O3模型的发布，虽然距离实现真正的通用人工智能（AGI）尚有一段距离，甚至不能被称作“智能体”或“推理者”，但它所展现出的逻辑推理能力，已经为我们揭示了AGI的曙光。尤其是其在Frontier Math领域的表现，为智能体的实现奠定了坚实的基础。在此时此刻，称O3为AGI的发动机，或许比称其为单纯的模型更加恰当。
从推理到智能体：两者的相辅相成
在OpenAI对智能的分级体系中，智能体处于推理者之后，其定义更多关注的是实用性和积极价值。然而，从人工智能发展的本质来看，推理能力与智能体的实现是相辅相成、不可分割的。智能体代表着人工智能在实践中的具体应用，它为AI与现实世界的交互提供了首个窗口。正是在智能体的实际操作中，AI的推理逻辑逐渐得以成熟。
要真正解决问题，单纯的提出问题是远远不够的。问题的解决往往依赖于丰富的背景知识与人类历史积淀的智慧。而这一点，正是预训练过程的重要性所在。预训练不仅为AI提供了大量的常识，还帮助其构建了思维框架。这些常识，既是AI运作的基础，也反映了人类的思维方式。可以说，预训练为AI编织了一张潜意识的网，奠定了其推理的基础。没有这些常识，所谓的推理便无法成立，AI也将无法在脆弱的地基上建立起坚实的逻辑框架，最终沦为空洞的妄言。
逻辑推理与问题建模：O3的关键
在智能体解决问题的过程中，往往需要将复杂的现实问题分解为若干子问题，并用日常语言来表达这些问题，进而形成一个逻辑网络。这一过程体现了O3成为智能体的关键——通过逻辑推理对现实问题进行初步建模。每一个子问题，都是智能体构建模型时所需的“积木”。我认为，推理成本的急剧上升正是源于此：一方面，建模过程往往会触及问题的边界；另一方面，问题的多种解决路径，以及每一种路径所对应的不同边界，都会引发算力的巨大消耗。
人们在日常生活中，可能并不直接感知到这种推理成本的变化。因为大多数问题是熟悉的，且往往有现成的程式化解决方案，人们在解决此类问题往往处于自动驾驶的状态。然而，作为一名科研工作者，这种动态变化却格外显眼。每当问题复杂性增加，推理过程的脑力消耗便变得更加明显。
预训练与智能体的进化
在这一建模过程中，预训练的作用显得尤为关键。它不仅为人工智能提供了一个语言环境，使得问题能够更加清晰地表述，逻辑得到强有力的支撑，还帮助AI在解决问题时建立起更加明确和顺畅的思路。通过这一过程，智能体的推理能力不断得以深化，解决问题的路径逐步变得清晰可见。
然而，问题的解决从来不是一次性的过程。每一次成功的背后，都会蕴含着一套系统的逻辑与技巧。对于人类来说，聪明的个体会不断反思和总结，这便是内省的力量。它促进了人类的成长与进步。同样地，智能体也需要通过总结与提炼知识来加速其进化。只不过，我并不认为这一过程应当从预训练阶段开始，除非发生一次重大的突破——如果某一天，突破的标准从人类手中转移到人工智能手中，那么这将标志着ASI（超人工智能）的到来。
或许，我们可以通过重启小型神经网络或数据库的方式，来实现智能体的记忆更新与进化。这一进化过程不仅会带来算力的降低，还可能使得AGI的模型更加灵活多变，具备更高的通用性。在这种情境下，模型不仅能有效应对各种挑战，还能够不断适应新的问题领域，从而成为真正意义上的“即插即用”的智能体。
复制、智能分发与智能体生态系统
此外，OpenAI在现场演示中展示了智能体的调用机制，这一机制更像是复制与智能分发的结合。当复制与进化的力量相互融合时，众多智能体或许能够形成一个自我发展的种群。与人类不同，这些智能体的大脑将是共享的，且可以实时更新。它们之间通过交互与调用形成协作，逐步构建出属于它们自己的生态系统。
在这样的生态系统中，智能体不仅能够进行中央调配，分工合作的效率将得到大幅提升。每一个智能体都可以根据自身的特点，承担特定的任务，并通过相互之间的协作，促进整个群体的进化与创新。这一过程不仅能够加速智能体的学习与成长，还能促使其不断适应复杂多变的现实世界，从而逐步实现AGI的真正目标。
