近年来，人工智能领域正以前所未有的速度发展，尤其是大型语言模型（LLM）如GPT-4的出现，令我们对实现泛智能体（Artificial General Intelligence，简称AGI）的愿景更为憧憬。然而，AGI并非简单的技术叠加，而是需要跨越多重核心能力的突破。理解这些能力，厘清它们的内涵与发展路径，对于指导科研方向和政策制定具有重要意义。本文将从多个维度剖析实现AGI所需的关键能力，洞见AI未来的发展路线。泛智能体的渊源及定义泛智能体，即能适应多任务、多场景，具备学习能力且能够自主规划执行长链行动的智能体，是覆盖广度（Generality）、学习效率（Intelligence）和自主行为（Agency）三大核心特质的集合。这里的广度不仅是知识范围的广泛，更包括对现实场景的灵活应用。
智能则强调能够在有限经验下快速学习新技能，不断完善自身。行动力反映其能设计并执行复杂项目，持续在真实世界中产生成果。当前的大规模语言模型虽然在知识整合和短期推理方面表现卓越，但距离具备真正泛智能所需的持续学习和连贯行动还存在明显鸿沟。知识的泛化与界限在AI发展中，迈向泛智能的第一步往往是拓展模型的知识广度。通过大规模互联网文本的训练，模型积累了海量事实、逻辑、语义和常识信息，使得它们能回答丰富多样的问题。这种基于海量数据的训练，塑造了模型卓越的知识检索和整合能力，正如GPT-4在2024年前后展现的杰出表现。
然而，知识的泛化也有其限制。知识只是智能的基础条件之一。过度依赖记忆和检索，缺乏灵活推理和适应变化的能力，终究难以称作智能。许多考试式的知识测试不能完全替代思考能力的评估，因为它们缺少对推理、判断和规划的考察。认知边界的突破——推理能力的深化推理能力是实现真正智能的关键。简单的事实记忆无法替代像数学解题、代码编写或复杂问题解决中所体现的推理过程。
早期的语言模型面对这类任务时，往往存在明显不足，这在一定程度上源于推理任务的组合复杂性和多样解法所带来的学习难度。真正的推理不仅仅是线性逻辑推演，更包含对信息的筛选、抽象化处理和行动决策。令推理能力提升的关键途径是强化学习（Reinforcement Learning，RL）的引入，通过对成功路径的强化，模型能在大量探索中筛选出优质解法，大幅提升数学、编程等算法性推理的表现。更进一步，人类日常决策涉及非确定性和主观偏好，在不完全确定环境中进行的推理，即所谓“贝叶斯推理”，对于整合多源信息、动态调整信念极为重要。如何训练模型掌握这一能力，依然是当前AI研究的难点之一。积极主动的信息寻求能力伴随推理能力的提升，泛智能体必须学会主动获取未掌握的信息，而非被动回答已有知识范围内的问题。
信息寻求是科学研究、日常决策不可或缺的环节。现有模型在这方面表现有限，常因缺乏对自身知识缺口的意识而未能提出有效的问题。其根源在于信息寻求基于对内部认知状态的准确理解和优化提问技巧，这种能力类似于科研过程中的问题设计与实验策划，是智能更高阶的表现。未来，通过设计交互式训练环境，奖励模型高效获取关键信息，将促进此能力的落地。工具使用：突破参数限制的关键方法在认知过程中，工具的运用极为普遍且高效。泛智能体应当协同各种工具，实现超出自身参数容量的功能。
当前AI体系统常使用搜索引擎、代码执行环境等“工具”，来补充事实知识检索和运算能力。通过工具使用，模型能够突破单一参数权重的限制，提升系统的可靠性和效能。更关键的是工具的动态生成和自我扩展能力——能够编写新代码、调用新API，甚至组建多智能体协作网络，实现复杂任务的协同处理，这将极大拓展AGI的边界。长期记忆与长远目标规划记忆容量限制是当前语言模型难以实现长期行动的瓶颈。现实问题往往需要跨越数月甚至数年的连续决策和规划，这远超过模型的上下文窗口。为此，构建分层、可检索、可更新的记忆系统尤为关键。
类似于人类所构建的知识库、日志和笔记，模型应能灵活管理其“经验”、分析历史信息，并在需要时长时提取关键细节，辅助决策。将数据库等结构复杂的工具作为记忆载体使模型获得强大的记忆能力，能有效支持长时间、多步骤的任务执行。此外，长期目标规划面临的核心挑战是错误积累。即使每一步错误率仅为1%，数百步或数千步的累积也难以保证高质量执行。因此，提高单步准确率，设计中间反馈和奖励机制，培养模型反思和修正历史错误的能力，是维持长期任务成功的关键。多智能体系统：协同合作的未来范式单一模型在处理超长上下文、复杂任务时常受限于计算资源与上下文管理。
引入多个智能体协同工作不仅提升并行处理能力，还能实现专业化分工，降低成本并提升效率。多智能体系统允许不同代理以工具调用的形式进行通信和协作，实现分布式问题解决和决策。训练中，基于优化任务分配、协同策略和通讯协议，逐步提升系统整体表现。面对现实世界开放且不确定的任务，智能体间的有效协作乃推进AGI不可忽视的方向。面向未来的挑战与机遇尽管我们已经具备部分通向AGI的基础能力，但要实现真正泛智能仍需突破创新。如何设计高效的训练范式，让模型在复杂环境下持续学习和自我提升？如何测量和评估贝叶斯推理与信息寻求的能力表现？如何解决长时记忆与规划的技术瓶颈？如何构建更完善的多智能体协作生态？这些都是摆在研究者面前的重大课题。
此外，AGI的出现将带来翻天覆地的社会变革，技术伦理与政策框架也需同步跟进。未来科研需结合跨学科视角，注重从基础理论与工程实践双轨并进，确保AGI的发展既科学合理又安全可控。总结综上所述，实现泛智能体不仅需要对知识的广泛整合，更需在推理能力、主动信息获取、工具深度运用、长期记忆支持和多智能体协同等多个维度取得持续突破。当前的AI进展更多聚焦于知识泛化和短期任务解决，而下一个时代的突破将在于解决智能体的学习效率、超长时任务规划和真正理解复杂现实环境的能力。通过系统地倒计时与攻克这些关键能力，我们将逐步接近构建具备广泛适应性、高效学习能力以及自主执行复杂任务能力的泛智能体，为人类社会带来深远影响。
