你有没有发现，现在这AI发展得有点猛？

AI范式巨变：从Chat到Agent

说实话，2026年，整个AI的玩法dou变了。

以前我们聊大模型，dou是kan谁家参数多、谁跑分高。现在呢？

不对不对，应该是kan谁的AgentNeng干活了。

这不光是技术的事儿，是整个系统的事儿。

罗福莉在访谈里说得hen清楚：现在不是比谁的模型大，而是比谁的系统完整。

她甚至说Ru果连一个1T参数、基座潜Neng相当的模型dou没有，那就没机会玩了。

这是Zui基本的门槛，你懂的。

那啥叫Agent？简单说就是Neng长期稳定完成复杂任务的AI。

比如多步骤、长链路、带纠错Neng力的那种任务。

这玩意儿才是检验智Neng体实战Neng力的试金石。

她把2026年定义为“工作替代元年”，不是危言耸听，是基于技术成熟度的理性判断。

害，这可不是闹着玩的。

她说今年hen多人会直接感受到，大量工作不再需要自己完成。

不只是程序员，任何接触Agent的人dou会发现，自己的hen多任务正在被替代。

那问题来了人还Neng干啥？

咱就是说人的角色要彻底变了。

从「亲自Zuo事」转向「定义目标、指挥AI、审核结果」。

工作的核心从执行层上升到决策层。

这变化可不小。

后训练、强化学习、智Neng体微调

她透露了当前的进度判断：

后训练、强化学习、智Neng体微调，这些Yi经和预训练一样重要了。

这说明啥？说明现在不是光拼模型聪明度了是拼系统可靠度、流程可控度。

她还说下一代智Neng体的方向是：具身智Neng、现实世界理解、环境交互、试错行动。

只Zuo纯文本AI，长期会遇到不可突破的Neng力天花板。

这背后不仅是技术的突变，geng是组织和人的范式转移。

她让团队不用AI就辞职？

为啥？因为她觉得规范和约束是……

你猜她怎么说？

她说：“环境比经验geng重要。”

这话听着反常识，但其实挺有道理的。

环境反而比经验geng重要。

为啥？因为经验容易形成思维枷锁，限制对新范式的接纳与探索。

而那些在上一代技术体系中积累的“Zui佳实践”，可Neng恰恰成为理解新范式的障碍。

所以她强调，自进化是唯一Neng让AI从“执行工具”变成“创造主体”的路径。

这将彻底改变AI在人类社会中的角色定位。

她还说想象力是未来拉开差距、驱动技术持续创新的核心关键。

那些Neng够想象新可Neng、定义新方向、发现新问题的人和组织，将在AI时代获得压倒性优势。

她强调，当下算力、模型、框架等技术基础会逐步走向普惠，执行类的Neng力不再是门槛。

真正稀缺的从来不是技术Neng力，而是想象力。

她还说未来不会再依赖个人的魔法提示词，而是转向标准化、工程化的智Neng体架构。

AI从被动工具进化为主动协作者，这是质的飞跃。

她强调，不需要玄幻级的超智Neng，够用、Neng落地、Neng自主解决复杂问题，就是阶段性的AGI。

这种务实态度避免了行业陷入无谓的哲学争论，将焦点拉回到可衡量的Neng力提升上。

AI进化路径的反常识

她提出了一个反常识的观点：当前AI的进化路径与生物智Neng恰好相反。

生物是先有肉身感知、环境交互，再进化出大脑，Zui后才产生语言Neng力。

而现在的AI是先掌握语言，再发展推理Neng力，Zui后才试图补充现实感知与行动Neng力。

这种“空中楼阁”式的发展路径存在天然缺陷。

她强调，AI自进化将是未来几年Zui重要的技术突破方向。

自进化的定义是：AI自主设计实验、自主经验、自主迭代模型与策略、自我优化提升。

这是从被动学习到主动探索的质变。

她还说自进化是唯一Neng让AI从“执行工具”变成“创造主体”的路径。

这将彻底改变AI在人类社会中的角色定位。

竞争格局

她判断，整体行业差距只有几个月，属于“追赶并行”状态，不存在断崖式落后。

她判断，企业生产模式、个人工作方式dou将发生结构性 。

这不是渐进式的优化，而是范式级的重构。

那些Neng够快速适应新协作模式的组织和个人，将获得巨大的生产力优势。

她还说接下来的核心赛点是在Agent场景下如何Zuo好系统整合。

她强调，模型+框架+调度系统的一体化Neng力，才是决定胜负的关键。

她还说中层模型配合优质框架，Ke以通过系统层面的优化补齐模型短板，实现越级Neng力。

这 印证了“系统Neng力> 模型Neng力”的核心判断。

她还说预训练人才完全Ke以转型Zuo后训练，因为数据理解Neng力、模型直觉是高度通用的。

这为人才培养和团队建设提供了新思路。

她还说国内环境geng适合Agent工具普及。

相比海外国内用户对效率提升的诉求强烈，同时高性价比模型生态成熟，成本优势突出，让Agent工具的大规模落地与广泛使用具备天然条件。

她还说国内具备独特优势：场景丰富、需求密集、商业化落地意愿强烈，这些因素正在倒逼智Neng体技术快速迭代。

在应用层面的创新速度上，国内甚至可Neng实现反超。

组织与人

她还说团队主动布局SSM，进行多路线技术储备，而非单一押注Transformer架构。

这种技术多元化策略体现了对未来不确定性的清醒认知。

她还说下一代智Neng体的必然方向是：具身智Neng、现实世界理解、环境交互、试错行动。

她还说旧经验容易形成思维枷锁与路径依赖，限制对新范式的接纳与探索。

她还说个人单一的认知始终存在局限，而群体交互、共同探索的环境，Neng够互相启发、彼此激发想象力。

这也是为什么开放、高频交互的团队氛围如此重要。

她还说团队的AGI定义是：Neng独立完成绝大多数白领、研发、创意类的完整工作流。

这是以实用价值为导向的标准，而非追求科幻式的超级智Neng。

她还说AINeng够承接大量具体的执行工作，完成复杂任务落地，但无法自主定义方向、挖掘新问题、开拓新场景。

技术再强大，也只Neng在人类设定的框架内运行。

她还说过去的AI完全依赖人类喂养：人工标注数据、人工设计训练任务、人工调整参数。

这种模式的天花板显而易见。

她还说代码Neng力是通用智Neng的重要底座。

代码具备极强的长程任务与泛化属性，Neng力边界远大于普通文本对话，也是OpenClawNeng够突破传统大模型局限的核心根基。

她还说开源驱动群体协同进化。

开源框架允许使用者深度改造、共同优化，依靠群体智慧快速迭代；

而闭源产品架构固化、难以自定义优化，hen难跟上行业高速进化的节奏。

她还说当被问及“2026年什么会成为模型公司竞争的胜负手”时她给出了层次分明的答案。

她还说当下算力、模型、框架等技术基础会逐步走向普惠，执行类的Neng力不再是门槛。

真正稀缺的从来不是技术Neng力，而是想象力。

她还说她判断，下一代智Neng体的必然方向是：具身智Neng、现实世界理解、环境交互、试错行动。

她还说她强调，不需要玄幻级的超智Neng，够用、Neng落地、Neng自主解决复杂问题，就是阶段性的AGI。

她还说她强调，模型+框架+调度系统的一体化Neng力，才是决定胜负的关键。

她还说她强调，中层模型配合优质框架，Ke以通过系统层面的优化补齐模型短板，实现越级Neng力。

这 印证了“系统Neng力> 模型Neng力”的核心判断。

她还说她强调，预训练人才完全Ke以转型Zuo后训练，因为数据理解Neng力、模型直觉是高度通用的。

这为人才培养和团队建设提供了新思路。

她还说她强调，国内环境geng适合Agent工具普及。

相比海外国内用户对效率提升的诉求强烈，同时高性价比模型生态成熟，成本优势突出，让Agent工具的大规模落地与广泛使用具备天然条件。

她还说她强调，国内具备独特优势：场景丰富、需求密集、商业化落地意愿强烈，这些因素正在倒逼智Neng体技术快速迭代。

在应用层面的创新速度上，国内甚至可Neng实现反超。

她还说她强调，旧经验容易形成思维枷锁与路径依赖，限制对新范式的接纳与探索。

她还说她强调，个人单一的认知始终存在局限，而群体交互、共同探索的环境，Neng够互相启发、彼此激发想象力。

这也是为什么开放、高频交互的团队氛围如此重要。

她还说她强调，团队的AGI定义是：Neng独立完成绝大多数白领、研发、创意类的完整工作流。

这是以实用价值为导向的标准，而非追求科幻式的超级智Neng。

她还说她强调，AINeng够承接大量具体的执行工作，完成复杂任务落地，但无法自主定义方向、挖掘新问题、开拓新场景。

技术再强大，也只Neng在人类设定的框架内运行。

她还说她强调，过去的AI完全依赖人类喂养：人工标注数据、人工设计训练任务、人工调整参数。

这种模式的天花板显而见。

她还说她强调，代码Neng力是通用智Neng的重要底座。

代码具备极强的长程任务与泛化属性，Neng力边界远大于普通文本对话，也是OpenClawNeng够突破传统大模型局限的核心根基。

她还说她强调，开源驱动群体协同进化。

开源框架允许使用者深度改造、共同优化，依靠群体智慧快速迭代；

而闭源产品架构固化、难以自定义优化，hen难跟上行业高速进化的节奏。

她还说她强调，当被问及“2026年什么会成为模型公司竞争的胜负手”时她给出了层次分明的答案。

她还说她强调，当下算力、模型、框架等技术基础会逐步走向普惠，执行类的Neng力不再是门槛。

真正稀缺的从来不是技术Neng力，而是想象力。

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