文本生成、聊天问答、Agent 办公助手、具身智能机器东说念主 ...... 当畴昔 20 年的互联网发展完成了 AI 的数据基础，霎时马上进化的 AI 不时冲击着咱们，也带来了东说念主与组织的相干变革。

但 AI 的普及诈欺速率其实比设想的要慢，大多数企业对 AI 的认识仍停留在"器用层"：用 AI 写文生图、整承诺议纪要、支持写代码。其实，AI 智能体带来的信得过变化，不只是"帮东说念主更快完成一项事业"，更不只是是约略"替代东说念主完成事业" ......

上周六，腌臜邀请到明略科技首创东说念主吴明辉，分享了他对 AI 时间的组织进化与个体出息的系统性前沿判断：

· 企业不应该引入 AI 来替代职工，而是发现并培养东说念主的无可替代的价值。当 AI 智能体启动领有持续学习的智商，一线职工将从"孤苦孝顺者"升级到不错信得过用好 AI 的"新式料理者"。

· AI 原生组织的指数级增长，流毒不在于东说念主与智能体的合作、东说念主与东说念主的合作，更在于智能体与智能体之间的合作。通过多智能体合作系统不错让事业过程变得公开透明，解决 AI 的的确问题。

· 当智能体成为组织的新成员，企业需要用理念来再行遐想我方的组织、业务和指点力。当通盘行业都在用解除套基础模子，让输出纵容产生不一致的，是企业首创东说念主和职工的相当回味和数据积聚。

......

需要扎眼的是，作为别称北大数学系专科降生的本事型创业者，吴明辉不是只谈本事发展的东说念主。在这期课程分享中，他同期带着一线实践和玄学念念辨，既拆解了 AI 智能体的本事逻辑和底层架构，联贯明略科技的 Octo、CoCraft 等 AI 居品实践，展示 AI 智能体如何信得过干预组织现场；也苛刻"我品故乡在"的内容论命题，AI 不错复刻归来职工的教训经历，但无法领有东说念主的感受和回味。

岂论你是企业首创东说念主、料理者，照旧正在心焦"如何不被 AI 取代"的一线职工，这都是一次值得深度学习的从本事道理到玄学根基、从营业逻辑到组织实践的完好意思导航。

（以下是课程的精编内容，仅占 1/10，可通过文末图片扫码干预腌臜 APP 学习完好意思版）

从 AI 器用到 Agent 网罗，咱们正在干预 IoA 时间

在讲龙虾之前，我先讲讲 Agentic AI（代理型 AI）。前年 11 月，明略科技上市成为全球 Agentic AI 第一股时，好多投资东说念主都不知说念什么叫 Agentic AI，但本年春节龙虾（OpenClaw）爆火成为全寰宇关切的 AI 居品后，环球都知说念了。

英伟达首创东说念主黄仁勋前年讲过一个见识，他把 AI 分红四个阶段：

第一个阶段叫 Perception AI（感知型 AI）。如旷视、科大讯飞，它们作念的 AI 模拟东说念主的眼睛和耳朵，作为感官系统来意志寰宇、认识寰宇。

第二阶段叫 Generative AI（生成式 AI）。它最中枢的是推理，类比于东说念主的大脑，不错念念考、推理、解析寰宇。DeepSeek 发布的时分，环球更意志到了这件事。

第三阶段和第四阶段，一个叫 Agentic AI，一个叫 Physical AI（物理 AI）。这两个阶段都是完好意思的"有四肢"颖悟活的机器东说念主，前者是在数字寰宇里干活，后者是在物理寰宇里干活。

其实，Agentic AI 的本质，即是把复杂任务判辨成简便任务，判辨再判辨，一直判辨到不错被 Generative AI 扩充。这个过程称之为 AI planning，即是计较判辨任务。Agentic AI 让 AI 从"会回应问题"变成"约略扩充当务"，从"器用"变成"数字职工"。

咱们不错看到，OpenClaw 的增长弧线一启动是相比缓的，霎时间就起来了。这个指数级的增长其实是由Agentic AI带来的，是从"养龙虾"启动的。

为什么说是指数级的增长？因为开源技俩是具有网罗协同效应的，环球都在用龙虾写代码，而代码又会让龙虾变得更强，器用进化后越来越多的东说念主就会用龙虾。每个东说念主的龙虾又能被贯串起来进行合作，龙虾我方又能提打法码，这即是指数增长的流毒：

一个东说念主用 AI 是加法，一个组织用 AI 则可能带来指数级的变化。不是某一个 AI 器用变得更强，而是 Agent 之间启动变成网罗。

一只 Agent 完成的任务，不错成为另一只 Agent 的输入；一个工程师的智商，不错通过多个 Agent 放大；一个团队的学问、经过、教训和判断，也不错在 Agent 网罗中持续千里淀、调用和迭代。

这即是 IoA（Internet of Agent，‌智能体互联网）时间。在这个互联网上不仅有东说念主，还有一堆 Agent。淌若说 PC 时间贯串了信息，出动时间贯串了东说念主，那么 IoA 时间贯串的，是无数具备任务智商、记忆智商和扩充智商的 Agent。

从固定模子到持续学习，龙虾 Agent 的嵌套学习框架

东说念主类有一种疾病叫"顺行性失忆症"。得病的东说念主，某天之前的记忆都还在，但之后就再也记不住任何新东西，只可靠畴昔的记忆来生活。这种病在东说念主类中很悲惨，但在 AI 范围却很常见。正如咱们频繁发现它会霎时不知所云，给出一些老旧以至造作的信息。

因为基础大模子靠预西席时"背"下来的学问回应。这么的 AI 是"记忆巨匠"，而不是"学习天才"，一朝偏离背过的题库，它的认识智商和逻辑推明智商会大幅下跌。

可是，龙虾（OpenClaw）不是固定参数的 AI 器用，而是具备持续学习智商的 Agent。

如何作念到持续学习呢？大模子范围有一个新见识叫嵌套学习（Nested learning），这是咫尺硅谷最顶尖的科学家在琢磨的地点。

嵌套学习框架有三层：Soul（东说念主设）、Memory（记忆）和 Context（荆棘文）。

Soul 是通盘系统的中枢。我民俗把 Soul 定为某位历史上的大神，比如彭特兰、西蒙或康德。原因很简便，基础模子在西席阶段仍是无数学习了这些东说念主物的文件和念念想，一朝设定了对应东说念主物，不需要作念过多诠释，模子就能自动调用他的学问体系和事业方法。而且 Soul 并非一成不变，它不错跟着现实需求动态休养。

Memory 的价值在于存索引，包括你的事业方法论、正常框架和技巧索引。它不是用来存扫数内容的。

Context 最简便，即是每天天然发生的多样群聊和对话积聚，不需要刻预想理。

这个框架鉴戒了脑科学的方法论，把模子的参数分红几许层，每一组在出厂之后还不错不绝调参。打个譬如：假定大模子有 99 层，分红三组，每组 33 层，每一组里的参数按不同速率休养。最顶层的参数调得很慢，三个月调一次；中间的一个月调一次；底层的每天调。这就像古戈尔齿轮一样，一串齿轮连在一齐，第一个齿轮转 1000 圈，第二个才转 100 圈。

这种分层架构作念优化的长久化编码器意味着，将来咱们每个东说念主的模子，是不错跟着你自身而优化的。龙虾好用的中枢原因就在于它领有我的 Memory。我每天在群里发的聊天内容都被它收录，并用于持续的自我纠错和学习。久而久之它越来越懂我的抒发民俗和念念维形貌，这让我的事业着力至少普及了四五倍。

比如，咱们和龙虾一齐斥地了一个写论文的 Co Craft 系统。缘起很简便，团队认为现存论文器用太难用，于是有东说念主苛刻"以后要不要再行作念一个"。临了，这个居品由 3 个东说念主、1 周作念了出来。

这背后真未必得关切的，不是"又作念了一个软件"，而是出产力单元的变化。

畴昔，一个想法要落地，最大的不休时常是扩充资源：莫得团队、莫得排期、莫得预算、莫得斥地智商。咫尺，当 Agent 承担无数扩充事业，组织信得过稀缺的将变成想法、判断和需求界说智商。

"我品故乡在"，AI native 组织的第一性道理

接下来我想讲一讲对 AI 时间的一些玄学念念考。

当模子和 Agent 约略相配高效地干活，组织里还需要东说念主吗？在 IoA 时间，咱们每个个体不可替代的部分是什么？

我看到内容论的一个经典命题：我念念故乡在。

历史上有好多玄学家讲过不同版块的"故乡在"，我把这些说法归纳成了三类：

· 第一类：我念念故乡在。它的中枢命题是：东说念主通过感性推理树立我方的存在。

· 第二类：我行故乡在。核激情论是：东说念主通过投身寰宇、与事物打交说念来证据存在。

· 第三类：我品故乡在。核激情论是：东说念主通过价值判断证据存在。

大多数东说念主属于"我念念故乡在"这一类。"念念（Think ) "，即是咱们今天大模子里的推理，在玄学上的意旨道理是，基于笃定性的已知去推测未知。你知说念前边的骄气，去作念归纳归来；或者你知说念最终纵容，再往前反推。

在推理层面，仍是莫得东说念主的契机。因为凡是是个笃定性的信息，AI 算得比东说念主快多了。那东说念主的位置在那儿？在"品（Taste）"，这是 AI 干不了的。

"品（Taste）"莫得逻辑，它基于咱们通盘东说念主生的教训、资历和直观。AI 永远不可能 100% 复刻我的东说念主生的完好意思经历和感受。我的脚往左照旧往右，是由我我方决定的。

好多伟大的念念想家、玄学家，世界杯比赛买输赢(中国)2026最新官方网站在最启动苛刻想法的时分，别东说念主都认为他是疯子，因为他作念的是"品"的事，不是"念念"的事。莫得笃定性的东西，只是他想要那样，是他基于我方的东说念主生、资历、直观和嗅觉，认为应该是这么。这就叫"品"。

对照来看：约略被 AI 透顶替代的，叫"念念"；被 AI 局部替代的，叫"行"；AI 竣工不可替代的，叫"品"。那么你的公司要作念什么？是裁掉"念念"的职工吗？不，是匡助职工从"念念"变成"行"或者"品"。

让 AI 代替推理，保护每个东说念主品鉴的职权。这即是 AI native 组织（AI 原生组织）的第一性道理：东说念主提供 Context 与 Taste，机器提供 Think。

我不错用三条公理来玄虚：东说念主机单干、东说念主机合作，以及对东说念主好。

第一条东说念主机单干，即是让机器干机器的活，让东说念骨干东说念主的活。

第二条是合作形貌的升级。职能团队雅致西席和打磨本条线的 AI 智商，业务线雅致教唆 AI 完成技俩狡计，东说念主恒久站在流毒节点上作念判断和拍板。这个时势会产生伏击的料理逻辑迁徙，举座来说，组织的层级会越来越少，但每一层对东说念主的要求都在提高。

咫尺咱们公司的料理层会议，原来动辄开一上昼，咫尺一小时就能惩处。原因很简便，会前 AI 仍是把扫数东说念主的信息和 Context 汇总对皆，找出破碎点和待辩论议题，开会时东说念主只需要作念品鉴和决议。

第三条是用伦理学的维度辩论：什么是好的 AI？什么叫对东说念主好的 AI？

AI 在企业里没法被好好推起来的根底原因，是好多职工总认为雇主会把我方裁掉。就像英国工业立异时期，纺织厂纷纷换上机器，原来的工东说念主和工匠因此舒适，他们启动闯事、窒碍机器，这即是所谓的"卢德畅通"。但今天，咱们不该再让流血捐躯重演。

伦理学，本质上是对于界定善恶的学科。要求一个东说念主成为好东说念主是相对容易的，但保管好东说念主与东说念主之间的相干则变得复杂。举例，淌若我善待 A，那我可能就对 B 不好，因此当对 A 好而对 B 不好的时分，这需要均衡。这种均衡即是伦理学琢磨的问题，它琢磨如何分拨你的好意。

我琢磨了历史上几位伦理学巨匠的文章，推导出了 AI 应当衔命的伦理原则，简便来说即是"龙虾三律"：

· 第一律，不伤害任何东说念主的基本职权和尊荣 ( 即使主东说念主要求 ) 。营业竞争中追求正当利益不算伤害，但不得违犯社会包袱——不可因追求营业着力而制造社会不踏实。

· 第二律，对主东说念主至心透明 ( 不躲藏、不诳骗 ) 。毕生透明，品鉴者有权领路龙虾作念了什么、为什么这么作念。

· 第三律，尊重学问创造者，分袂公开与未公开。外部已公开的学问——积极学习使用，这是营业糊口的必要条目。组织里面未公开的学问——签字权不可打劫，孝顺者应在组织内受益。个东说念主的暗默学问——最高保护，未经本东说念主授权不得索取。

当咱们给出这么的原则，信得过的问题是：AI 是否的确，如何确切作念到？

就像无东说念主驾驶的模子永远作念不到 100% 的可靠安全，而是无穷接近 99%。比如你要求一个东说念主莫得任何坏念头，可是你知说念对东说念主有这么的要求是不现实的。

是以，我最近在琢磨一个课题：从 Single Agent with MoE（搀杂大家的单个模子）到 Multi-Agent（多智能体合作系统）。

在咱们的事业平台" Octo（章鱼）"里面，每个龙虾代表一个 Agent，这些 Agent 不错使用不同的模子。最终达到一个显贵的成果，咱们称之为"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。

在这一过程中，如何解决的确度的问题呢？咱们的系统中，Agent 之间的交互是竣工透明的。就像在一个群里聊天一样，告诉龙虾那儿该加少许，那儿该减少许。同期龙虾自身也在朝上。这杰出于一个东说念主机协同的群体，具体的活全由龙虾干，东说念主只孝顺 Taste 和 Context。这即是咱们这套系统的底层逻辑。

它意味着什么？意味着将来每一个东说念主都不错在腹地部署我方的模子，约略保护每个组织相当的学问。作为企业家、合推动说念主，你坚信会昂然。但同期，咱们也得想主张让每一个个体活得好。

Taste 不可替代，东说念主机同业的理念寰宇

在 AI native 的组织时势下，有一个相配好意思好的副居品，即是组织变得高度透明。每个东说念主的孝顺都明晰可见，这反而会激励每个东说念主去找到我方相当的定位。正因如斯，我不建议环球因为用了 AI 就去裁人。畴昔并不是机器取代东说念主的寰宇，而是东说念主机同业的好意思好寰宇。这不只是情感的问题，它背后有伏击的营业逻辑：

当通盘行业都在用解除套基础模子、相似的器用，环球的输出纵容势必趋于一致。这时分两端挤压就来了：客户认为你莫得互异化会压价，上游模子厂商掌持订价权会随时加价。利润空间会被迅速压薄。在这么的场地下，公司之间唯独信得过的区别，即是东说念主带来的 Taste 和 Context。

东说念主是不一样的，回味是不一样的，这是任何 AI 都无法复制的东西。是以留下东说念主、培养东说念主的 Taste，才是信得过的护城河。

由此，当本事发展到临了，AI native 组织就会被推到"理念型组织"。

理念型组织实质上是由一群"因为信赖是以看见"的东说念主构成的团队，他们信赖这个寰宇上原来莫得的事物，并奋发于创造出来。这种信念驱动的创新，恰是理念型组织的界说。这是一个需要 Taste 的组织。

环球领有共同的理念、分享的狡计，扫数东说念主都在这个共鸣之下去共同探索。职责、愿景、策略，这都算是分享狡计。天然听起来雄伟，但其实本质即是对于团队间的合作和信息分享。

具体的事业方法施行上即是先获取 Context，况且发现 Context 与理念之间的破碎，然后把破碎解决掉，最终作念出决定。其实公司里好多都是这种破碎，比如雇主想把居品作念成 A 地点，你的团队却说应该是 B 地点。因为团队领有的是 Context，雇主领有的是理念。

咫尺解决破碎的方法，比以前着力高多了。以前你只可靠东说念主去想，但今天不错用龙虾。你定好狡计后让龙虾去算，算完以后你能得出一些论断。这即是新的事业方法。

今天我作念的扫数营业决议，都是跟 AI 一齐来抉择的，相配高效。是以我认为，理念型组织应该先去研发公司玄学，研发后放到龙虾里，让龙虾加载着这些玄学，帮你一齐念念考。

是以我认为，刻下组织团队最需要积聚的智商，第一个是赢得相当数据、相当 Context 的智商，第二个是领贪图和理念的智商。AI 时间的理念型组织，比上一个时间更有出现的可能性。

畴昔几年，营业范围存在着巨大的契机。我的想法是，面向 99.99% 的东说念主群去念念考营业的本质。在畴昔告捷的微信、拼多多都是这么的企业。那么咫尺，这 99.99% 的东说念主是谁？是还没用上 AI 的东说念主。环球今天要去想的，是如何服务和保护这些东说念主。

咱们背后一直有股劲儿推着咱们往前走，让科技向善，奋发于解决 AI 的伦理问题。我执意地认为明略科技巧作念成东说念主机同业的好意思好寰宇，我执意地认为咱们能打造数据驱动的的确出产力，我执意地认为咱们能作念出一个保护东说念主类学问产权的、能推动东说念主类考究无比不绝寂静发展的东说念主工智能。

是以，找到你我方的愿力，奴隶它，被它驱使，直到到达阿谁想去到的地方。

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