Ben Goertzel：用智能体集群渐进式构建 AGI
bengoertzel · x · 2026-08-08
SingularityNET 创始人 Ben Goertzel 在参加 AGI-26 会议后，分享了他对利用智能体集群（Agent Swarms）构建 AGI 的系统性思考。他观察到许多人正尝试让智能体下载多篇 AGI 研究论文并将其拼凑成可运行的代码库，他认为这蕴含着可行的 AGI 实现路径。
他详细阐述了其 OmegaHive 项目的核心设计理念：
- 渐进式提升循环：不盲目堆砌数十种认知组件，而是建立基准，每次仅添加一种认知机制（如不确定性推理、注意力经济、预测编码等），经过评估和调优后决定保留或废弃。
- 评估生态：指出传统的 AGI 评分容易被黑客化破解。他构建了包含 10 个环境的复杂测试集（如难度超越 ARC-AGI-3 的 2D 世界 AGI Maze、3D 合成生态 Neoterics、定理证明 LeanGarden 等），并引入“迁移环”来衡量知识在不同环境间的流动。
- 测试调优：通过训练机器学习、贝叶斯和进化计算等窄 AI 作为基准和调优器，确保测试难度适中且无捷径。
- 人机协同：人类研究员在系统卡壳时解答问题，而非直接编写代码，这是目前最高效的研究人员利用方式。
他设想，最终能形成无数个自我提升的 OmegaHive，通过 OmegaBuzz 连接成去中心化的全球大脑。
所属事件:Goertzel详述OmegaHive：增量循环构建AGI(10 条相关)→
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