从完成任务到自主发现，Agent后训练寻找下一个Scaling Law
9月12日外滩大会举办“Agent Post-Training”见解论坛，探讨智能体后训练的算法、基础设施及自我进化，寻找大模型时代下一个Scaling Law。
核心要点速览
- 事件要点：9月12日外滩大会举办“Agent Post-Training”见解论坛，探讨智能体后训练的算法、基础设施及自我进化，寻找大模型时代下一个Scaling Law。
- 技术突破：围绕 大模型, 智能体, Agent 等关键领域展开，推动了当前 AI 技术与工程落地的进一步深化。
- 产业观察：信息源自 雷峰网，为 AI 开发者、研究人员及产业决策者提供了高价值的技术演进信号与参考。
资讯解读
随着大模型从单纯提供文本答案转向调用工具和执行复杂任务，业界对AI能力的衡量标准正在发生根本性转变。模型不仅需要给出正确结果，更要在真实环境中持续行动、检查反馈并动态调整策略，这标志着AI发展正从“模型能力”向“任务价值”演进。
在这一背景下，智能体后训练成为核心议题。论坛聚焦智能体在后训练阶段的算法设计、环境构建及基础设施支撑，探讨如何让智能体在工作中不断积累经验并实现自我进化。这种持续学习的机制被视为突破现有大模型能力瓶颈的关键路径。
寻找下一个Scaling Law是当前AI行业的共同诉求。当预训练带来的性能提升逐渐面临边际递减，通过后训练优化智能体在复杂任务中的自主发现与执行能力，有望打开新的能力增长空间。相关算法与基础设施的探讨，将为产业界落地高级AI应用提供重要指引。
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深度背景与行业观察
随着人工智能技术的快速演化，围绕 大模型、智能体、Agent、Agent后训练寻找下一个Scaling 的技术探索正从单纯的算法突破转向系统化、场景化的实际落地。
在开源生态与商业化闭源模型的双重驱动下，算力调度、数据飞轮与智能体（Agent）工作流的结合愈发紧密。本条动态不仅反映了当前领域内的研发热点，也为下一阶段的工具化、工程化实践提供了重要风向标。