中国 AI 智能体大会杭州落幕，共议 Agent 全栈重构

7 月 3 日，2026 中国 AI 智能体大会在杭州落幕。本届大会由智东西与旗下智猩猩联合主办，主题为「范式跃迁 重塑世界」，是下半年首场聚焦 Agentic AI 范式跃迁与生产力变革的产业技术峰会。两天议程中，64 位嘉宾通过 61 场演讲、1 场高端对话和 8 场圆桌，围绕 Harness、自进化 Agent、Coding Agent、多 Agent 协同、Skills、Computer-Use Agent、深度研究 Agent、企业级 AI Agent、AI Agent 产品创新、Agentic Infra 等十大议题展开全链路研讨。腾讯云、Zenlayer、此芯科技、启芯宸光、深信服科技、实在智能、LinkedIn、网易智企等 8 家企业带来技术与产品展示，宇树人形机器人和四足机器狗也在会场与观众互动。

自进化 Agent 成共识，落地仍需跨过三道坎

多位嘉宾将「自进化」视为 Agent 进化的分水岭。复旦大学肖仰华教授直言：「今年是分水岭，2026 年前所有的智能体都是老古董」，他认为自进化智能体（SEA）首次将认知与行动协同统一，是走向 AGI 的必经之路。其团队推出的 Generic Agent 用 3000 多行代码实现自进化，token 消耗仅为同类产品的 1/3 至 1/10。

天津大学郝建业教授则将 Agent 真正落地的挑战归纳为三道坎：

• 工具：在真实任务中持续调用工具，核心竞争力是多步规划与长序交互。Qwen、GLM、Kimi 等前沿模型已普遍通过 SFT 与 RL 强化工具调用与自我修正。
• 记忆：从一次性助手变成个性化长期协作者，需要写入、组织、检索、使用与反馈的闭环。其 MemoraX AI 将于 7 月底发布业界首个 Agent Memory 测评榜单。
• 安全：攻击面已从输入扩展到全链路，需从模型、数据、工具到记忆构建纵深防御。

Token 效率与 Agent 原生芯片

蚂蚁百灵架构与后训练负责人李龙飞指出，Agent 时代 token 成本剧增，竞争已从单点能力走向效率、原生工作流与可服务性的综合较量。百灵团队让指令模型与深度推理模型共用基座，通过提升「每 token 信息密度」和 RL 训练稳定性降低成本。在 Artificial Analysis 评测中，百灵大模型的 token 消耗量不到对标模型的 1/10。

在硬件层面，原粒半导体 CEO 方绍峡提出「Agent Computer」概念，主张为数字员工配备专属电脑，并提出四大 Agent 原生芯片设计原则：

• 记忆优先
• 长上下文优先
• 长期驻留优先
• 能效优先

推理芯片的评价标准也应从「峰值算力」转向「单位能耗与成本下的任务完成效率」。阿里巴巴 Qoder 产品线技术副总裁谢吉宝则描绘了从「桌面 Agent」到「数字员工」的演进路径：QoderWork 是常驻桌面的 Agent Runtime，QoderWake 则是具备独立身份、工位和权限的数字员工，未来 3–5 年内将完成从 PC 到 Agent Computer 的平台切换。此芯科技 CMO Danny Zhang 指出，传统 GPU、CPU 无法适配智能体需求，「Agentic CPU」具备异构计算架构、超低功耗、原生安全与可信执行三大优势，该公司在今年 3 月首发面向智能体的专用 CPU「螯芯」。

Agentic RL 与企业级落地

阿里通义实验室科学家丁瑞雪介绍了 Agentic RL 自进化训练框架的三步法：

• 出题阶段：让模型自己出题，难度卡在能力边界，左脚踩右脚式自进化。
• Rollout 阶段：通过诱导方案影响生成轨迹。
• 奖励阶段：Pairwise Reward 比 Pointwise 更鲁棒，后者后期易被噪音主导。

腾讯混元高级研究员王淏楠分享了 UniRL 框架，这是一套专为 Agentic AIGC 设计的通用 RL 基础设施，统一了语言模型与扩散模型等不同生成范式的 RL 训练，并能适配企业真实混拼卡池环境。在他看来，Agent 化是图像与视频生成的下一步，创作 Agent 应在关键节点把创作权交还给人类，由人机交互数据形成「数据飞轮」。

高端对话环节，嘉宾们普遍认为 Agent 行业正在「去伪存真」，客户从看 demo 转向追问端到端解决问题能力与 ROI。方绍峡预测，Agent Computer 的平台切换窗口期在未来 3–5 年内，大厂与创企将形成互补共生生态——大厂负责通用能力与基础设施，创企的机会在垂直 Agent、智能体 Infra、操作系统与新计算范式的硅基底座。