但最近深入研究后我发现它其实有非常清晰的发展脉络，也让我对 AI 的下半场有了新的认知。
三个阶段看懂AI进化史
可以把 AI 的发展分成三波浪潮：
符号主义AI（规则时代）
就是写一堆 if-else，逻辑清楚但毫无扩展性。
深度强化学习（学习时代）
代表作是 AlphaGo。能解决特定问题，但局限太大。
基于大语言模型的Agent（推理时代）
这就是我们正在经历的阶段。大模型的突破在于“推理能力”，让 AI 不再局限于单一任务，而是能跨环境泛化，学会和环境交互。
我理解下来的逻辑是：语言→推理→行动。
语言让 AI 能够泛化思考，推理让它能跨场景解决问题，最后才是进入环境、执行动作。
为什么语言Agent这么关键？
语言是为了实现泛化而发明的工具，比其他方式更本质。
想想确实没错：
-
数学公式可以用语言描述
-
代码逻辑也能用语言表达
-
复杂推理同样可以展开成语言
这意味着：基于语言的大模型，是最有希望通向通用人工智能（AGI）的路径。
上半场 vs 下半场
上半场：大家在拼算力、拼数据、拼模型架构——训练更强的模型。
下半场：焦点转向“定义任务和环境”。
换句话说，模型配方已经稳定了，接下来更重要的是“做什么”。
-
上半场：比拼技术实力
-
下半场：看谁能定义真正有价值的问题，并在真实环境中验证
姚顺雨强调：“评估比训练更重要，要关注真实世界效用，而不是只看 benchmark。”
这句话点醒我了：下半场其实是创业公司最大的机会窗口。
创业者的机会在哪里？
他提到一句让我有点心虚的话：“别担心模型吞掉应用，更该担心的是模型没有新的溢出能力。”
换句话说，如果模型能力停滞，反而更难做创新应用。
真正的机会在于两点结合：
-
模型能力的持续溢出
-
创新的交互方式
如果只停留在 ChatBot 模式，机会空间会越来越窄；但如果能找到新的交互方式、垂直场景，反而有很大可能性。
比如 代码环境。为什么它被认为是最重要的 AGI 场景之一？
-
反馈机制明确
-
可多轮交互和验证
-
对 AI 来说天然友好
难怪最近这么多创业者扎堆做 AI 编程助手。
还有哪些技术硬骨头？
听下来，我发现 Agent 的挑战也很现实：
-
长期记忆：现在 Agent 的记忆都太短，上下文一断就傻掉。
-
内生奖励系统：不能总靠人类反馈，要学会自己判断好坏。
-
多智能体协作：未来一定是多个 Agent 协同，而不是单兵作战。
-
任务设计与评估：要能模拟真实复杂性，而不是只在实验室里刷分。
我的体会
听完这场访谈，我最大的收获是：
AI 的下半场，并不是技术变得不重要，而是技术已经公式化了，大家可以把更多精力放在应用和价值创造上。
对我这样的产品经理来说，这意味着：
-
不能只盯着模型参数和升级日志
-
更要思考“我定义的任务是否有真实价值？”
-
产品设计里，评估机制要尽可能接近真实世界
这个转折点的理解，不仅对研究者有启发，对创业者更是关键。因为未来的 AI 应用，不再只是“接个大模型”，而是要围绕 Agent → 任务 → 环境 → 价值