機器之心編輯部

最近，復旦大學肖仰華教授的朋友圈引起了熱議，其在研發(fā)測試的 AI 智能體通過自主學習學會了操作微信，在朋友圈發(fā)消息并與其好友在評論區(qū)自主互動。面對自然的互動，不少好友甚至開始要求 “證明你真的是肖老師，而不是他的 AI”。

這種 “分不清真人與 AI” 的錯覺，源于A3 實驗室（Advantage AI Agent 實驗室，由深圳夸夸菁領科技有限公司與復旦大學知識工場實驗室聯(lián)合成立的科研團隊）研發(fā)的新型智能體：GenericAgent

它不再是安裝繁復、上限受限、難以遷移的傳統(tǒng)智能體，而是下一代自組織、自學習、自進化的通用智能體，是一個擁有 “生命感”，能夠在用戶使用調(diào)教下快速學習與成長的數(shù)字生命。本系統(tǒng)自 2026 年 1 月 11 日已經(jīng)開源（https://github.com/lsdefine/pc-agent-loop）。

01 自學習、自進化：AGI 的可能形態(tài)

達到 AGI 水平的智能體不應只能在預設好的腳本與工作流下執(zhí)行，而是能在環(huán)境的碰撞與探索中不斷學習生長，理解并交互各種復雜環(huán)境（比如社交平臺），學習解決問題的有效策略，并能形成經(jīng)驗沉淀，進而演變成為解決問題的專家能手，演變成為善解人意的貼心助手。這種自進化特性體現(xiàn)在三個維度：

• 自組織記憶：拒絕信息的簡單平鋪。它擁有記憶分層組織、持續(xù)精煉功能，有效提升記憶檢索效率和交互穩(wěn)定性，甚至能在 “過夜” 時自主整理雜亂的記憶，確保長期運行效率。（插圖：記憶的組織架構(gòu)）

• 自適應學習： 具備極強的環(huán)境適應性，在交互過程中會自己記住合理的步驟、策略，只會越來越 “聰明”。

一回生，兩回熟

• 自主成長進步： 遇到新問題時，它會通過 “Fork” 模式嘗試直接復制自己，選取多樣策略，用更好的策略更新自己。在閑置時間，“探索模式” 可以自己培養(yǎng)未知能力，持續(xù)拓展已有能力邊界。

智能體自主行為分布報告，它甚至在自主行動階段自己在網(wǎng)上沖浪

實現(xiàn)這種 “自進化” 的背后，僅僅依賴于三個簡單原則：極簡架構(gòu)、極強執(zhí)行、極致遷移。

02 極簡架構(gòu)：用極致工程架構(gòu)實現(xiàn)便捷落地

極簡特點體現(xiàn)在：“極簡架構(gòu)、極低開銷、極簡部署” 這三個角度。

• 極簡架構(gòu)代碼僅 3000 多行（核心模塊僅數(shù)百行），實現(xiàn)了傳統(tǒng)架構(gòu) 50 多萬行代碼才能具備的能力，任何開發(fā)者都能輕易讀懂。

> 代碼量即上下文優(yōu)勢：全代碼 ≈ 8000 tokens，占 200K 上下文的 4%。這意味著 LLM 每輪對話都能全量理解自身源碼，自己就是最好的文檔、社區(qū)和工程化工具。傳統(tǒng)項目的文檔 / 社區(qū) / 測試套件是大代碼庫的 "生存必需品"，不是優(yōu)勢。

• 極低開銷：團隊的核心理念是 “信息密度越大，效果越好” 。
• 通過記憶的分層索引和按需加載（用哪層讀哪層），大幅壓縮 System Prompt，極大地節(jié)省了 Token 開銷。
• 全部特殊 prompt + 記憶核心 加起來沒別人一個 AGENTS.md 大
• 絕不重復傳輸，一半的代碼邏輯都在確保 “ context 中不放任何垃圾信息”，比如重復的技能定義。
• 極簡部署：從此告別智能體還要付費指導安裝的窘境，有網(wǎng)就能裝！只要有 Python+Requests 環(huán)境就能運行，真正實現(xiàn)了 “只要有電的地方就能進化”。

03 極強執(zhí)行能力：八爪魚般的觸達與使用工具的能力

如果說自進化是 GenericAgent 的靈魂，那么 “八爪魚” 式的工具控制力就是它強壯的觸角，以保證其出色的任務完成能力。它不僅能使用工具，更能像八爪魚一樣深入系統(tǒng)中的每個工具，打破組合泛化的天花板。更能像八爪魚的身體一般具有韌勁，適應不同復雜環(huán)境的交互，即便迷宮一般的軟件系統(tǒng)也能習得其交互策略。

• 原子工具撬動數(shù)字世界： 團隊拒絕給模型提供過于臃腫的選項，僅通過 code_run（執(zhí)行任意代碼）、file_read/write（文件操作）、web_scan/execute_js（瀏覽器控制）等 9 個原子工具，便能操控整個數(shù)字世界（ PC 與網(wǎng)絡世界）。
• 現(xiàn)場 “制造” 工具： 當現(xiàn)有工具不足以解決問題時，GenericAgent 會開啟探索模式：現(xiàn)場安裝 Python 包、現(xiàn)場編寫腳本、現(xiàn)場驗證方案。

現(xiàn)場搓工具

• 降維打擊的瀏覽器策略： 不同于傳統(tǒng)方案需開啟全新的、未登錄的瀏覽器實例，它通過 JS 插件直接接管你正在使用的瀏覽器。
• 優(yōu)勢： 無需重新登錄 OA 或企業(yè)微信，它能直接在你的賬號權(quán)限下內(nèi)容查找、表格填寫、附件上傳、資源下載等繁瑣流程，實現(xiàn)真正的 “人機接力”。

接管你的瀏覽器

04 極致的遷移：你的智能體，隨你走

GenericAgent 的設計初衷就是打破軟硬件的藩籬，讓智能不再被禁錮在某一個特定的 “黑盒” 里。

• 基座模型的上游： 它不挑底座模型。無論是 Claude、Gemini 還是 Kimi ，在 GenericAgent 的架構(gòu)加持下，底座的能力依賴都可以被縮小，確保輸出質(zhì)量穩(wěn)定可靠。

切換基礎模型毫無壓力

• 極致低廉的硬件門檻： 只要有電、有網(wǎng)、有 Python 環(huán)境，只要任意一臺普通 PC 與手機，它就能跑起來。無論你在 Windows、Mac 還是 Android 手機上，都能擁有同樣的進化體驗。

可以用手機操控

agent 用手機點奶茶

也可以操控手機

• 極致技能復用： 智能體在某臺機器上習得的復雜技能可以被提煉成記憶并直接移植。這意味著一個人的調(diào)教成果，可以讓千萬人直接享用，極大地降低了全社會的智能成本。

新的模型（kimi），新的 Agent，從未做過發(fā)送消息的任務，注入 wechat_send_sop 后迅速掌握在微信中發(fā)消息的技能

GenericAgent 只是一個開始。想看它在你的手機上 “偷偷” 點外賣或整理記憶嗎？

（注：本文案所有動圖均由智能體自主生成）

[關(guān)注 A3 實驗室，共同見證自進化智能的誕生]