周鴻祎是對「智能體」理解最深刻的男人嗎？

　　前記。

　　
本次ISC.AI 2025大會核心環節、開幕式、開場show均由全球首個L4級別的智能體系統“納米AI”深度賦能，可能是智能體辦的最早的一場會。

　　
01.

　　2025年是AI很特殊的一年，既是智能體元年，也是人工智能落地發展最重要的一年。

　　
很多專家將人工智能視作第四次產業革命，盡管頗有爭議，但不可否認的是，AI帶給人們生活方式、生產方式巨大改變，提供了比互聯網更大的機會。

　　
既然是新變革，必然會對各行各業帶來巨大的顛覆性作用。

　　
02.

　　
這兩年，大模型能力突飛猛進，但在企業實際應用中，依然有兩大痛點：

　　
其一，模型推理能力不足，更像知識問答；其二，模型缺乏獨立做事能力，不會使用工具。

　　
這就導致了，很多公司看似引進了DeepSeek，實際上就多了一個聊天機器人，做一些問答、客戶交流的事情，真要介入到核心業務，還是有很大差距的。

　　
今年DeepSeek、Sora相繼登場，提升了大模型在語義理解與深度推理層面的躍升，但第二個問題仍然沒有得到解決，AI發展如果停留在大模型階段，只能成為玩具，而非生產力工具。

　　
03.

　　
一個更智能化的解決方案呼嘯而來，“大模型進化到智能體是必然的”，ISC.AI 2025大會上，周鴻祎強調道。

　　
智能體是大模型的進化，它能夠理解目標、規劃任務、調用工具、具備記憶，實現從需求到結果的完整交付。其核心在于使用工具的能力和利用大模型進行復雜任務規劃的能力。

　　
也就是說，智能體彌補了大模型在實際應用中的欠缺，相當于大模型的身體、手跟腳，大模型相當于智能體的大腦。

　　
04.

　　
當下，智能體的發展呈現幾大趨勢。

　　
① 通用智能體難以實現，未來智能體需要攻破單一領域、聚焦在完成單一任務上更容易落地應用，更好融入業務流程。

　　
② 企業若要打造對業務有幫助的智能體，需要多個基準模型協作來提供智能體的智力支撐。

　　③ 專業智能體需要專業知識和數據的支持形成壁壘，企業應沉淀專業知識，構建知識庫，才能讓智能體更好得完成專業化、個性化的任務。

　　
④ 大模型在企業內部使用必須和企業原來的信息化及IT工具進行對接，這樣才能完成很多專業的工作。

　　
⑤ 一人公司是偽概念，智能體也一樣，未來一定是多個不同專業的智能體進行協作；

　　
⑥ 未來人機交互范式會從人類使用各種軟件工具的模式走向和智能體伙伴相協作，人類角色也會發生根本性轉變，成為定義、規劃、管理、監督變成智能體的超級個體；

　　
⑦ 當前智能體是個開始，下一步演變成智能體蜂群、集群，智能體經濟將會繁榮。

　　
05.

　　
類似于自動駕駛技術階段，在智能體內部，也有等級劃分。

　　
——L1聊天助手，擅長提建議或提供情感陪伴，屬于最早期的智能體，比如GPTs。

　　
——L2工作流智能體，已經從“玩具”進化為“工具”，但必須由人類來設置流程，AI來執行任務，人再通過操作工具提高生產效率。

　　
——L3推理型智能體，已能實現AI自主規劃完成任務，單兵作戰的能力很強，可以看作一位領域專家。但受限于技術框架，面對跨領域復雜問題時，仍會因缺乏協同規劃能力而陷入瓶頸，無法實現多層級思考下的全局優化。

　　
——L4多智能體蜂群，多個專家智能體可像搭積木一樣靈活“拉群組隊”、多層嵌套、分工協作。其性能表現出色，可連續執行1000步的復雜任務，消耗Token在500萬-3000萬，任務成功率高達95.4%。

　　
——L5超級智能體，拋開人為干預，在和人的聊天中就能自動規劃出L2、L3智能體，這是人工智能自我進化的領域，目前仍在探索。

　　
06.

　　
一個智能體是不是智能，核心指標是單次工作消耗的Token數，就跟用電量是一樣的。

　　此外，在實踐中還發現，單任務超過100步之后智能體執行任務就會拒絕或者錯誤地理解人類的指令。

　　
因此，不少公司宣傳能達到L3智能體，還要看能否達到以下幾個關鍵指標：

　　
一是上下文的管理能不能連續消耗100萬Token；二是多步執行的時候穩定執行100步不出錯；三是多工具調用，就是能不能同時調用100個工具。

　　
07.

　　
以視頻制作為例。

　　
視頻生成是項復雜的系統性工程，若要產生5s、10s的視頻，大模型非常容易做到，但若要給一句話生成一個10分鐘的電視長片，則需要有完整的劇本、分鏡、攝影、美工、配音、配樂、合成，這就需要多個智能體分工協作。

　　
一個10分鐘600s的視頻，5s一個的話需要設計120個分鏡，5s的視頻大概是100幀，120s就要花1萬多的圖像，執行的步數要求是非常高的。

　　
國內目前的平均水平是生成30s視頻，360智能體的視頻長度可以做到90s，連續執行100步不出錯，連續消耗100萬token，調用100多個工具，達到L3水平。

　　
08.

　　
從L3到L4最大的挑戰是什么？

　　
L3將單智能體的推理+執行能力推向極致，如同一個天才專家，能“邊想邊干”、“想好了再干”甚至“從錯誤中學習新路徑”。

　　
但天才也需要團隊！L4的核心是讓多個“天才智能體”高效協作，形成協作機制避免“三個和尚沒水吃”的窘境。

　　
它需要一套強大的蜂群操作系統，比如指揮中樞，必須有“指揮官”角色，對全局任務進行分解、分配，否則就是“群龍無首”；比如溝通協議，智能體間需高效的信息共享與任務并發機制，同時還要沖突協調；比如容錯機制，單個智能體出錯或“倦怠”，系統要動態感知、任務遷移或重啟，保證整體流程不崩潰。

　　
如果缺乏這套協作骨架，再多智能體也只是一盤散沙，就像無人機表演，一旦協作系統被破壞，很多無人機就碰在一起紛紛跌落，效率反而不如單兵L3。

　　
09.

　　
對安全行業來說，智能體的崛起，特別是L3、L4級別的能力，正為其兩大痛點提供革命性解決方案。

　　
在ISC.AI 2025大會主題演講中，周鴻祎直指當前企業安全困境：一方面，安全運營專家稀缺且培養周期長；另一方面，“智能體黑客”涌現，推動攻防邁入“機器對機器”時代。單個黑客即可操控成百智能體，發動大規模自動化攻擊，網絡戰風險陡增。

　　
對此，360安全智能體為安全大模型這顆“智慧大腦”賦予了可行動的“手”與“腳”。尤其L4級多智能體蜂群，能夠完整復刻人類高級安全專家的能力，實現安全防御能力質的躍升與代際突破。

　　
10.

　　
而未來，ALL IN AGENT將是每個行業的必然選擇，每家企業、每個組織，乃至每個人，都將擁有專屬的智能體軍團。

　　
如何讓這些數字團隊、數字專家、數字員工深度融入業務流程、釋放最大效能，則是AGENT時代的決勝關鍵。

　　讀到這里，那么你認為，周鴻祎是對「智能體」理解最深刻的男人嗎？