V领丨中国科学院院士张钹：智能体必须符合三个条件

央广网北京4月2日消息（记者 齐智颖）3月31日，在“2025中关村论坛年会”期间，中国科学院院士张钹在智谱OpenDay活动上发表演讲时提及，当前人工智能正在进入“智能体化”时代，应该把语言模型扩展到智能体。同时，张钹认为构成智能体必须符合三个条件——很强的思考能力、很强的执行能力、很强的感知能力。

张钹认为，大模型的出现有两个重要的意义。一方面，大模型使得人工智能的范式发生了根本性变化；同时，人工智能日新月异的发展必然会改变各行各业的面貌。

谈及大模型之所以会产生巨大影响的原因，张钹表示，大模型使机器像人类一样思考，这一突破主要因为GPT（生成式预训练变换器），通过巨大的人工神经网络和庞大的数据量学习，催生出了一个大语言模型，这个大语言模型最大的成功就是拥有强大的语言生成能力。

张钹强调，机器一旦理解和掌握了人类语言，必然会开辟一个充满一切可能性的道路。

过去大模型的发展主要依靠规模定律，即依靠巨大的人工神经网络和巨大的数量数据。张钹认为，未来要超越规模定律首先要进一步提升大模型的性能，同时降低成本。

关于提升大模型性能的举措，张钹指出，其一是利用机器自身的能力——思考能力或者推理能力；其二是AI反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from AI Feedback，简称 RLAIF) ，依靠AI对齐（AI Alignment），特别是人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，简称RLHF）。

张钹强调，当前人工智能正在进入“智能体化”时代，应该把语言模型扩展到智能体。同时，张钹提出构成智能体必须符合三个条件——很强的思考能力、很强的执行能力、很强的感知能力。

尽管大模型带来了巨大变革，但当前人工智能仍面临诸多挑战，张钹总结了三大难题，他认为这同时也是AI从业者的机会。

首先是多层次空间问题，没有层次的空间很难进行复杂推理，目前在图像领域这一问题已经使用扩散模型得到解决，一旦把扩散模型扩充到语言上去，那语言上的推理就会非常容易解决。

其次是过程与结果问题，推理都是以结果作为目标，这存在非常大的隐患，有时候结果是对的，但是过程不一定对，因为优化的时候只优化结果，并没有优化过程，这主要靠Reinforcement、AI Alignment解决。

此外，最重要的是可解释性问题，这个问题的解决更多依靠校企合作，因为必须要解决理论上的问题。

张钹建议，AI企业应不断反思，不断推动自己改进、进化，使自身更符合现代企业精神。

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