AGI推理能力提升探索：从CoT到BoT，我们正加速奔向通用智能

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还记得几年前，AI还只能回答一些简单问题，写个邮件都磕磕绊绊。如今，像GPT系列这样的大模型已经能写小说、编代码、做逻辑题了。但你有没有发现，它们有时候还是会“一本正经地胡说八道”？这就是典型的推理能力不足——看似逻辑严密，实则漏洞百出。

这正是当前通往AGI路上最大的拦路虎之一。幸运的是，2024到2025年，我们见证了一系列突破性的技术进展，AGI的“大脑”正在变得更聪明、更可靠。

从“按部就班”到“自我进化”：Prompt设计的革命

早期，为了让大模型进行复杂推理，工程师们发明了思维链（Chain-of-Thought, CoT） 技术。简单说，就是教AI“一步一步来”，比如解数学题时先列出已知条件，再分步计算。

CoT确实有效，但它有个致命弱点：依赖人工设计的提示词（Prompt）。一旦遇到新问题，模型就可能卡壳，因为它没有真正的“思考”能力，只是在模仿固定的模式。

转折点出现在ICL2024大会上，一项名为BoT（Boosting of Thoughts，思路助推） 的新技术横空出世。BoT不仅仅是让AI一步步想，而是让它对自己的思考过程进行反思和优化。

想象一下，一个学生做完一套题后，不仅对答案，还会分析自己哪里错了，下次怎么改进。BoT就是让AI做同样的事——它会生成多个推理路径，评估哪条最合理，然后“自我迭代”，最终输出更准确的答案。据大会展示的数据，BoT技术使得AGI的推理能力相比传统CoT提升了24%，这可不是一个小数目！

智能体：在真实世界中“学会思考”

光靠改Prompt还不够。真正的智能，是在实践中磨练出来的。于是，“智能体”（Intelligent Agent）成了AGI研究的新宠。

智能体不是静态的问答机器人，而是能感知环境、制定计划、执行动作、并从结果中学习的动态系统。比如，ScreenAgent能让AI通过观察电脑屏幕，自己操作鼠标键盘完成任务；Mobile-Agent v2则能让AI自动操作手机App。

这些智能体是如何提升推理能力的呢？关键在于端到端的学习和反馈闭环。它们不依赖预设的工具或规则，而是直接从像素级输入（如屏幕画面）中学习，通过不断试错，总结成功与失败的经验，最终学会“规划行动”。就像人类不会天生就会编程，但通过大量练习和调试，就能掌握复杂的软件开发流程。

安全与性能的“双赢”：技术栈的协同进化

有趣的是，提升推理能力的同时，我们还得确保AI是安全的。毕竟，一个更聪明的AI如果“走歪了”，危害可能更大。

周伯文在WAIC 2025上分享的数据显示，采用SafeWork安全技术栈加固后的模型，不仅安全能力提升了46%，连通用推理能力也意外提升了13%！这说明，安全防护和智能提升并非此消彼长，而是可以协同进化的。一个结构更清晰、逻辑更严谨的模型，本身就更不容易产生幻觉和错误推理。

AGI的未来：超越语言，拥抱多维思维

目前的主流大模型仍以语言为核心，但人类的思维远不止于此。我们有“形象思维”——能在脑海中构建图像并推演其变化。这也是为什么专家提出要发展AGI的“世界模型”或“形象思维能力”。

未来的AGI，需要能同时处理语言、视觉、空间关系甚至音乐思维（如《探索科学的AGI能力模型》中提到）。这意味着推理能力将不再局限于文本链条，而是能在多模态信息间自由穿梭，实现真正的跨领域推理。

结语

AGI的推理能力提升，绝非一蹴而就。它是一场从算法设计（如BoT）、系统架构（智能体）、到安全加固（SafeWork）的全方位进化。我们正站在一个激动人心的门槛上：AI不再只是信息的搬运工，而是逐渐成为能独立思考、自主学习的“伙伴”。

这条路还很长，但每一步都算数。从CoT到BoT，从静态模型到动态智能体，我们离那个能真正理解世界、解决问题的通用人工智能，又近了一步。