通用智能体训练最后一块拼图？董冠霆：强不强，得看真实世界的生产力

我们邀请了中国人民大学高瓴人工智能学院博士董冠霆，分享他的研究方向与思考。

智能体怎样才算强？他给出了一个很务实的判断：不要只盯着榜单，也不要只把环境越做越大，而要到真实场景里验证效果。

他的研究方向是通用智能体训练，目前重点关注递归自我改进（RSI）——让 Agent 自己发现知识缺口，主动探索和学习，并在尽量少的人类监督下持续改进。

训练环境从哪儿来？用现成的、自己搭，还是让模型模拟一个世界？在他看来，这些路线最终都要回答同一个问题：模拟环境里练出来的 Agent，到了真实世界，能不能把外卖订成、把机票订好，真正帮到用户。

榜单高分不等于生产力。智能体够不够强，最终还是要归回到真实任务里，看它能不能切实帮人把日常琐事做好。