Agent 需等5年成熟？“AI Agent泡沫论”遭驳斥？机器学习大会开幕

AI科技 2025年10月18日 12:06 0 admin

2025年10月16号，北京威斯汀酒店挺热闹。

CSDN 和奇点智能研究院一起办的全球机器学习技术大会在这儿开幕，来了50多位全球顶尖的学者、产业大佬，还有一线技术达人，凑一块儿聊智能时代接下来该怎么走。

其实，我本来想这种技术大会肯定满是听不懂的术语，到现场才发现，专家们都在往实在里讲，没玩虚的。

大会第一天就扔出两个重磅报告，一个是《AI 原生软件研发成熟度模型 AISMM》，另一个是《2025 全球开源发展报告》。

这俩报告可不是随便写写，里面藏着现在 AI 产业的真实情况。

比如 AISMM 模型，把 AI 原生软件研发分成了五个阶段，从最基础的 “用工具辅助提效”，到最高级的 “AI 自己搞个软件工厂”。

按奇点智能李建忠的说法，现在多数企业刚爬到第二阶段，正往第三阶段 “工程师和 AI 协同干活” 挪，还有些企业还在第一阶段打转。

AI 原生软件分五级，多数企业卡在 “协同” 关

AISMM 模型里有个点我觉得特实在，它说 AI 原生软件的核心不是模型多厉害，而是 “Agent 得知道工程师知道的，还得能跟工程师一起干活”。

简单说，就是 AI 不能光给建议，还得能动手做事。

比如工程师能调的工具，Agent 也得能调；工程师看到的项目情况，Agent 也得能看到。

本来想这应该不难实现，但后来发现，很多企业卡在这儿了。

中小企业尤其明显，他们缺定制化的工具，也没足够的数据让 Agent 熟悉业务，想从第二阶段往第三阶段走，比大厂慢不少。

李建忠说他们正帮一些车企、通信公司做转型，光梳理流程就得花好几个月，更别说让 Agent 真跟工程师配合了。

另一个开源报告也挺有看头，里面说全球开源现在是 “美国和中国领着走，其他国家跟着上” 的格局。

中国在活跃开发者数量、开源贡献增长这些方面都是全球第二，贡献增长还是全球第一，挺牛的。

但问题也在这儿，中国开源项目的全球化程度只排第十，很多项目文档只有中文，国外开发者想参与都费劲。

其实，这跟咱们工程师基数大有关，但要想真成全球引领者，得把国际协作这块补上，至少文档得中英文同步吧。

报告讲完，接下来的专家演讲更戳中 AI 落地的痛点。

YetiWare 的 Michael Wong 聊 AI 平台为啥很多都失败了，他说不是技术不行，是没抓住三个核心，得解决开发者真问题、得把社区养起来、得找对自己的位置。

他举了个例子，Hugging Face 模型性能不是最顶尖的，但开发者 5 分钟就能上手，有问题很快有人回应，所以能火。

反观有些大厂做的平台，参数堆得很高，文档却写得稀里糊涂，最后没人用。

清华大学的吴翼还带来个硬家伙，AReaL 强化学习框架。

这东西能让 AI 训练速度快不少，在推理任务里，原来 24 小时的训练现在 9 个小时就能搞定，准确率还能提一截。

他们还开源了个轻量化版本，工程师改一两行代码就能用。

其实，这种能直接落地的技术，才是企业最需要的，那些光画饼的概念没多大用。

Agent 要等 5 年？专家吵翻 AGI 该走哪条路

大会最热闹的还得是圆桌辩论，几个大佬围着 “AI 该走哪条路” 吵得挺凶。

最有意思的是 “视觉派” 和 “语言派” 的争论。

群核科技的唐睿说物理世界得靠 “空间智能”，比如机器人得懂三维空间才能干活；

面壁智能的贾超说未来肯定是全模态融合，语音、视觉、文本都得会；小米的王斌更实在，他说语言能传抽象概念，视觉能传细节，俩得凑一块儿用。

李建忠的观点我挺认同，他说纯视觉模型在 2012 到 2020 年没给产业带来啥实质提升，倒是语言模型出来后，结合视觉和强化学习，能干的事多了。

比如原来视觉识别只能认东西，现在加了语言，能理解 “这东西该放哪儿”“怎么修”，用处大多了。

如此看来，语言更像个 “中枢”，能把各种能力串起来。

关于 Agent 是不是泡沫，专家们也没达成一致。

李建忠说 Agent 是真趋势，但得等 5 年才能成熟，现在的 “泡沫” 其实是理念走在实践前面，很正常。

王斌补了一句，现在很多所谓的 Agent，其实就是把工具装在一起，没自主规划能力，算不上真 Agent。

理想汽车的案例就很实在，他们座舱里的 Agent 能自己规划导航、调空调，用户满意度挺高，这才是真有用的 Agent。

OpenAI 的 Lukasz Kaiser 还聊了 AGI 的未来，他说 AI 会分三步走，先靠 Transformer 记知识，再靠 Reasoner 学策略，最后靠 Researcher 搞创新。

他还透露，他们做的模型已经能改进数学定理了，17 分钟就把一篇论文里的核心定理优化了。

本来想这得是好多年后的事，没想到现在已经有苗头了，不过这种技术目前只有大厂玩得起，小企业还得再等等。

整场大会听下来，我最大的感受是 AI 已经从 “吹概念” 阶段，慢慢往 “落地” 走了。

不管是 AI 原生软件的分级，还是 Agent 的实践，都在往解决真问题靠。

当然问题也不少，比如开源全球化、Agent 自主能力、基础软件国产化，这些都得一步一步来。

对企业来说，不用急着追最高阶段，先把自己当前阶段的事做好，比如先把 AI 工具用起来，再慢慢练协同能力，这样更稳妥。

毫无疑问，这次大会把 AI 的真实情况摆得很清楚，没有夸大也没有回避问题。

未来几年，AI 会往 “端云协同” 走，端侧的小模型负责日常任务，云端的大模型负责复杂计算，普通人也能用到专属的 AI。

至于 AGI，虽然还远，但至少方向越来越清晰了。

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