Openclaw開啟的，是“互聯(lián)網(wǎng)第二次大航海”的序幕。

作者丨岑峰

當(dāng) OpenClaw 以兩個月登頂 GitHub 星標(biāo)增長最快項(xiàng)目的速度燃遍全球，被冠以 “智能體第一個瀏覽器” 的稱號時，一場從單體 Agent 到 Multi-Agent、從工具調(diào)用到意圖協(xié)作的范式轉(zhuǎn)移，正悄然叩響智能體互聯(lián)網(wǎng)（Internet of Agents，IoA）的大門。

在最近舉行的雷峰網(wǎng) GAIR Live 線上圓桌中，

? 王洪磊，面壁研究院智能體產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人

? 管震，智用開物人工智能科技CEO，研究院院長

? 常高偉，ANP開源社區(qū)發(fā)起人，AWiki創(chuàng)始人

三位智能體互聯(lián)網(wǎng)的先驅(qū)者和實(shí)踐者，在GAIR Live第26期圓桌論壇中跳出技術(shù)空談，展開了一場一個半小時的硬核對話。嘉賓們拋出諸多顛覆行業(yè)認(rèn)知的核心論斷，直指 IoA 發(fā)展的本質(zhì)問題、核心壁壘與未來格局，勾勒出這場人工智能范式轉(zhuǎn)移的真實(shí)圖景。這些觀點(diǎn)既有對當(dāng)下技術(shù)現(xiàn)狀的清醒判斷，也有對未來生態(tài)的大膽預(yù)判，成為理解 IoA 時代的關(guān)鍵鑰匙。

論斷一：OpenClaw 只是過渡形態(tài)，絕非 IoA 終局

王洪磊直言，OpenClaw 的核心價值是完成了智能體交互從 “聊天對話” 到 “任務(wù)執(zhí)行驅(qū)動” 的啟蒙，拿到了通往 IoA 時代的通行證，但現(xiàn)階段仍停留在發(fā)燒友階段，遠(yuǎn)非意圖驅(qū)動的終極形態(tài)。其當(dāng)下仍面臨安全性、隱私保護(hù)、運(yùn)行成本等硬傷，且核心能力仍局限于 “幫人操作軟件”，而非 IoA 的終極目標(biāo) —— 智能體之間的自主互聯(lián)與意圖協(xié)作。未來 OpenClaw 的演進(jìn)方向必然是智能體操作系統(tǒng)，成為承載多智能體協(xié)作的基礎(chǔ)容器，而真正的 IoA 終局，是人類僅需表達(dá)意圖，智能體便能自動拆解、跨網(wǎng)協(xié)作，實(shí)現(xiàn)全局任務(wù)的自主完成。

論斷二：松耦合是 IoA 的正確方向，但 “太松” 會致命，企業(yè)落地缺的是 “協(xié)作默契”

管震作為產(chǎn)業(yè)一線實(shí)踐者，基于深耕制造業(yè)的落地經(jīng)驗(yàn)，提出了一個對當(dāng)前行業(yè)盲目追捧“極致松耦合”的冷思考：以 OpenClaw（龍蝦）為代表的純松耦合智能體架構(gòu)，雖然切中了傳統(tǒng)IT“煙囪式”系統(tǒng)的痛點(diǎn)，但在嚴(yán)肅的企業(yè)級場景中，往往因?yàn)椤疤伞倍萑霟o法落地的泥沼。

當(dāng)前多智能體協(xié)作處于割裂狀態(tài)，執(zhí)行任務(wù)時上下文丟失、彼此無信任關(guān)系，如同無戰(zhàn)術(shù)的散兵作戰(zhàn)，這是比技術(shù)架構(gòu)更核心的問題。松耦合絕非簡單的 “全拆了之”，而是需要像足球賽一樣的協(xié)作默契，他打了一個生動的比方：“企業(yè)里的多智能體協(xié)作應(yīng)該像一場高水平的足球賽。球員（Agent）在場上的跑位和傳接配合是自由的、松耦合的；但整場比賽必須基于清晰的場地邊界、規(guī)則判罰和球隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)——這就等同于企業(yè)的物理機(jī)理和業(yè)務(wù)邏輯（本體模型）。”

論斷三：IoA 協(xié)議不會有 TCP/IP 式的大一統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，而是場景 “打” 出來的群體契約

王洪磊打破了行業(yè)對協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化的固有認(rèn)知，提出了顛覆性觀點(diǎn)：IoA 協(xié)議無需追求傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng) TCP/IP 那樣的硬性大一統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)，甚至這種標(biāo)準(zhǔn)化本身并不適用于智能體互聯(lián)。

原因在于，大模型天然具備 “翻譯” 和 “協(xié)議轉(zhuǎn)換” 能力，智能體可通過學(xué)習(xí)對齊不同協(xié)議，而 IoA 連接的是 “智能” 而非單純的數(shù)據(jù)，過度標(biāo)準(zhǔn)化會扼殺智能體的靈活性。未來的 IoA 標(biāo)準(zhǔn)，必然是在醫(yī)療、工業(yè)、法律等真實(shí)場景中自下而上 “打” 出來的，是產(chǎn)業(yè)界共同書寫的 “群體契約”，早期的協(xié)議碎片化反而能催生更多范式，最終在實(shí)踐中沉淀出事實(shí)上的最優(yōu)方案。

論斷四：企業(yè)級 IoA 最大壁壘不是技術(shù)，而是用 AI 重做一遍 “數(shù)據(jù)治理” 的本體抽象

管震拋出結(jié)論：“像Agent Foundry這樣的工業(yè)智能體 的核心設(shè)計(jì)理念，就是讓智能體協(xié)作從一開始，就沿著企業(yè)預(yù)定義的本體模型來組織。”管震進(jìn)一步解釋，“因?yàn)橛辛诉@種由底層業(yè)務(wù)機(jī)理構(gòu)筑的‘協(xié)作默契’與‘信任機(jī)制’，我們的Agent在執(zhí)行排產(chǎn)、品控等復(fù)雜任務(wù)時，無需在每次交互中都重復(fù)試探邊界或?qū)R上下文。這不僅徹底杜絕了任務(wù)跑偏的風(fēng)險，更讓企業(yè)能夠以極高的可靠性和極低的算力協(xié)同成本，去完成那些高價值的核心業(yè)務(wù)。”

不過，這要求場景落地時，企業(yè)要完成一次企業(yè)級的 “數(shù)據(jù)治理”—— 需要深入每個企業(yè)、每個部門，梳理清楚業(yè)務(wù)實(shí)體間的復(fù)雜關(guān)系，建立適配企業(yè)決策邏輯的映射機(jī)制，解決不同主體對同一概念的定義分歧。這項(xiàng)工作是不折不扣的 “苦力活”，卻也是智能體從 “腦補(bǔ)流程” 到 “執(zhí)行真實(shí)任務(wù)” 的必經(jīng)之路。如果本體映射做不到位，智能體的任務(wù)拆解只會脫離企業(yè)物理約束與業(yè)務(wù)邏輯，生成 “假任務(wù)”，在生產(chǎn)環(huán)境中引發(fā)致命混亂。

論斷五：中國 IoA 的核心王牌不是技術(shù)模仿，而是應(yīng)用驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)定義權(quán)

在全球 IoA 賽道的競爭中，三位嘉賓均認(rèn)為中國擁有獨(dú)一無二的核心優(yōu)勢，且這一優(yōu)勢是美國等國家無法復(fù)制的。

? 管震直言，諸多復(fù)雜的工業(yè)場景為中國獨(dú)有，美國根本無法制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，而中國豐富的場景與激烈的產(chǎn)業(yè)競爭，正成為推動智能體技術(shù)落地的核心動力，“應(yīng)用驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)，終將是我們的天下”；

? 王洪磊將其總結(jié)為 “三位一體” 的系統(tǒng)優(yōu)勢：全球最完整的工業(yè)體系提供海量落地場景，頂尖學(xué)術(shù)力量正在宣示 “學(xué)術(shù)主權(quán)”，強(qiáng)大的工程實(shí)踐能力讓技術(shù)從論文走向產(chǎn)業(yè)，三者形成的合力，讓中國從 IoA 技術(shù)的追趕者，變?yōu)槿驑?biāo)準(zhǔn)的定義者；

? 常高偉則補(bǔ)充，中國的開源社區(qū)與產(chǎn)業(yè)端的深度聯(lián)動，正加速協(xié)議與場景的融合，為中國爭奪 IoA 全球話語權(quán)奠定基礎(chǔ)。

論斷六：虛擬勞動力協(xié)作必然經(jīng)歷 “先單兵、后協(xié)作” 的階段

此外，三位嘉賓還對 IoA 的生產(chǎn)力重構(gòu)提出了關(guān)鍵判斷：虛擬勞動力協(xié)作必然經(jīng)歷 “先單兵、后協(xié)作” 的階段，當(dāng)前核心是打造 “更聰明的單體智能體”，而 3-5 年后千級以上智能體的大規(guī)模協(xié)作，將成為行業(yè)核心命題；

同時，IoA 的安全與信任問題，無法單靠協(xié)議解決，而是需要 “協(xié)議層電子憑證 + 應(yīng)用層評價體系” 的組合方案，讓智能體協(xié)作形成 “可追溯、可評價、可結(jié)算” 的閉環(huán)。

OpenClaw 的爆火，只是 IoA “第二次互聯(lián)網(wǎng)大航海時代”的序章，而這些顛覆傳統(tǒng)的論斷，讓行業(yè)看清了 IoA 發(fā)展的真實(shí)邏輯：它不是一場單純的技術(shù)升級，而是從交互形態(tài)、協(xié)作架構(gòu)、商業(yè)模式到產(chǎn)業(yè)生態(tài)的全面重構(gòu)。IoA 時代的到來，不在于技術(shù)的完美，而在于在場景中不斷試錯、在協(xié)作中持續(xù)進(jìn)化，而中國憑借應(yīng)用場景的獨(dú)特優(yōu)勢，正迎來成為全球 IoA 生態(tài)核心玩家的關(guān)鍵窗口期。

以下是此次圓桌討論的精彩分享，雷峰網(wǎng)AI科技評論進(jìn)行了不改原意的編輯整理：

圓桌主題：OpenClaw 爆火之后，Internet of Agents 時代還有多遠(yuǎn)？

主持人：岑峰 雷峰網(wǎng)

嘉賓：

? 王洪磊，面壁研究院智能體產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人

? 管震，智用開物人工智能科技CEO，研究院院長

? 常高偉，ANP開源社區(qū)發(fā)起人，AWiki創(chuàng)始人

岑峰：各位線上的聽眾朋友，歡迎來到 GAIR Live 第 26 期。

今年年初，OpenClaw（龍蝦）悄然上線并火遍全球，短短兩個月便成為 GitHub 星標(biāo)增長最快的項(xiàng)目。有人稱它是智能體的第一個瀏覽器，是 AI 的“Next Big Thing”。但比產(chǎn)品本身更值得關(guān)注的是其背后加速形成的Internet of Agents（智能體互聯(lián)網(wǎng)，簡稱 IoA）。我們正站在范式轉(zhuǎn)移的臨界點(diǎn)：從單體 Agent 轉(zhuǎn)向 Multi-Agent，從簡單的工具調(diào)用轉(zhuǎn)向復(fù)雜的意圖協(xié)作。

當(dāng) MCP、ANP 等協(xié)議群雄并起，中國團(tuán)隊(duì)如何在全球標(biāo)準(zhǔn)中爭奪話語權(quán)？今晚我們邀請了三位頂尖實(shí)踐者：面壁智能體負(fù)責(zé)人王洪磊博士、智用開物創(chuàng)始人管震老師、以及 ANP 開源社區(qū)發(fā)起人常高偉老師。我們將從 OpenClaw 現(xiàn)象出發(fā)，深入探討架構(gòu)之爭、商業(yè)落地，展望 Internet of Agents 的未來。

首先，請三位老師簡短介紹自己在 Internet of Agents 領(lǐng)域的實(shí)踐與認(rèn)知。

王洪磊：在我們的視角中，AI 正處在十字路口，從單體智能的軍備競賽轉(zhuǎn)向群體協(xié)作的生態(tài)共建。

早在 2024 年，面壁智能聯(lián)合清華團(tuán)隊(duì)首次提出了“智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）”的概念。我們預(yù)言未來智能不會局限在單一的聊天窗口，而是像互聯(lián)網(wǎng)站點(diǎn)一樣，構(gòu)成異構(gòu)智能體的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。基于此認(rèn)知，我們構(gòu)建了 Agentworks、CSF 等多智能體系統(tǒng)與框架，并在清華大學(xué)落地了面向全體師生的“清小達(dá)”智能體平臺。

未來，智能體的建設(shè)不僅依賴模型能力，更看重多智能體系統(tǒng)在“單位面積”內(nèi)的“智力密度”，以實(shí)現(xiàn)群體涌現(xiàn)。中國未來的發(fā)展必然是在復(fù)雜、垂直的產(chǎn)業(yè)場景中構(gòu)建協(xié)作底座。面壁智能的工作就是通過 IoA 范式和端邊協(xié)同，共同構(gòu)建“萬物皆代理”的智能體互聯(lián)網(wǎng)時代。

管震：智用開物是一家成立于 2024 年的創(chuàng)業(yè)公司。我們團(tuán)隊(duì)出身微軟，在工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域深耕多年。

2016-2017 年間，我們曾提出“松耦合、工業(yè)解耦”的互聯(lián)架構(gòu)。我們發(fā)現(xiàn)，雖然“分工產(chǎn)生熟練工”，但當(dāng)時缺乏一根有效的“線”將各領(lǐng)域的專家連接起來，跨業(yè)務(wù)單元解決問題依然高度依賴“人治”。

直到 2022 年底，GPT 規(guī)模化后的“涌現(xiàn)”給了我們巨大啟發(fā)：當(dāng)規(guī)模大到一定程度，產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)是人類經(jīng)驗(yàn)無法預(yù)測的。2024 年 1 月，我們推出了核心產(chǎn)品 Agent Foundry（智能體工廠），致力于批量生產(chǎn)工業(yè)智能體并構(gòu)建協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

目前在 B 端實(shí)踐中，我們正引導(dǎo)人工智能理解業(yè)務(wù)邏輯、裁決規(guī)則與激勵模型。我非常期待，當(dāng)協(xié)作節(jié)點(diǎn)規(guī)模足夠大時，智能體能否自我尋優(yōu)，在研發(fā)、計(jì)劃、排產(chǎn)等領(lǐng)域發(fā)揮超出人類經(jīng)驗(yàn)的作用。

常高偉：我長期從事協(xié)議開發(fā)。2024 年 4 月，我開始思考當(dāng)未來智能體增多后，如何實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作。我認(rèn)為協(xié)議是最優(yōu)解。

2024 年上半年，我設(shè)計(jì)了 ANP（智能體通信協(xié)議）的原型。隨著 Anthropic 推出 MCP、谷歌推出 A2A，行業(yè)逐漸認(rèn)識到協(xié)議的重要性。我們發(fā)現(xiàn)，像 OpenClaw 這樣的產(chǎn)品雖然能幫人做事，但它缺乏身份標(biāo)識，無法與萬物連接。

因此，我們利用 ANP 協(xié)議中的 DID（去中心化身份）技術(shù)，為萬物互聯(lián)構(gòu)建身份方案。我們社區(qū)的核心理念是：未來的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該是開放的，而不是封閉的“圍墻花園”。ANP 致力于成為智能體互聯(lián)網(wǎng)時代的 HTTP，而 A-Wiki 則為智能體提供身份與加密信箱，讓所有 OpenClaw 都能連接成網(wǎng)。

01

OpenClaw 爆火之后，Internet of Agents 時代還有多遠(yuǎn)？

岑峰：三位老師已經(jīng)為我們勾勒了 IoA 的宏偉藍(lán)圖。我們進(jìn)入今晚的第一個議題：OpenClaw（龍蝦）的爆火，究竟是解決了 Agent 交互“最后一公里”的連接需求，還是定義了某種后來者必須遵循的標(biāo)準(zhǔn)？它是 IoA 時代的“Netscape時刻”嗎？

首先請王洪磊老師從概念維度切入。面壁智能在 2024 年的 IoA 論文中預(yù)言，“意圖驅(qū)動”將成為智能體互聯(lián)網(wǎng)的入口。今天的 OpenClaw 交互形式，與你們當(dāng)年的設(shè)想有何異同？它是一個終極形態(tài)，還是一個過渡形態(tài)？

王洪磊：這是一個非常有前瞻性的追問。我們在 2024 年發(fā)表 IoA 論文時，核心預(yù)測是：人工智能未來的交互界面將不再局限于聊天框，而是轉(zhuǎn)向一個對環(huán)境操作的“動作空間”或“容器”。

目前看，OpenClaw 更多是對這種交互空間的一個“啟蒙”，它成功將用戶的交互行為從“聊天對話”轉(zhuǎn)化為“以任務(wù)執(zhí)行為中心”的驅(qū)動語境，這是它爆火的核心原因。但我們認(rèn)為它目前還只是過渡形態(tài)，并不是意圖空間的終局。

在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中，OpenClaw 還面臨諸如安全性、隱私保護(hù)及運(yùn)行成本等諸多挑戰(zhàn)，目前的嘗試更多還停留在發(fā)燒友階段。正如英偉達(dá)最近關(guān)于 OpenClaw 的發(fā)布所預(yù)示的，它未來可能演進(jìn)為一種“智能體操作系統(tǒng)”。

我們設(shè)想的終極形態(tài)是：人類只需表達(dá)意圖，智能體通過拆解意圖，自動在彼此互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)中形成協(xié)作。目前的 Agent 更多是在“幫人操作軟件”，而未來必然是“智能體與智能體彼此互聯(lián)”。OpenClaw 拿到的是通往未來的通行證，打開了智能體操作系統(tǒng)的大門，但它最終會邁向一個由人機(jī)和諧共生、全球智力互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)。

岑峰：王老師從學(xué)術(shù)前沿給出了“通行證”的定調(diào)。常老師，ANP 協(xié)議即將引入對 OpenClaw 的支持，請問這是技術(shù)層面的適配，還是范式層面的認(rèn)同？從“API 互聯(lián)”到“能力互聯(lián)”，ANP 如何定義這種質(zhì)變？

常高偉：首先，我們的產(chǎn)品 A-Wiki 已經(jīng)基于 ANP 協(xié)議實(shí)現(xiàn)了對 OpenClaw 的支持，讓智能體之間能夠通過“技能”互相連接。

關(guān)于范式轉(zhuǎn)變，我認(rèn)為確實(shí)正在發(fā)生。最近海外流行一種說法叫“MCP 已死”，比如 Cursor 等產(chǎn)品已經(jīng)去掉了對 MCP（Model Context Protocol）的支持。為什么？因?yàn)?MCP 并沒有解決對的問題。我們認(rèn)為，智能體互聯(lián)網(wǎng)最核心的問題在于“身份”和“通信”。

無論是 MCP 還是谷歌的 A2A，在智能體身份管理上解決得都不好。ANP 選擇了 W3C 的 DID（去中心化身份）技術(shù)，并且是基于 Web 的 DID。我們研究了包括區(qū)塊鏈、OAuth、API Key 在內(nèi)的所有方案，發(fā)現(xiàn)要同時滿足安全性、互操作性和大規(guī)模應(yīng)用，W3C DID 是最優(yōu)解。

OpenClaw 作為一個開源軟件，其最大的特性應(yīng)該是“開放性”。它不屬于任何平臺，而屬于用戶自己。身份應(yīng)該由用戶控制，就像 Email 架構(gòu)一樣，可以與互聯(lián)網(wǎng)上的任何人通信。

未來的協(xié)作肯定是通過協(xié)議進(jìn)行的。我們甚至認(rèn)為，未來不需要再為人構(gòu)建軟件，只需為智能體構(gòu)建軟件即可，很多服務(wù)將隱藏在智能體之后。在這個時間點(diǎn)，OpenClaw 的出現(xiàn)對 IoA 進(jìn)程具有極大的促進(jìn)作用，它實(shí)踐了我們社區(qū)一直追求的開放鏈接理念。

岑峰：管震老師擁有 20 年微軟經(jīng)歷并深耕工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。您之前提出過“松耦合”的交互方式。在產(chǎn)業(yè)一線看來，OpenClaw 的模式是否解決了過去“煙囪式系統(tǒng)”的痛點(diǎn)？真正的難關(guān)是否還在別處？

管震：我提出的“松耦合”思路，最早是在 2016 年針對“上云商平臺”唱的反調(diào)。當(dāng)時大家覺得數(shù)據(jù)匯聚了就行，但解決不了實(shí)際的漏跑滴問題。我認(rèn)為第一性原理應(yīng)該是分工產(chǎn)生熟練工，應(yīng)該讓專業(yè)的人做專業(yè)的事，然后把他們的能力連接起來。

在 2023 到 2024 年，大家習(xí)慣用低代碼或 Coze（扣子），因?yàn)橥侠Ш茱@性。但我認(rèn)為那是錯的，因?yàn)槟欠N業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)是“緊耦合”的，是跟具體的崗位死鎖在一起的。那種流程圖誰也畫不出來——技術(shù)人員不懂業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)，業(yè)務(wù)人員不懂系統(tǒng)提示詞和上下文傳遞。

OpenClaw 在思路上是典型的“松耦合”。我們 2024 年 1 月提出的思路也是用動態(tài)路由（龍蝦叫網(wǎng)關(guān)）來理解意圖，再分發(fā)給專門的智能體去做專門的事。但為什么 OpenClaw 現(xiàn)在還不能直接用于企業(yè)？因?yàn)樗疤闪恕薄?/p>

目前的子 Agent 協(xié)作是割裂、孤立的。經(jīng)常干到第五個任務(wù)，就忘了第一個任務(wù)要干什么，上下文完全丟失。所以，“松耦合”不是簡單的全拆了，而是要像踢球一樣，需要一種默契。

以足球賽為例，教練（智能體團(tuán)隊(duì)的管理者）在統(tǒng)管時就定義好了球員間的默契。球員不需要每次都向教練自我介紹，一個眼神就能知道長傳的位置。這種可靠的協(xié)作是通過生產(chǎn)端預(yù)定義的，而不是像 OpenClaw 現(xiàn)在這樣，互相之間沒有信任關(guān)系、一盤散沙，這會導(dǎo)致嚴(yán)重的隱私和安全問題。

在 B 端落地，最大的“黑盒子”有兩個：

第一，是“信任機(jī)制”。目前的智能體多處于決策輔助階段，一旦要成為真正的崗位智能體，必須保證信息在節(jié)點(diǎn)傳遞中不漏掉、不忘掉。

第二，是“問題的拆解與本體映射”。如果你問 DeepSeek 一個算術(shù)題，它給你看的思維鏈并不是它內(nèi)部真實(shí)的思考機(jī)制。在大模型給出的答案與企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯之間，必須有一個精準(zhǔn)的映射。

舉個例子，大模型拆解任務(wù)說：第一步，由 AGV-01 運(yùn)送 200 公斤貨物。但實(shí)際情況是，AGV-01 的負(fù)載上限只有 100 公斤。如果模型不知道這個物理約束，拆解出來的就是假任務(wù)，會引起生產(chǎn)環(huán)境的混亂。因此，問題分解不能只靠大模型“腦補(bǔ)”，必須與企業(yè)的決策邏輯和狀態(tài)空間深度配合。這是目前落地中最大的挑戰(zhàn)。

02

從孤島邁向互聯(lián)：

多智能體協(xié)作的壁壘與協(xié)議突圍

岑峰：剛才管震老師從 OpenClaw 的松耦合交互方式出發(fā)，結(jié)合企業(yè)落地應(yīng)用的痛點(diǎn)分享了很多寶貴經(jīng)驗(yàn)。這恰好引出了我們接下來的第二個議題：現(xiàn)在的 Agent 大多是孤島，如何像網(wǎng)頁一樣實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通？

管老師剛才舉了一個任務(wù)拆解的例子：如果 Agent 之間不知道彼此的能力、無法建立信任機(jī)制，協(xié)作就無從談起。同時，企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)邏輯也會深刻影響多 Agent 協(xié)作。在實(shí)際項(xiàng)目中，技術(shù)難題、組織架構(gòu)、信任機(jī)制，究竟哪一方面才是制約多 Agent 協(xié)作最大的壁壘？

管震：我覺得這些問題本質(zhì)上都是可以解決的，關(guān)鍵在于投入多少資源。在企業(yè)級的多智能體系統(tǒng)里，第一層是應(yīng)用，基本遵循王洪磊老師講的“意圖識別”模式——先識別意圖，再進(jìn)行任務(wù)分解。

在這個邏輯閉環(huán)中，目前最大的阻礙在于“本體的抽象”。這是一件極其辛苦的差事。我們要去理解一家企業(yè)具體崗位上，實(shí)體與實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系，并建立一套能適配其業(yè)務(wù)原則的映射機(jī)制。這之所以難，是因?yàn)槊考移髽I(yè)、甚至每個部門對同一個概念的定義都不一樣。

這本質(zhì)上是“苦力活”，是用 AI 的新范式把當(dāng)年的“數(shù)據(jù)治理”重新做一遍。我在微軟時也推過 Ontology，但當(dāng)時做得不徹底，后來那套東西甚至開源掉了。如果從業(yè)務(wù)規(guī)則到智能體能理解的邏輯映射做不到位，智能體就無法執(zhí)行真實(shí)任務(wù)，只能靠“腦補(bǔ)”去想象業(yè)務(wù)流程。這種“想象”在生產(chǎn)環(huán)境里是非常危險的。

岑峰：管老師提到了“本體映射”的范疇。常高偉老師，您發(fā)起的 ANP 協(xié)議試圖通過語義標(biāo)準(zhǔn)來解決這些問題。在您看來，協(xié)議層的語義標(biāo)準(zhǔn)與管老師提到的業(yè)務(wù)上下文如何互補(bǔ)？

常高偉：管老師提到的是一線實(shí)戰(zhàn)中非常具體的問題。從協(xié)議設(shè)計(jì)的角度看，ANP、MCP 或是 A2A 解決的是協(xié)作中 Layer 0（底層交互） 的問題。

這就像兩個陌生人第一次見面，Layer 0 要解決的是：我怎么找到你？找到后如何驗(yàn)證你的身份？驗(yàn)證后我們用什么格式傳遞數(shù)據(jù)？協(xié)議解決的是傳輸格式和身份認(rèn)證，這屬于基礎(chǔ)設(shè)施。

至于管老師說的“如何讓雙方配合更順暢、信息傳遞更完整”，那是更高維度的業(yè)務(wù)層（Layer 1 及以上）。這需要依靠 AI 本身的理解能力和規(guī)劃能力。AI 的邏輯越強(qiáng)，任務(wù)分配和數(shù)據(jù)傳遞就越準(zhǔn)確。所以，協(xié)議本身無法完全解決業(yè)務(wù)專家層面的問題，但它可以提供最佳實(shí)踐。

我們在社區(qū)討論中發(fā)現(xiàn)一種有趣的模式：在 Layer 0 協(xié)議之上，會生長出“垂直行業(yè)協(xié)議”。比如是否有專門訂酒店的協(xié)議？物流系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)溝通是否有標(biāo)準(zhǔn)的語義模版？行業(yè)正在探索將業(yè)務(wù)邏輯固化為更高層的協(xié)議，這可能是連接底層技術(shù)與頂層業(yè)務(wù)的關(guān)鍵。

岑峰：現(xiàn)在請王洪磊老師做理論升華。在面壁智能提出的 IoA 架構(gòu)中，強(qiáng)調(diào)協(xié)作智能。在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中，我們該如何平衡 Agent 的自主性與協(xié)議的約束力？

王洪磊：管震老師剛才的“足球賽”比喻非常精彩。智能體協(xié)作確實(shí)像足球賽：球員各司其職，但必須有共同的信任基礎(chǔ)。我們把協(xié)議看作智能體互聯(lián)的“信任底座”或“通用語言”。

這個平衡點(diǎn)極其微妙。如果協(xié)議設(shè)計(jì)得“太重”、規(guī)定得太死，智能體就會淪為傳統(tǒng)的 RPA（機(jī)器人流程自動化），只會機(jī)械執(zhí)行流程，失去解決復(fù)雜問題的靈活性。反之，如果協(xié)議“太松”、缺乏行業(yè)規(guī)范，智能體的自主性就會變成“野蠻生長”，導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)充滿無法對齊的噪音，系統(tǒng)變得不可控。

我們追求的是一種“三軍用命”的行動力。這不僅是技術(shù)問題，更是工程實(shí)踐中的組織學(xué)。

語義對齊與創(chuàng)造力： 在不同行業(yè)中，需要有特定的業(yè)務(wù)語言。我們要讓智能體既能接受約束，又能發(fā)揮創(chuàng)造性，形成“1+1>2”的團(tuán)隊(duì)效應(yīng)。

智能體互聯(lián)網(wǎng)不應(yīng)該只是扁平化的連接。在復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)場景中，我們應(yīng)該仿照人類社會建立多級組織架構(gòu)。有的智能體是決策者，有的是執(zhí)行者，有的是人類的協(xié)調(diào)員。這種去中心化但有層級、有職責(zé)的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，才能鼓勵“良性涌現(xiàn)”而非“沖突碰撞”。

人類組織是從小團(tuán)隊(duì)到機(jī)構(gòu)、再到行業(yè)和城市。智能體也是如此。只有建立明確、良性的制度協(xié)議，才能從構(gòu)建 Agent Team 演進(jìn)到 Agent Industry，甚至 Agent City。

面壁一直在深耕端側(cè)智能，其實(shí)也是在思考“可受控的物理邊界”。我們不能把所有智能都推到云端“野蠻生長”，而是要在特定的物理或業(yè)務(wù)邊界內(nèi)完成任務(wù)，再通過協(xié)議互聯(lián)。這樣既保護(hù)了各方的自主隱私，又實(shí)現(xiàn)了協(xié)作增益。

岑峰：非常有意思，兩位都提到了“教練”的角色。這說明協(xié)調(diào)智能體協(xié)作本身是有門檻的，OpenClaw 這類產(chǎn)品目前還不是大眾意義上的消費(fèi)級產(chǎn)品。管老師，從實(shí)戰(zhàn)角度看，面壁強(qiáng)調(diào)的“協(xié)作智能”和常老師強(qiáng)調(diào)的“語義標(biāo)準(zhǔn)”，哪個更能解決您眼下的燃眉之急？

管震：我是個徹底的實(shí)用主義者。我們在 2024 年初因?yàn)檎也坏胶线m的協(xié)議，甚至自己寫過一套 Agentic Context Protocol。但后來隨著 MCP、A2A 和 Copilot 協(xié)議的出現(xiàn)，我們轉(zhuǎn)而采取融合策略——誰好用就用誰。

在那個時間點(diǎn)，我對協(xié)議的渴求極高。如果有像 ANP 這樣成熟的協(xié)議，我肯定直接拿來用。但站在當(dāng)前這個節(jié)點(diǎn)，我最緊要的任務(wù)是“協(xié)作智能”。

特別是針對工業(yè)場景，我可能更迫切地需要與王洪磊老師合作。因?yàn)槲覀冃枰鼜?qiáng)大的端側(cè)模型來賦能生產(chǎn)設(shè)備和機(jī)器人。在端側(cè)實(shí)現(xiàn)高效、低功耗的協(xié)作機(jī)制，對我們這種直接面向“崗位智能體”落地的公司來說，具有最高的合作優(yōu)先級。

岑峰：常高偉老師，王老師剛才提到了平衡自主性與約束力的 IoA 架構(gòu)。這種理論框架對您設(shè)計(jì) ANP 協(xié)議有何啟發(fā)或挑戰(zhàn)？

常高偉：面壁在 2024 年發(fā)布的 IoA 論文我們第一時間就研讀過，非常出色。ANP 在設(shè)計(jì)時也遵循了類似的原則，我們稱之為“半結(jié)構(gòu)化協(xié)議”。

傳統(tǒng)協(xié)議（如 TCP/IP）是嚴(yán)格結(jié)構(gòu)化的，一個字段出錯連接就斷了。但現(xiàn)在的 Agent 協(xié)議是給 AI 處理的。無論是 ANP 還是 MCP，模型可以根據(jù)意圖動態(tài)補(bǔ)齊或糾正字段。我們保留 Layer 0 的硬性結(jié)構(gòu)保證基礎(chǔ)連接，但在具體交互字段中允許自然語言的存在。這種半結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)既兼顧了連接的穩(wěn)定性，又提供了個性化的數(shù)據(jù)交互能力。

此外，ANP 與王老師、管老師的關(guān)注點(diǎn)略有不同：我們更關(guān)注智能體如何在開放互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進(jìn)行協(xié)作。在公網(wǎng)環(huán)境，身份標(biāo)識（DID）和信任機(jī)制的建立比企業(yè)內(nèi)網(wǎng)更具挑戰(zhàn)，這是我們努力攻堅(jiān)的方向。

岑峰：如果協(xié)議層長期處于“群雄逐鹿、標(biāo)準(zhǔn)分裂”的狀態(tài)，會對 IoA 的探索造成負(fù)面影響嗎？

王洪磊：智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）的協(xié)議，可能永遠(yuǎn)不會像傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的 TCP/IP 那樣死板、全球大一統(tǒng)。

大模型天然具有“翻譯”和“轉(zhuǎn)換”能力。未來的標(biāo)準(zhǔn)不是在實(shí)驗(yàn)室里討論出來的，而是在醫(yī)療、法律、教育等各種真實(shí)場景中“打”出來的。它應(yīng)該是一個自下而上的演化過程。

我們認(rèn)為，早期的碎片化反而有助于技術(shù)爆發(fā)。不同的群體、不同的網(wǎng)絡(luò)連接能產(chǎn)生出更多的范式。大家在實(shí)踐中相互對照、映射，最終形成事實(shí)上的最優(yōu)方案。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)靠硬性規(guī)定對齊數(shù)據(jù)，IoA 連接的是智能本身。智能體有能力通過學(xué)習(xí)去對齊他人的協(xié)議。

未來的標(biāo)準(zhǔn)不會是一紙空文，而是我們在產(chǎn)業(yè)界共同書寫的“群體契約”。常老師在協(xié)議層的務(wù)實(shí)工作和管老師在產(chǎn)業(yè)界的落地實(shí)踐，其實(shí)都是在為這個“契約”提供底稿。這種學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的良性互動，才是推動 IoA 發(fā)展的最快方式。

03

生產(chǎn)力重構(gòu)——邁向虛擬勞動力協(xié)作的未來

岑峰：王老師的論證非常精彩。以人為中心的互聯(lián)網(wǎng)與以 AI 為中心的互聯(lián)網(wǎng)（IoA）最大的區(qū)別在于，碎片化的場景反而更有利于 AI 的進(jìn)化。我們正處于從“會說”到“會做”的范式躍遷中。接下來我們進(jìn)一步探討 IoA 對未來生產(chǎn)力的深層重塑。

管老師，您目前正在構(gòu)建一個“勞動力智能體市場”，利用教練挑選球員的邏輯來組織虛擬員工。在這樣一個由應(yīng)用場景驅(qū)動的市場中，您最希望以面壁智能為代表的模型提供方，以及常高偉老師代表的協(xié)議方，分別提供怎樣的支撐？

管震：從我們實(shí)戰(zhàn)的角度看，IoA 是一個極大的重構(gòu)生產(chǎn)力的機(jī)會。前三次工業(yè)革命基本上是“一個蘿卜一個樁”，通過這種固定崗位的方式來鎖定人力和技能。但現(xiàn)在這個邏輯已經(jīng)發(fā)生了不可逆的改變。

未來的勞動力將分為兩層。第一層仍保留傳統(tǒng)的固定崗位模式，特別是在工業(yè)領(lǐng)域，這種既定的協(xié)作關(guān)系依然穩(wěn)固。但生產(chǎn)力的提升將不再局限于單點(diǎn)，而是體現(xiàn)在跨業(yè)務(wù)單元的協(xié)作上。

舉個例子，在質(zhì)檢崗位上，以前的質(zhì)檢員通過計(jì)算機(jī)視覺發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品有脫焊、脫膠等表面缺陷。在原來的流程下，老師傅們可能要到第二天上班開會討論良品率下降的原因，互相推諉。但如果引入“崗位智能體”，質(zhì)檢 Agent 會在發(fā)現(xiàn)問題的瞬間，直接與前序工藝 Agent 或工程團(tuán)隊(duì) Agent 溝通。它不僅能通報(bào)劃痕或粗糙度問題，還能實(shí)時輔助進(jìn)行根因分析，甚至給出新的配置建議。

這種基于單兵作戰(zhàn)能力加強(qiáng)后形成的“新生產(chǎn)關(guān)系”，會從一條產(chǎn)線演化為一家工廠，最終演變成整個產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。未來 5 到 10 年，我們會看到這種制造形態(tài)的巨變。我們測試過 1000 個智能體互相協(xié)作，發(fā)現(xiàn)一旦規(guī)模達(dá)到這個量級，通信包處理等技術(shù)問題就會引發(fā)連鎖反應(yīng)。因此，在目前的試點(diǎn)和部門級應(yīng)用中，擁有“更聰明的單兵（單體 Agent 能力）”是當(dāng)務(wù)之急；但 3 到 5 年后，大規(guī)模協(xié)作的挑戰(zhàn)必將成為核心命題。

岑峰：管老師提到，大規(guī)模虛擬勞動力協(xié)作是分層次演進(jìn)的，先單兵后協(xié)作。王老師，要支撐這種大規(guī)模協(xié)作，大模型本身需要完成怎樣的進(jìn)化？面壁在端側(cè)模型上的深厚積累，如何轉(zhuǎn)化為協(xié)作優(yōu)勢？

王洪磊：管老師提到的“虛擬勞動力”概念對模型提出了極大的挑戰(zhàn)。過去我們運(yùn)營大模型更偏向聊天對話，底層邏輯是概率分布的演化。但在生產(chǎn)環(huán)境下，我們追求的是嚴(yán)謹(jǐn)性和確定性。一個微小的誤差在系統(tǒng)鏈路上會不斷放大，形成災(zāi)難。

生產(chǎn)級 Agent 需要極高的指令遵循率。無論是調(diào)用工具的穩(wěn)定性還是執(zhí)行的準(zhǔn)確性，都必須具有確定性，我們才敢把生產(chǎn)過程交給模型。

現(xiàn)在的 Agent 任務(wù)正從幾輪簡單對話轉(zhuǎn)向跨度數(shù)天甚至數(shù)周的長程流。這要求模型具備更結(jié)構(gòu)化的長期記憶，不僅要記住步驟，還要對全局任務(wù)目標(biāo)有實(shí)時認(rèn)知。如果只有短期記憶或無狀態(tài)能力，生產(chǎn)鏈路就會斷裂。

另外，隨著智能體規(guī)模從百級邁向千級甚至更高，通信成本和延遲將成為沉重的消耗。正如組織千人會議會有高昂的溝通成本，智能體之間的任務(wù)傳遞也需要優(yōu)化。我們需要減少延遲，降低 Token 消耗，用更緊致的語義進(jìn)行高效通信。

在面壁智能，我們追求劉知遠(yuǎn)老師提出的“密度定律”。我們不是簡單地把模型做小塞進(jìn)端側(cè)，而是在單位參數(shù)下提供更強(qiáng)的能力。

我們的核心布局是“端云協(xié)同”。將更多智能放在終端設(shè)備中，不僅能保證響應(yīng)的第一時間交互，還能大幅降低依賴互聯(lián)網(wǎng)帶寬的通信成本。我們希望智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中的每一個單元（神經(jīng)元）都能變得更加敏捷、輕量，并能保證隱私安全。這種去中心化的協(xié)作，不是依賴一個“終極大腦”去指揮萬軍，而是讓每一個單元都進(jìn)化成具備強(qiáng)協(xié)作能力的獨(dú)立單元，從而推動整個智能體社會的發(fā)展。

岑峰：王老師將智能體比作協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中的“神經(jīng)元”，形象地描繪了端云協(xié)同的愿景。常老師，未來的虛擬勞動力協(xié)作需要極致的安全和契約保障，針對 Agent 之間的欺騙、串通等風(fēng)險，ANP 協(xié)議在安全性和契約化方面做了哪些專門設(shè)計(jì)？它能否成為 Agent 時代的“勞動合同法”？

常高偉：這里涉及幾個非常核心的問題。

首先是開放性。我們認(rèn)為 Internet of Agents（IoA）的核心價值在于跨平臺協(xié)作。不同平臺的智能體必須能夠互聯(lián)互通。而實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的根本前提是解決“智能體身份”問題。ANP 采用的 DID 方案為異構(gòu)智能體的互認(rèn)提供了基礎(chǔ)。

其次是憑證與不可抵賴性。在協(xié)作中，如何確保任務(wù)是由特定主體發(fā)出的？如果 Agent 辛苦做完了任務(wù)，發(fā)起方反悔不認(rèn)賬怎么辦？這就需要協(xié)議層解決“電子憑證”的問題。

身份與密鑰管理： 谷歌在去年下半年推出的 AP2（Agent Payment 協(xié)議）是一個典型。它利用電子憑證解決信任問題。簽發(fā)憑證需要私鑰，驗(yàn)證憑證需要公鑰。ANP 在設(shè)計(jì)之初就考慮了公鑰的分發(fā)與安全保存技術(shù)，在這方面比 MCP 或傳統(tǒng) OAuth 架構(gòu)更具優(yōu)勢。

支付協(xié)議的承載： 支付是大規(guī)模協(xié)作的前提。ANP 已經(jīng)跑通了谷歌的 AP2 協(xié)議，未來會支持更多智能體支付標(biāo)準(zhǔn)。我們會將“意圖、任務(wù)、結(jié)果”完整地打包進(jìn)支付憑證中，實(shí)現(xiàn)任務(wù)回溯與款項(xiàng)結(jié)算的閉環(huán)。

通信效率的雙層架構(gòu)： 針對王老師提到的效率問題，ANP 設(shè)計(jì)了任務(wù)發(fā)起者與執(zhí)行者的雙層架構(gòu)。這種模式在預(yù)訂酒店、點(diǎn)對點(diǎn)服務(wù)等場景下表現(xiàn)優(yōu)異，目前我們還在研究其在更大規(guī)模勞動力協(xié)作中的適配性。

最后是信任評價機(jī)制。我認(rèn)為信任問題不能僅靠協(xié)議解決，它是協(xié)議與應(yīng)用層的共同課題。未來智能體領(lǐng)域可能會出現(xiàn)類似“大眾點(diǎn)評”的數(shù)據(jù)源，由它來驅(qū)動評價，告知網(wǎng)絡(luò)哪個 Agent 任務(wù)完成質(zhì)量高，哪個口碑差。這種“評價數(shù)據(jù)源+協(xié)議層電子憑證”的組合方案，是我們正在探索的、能從根本上解決 Agent 串通與欺騙風(fēng)險的路徑。

04

商業(yè)模式展望與中國團(tuán)隊(duì)的“王牌”生態(tài)位

岑峰：討論完勞動力市場，我們還要看老牌巨頭的轉(zhuǎn)身。如果幾年后智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）趨于成熟，今天的 SaaS 巨頭（如 Salesforce、SAP）會如何轉(zhuǎn)型？他們會變成平臺、教練、裁判，還是其他的角色？

王洪磊：我認(rèn)為 Saas 與智能體平臺之間不是排斥關(guān)系，而是互相擁抱。Saas 巨頭未來會承擔(dān)多重角色：

平臺底座： 傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)信息化系統(tǒng)是智能體運(yùn)行的物理底座。雖然現(xiàn)在的 Agent 還在模仿人的操作，但未來會從“以人為中心”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙灾悄荏w為中心”，SaaS 將進(jìn)化為服務(wù)智能體的基礎(chǔ)設(shè)施。

教練： SaaS 廠商掌握著過去幾十年人類操作系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)和行業(yè)邏輯。智能體的建設(shè)需要向這些沉淀深厚的業(yè)務(wù)場景學(xué)習(xí)，SaaS 廠商是最好的指導(dǎo)者。

裁判： 智能體好不好用，需要與原有的信息化系統(tǒng)做對比。我們建設(shè)智能體不是為了“智能”而智能，而是要比原來的 SaaS 系統(tǒng)有更大的效能躍升。因此，SaaS 系統(tǒng)是衡量智能體確定性執(zhí)行能力的參照標(biāo)準(zhǔn)。

常高偉：我更關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)側(cè)。巨頭必須轉(zhuǎn)型，否則可能面臨生存危機(jī)。我們認(rèn)為未來的互聯(lián)網(wǎng)是“去平臺化”的。當(dāng)協(xié)議足夠成熟，入口會發(fā)生根本性改變，傳統(tǒng)的圍墻花園平臺會被開放的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議所取代。

管震：巨頭們的商業(yè)模式必須變。過去是按User人頭數(shù)收錢，以后用戶可能是另一個 Agent，這怎么收費(fèi)？

業(yè)務(wù)模式也會變。過去軟件解決的是信息記錄和流轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)物理世界在數(shù)字世界的映射；未來智能體是直接解決問題。

對于大企業(yè)來說，轉(zhuǎn)型是個巨大的難題，因?yàn)檫@意味著要拋棄成熟的既有模式，面向智能體時代重新定義產(chǎn)品形態(tài)。這種“自我革命”不亞于第二次創(chuàng)業(yè)。

岑峰：俗話說“一鯨落，萬物生”。一個時代的改變往往伴隨著巨頭的凋亡與新生態(tài)的茁壯。中國擁有最復(fù)雜的應(yīng)用場景（管老師感觸最深）、深厚的學(xué)術(shù)積累（面壁的 IoA 框架）以及具韌性的開源社區(qū)（常老師的 ANP）。三位覺得，中國在 IoA 賽道上的核心機(jī)會在哪里？豐富的應(yīng)用場景能否倒逼出更實(shí)用的標(biāo)準(zhǔn)？

管震：毫無疑問，應(yīng)用驅(qū)動的標(biāo)準(zhǔn)將是我們的天下。

很多復(fù)雜的工業(yè)場景美國根本沒有，他們定不了這些標(biāo)準(zhǔn)。在中國，如果沒有自己的標(biāo)準(zhǔn)，受制于人的地方太多。現(xiàn)在洗牌的機(jī)會到了，我們不僅場景多，而且“卷”得有動力，大家都卯足了勁要占領(lǐng)產(chǎn)業(yè)智能體的浪潮。

比如我們的合作伙伴賽意信息，他們深耕云 MES 和 ERP，非常清楚工業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和客戶需求。我們合作定義“崗位智能體應(yīng)用”，能讓既有的業(yè)務(wù)流迅速向上走一步。

現(xiàn)在的技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)迭代非常快。我們?nèi)ツ陞⒕幍膰鴺?biāo)《數(shù)字化供應(yīng)商服務(wù)規(guī)范》今年 2 月就發(fā)布了。這種應(yīng)用驅(qū)動、快速迭代的路徑，讓我們在標(biāo)準(zhǔn)制定上已經(jīng)領(lǐng)先于傳統(tǒng)軟件時代。

王洪磊：中國最大的優(yōu)勢是擁有全球最完整的工業(yè)體系和最豐富的落地場景。這與美國依靠前沿模型能力、算力霸權(quán)、芯片技術(shù)的戰(zhàn)略布局完全不同。

我認(rèn)為中國在 IoA 時代的王牌是“三位一體”的系統(tǒng)優(yōu)勢：海量場景 + 頂尖學(xué)術(shù)沉淀 + 強(qiáng)大的工程實(shí)踐。

以清華系為代表的學(xué)術(shù)力量正開始宣示“學(xué)術(shù)主權(quán)”。我們正在重構(gòu)從基礎(chǔ)設(shè)施、國產(chǎn)芯片到自研大模型的整個體系，從追趕者變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的定義者。

AI 時代的王牌不是一紙空文的論文，而是從實(shí)踐中來、到實(shí)踐中去的能力。這種由內(nèi)向外的“涌現(xiàn)”和合力，將形成我們獨(dú)有的、主權(quán)級別的 AI 優(yōu)勢。

岑峰：常老師，如果給 5 年后的中國智能體互聯(lián)網(wǎng)畫一張快照，ANP 社區(qū)會扮演什么角色？

常高偉：我們希望成為“共識的連接者”。協(xié)議的本質(zhì)就是共識。

目前國內(nèi)大廠對去中心化協(xié)議的重視程度還不夠，投入不如國外大。我希望未來 5 年，大家能真正意識到協(xié)議的重要性。通過 ANP 這樣的協(xié)議，讓不同背景、不同平臺的智能體能夠真正互聯(lián)互通，連接更多的人與智慧。

岑峰：今天的討論非常精彩，給我一種“互聯(lián)網(wǎng)第二次大航海”開啟的感覺。我嘗試總結(jié)一下三位老師的觀點(diǎn)：

如果說過去的互聯(lián)網(wǎng)是“信息的連接”，那么 IoA 時代就是“能力的協(xié)作”。

王洪磊老師 讓我們看到了遠(yuǎn)景：Agent 不再是冰冷的工具，而是可以社會化協(xié)作的智能單元。

常高偉老師 正在修筑航道：通過 ANP 協(xié)議讓不同“血統(tǒng)”的 Agent 能夠握手，體現(xiàn)了去中心化的初衷。

管震老師 負(fù)責(zé)拉回現(xiàn)實(shí)：再好的構(gòu)想也要在產(chǎn)業(yè)實(shí)踐中檢驗(yàn)，把 Agent 變成規(guī)模化輸出的真實(shí)生產(chǎn)力。

OpenClaw 的爆火只是一個引子，它標(biāo)志著我們從“調(diào)教大模型”階段正式跨入“構(gòu)建智能體社會”的時代。過去 30 年我們連接了信息，未來 30 年我們將連接智力。感謝三位老師的分享，也感謝每一位正在編寫代碼的“航海者”。IoA 時代不在遠(yuǎn)處，它就在每一次 Agent 的握手與連接之中。

youtube鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=uD6aYHXrJG0

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