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　　大语言模型近年来发展迅速，人工智能进入新的历史发展阶段。当前呈现的态势是：大模型作为智能“灵魂”，提供内部核心能力支撑；智能体作为智能“载体”，承接外部应用场景赋能。在真实、复杂、动态的环境下，自主智能体有望像人类一样具备可进化性，在持续交互中不断自我提升，且其进化速度呈现出超过人类的潜力与趋势。围绕这一判断，刘洋教授提出智能体进化的基本准则——人类、环境与智能体的统一对齐，并分别从单智能体的“智商”进化、单智能体的“情商”进化以及多智能体的“组织”进化三个层面，介绍团队近期的一系列研究工作，展示了可进化智能体的技术可行性和应用前景。未来，随着智能体群体在大规模环境中持续协作、不断进化，我们或将迎来第二次智能涌现，推动人工智能迈向更高层级的发展。

　　值得注意的是，这一趋势并不仅仅源于技术堆叠。过去几年，学界和工业界一度沉迷于“规模崇拜”：从十亿、百亿、千亿到万亿参数，普遍认为模型越大越聪明。然而实践发现，当参数规模超过一定阈值后，仅靠“堆参数”难以获得质的突破。与人类文明类似，人类的脑容量几千年来几乎没有显著变化，但技术、社会与产业体系的跃迁却从未停止。真正推动文明飞跃的，是更强大的工具能力与更复杂的组织方式。人工智能的发展也正在走向这样的路径：通过工具，扩展单体智能体的能力；通过组织，让多智能体涌现协作智能。

　　要让这种进化可持续且可控，团队提出了智能体-人类-环境统一对齐原则的要求：1）与人类意图对齐：智能体在真实环境中会不断与人交互，必须理解人的目标与意图，使其行为和经验积累始终朝着人类可接受的方向发展；2）与客观环境规律对齐：智能体要能适应并遵循任务环境中的动态变化，例如电商系统的页面更新、实时推荐机制或医疗流程的时序约束，确保策略在线）与自身资源约束对齐：智能体在任务执行过程中受时间、费用、算力等约束，需要追求效率和性价比最优。

　　为了解决高质量交互轨迹难以获取的问题，团队在ReAct算法基础上提出ActRe框架，使智能体在执行任务的过程中自动生成可学习的数据。传统 ReAct 虽然能在推理阶段给出“思考—行动”链条，但其动作（Action）的合理性并未得到系统性的标注与校准，难以直接作为训练样本使用。ActRe 的引入，使智能体能够在采样新动作时由模型生成动作背后的“原因”（Reason），将“观察—思考—动作”的过程打包成可学习的交互轨迹；再利用这些自标注轨迹进行对比学习，强调成功轨迹，弱化失败轨迹，不断优化策略。

　　核心算法 Meta-Agent Zero 将成功病例中的正向经验与失败病例中的反思经验分别沉淀，推动 AI 医生在虚拟医院中持续“工作—复盘—进化”。实验结果表明，随着虚拟世界中问诊数量的增加，AI 医生的诊疗能力呈现明显上升趋势；在真实医疗数据集上的测试也显示出与虚拟世界相似的提升曲线，说明这种“虚拟世界进化 → 现实场景迁移”的路径是可行的。同时，基座大模型推理能力的提升也能够直接反哺整个系统，使人工智能医院具备良好的可持续升级能力。