，，，，，相当普遍，，，，，而上述效果不依赖于特定的数据集，，，，，其结论相当鲁棒。 。。。。 。。。
凭证这一趋势展望，，，，，在未来不到十年内，，，，，我们将看到AI智能体能够自力完成目今需要人类破费数天或数周才华完成的软件编程使命。 。。。。 。。。
在2025年3月，，，，，那时的大模子在人类完成时间少于4分钟的使命上险些有100%的乐成率，，，，，但在人类需要破费凌驾约莫4小时的使命上，，，，，乐成率低于10%。 。。。。 。。。
而凭证历史履历外推，，，，，能以50%概率乐成完成的多步使命数，，，，，约莫每年增添1-4倍。 。。。。 。。。
若是已往6年丈量的趋势在未来2-4年内继续，，，，，2028年智能体可完成人类专家一天事情量；； ； ；；；；；到2030年，，，，，通用型自主智能体将能够执行一系列为期一周的使命，，，，，而2037年或能处置惩罚需专家百年时间的使命。 。。。。 。。。
一个能够替换人类专家终其一生才华解决问题的智能体，，，，，说什么都该被视为通用人工智能了。 。。。。 。。。
这就是红杉这篇文章真正想说的。 。。。。 。。。不必纠结通用智能的界说及其哲学争论。 。。。。 。。。只要能把事儿搞定，，，，，就是通用智能。 。。。。 。。。
这种强调效果的思索方法，，，，，更关注现实影响，，，，，无论是投资者，，，，，创业者照旧打工人，，，，，都需要押注智能体能力的指数增添曲线，，，，，据此重估创业与商业时机。 。。。。 。。。
明确通用人工智能
打工人要转变思绪
2023-2024年的AI应用多为「对话工具」，，，，，而2026年后，，，，，智能体将成为「虚拟员工」。 。。。。 。。。
医学领域，，，，，OpenEvidence的深度咨询功效可以举行医疗咨询。 。。。。 。。。
在执法界，，，，，智能体Harvey可以担当助理状师。 。。。。 。。。
即即是芯片设计，，，，，也有揭晓了AlphaChip的研究者建设了「Ricursive Intelligence」。 。。。。 。。。
2026年和2027年的AI应用将从对话者成为行动者。 。。。。 。。。它们将像同事一样保存。 。。。。 。。。使用频率将从天天一再增添到全天候，，，，，同时运行多个实例。 。。。。 。。。
智能体将不止是让用户节约几个小时，，，，，而是让用户角色从「小我私家孝顺者」转为「治理一组智能体」。 。。。。 。。。
关于打工人来说，，，，，能够完生长使命周期的智能体，，，，，其能力与大模子的单次挪用有着实质的差别。 。。。。 。。。
每一小我私家都需要思索，，，，，在你的领域，，，，，长时程的智能体解锁了哪些新能力？ ？？？？？？哪些使命需要长期的注重力，，，，，现在这些使命是时间外包给AI了。 。。。。 。。。
比及这些使命外包给AI之后，，，，，需要人来思索并回覆下面三个问题
1. 怎样将AI自动化的事情产品化推广出去？ ？？？？？？你能对此定价和包装以创立价值吗？ ？？？？？？
2. 事情界面从谈天机械人生长到智能体，，，，，将在你的领域怎样影响人机互作？ ？？？？？？
3. 怎样在智能体完成使命的历程中提供反响，，，，，从而让智能体能够可靠而稳固地完成重大使命，，，，，而非痴迷刷新智能体的接口。 。。。。 。。。
别的，，，，，能完生长时间使命的智能体的泛起，，，，，也会带来更多的隐患。 。。。。 。。。一经大模子的清静，，，，，只需要思量会不会回复有害问题，，，，，而在一连事情几个小时，，，，，去解决重大问题的智能体上，，，，，就要小心智能体「删库跑路」，，，，，或者侵占小我私家隐私，，，，，将人类天下的私见引入等问题了。 。。。。 。。。
羁系缺失也禁止忽视，，，，，现在尚无执法界说「智能体作为员工」的权力义务。 。。。。 。。。A挪用B公司提供的智能体完成的特定使命，，，，，所引起的条约纠纷、责任认定等问题仍悬而未决。 。。。。 。。。
参考资料：
https://sequoiacap.com/article/2026-this-is-agi/
