张亚勤重磅研判:智能体AI范式跃迁加速,任务长度每7个月翻倍

2025年末,百度前总裁、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤在《人工智能发展白皮书(2025)》中系统提出“生成式AI向智能体AI的范式跃迁”核心判断,引发全球学界与产业界高度关注。他明确指出,当前AI技术演进已突破内容生成边界,进入以目标驱动、自主规划、实时交互为特征的Agentic AI新纪元。据AIR联合斯坦福HAI发布的《2025智能体能力基准报告》,主流智能体在复杂任务链(Task Chain)处理中的平均‘任务长度’(即连续决策步数)达42.7步,较2024年中提升103%,且呈现每7个月翻倍的指数增长趋势;同时,任务准确度(Task Accuracy)首次突破52.3%,越过实用化临界阈值。这一跃迁标志着AI正从‘响应式工具’迈向‘协作者伙伴’的本质转变。

张亚勤进一步阐释,该范式跃迁背后是规模定律(Scaling Law)的深层重构。传统预训练规模定律(Pre-trained SL)边际效益显著放缓,技术重心已迁移至推理规模定律(Inference SL)与智能体规模定律(Agentic SL)。后者综合考量环境感知、长期记忆、多目标权衡与失败恢复四大维度,成为衡量AGI成熟度的新标尺。与此同时,多模态深化正驱动规模定律向视觉(Vision SL)、生物序列(Bio-SL)与物理仿真(Physics SL)等垂直领域扩展,如华为盘古气象大模型在72小时台风路径预测中误差降低至18.3公里,即为Vision SL与Physics SL协同突破的典型例证。

成本革命同步加速:2025年主流智能体单次推理成本同比下降64%,单位算力所能支撑的智能体并发数提升3.8倍。张亚勤强调,“成本降、能力升”的剪刀差效应,正强力推动AI从实验室走向工厂产线、手术室与城市交通中枢。他预测,2026年内将出现首批通过ISO/IEC 42001:2023认证的工业级智能体系统,其核心价值不再是‘能思考’,而是‘敢决策、能担责、可追溯’——这标志着AI真正迈入规模化落地的硬核阶段。