摘要：中国科学院大学团队在这篇论文中，提出了一个崭新观点：智能体不但是AI领域的核心，更可能是构成宇宙的基本单元，或许还将引发21世纪科学范式的重大变革！
编辑：Aeneas
【新智元导读】中国科学院大学团队在这篇论文中，提出了一个崭新观点：智能体不但是AI领域的核心，更可能是构成宇宙的基本单元，或许还将引发21世纪科学范式的重大变革！在人类探索宇宙奥秘的漫长旅程中，每一次重大的科学范式转变都源于对基本问题的全新认识。如今，一个探索性的科学理论正在挑战我们对宇宙本质的传统理解。
中国科学院大学刘锋、吕本富和刘颖研究团队在其开创性论文《Agent: A New Paradigm for Fundamental Units of the Universe》中提出一个崭新的观点：智能体不仅是人工智能领域的核心概念，更可能是构成宇宙的基本单元。
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这项人工智能领域的前沿理论研究通过为智能体建立标准的统一功能结构，大胆论证了「宇宙是不断演化的智能体，而宇宙中的万物皆可视为智能体的不同表现形式」。
这种将智能体视为宇宙基本构成单位的全新视角，不仅打破了物理学与智能科学之间的传统界限，还为21世纪科学范式带来了突破性变革。并为解决长期困扰物理学和科技哲学的诸多基础难题提供了突破性的解决途径。
研究团队提出，将智能体看作构成宇宙的基本单元，可以为基础科学至少带来五个重要的理论突破：
首先，通过为智能体建立统一的形式化描述，有望打通物理系统与智能系统之间的界限，形成一个能够同时解释物质世界和智能现象的统一理论框架。
其次，如果将观察者理解为不同智能水平的智能体，就能更清晰地理解经典力学、相对论和量子力学之间差异的根本原因——也就是说，科学定律的差异与观察者本身的智能水平密切相关。
第三，把宇宙看作一个持续演化的智能体，研究者可以用统一的视角重新诠释许多基础科学难题，比如客观与主观之间的矛盾、确定性与不确定性之间的关系，以及时空结构涌现的原因。
第四，以智能体为中心，可以推演出生命的演化方向与演化动力，从而为探寻智能和意识的本质奠定基础，为「什么是智能」与「什么是意识」这些古老问题提供新的答案。
最后，相较于目前主流的弦理论和圈量子引力理论，智能体理论更容易融合信息（作用元素）、物质（客观实在）和精神（主观非实在）三者，构建出一个更为完整和更具解释力的宇宙理论框架，帮助人类从新的视角理解宇宙的本质。
宇宙基本构成单元的科学与哲学研究历程
宇宙的基本构成单元是什么？这个问题不仅关乎我们对世界的基本认知，更直接影响着人类解决物质起源、宇宙演化等重大科学问题的路径。
20世纪物理学的发展如同一场精彩的宇宙奥秘探索之旅。在论文中，研究团队对宇宙基本构成单元的研究历史进行了介绍。
1911年，卢瑟福通过α粒子散射实验提出了原子核式结构模型，使人类首次了解到原子具有中心密集的原子核和外围电子构成的结构。此后，卢瑟福于1919年发现了质子，查德威克于1932年发现了中子，人类对物质的微观结构逐渐深入。
然而，科学探索并未止步于此。1964年，盖尔曼和茨威格分别提出了夸克模型，认为质子和中子并非最基本的粒子，而是由更小的夸克组成。随后科学家陆续发现了六种夸克，最终促成了标准模型的建立，奠定了现代物理学对宇宙基本构成单元的理论基础。
尽管标准模型取得了巨大成功，但它无法解释引力的量子化现象。标准模型建立在量子场论的基础上，量子场论将粒子看作场的激发态，但即便如此，也难以将引力纳入统一的量子框架之中。
为此，科学家们进一步提出了弦理论和圈量子引力，以期突破当前理论的瓶颈。弦理论将基本粒子描述为一维弦的振动模式，而圈量子引力则认为时空本身由离散的量子单元构成。
但这些理论各自面临挑战：弦理论预测的额外维度至今难以通过实验检验；圈量子引力理论则难以自然地与标准模型兼容。更根本的是，当前物理学框架侧重于对物质与能量的描述，难以有效解释信息、智能与意识等非物质属性的本质。
除了物理学内部的探索外，还有不同的理论视角。惠勒提出的「It from Bit」理论主张信息才是宇宙的真正基础；意识宇宙理论则提出了一种大胆的假设，认为意识可能是宇宙的基本属性；大卫·波姆的「隐含秩序」理论更试图在更深层次统一物质与意识。
这些探索都显示出，当前科学领域缺乏一个能同时统一物质、信息、智能与意识的理论框架。而人工智能领域的核心概念——智能体，展现出连接这些看似分离的领域的巨大潜力。
智能体不仅能感知环境、做出决策与行动，更重要的是，它还能实现信息的输入、输出、存储与创造，因此有可能为我们提供理解宇宙基本构成的全新视角，开辟横跨物理学、信息科学和生命科学的统一理论之路。
智能体（Agent）的定义与发展史
在当今科技的星河中，「智能体」（Agent）正如一颗冉冉升起的新星，照亮了人工智能的发展道路。论文中研究团队也对智能体的起源和发展进行了综述。
1948年，维纳在《控制论》中首次系统提出智能系统可通过反馈机制调节自身行为；不久后，计算机科学先驱冯·诺依曼提出「自复制自动机理论」，将生物系统描述为信息处理实体，创造性地模糊了生命与计算之间的界限。
1956年，西蒙和纽厄尔开发的「逻辑理论家」首次证明了机器推理的可行性，为智能体研究奠定了重要基石。
20世纪80年代，智能体研究迎来关键转折。布鲁克斯提出的「包容架构」（Subsumption Architecture）强调智能体应直接与环境互动，无需复杂的内部表征，这一思想极大地推动了机器人领域的发展。
1995年，罗素和诺维格在经典教材《人工智能：一种现代方法》中对智能体给出系统性定义，使智能体成为人工智能教育的核心概念。随后，富兰克林和格雷瑟进一步明确智能体的定义标准，强调其自主性、反应性和主动性三大关键特性。
计算能力的快速增长不断推动智能体进化。从早期基于符号推理的系统，到强调信念、欲望、意图的BDI架构，再到今天基于深度学习的复杂智能体，智能体的能力不断拓展。
AlphaGo战胜围棋世界冠军、ChatGPT展现出惊人的语言理解和生成能力，均是智能体技术突破的典型代表。
到2025年，智能体技术已成为全球科技产业新焦点。微软、谷歌、英伟达与Meta等科技巨头将智能体作为战略核心，竞相布局于自动控制、智能机器人、生物模拟和群体智能等前沿领域。
尽管智能体的研究已取得广泛共识，但其定义在学术界依旧存在争议。
为解决这一难题，研究团队提出：智能体的本质其实就是信息处理。从最初的控制论，到今天蓬勃发展的人工智能，智能体的运行本质上围绕信息的输入、存储、计算、输出和自我调整展开。
这一观点也得到了巴泽尔（Barzel）和德尔布鲁克（Delbrück）等科学家的印证。他们的研究表明，无论是最简单的单细胞生物，还是复杂的高级智能系统，生命的核心都是持续进行的信息处理，这与冯·诺依曼当年在计算机科学和生物系统中的洞察高度吻合。
因此，研究团队认为，从信息处理视角建立智能体统一理论，很可能是突破当前定义分歧的重要途径。
智能体为什么是宇宙的基本构成单元
2014年，研究团队尝试制定一种统一标准，用于比较机器智能与人类智能的差异。在对人类、生物、计算机和AI系统的智能特征进行分析后，研究团队借鉴计算机科学中的冯·诺依曼架构，提出了一个更普适的「标准智能体模型」。
该模型认为，任何系统都能被看作智能体，它们拥有五种基本功能：输入、输出、存储、创造信息，以及对上述功能的控制能力。与传统计算机相比，这个模型将计算与存储功能进行融合，还引入了信息创造模块，使智能体具备产生新信息新知识的能力，这是传统计算机架构无法做到的。
在该模型框架下，智能的所有具体表现——无论是图像识别、语音识别、记忆、学习、推理、计算、模式发现、目标设定、决策、语音生成或图像生成——均被归纳为信息处理的过程及其结果。
这一观点进一步呼应了前文所述，即「智能体的核心在于信息处理」。
2018年，研究团队利用这个模型首次测量了谷歌、苹果Siri、微软Bing等智能系统与不同年龄段人类的智能水平。当时最强的谷歌搜索引擎智能水平仅为6岁儿童的一半，但到了2024年，GPT-4和Claude等系统的智能水平已超越了12岁的少年。
2018年包括美国CBNC ,麻省理工科技评论，以及日本，印度，欧洲等重要媒体对研究团队的这一研究进行了报道。
2020年研究团队进一步的研究发现，智能体有两个极端状态：一种是五种基本功能全为零的状态，被称为「绝对零智能体」（α点），如石头或损坏的机器人；另一种是五种功能无限强大的状态，即「全知全能智能体」（Ω点），类似宗教中的「上帝」概念或物理学中的「拉普拉斯妖」。
智能体总是受到两种相反的驱动力作用——驱使其退化到绝对零智能的阿尔法引力，以及推动其向全知全能发展的欧米伽引力。由此形成第二个智能理论模型-智能体通用演化模型：任何一个智能体都在阿尔法引力和欧米伽引力的作用下向α点或Ω点演化。
从逻辑上分析，当一个智能体进化为「全知全能智能」时，它必然会扩展到整个宇宙，也就是整个宇宙都变成全知全能智能体，而当宇宙中所有的生命和AI系统全部死亡或报废，那么整个宇宙进入到绝对0智能体状态，而人类所处的当前宇宙，正处于有限智能体状态，也就是由有限智能体和绝对0智能体构成。
由此研究团队构建形成「智能宇宙演化模型」，证明「宇宙本身就是由智能体作为基本单元构成的智能体」。它在阿尔法引力和欧米伽引力的共同作用下，不断在绝对零智能、有限智能与全知全能三种状态之间动态演化。
新理论对5个重要基础科学问题的探索性解答
上述三个相互关联，不断递进的理论模型也被统一命名为欧米伽理论。这一理论框架可以为解决当前智能科学，物理学和科技哲学的重要难题开辟出一条新的探索之路。
研究团队首先对五个基础性问题进行探讨和分析，提出了在智能科学视角下的答案。
第一个探讨的是智能与意识的本质问题
研究团队提出，智能与意识的存在离不开智能体，智能体是它们的载体。如果没有智能体，智能和意识便无法体现，如同无根之木，无源之水。
标准智能体模型为智能体的功能结构提供了一个统一的理论框架，并推导出智能体的演化方向——阿尔法点与欧米伽点，以及驱动演化的动力——阿尔法引力与欧米伽引力。
研究团队认为，智能的本质是智能体在这两种引力的直接或间接作用下，利用信息输入、输出、存储、创造和控制五种基本功能，向阿尔法点或欧米伽点演化的能力或现象。
而意识则是智能体对其信息处理功能的调控能力，即控制自身的信息输入、输出、存储和创造的能力。
从这一点来看，意识实际上是智能的组成部分，二者相辅相成。根据智能体对信息处理功能的控制对象不同，意识可以分为四种类型，分别是自我意识，他者意识，混合意识和无意识。
研究团队认为，如果宇宙本身是一个智能体，而智能体又是其基本构成单元，那么智能与意识便是宇宙的基本属性。换句话说，智能体的智能与意识本质上源于宇宙本身，它们是宇宙的不同部位在不断演化中差异的自然体现。
第二个探讨的是如何用智能体统一描述物理学、生物学、人工智能和科技哲学中不同研究对象
智能体作为宇宙的基本构成单元，为理解宇宙中的各种智能现象提供了一种全新的框架。
在这一框架下，宇宙的一切系统都可以用智能体来描述，从最简单的物理系统如石块、金属，到拥有有限智能的生命体如人类，人造系统如机器人，再到理论上智能无穷大的「上帝」，甚至整个宇宙本身，都能在这个体系中找到自己的位置。
其中宇宙可以被看作是一个受两种智能力作用不断演化的智能体，而它的基本构成单元同样是智能体。
而物理学中的拉普拉斯妖、麦克斯韦妖等经典力学观察者，则属于全知智能体，特别擅长信息输入，能够洞察万物。而哲学和神学的上帝在定义中不但能够观察，也能够影响和改变宇宙，因此属于全知全能智能体。
相比之下，人类、动物、植物、微生物乃至外星生命，都是具备有限智能的智能体。它们的智能水平取决于五种基本能力的强弱，因此不同生命体的智能表现存在巨大差异。
同样，人工智能系统如计算机、测量设备、AI、量子计算机、机器人等，也属于智能体，只不过它们的控制功能受到人类的限制，尚未达到完全自主。
而物理系统，如夸克、中微子、原子、分子、恒星、银河系乃至黑洞，则属于绝对零智能体，它们不具备任何信息处理能力，因此无法展现智能。
第三个探讨的是经典力学、相对论和量子力学之间产生差异的根源
统一经典力学、相对论和量子力学，尤其是广义相对论与量子力学，是现代物理学面临的最大挑战之一。基于智能体框架的宇宙基本构成单元理论，为理解这些理论之间的差异提供了一条新思路。
研究团队发现，这三大理论的研究对象都可以被纳入智能体的范畴，而作为物理学核心的观察者角色，同样可以被视作智能体。更进一步分析后发现，观察者的智能水平不同，正是导致经典力学、相对论和量子力学彼此区别的根本原因。
物理学的发展历程表明，观察者的角色一直是学术界争论的焦点。经典力学隐含地假设观察者是全知的旁观者，如拉普拉斯妖的设定，即只要掌握宇宙的初始条件和物理法则，就能预测任何时刻的状态，同时观察者本身不会影响系统的演化。
在智能体理论框架下，经典力学的观察者属于全知型智能体。
到了20世纪，相对论首次明确了观察者在物理学中的核心地位，揭示了时间、空间和物质属性的相对性。
相对论的观察者仍然是全知智能体，但其信息输入能力受光速限制，无法超光速传递信息，广义相对论中的等效原理也暗示了观察者在某些情况下无法区分引力和加速度效应，这又说明相对论的观察者同时也是有限智能的智能体。
因此相对论观察者属于全知型和有限智能混合的智能体。
相比之下，量子力学进一步强调了观察者的作用，量子测量不仅影响系统，还会导致波函数塌缩。
不确定性原理和互补性原理进一步表明，量子力学中的观察者是一个具有限制性信息处理能力的有限智能体，与经典力学和相对论的观察者不同的是，量子力学的观察者既具有观察能力（信息输入），也可以影响其观测对象（信息输出）。
通过对观察者智能水平的分析，研究团队提出了一个有趣的推论：如果量子力学的观察者智能水平被提升至相对论的观察者标准，量子现象将会转化为相对论框架下的现象；若继续提升至经典力学的拉普拉斯妖水平，相对论现象又会进一步变为经典力学描述的物理场景。
换句话说，三大理论的差异实际上可以通过观察者智能水平的不同设置来解释。
为了验证这一观点，研究团队构建了一个思想实验——「实验宇宙1」，可以同时进行经典力学加速运动、相对论效应实验、等效实验和薛定谔猫实验，通过调节观察者的智能水平，「实验宇宙1」会轮换呈现经典力学、相对论和量子力学的典型实验现象。
这一实验证明了，观察者智能设定是三大理论差异的根源。
此外，研究团队还发现两个物理学未曾涉及的极端实验场景。即观察者是全知全能的智能体和「绝对零智能体」的是物理学场景。
这一发现表明，观察者的智能水平不仅决定了物理规律的呈现方式，也可能在更深层次上属于宇宙的本质特性。
第四个探讨的问题是如何理解主客观、不确定性和时空的本质
智能体被视为宇宙的基本构成单位，而宇宙作为智能体的演化状态决定了许多基础科学概念的呈现方式，包括客观与主观、确定性与不确定性、时间与空间等关键问题。
论文研究表明，这些概念的本质实际上取决于宇宙在智能演化过程中的不同阶段。
在宇宙演化的最初阶段，也就是绝对零智能体状态下，宇宙处于一种「空」的状态，这种状态下，没有时间、空间的概念，主观与客观的界限完全消失，确定性和不确定性也都不再成立，一切都归于虚无。
当宇宙演化到有限智能体阶段，主观与客观开始出现，并相互依存。此时，客观实在由智能体所能感知和影响的世界构成，而主观非实在则来源于智能体通过信息输入、输出、存储和创造所形成的信息集合。
在这一阶段，时间和空间的概念也随之涌现。时间本质上是智能体对外界变化的选择性感知和结构化概念，它为智能体提供了理解其可感知世界的运动和变化基准；而空间则是智能体在主观认知中构建出的各智能体之间的相对位置和运动关系。
然而，由于有限智能体的智能水平是有限的，它们无法获得对世界的完整认知，因此只能在相对确定性的范围内理解现实，而不确定性则成为这一阶段宇宙的基本属性。
最终，如果宇宙演化到全知全能智能体状态，主观与客观的区分将彻底消失，因为这种智能体没有「外部」世界，整个宇宙都成为其主观认知的一部分。
在这一状态下，时间和空间也不再具有固定意义，而是可以被随意创造和调整，宇宙处于绝对的确定性之中，不确定性完全消失。
通过宇宙的智能状态对这些科学的基础概念的分析表明，宇宙的各种特征随着其智能水平的变化而改变，许多我们熟悉的物理概念本质上只是宇宙自身智能演化过程中的阶段性产物。
第五个探讨的问题是为什么智能体作为宇宙基本构成单位要优于其他理论的设定
在信息时代，著名物理学家约翰·惠勒提出了「信息源自比特」（It from bit）的观点，认为信息是宇宙最基本的构成元素。
参考这一理念，研究团队进一步推导出新的命题——「一切源自智能体」（It from agent），即智能体才是宇宙的最基本单元。换句话说，宇宙中的一切现象和结构，最终都可以归结为智能体的存在与演化。
在现代物理学中，量子场理论提出宇宙的基本单元是「场」，所有粒子都是场的激发态，例如电磁场和引力场决定了不同的物理现象。
基于三个智能体模型，研究团队同样推导出「智能场」的概念：绝对零智能体对应智能场的基态，有限智能体是智能场的激发态，而全知全能智能体则是智能场的全激发态。
这表明，智能体不仅是宇宙的基本单元，还是智能场的组成部分。
弦理论认为，宇宙最基本的单位是弦，粒子的不同性质由弦的振动模式决定，并假设宇宙存在十维或十一维空间。
相比之下，智能体作为宇宙的基本单元，其最小尺度可以趋近于「无」，最大尺度可以等同于宇宙，同时不需要假设额外的维度，因此智能体是比弦更具有完备性和灵活性的宇宙基本单元假设。
另一方面，与圈量子理论对比，圈量子引力理论提出时空是由微小的「量子」构成，并呈现离散的网络结构，而在智能体理论框架下，时空并非宇宙固有的客观存在，而是其主观世界产物，同时离散与连续也都与智能体的智能状态有关。
从智能体模型的理论框架，圈量子理论的基本假设存在较大的缺陷。
因此研究团队提出，智能体的框架理论提供了一种更完备的宇宙框架，能够统一解释信息、物质、精神，以及时空的起源，为探索宇宙的本质属性提供新的视角。
未来研究规划
对于未来的研究，研究团队计划在三个关键方向上进一步推进。首先，他们将继续完善理论框架的数学基础，特别是智能体演化动力学的形式化描述，力求建立更加精确的数学模型，以更清晰地刻画智能体在宇宙中的演化规律。
其次，为了检验理论的准确性，团队将设计一系列可验证的物理实验，以测试理论所预测的关键现象，确保其科学性和可观测性。
最后，理论不仅是对宇宙本质的探索，也可能对前沿科技产生深远影响。研究团队希望进一步挖掘该理论在强化学习、大语言模型、人工通用智能和量子计算等领域的应用价值，并探讨它是否能够为机器实现自我意识提供理论依据。
这些研究将有助于进一步理解智能的本质，并可能推动人工智能的深入发展。
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《DeepSeek：2024 年 DeepSeek-V2 模型技术报告：经济、高效的混合专家语言模型（52 页）》
《CB Insights：2024 年度全球风险投资状况回顾报告：私募市场交易、投融资和退出数据及分析（273 页）》
《全国智标委：2025 城市生命线数字化标准体系研究报告（105 页）》
《经合组织（OECD）：2024 年全球政府创新趋势报告：促进以人为本的公共服务（46 页）》
《DeepSeek_R1 技术报告》
《摩根斯坦利报告 —DeepSeek 对于科技和更广义经济的含义是什么？》
《李飞飞最新 S1 模型的论文：s1 Simple test-time scaling》
《世界经济论坛 -《全球经济未来：2030 年的生产力》报告》
《2035 年技术融合估计：量子互联网、人机接口、机器学习系统、隐形机器人、增材制造》
《百页大语言模型新书》（209 页 pdf）
《量子技术和网络安全：技术、治理和政策挑战》（107 页）
《大语言模型中的对齐伪造》（137 页）
《2035 年技术融合估计：量子互联网、人机接口、机器学习系统、隐形机器人、增材制造》（美陆军 232 页）
《美国防部 CDAO：人工智能模型的测试与评估》（66 页 slides）
《自动驾驶的世界模型综述》
《Questel2024 深度学习领域专利全景报告》（英文版 34 页）
《深度解析 Palantir》（20250122_204934.pdf）
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来源：人工智能学家