文本生成、聊天问答、Agent 办公助手、具身智能机器东谈主 ...... 当以前 20 年的互联网发展完成了 AI 的数据基础，一霎迅速进化的 AI 不竭冲击着咱们，也带来了东谈主与组织的辩论变革。

但 AI 的普及诓骗速率其实比设想的要慢，大多数企业对 AI 的领会仍停留在"器用层"：用 AI 写文生图、整管待议纪要、赞助写代码。其实，AI 智能体带来的真确变化，不只是"帮东谈主更快完成一项服务"，更不只是是约略"替代东谈主完成服务" ......

上周六，迂缓邀请到明略科技首创东谈主吴明辉，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，而是发现并培养东谈主的无可替代的价值。当 AI 智能体运转领有连续学习的才调，一线职工将从"颓落孝顺者"升级到不错真确用好 AI 的"新式管制者"。

· AI 原生组织的指数级增长，重要不在于东谈主与智能体的配合、东谈主与东谈主的配合，更在于智能体与智能体之间的配合。通过多智能体配合系统不错让服务过程变得公开透明，解决 AI 的确切问题。

· 当智能体成为组织的新成员，企业需要用理念来再行策画我方的组织、业务和联结力。当所有这个词行业都在用消失套基础模子，让输出端正产生不一致的，是企业首创东谈主和职工的突出回味和数据蓄积。

......

需要留神的是，作为又名北大数学系专科出生的本领型创业者，吴明辉不是只谈本领发展的东谈主。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 智能体的本领逻辑和底层架构，集会明略科技的 Octo、CoCraft 等 AI 家具实践，展示 AI 智能体如何真确插足组织现场；也提议"我品闾阎在"的实质论命题，AI 不错复刻回来职工的训戒经历，但无法领有东谈主的感受和回味。

不管你是企业首创东谈主、管制者，照旧正在惊悸"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领旨趣到玄学根基、从生意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插足迂缓 APP 学习完好意思版）

从 AI 器用到 Agent 网罗，咱们正在插足 IoA 时间

在讲龙虾之前，我先讲讲 Agentic AI（代理型 AI）。昨年 11 月，明略科技上市成为全球 Agentic AI 第一股时，好多投资东谈主都不知谈什么叫 Agentic AI，但本年春节龙虾（OpenClaw）爆火成为全天下热心的 AI 家具后，人人都知谈了。

英伟达首创东谈主黄仁勋昨年讲过一个想法，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 模拟东谈主的眼睛和耳朵，作为感官系统来意识天下、领会天下。

第二阶段叫 Generative AI（生成式 AI）。它最中枢的是推理，类比于东谈主的大脑，不错念念考、推理、阐明天下。DeepSeek 发布的时辰，人人更意识到了这件事。

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"有动作"颖慧活的机器东谈主，前者是在数字天下里干活，后者是在物理天下里干活。

其实，Agentic AI 的本质，即是把复杂任务领悟成苟简任务，领悟再领悟，一直领悟到不错被 Generative AI 践诺。这个过程称之为 AI planning，即是预计领悟任务。Agentic AI 让 AI 从"会回应问题"变成"约略践诺任务"，从"器用"变成"数字职工"。

咱们不错看到，OpenClaw 的增长弧线一运转是相比缓的，一霎间就起来了。这个指数级的增长其实是由Agentic AI带来的，是从"养龙虾"运转的。

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，人人都在用龙虾写代码，而代码又会让龙虾变得更强，器用进化后越来越多的东谈主就会用龙虾。每个东谈主的龙虾又能被连络起来进行配合，龙虾我方又能提派遣码，这即是指数增长的重要：

一个东谈主用 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 之间运转酿成网罗。

一只 Agent 完成的任务，不错成为另一只 Agent 的输入；一个工程师的才调，不错通过多个 Agent 放大；一个团队的学问、进程、训戒和判断，也不错在 Agent 网罗中连续千里淀、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谈主，还有一堆 Agent。淌若说 PC 时间连络了信息，转霎时间连络了东谈主，那么 IoA 时间连络的，是多半具备任务才调、顾忌才协调践诺才调的 Agent。

从固定模子到连续学习，龙虾 Agent 的嵌套学习框架

东谈主类有一种疾病叫"顺行性失忆症"。得病的东谈主，某天之前的顾忌都还在，但之后就再也记不住任何新东西，只可靠以前的顾忌来生活。这种病在东谈主类中很陌生，但在 AI 规模却很常见。正如咱们时时发现它会一霎不知所云，给出一些老旧以至造作的信息。

因为基础大模子靠预检修时"背"下来的学问回应。这么的 AI 是"顾忌巨匠"，而不是"学习天才"，一朝偏离背过的题库，它的领会才协调逻辑推理才调会大幅下落。

然则，龙虾（OpenClaw）不是固定参数的 AI 器用，而是具备连续学习才调的 Agent。

若何作念到连续学习呢？大模子规模有一个新想法叫嵌套学习（Nested learning），这是当今硅谷最顶尖的科学家在研究的标的。

嵌套学习框架有三层：Soul（东谈主设）、Memory（顾忌）和 Context（崎岖文）。

Soul 是所有这个词系统的中枢。我习尚把 Soul 定为某位历史上的大神，比如彭特兰、西蒙或康德。原因很苟简，基础模子在检修阶段也曾多半学习了这些东谈主物的文件和念念想，一朝设定了对应东谈主物，不需要作念过多讲解，模子就能自动调用他的学问体系和服务重要。而且 Soul 并非一成不变，它不错跟着现实需求动态诊治。

Memory 的价值在于存索引，包括你的服务重要论、时时框架和手段索引。它不是用来存所有内容的。

Context 最苟简，即是每天天然发生的各式群聊和对话蓄积，不需要刻意管制。

这个框架鉴戒了脑科学的重要论，把模子的参数分红几许层，每一组在出厂之后还不错链接调参。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诊治。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，一串齿轮连在一都，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持久化编码器意味着，将来咱们每个东谈主的模子，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，并用于连续的自我纠错和学习。久而久之它越来越懂我的抒发习尚和念念维神志，这让我的服务效劳至少晋升了四五倍。

比如，咱们和龙虾一都征战了一个写论文的 Co Craft 系统。缘故很苟简，团队认为现存论文器用太难用，于是有东谈主提议"以后要不要再行作念一个"。终末，这个家具由 3 个东谈主、1 周作念了出来。

这背后真恰巧得热心的，不是"又作念了一个软件"，而是分娩力单元的变化。

以前，一个想法要落地，最大的拘谨往往是践诺资源：莫得团队、莫得排期、莫得预算、莫得征战才调。当今，当 Agent 承担多半践诺服务，组织真确稀缺的将变成想法、判断和需求界说才调。

"我品闾阎在"，AI native 组织的第一性旨趣

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 约略格外高效地干活，组织里还需要东谈主吗？在 IoA 时间，咱们每个个体不可替代的部分是什么？

我看到实质论的一个经典命题：我念念闾阎在。

历史上有好多玄学家讲过不同版块的"闾阎在"，我把这些说法归纳成了三类：

· 第一类：我念念闾阎在。它的中枢命题是：东谈主通过感性推理征战我方的存在。

· 第二类：我行闾阎在。核神气论是：东谈主通过投身天下、与事物打交谈来阐述存在。

· 第三类：我品闾阎在。核神气论是：东谈主通过价值判断阐述存在。

大多数东谈主属于"我念念闾阎在"这一类。"念念（Think ) "，即是咱们今天大模子里的推理，在玄学上的意旨兴致是，基于笃定性的已知去瞻望未知。你知谈前边的景象，去作念归纳回来；或者你知谈最终端正，再往前反推。

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

"品（Taste）"莫得逻辑，它基于咱们所有这个词东谈主生的训戒、履历和直观。AI 永恒不可能 100% 复刻我的东谈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，2026FIFA世界杯中国官网在最运转提议想法的时辰，别东谈主都认为他是疯子，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，是他基于我方的东谈主生、履历、直观和嗅觉，认为应该是这么。这就叫"品"。

对照来看：约略被 AI 透澈替代的，叫"念念"；被 AI 局部替代的，叫"行"；AI 十足不可替代的，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，保护每个东谈主品鉴的职权。这即是 AI native 组织（AI 原生组织）的第一性旨趣：东谈主提供 Context 与 Taste，机器提供 Think。

我不错用三条公理来轮廓：东谈主机单干、东谈主机配合，以及对东谈主好。

第一条东谈主机单干，即是让机器干机器的活，让东谈骨干东谈主的活。

第二条是配合神志的升级。职能团队安稳检修和打磨本条线的 AI 才调，业务线安稳率领 AI 完成技俩辩论，东谈主经久站在重要节点上作念判断和拍板。这个形态会产生伏击的管制逻辑迁徙，举座来说，组织的层级会越来越少，但每一层对东谈主的要求都在提高。

当今咱们公司的管制层会议，原来动辄开一上昼，当今一小时就能治理。原因很苟简，会前 AI 也曾把所有东谈主的信息和 Context 汇总对都，找出龙套点和待探究议题，开会时东谈主只需要作念品鉴和方案。

第三条是用伦理学的维度探究：什么是好的 AI？什么叫对东谈主好的 AI？

AI 在企业里没法被好好推起来的压根原因，是好多职工总认为雇主会把我方裁掉。就像英国工业创新时期，纺织厂纷繁换上机器，原来的工东谈主和工匠因此闲逸，他们运转生事、阻难机器，这即是所谓的"卢德畅通"。但今天，咱们不该再让流血葬送重演。

伦理学，本质上是对于界定善恶的学科。要求一个东谈主成为好东谈主是相对容易的，但防守好东谈主与东谈主之间的辩论则变得复杂。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 不好的时辰，这需要均衡。这种均衡即是伦理学研究的问题，它研究如何分拨你的好意。

我研究了历史上几位伦理学巨匠的文章，推导出了 AI 应当罢职的伦理原则，苟简来说即是"龙虾三律"：

· 第一律，不伤害任何东谈主的基本职权和尊容 ( 即使主东谈主要求 ) 。生意竞争中追求正当利益不算伤害，但不得违抗社会职守——不可因追求生意效劳而制造社会不健硕。

· 第二律，对主东谈主由衷透明 ( 不掩藏、不糊弄 ) 。终生透明，品鉴者有权理会龙虾作念了什么、为什么这么作念。

· 第三律，尊重学问创造者，分散公开与未公开。外部已公开的学问——积极学习使用，这是生意生涯的必要条目。组织里面未公开的学问——签字权不可褫夺，孝顺者应在组织内受益。个东谈主的暗默学问——最高保护，未经本东谈主授权不得索求。

当咱们给出这么的原则，真确的问题是：AI 是否确切，如何真的作念到？

就像无东谈主驾驶的模子永恒作念不到 100% 的可靠安全，而是无穷接近 99%。比如你要求一个东谈主莫得任何坏念头，然则你知谈对东谈主有这么的要求是不现实的。

是以，我最近在研究一个课题：从 Single Agent with MoE（羼杂行家的单个模子）到 Multi-Agent（多智能体配合系统）。

在咱们的服务平台" 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效劳，咱们称之为"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。

在这一过程中，如何解决确切度的问题呢？咱们的系统中，Agent 之间的交互是十足透明的。就像在一个群里聊天一样，告诉龙虾那处该加小数，那处该减小数。同期龙虾自己也在越过。这高出于一个东谈主机协同的群体，具体的活全由龙虾干，东谈主只孝顺 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谈主都不错在腹地部署我方的模子，约略保护每个组织专有的学问。作为企业家、合资东谈主，你校服会郁勃。但同期，咱们也得想主见让每一个个体活得好。

Taste 不可替代，东谈主机同业的理念天下

在 AI native 的组织形态下，有一个格外好意思好的副家具，即是组织变得高度透明。每个东谈主的孝顺都明晰可见，这反而会引发每个东谈主去找到我方突出的定位。正因如斯，我不建议人人因为用了 AI 就去裁人。异日并不是机器取代东谈主的天下，而是东谈主机同业的好意思晴天下。这不只是心扉的问题，它背后有伏击的生意逻辑：

当所有这个词行业都在用消失套基础模子、相似的器用，人人的输出端正势必趋于一致。这时辰两端挤压就来了：客户认为你莫得各别化会压价，上游模子厂商掌抓订价权会随时加价。利润空间会被迅速压薄。在这么的场地下，公司之间独一真确的区别，即是东谈主带来的 Taste 和 Context。

东谈主是不一样的，回味是不一样的，这是任何 AI 都无法复制的东西。是以留下东谈主、培养东谈主的 Taste，才是真确的护城河。

由此，当本领发展到终末，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"的东谈主构成的团队，他们信赖这个天下上蓝本莫得的事物，并尽力于于创造出来。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。

人人领有共同的理念、分享的辩论，所有东谈主都在这个共鸣之下去共同探索。职责、愿景、政策，这都算是分享辩论。天然听起来稠密，但其实本质即是对于团队间的配合和信息分享。

具体的服务重要试验上即是先获取 Context，何况发现 Context 与理念之间的龙套，然后把龙套解决掉，最终作念出决定。其实公司里好多都是这种龙套，比如雇主想把家具作念成 A 标的，你的团队却说应该是 B 标的。因为团队领有的是 Context，雇主领有的是理念。

当今解决龙套的重要，比以前效劳高多了。以前你只可靠东谈主去想，但今天不错用龙虾。你定好辩论后让龙虾去算，算完以后你能得出一些论断。这即是新的服务重要。

今天我作念的所有生意方案，都是跟 AI 一都来抉择的，格外高效。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，帮你一都念念考。

是以我认为，现时组织团队最需要蓄积的才调，第一个是获取专稀有据、专有 Context 的才调，第二个是领有辩论和理念的才调。AI 时间的理念型组织，比上一个时间更有出现的可能性。

异日几年，生意规模存在着巨大的契机。我的想法是，面向 99.99% 的东谈主群去念念考生意的本质。在以前收效的微信、拼多多都是这么的企业。那么当今，这 99.99% 的东谈主是谁？是还没用上 AI 的东谈主。人人今天要去想的，是若何服务和保护这些东谈主。

咱们背后一直有股劲儿推着咱们往前走，让科技向善，尽力于于解决 AI 的伦理问题。我坚决地认为明略科手段作念成东谈主机同业的好意思晴天下，我坚决地认为咱们能打造数据驱动的确切分娩力，我坚决地认为咱们能作念出一个保护东谈主类学问产权的、能鼓励东谈主类时髦链接宽心发展的东谈主工智能。

是以，找到你我方的愿力，侍从它，被它驱使，直到到达阿谁想去到的方位。

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