一篇《代理AI的进展：回到未来》的重磅论文，深入剖析了当前AI转型中普遍存在的误区与困境。

作者指出，当前95%的AI项目失败并非因为模型不够先进，而是因为企业缺乏能够有效消费模型的架构。

文章创造性地提出了“机器中的机器”理论，将机器学习拆解为负责生产模型的M1和负责运筹调度的M2。

通过回顾过去十年在算法交易领域的极端环境测试，作者论证了策略型代理AI（Strategies-based Agentic AI）才是企业级转型的正确路径，而非目前流行的基于大语言模型的概率性尝试。

文章详细阐述了如何通过联邦架构、边缘计算和微观经济学原理，构建起真正具有竞争壁垒的算法化企业生态。

被误读的AI与架构的缺失

2025年的科技界弥漫着一种奇特的氛围，大语言模型已经渗透进了董事会的战略规划、咨询公司的精美PPT以及国家级的数字战略中。

在这个喧嚣的时刻，一个冷峻的事实开始浮出水面，人们惊讶地发现所谓的幻觉并非大模型偶然的瑕疵，而是其结构性的本质特征。

这些模型从设计之初就不是为了精准检索信息，而是为了基于概率进行估算和创作。

对于那些急于将大模型直接接入生产核心的企业来说，这无异于主动将结构性的噪音引入了自己的中枢神经系统。

这种误判的根源深植于我们对人工智能这个词汇的模糊定义中。

在过去的几年里，商业叙事过度包装了机器学习的能力，导致了概念的混淆。

我们需要回归本源，将智能定义为能够精准生成样本外异常值的能力。

这意味着真正的智能不仅是处理已知数据的平均值，更是要在未知的环境中做出精准的独特判断。

目前的机器学习本质上是计算统计学的一个分支，它的核心工作是利用迭代优化来逼近一个函数。

无论是传统的统计学还是现代的深度学习，其本质都是试图通过数据来描绘世界运行的规律。

这种认知偏差导致了巨大的资源错配。

无数企业投入巨资试图训练或微调自己的模型，却忽略了一个更为关键的问题：拥有一个模型和经营一家智能化公司完全是两回事。

这就像是拥有一台高性能的引擎，却没有任何传动系统、底盘或驾驶控制系统将其转化为前进的动力。

学术界和科技巨头们在模型的研发上已经构建了极高的壁垒，对于绝大多数企业而言，试图在模型层面（即学习层面）建立竞争优势是一场注定失败的追逐战。

真正的机会，隐藏在如何构建那个能够驾驭模型的机器之中。

为了厘清这一团乱麻，我们需要引入一个新的视角，将机器学习（Machine Learning）拆解为两个独立的部分：学习（Learning）与机器（Machine）。

学习部分关注的是统计学原理和算法训练，属于科学探索的范畴，其产出是标准化的模型。

而机器部分则是关于如何将这些模型嵌入到复杂的业务流程、合规要求和战略决策中，属于工程与架构的范畴。

绝大多数的失败案例，都是因为试图用解决学习问题的方法，去应对机器层面的挑战。

这种混淆在学术界和产业界之间制造了一道深深的裂痕。

科学（Science）致力于发现新模型，科学应用（Science Applied）致力于通过数据工程将模型落地，而应用科学（Applied Science）则需要结合领域专家的经验法则、业务逻辑和复杂的环境约束，创造出解决实际问题的方案。

目前的困境在于，我们将大量精力投入到了科学应用中，却误以为这就是应用科学的全部。

企业需要的不是一个更聪明的聊天机器人，而是一个能够理解业务上下文、遵守合规底线、并能与其他系统无缝协作的算法生态系统。

从模型校准到企业级运筹的进化

在深入探讨解决方案之前，我们必须详细剖析双机理论的核心架构。

这一理论将支撑人工智能运作的基础设施划分为第一机器（M1）和第二机器（M2）。这种区分不仅仅是技术层面的模块化，更是战略思维的根本转变。

第一机器（M1）是关于模型校准的机器。

它的核心任务是构建、估算和暴露统计模型。这需要极高的数据工程能力，负责将原始数据转化为模型可理解的张量或嵌入向量，管理庞大的GPU集群进行分布式训练，并最终将模型封装为服务。

目前市面上绝大多数的AI公司，包括那些提供大语言模型服务的巨头，本质上都是M1层面的玩家。

它们的壁垒在于巨额的算力投入和顶尖的算法人才，其产出的是一种日益商品化的通用能力。

无论是ChatGPT还是Claude，它们都在提供一种高质量的概率预测服务，这种服务对于个人用户或者创意工作者来说极具价值，但对于要求严苛的企业级操作来说，它仍然只是一个概率性的输入。

大语言模型公司目前的战略重心正试图从B2C转向B2B，但这种转型面临着结构性的阻力。

因为LLM的本质是基于互联网公开数据的统计平均，它在降低用户认知负荷的同时，也拉低了专业判断的上限。

当一个模型能够输出7-8分水平的答案时，这成为了新的基准线，迫使人类专家必须追求12-13分的卓越表现才能体现价值。

更重要的是，企业运营需要的是确定性、可追溯性和合规性，而这些恰恰是基于概率生成的LLM难以提供的。

试图在M1的基础上直接构建复杂的企业应用，就像是试图在沙滩上建造摩天大楼，地基的不稳定性决定了上层建筑的脆弱。

第二机器（M2）则完全不同，它是关于模型消费的机器。

M2关注的是如何将M1产生的模型能力，与企业的业务规则、专家经验（启发式算法）、合规约束以及其他微服务有机地结合起来。

M2是一个复杂的架构层，它负责调度、编排和监控成百上千个智能体的协同工作。

这些智能体不仅仅是调用LLM的接口，它们包含了明确的算法逻辑（If-Then规则）和领域知识。

M2的存在，使得企业能够将黑盒子的模型包裹在白盒子的业务逻辑中，从而实现可控、可信且高效的自动化运作。

真正的竞争优势无法在模型层（L）维持，因为模型会因学术界的开源精神而迅速贬值；竞争优势也难以在M1层长期保持，因为算力和数据工程最终也会成为标准化的基础设施。

唯有在M2层，即企业如何组织和运用这些智能的架构层面，才能构建起独特的护城河。

这就是为什么我们需要将目光从基于LLM的代理AI转向基于策略的代理AI。

策略型代理AI不依赖于语言模型的模糊指令，而是借鉴了算法交易的成熟范式，将业务逻辑封装为一个个独立的、可互操作的策略单元。

这种策略型的M2架构具有几个显著的特征。

它是联邦式的，软件不是运行在中央服务器的单体巨石，而是分布在各种终端设备上，包括员工的笔记本电脑。

这不仅降低了硬件升级的成本，提高了系统的生存能力，还天然地保护了数据隐私。

它是模块化的，由最小架构单元（MAUs）、最小架构扩展（MAEs）和最小架构模式（MAPs）组成。

这些标准化的组件就像乐高积木一样，可以灵活地拼装出各种复杂的业务应用，大大缩短了新功能的上线时间。

它是算法原生的，每一个节点都是一个独立的计算单元，能够根据局部信息做出最优决策，同时通过通信协议与整体保持协调。

从历史的维度看，这种架构演进并非凭空而来。

算法交易领域早在二十年前就面临了同样的挑战：如何在毫秒级的竞争中，将统计模型、市场规则、风险控制和交易策略完美融合。

那个行业早已证明，依靠单一的模型是无法生存的，必须依靠强大的系统架构。

我们将这种经过极端环境验证的架构思想，抽象并泛化到了企业的其他部门，从网络安全到人力资源，从采购到战略规划。

这不仅是技术的迁移，更是管理哲学的革新，它要求我们将企业视为一个由算法驱动的生态系统，而非传统的层级组织。

在构建M2的过程中，有一个有趣的现象：最复杂的M1往往出现在算法交易中，因为那里的市场数据分布是时刻变化的，对模型的实时性和准确性要求极高。

相比之下，LLM处理的语言数据分布相对稳定，这也是为什么语言模型更容易被商品化。

因此，从最复杂的交易场景出发，自上而下地降维打击，将成熟的架构能力推广到相对简单的普通商业场景，是一条比自下而上摸索更为高效的路径。

这解释了为什么研究始于金融交易，却最终指向了通用的企业智能化转型。

构建这样的M2并非易事，它需要跨越学科的边界，将经济学、技术和机器学习深度融合。

这是一个应用科学的领域，不仅需要精通代码和算法，更需要深刻理解业务的本质。

许多公司试图通过简单的API调用来引入AI，结果却发现自己陷入了无尽的调试和维护泥潭。

原因就在于他们缺乏M2这一层关键的中间件，缺乏将AI能力转化为业务流程的承载容器。

只有当企业首先完成了自身的架构转型，成为了一个算法友好的平台型组织，AI的潜力才能真正爆发出来。

重塑产业与国家的算法基石

我们将视线投向更广阔的领域，M2架构的影响力远远超出了单一企业的范畴。

当我们将这种联邦式、策略型的架构思维应用到整个产业链乃至国家战略时，一幅更为宏大的图景徐徐展开。

这是关于生产关系的重构，是微观经济学理论在数字化时代的物理实现。

在投资领域，挑战了传统的投资组合理论。

长久以来，风险管理是基于资产类别的聚合来进行的，这是一种受限于过往技术能力的妥协。

通过引入维度驱动的投资组合（Dimension-Driven Portfolios），将风险控制的颗粒度下沉到了策略层面。这意味着管理者不再是笼统地配置股票或债券，而是精准地配置某种特定的交易逻辑或风险因子。

这就像是从粗放的草药熬制进化到了精准的分子药物设计，极大地提升了资本的配置效率。

这种架构使得大型资产管理机构能够像敏捷的对冲基金一样运作，兼具规模与精度。

在网络安全领域，M2架构展现出了独特的防御优势。

传统的网络安全往往是被动防御，依赖于围墙式的边界防护。

而在算法化的企业中，防御变成了内生且动态的能力。

每一个智能代理都具备自我监测和防御的功能，整个网络构成了一个具有免疫系统的有机体。

结合博弈论设计主动防御策略，使得企业在面对攻击时，能够像生物体一样进行局部的隔离、诱捕和反击。这种防御机制不仅限于技术层面，更延伸到了业务连续性的保障，确保在遭受攻击时核心业务仍能维持最低限度的运转。

当这种变革扩展到国家层面时，研究提出了极致效率国家的概念。

在地缘政治的博弈中，目前的焦点过多地集中在了AI的创造能力（即谁拥有最强的模型）上，而忽略了AI的消费能力（即谁能最高效地使用模型）。

历史数据表明，技术的发明者往往不一定是最大的受益者，真正的赢家是那些能够将新技术大规模应用到生产生活中的国家。

通过部署国家级的M2基础设施，可以协调不同部门、不同所有制企业之间的资源配置，提升全社会的运转效率。

这不仅能带来GDP的结构性增长，更构建了一种新型的国家竞争力——一种基于算法治理的软实力。

在这个漫长的探索过程中，研究者建立了一个名为SciTheWorld的卓越中心，这是一个99%专注于技术研发、仅留1%精力处理商业事务的独特机构。

这种极度偏向探索（Exploration）而非利用（Exploitation）的架构，让研究者得以避开短期商业变现的压力，专注于攻克那些真正具有长期价值的技术难题。

作者在没有任何外部融资的情况下，依靠技术输出实现了自给自足，这种靴带式（Bootstrapped）的发展模式本身就是对M2架构高效性最好的证明。通过极致的算法化运作，一个小规模的团队完全可以产生世界级的影响力。

未来的十年，将是M2架构全面落地的十年。

我们将看到企业不再是一个个孤立的部门堆叠，而是一个个互联互通的算法节点。

战略咨询、数据科学和定制化SaaS将融为一体，成为驱动企业进化的三驾马车。

正交艺术（Orthogonal Art）的诞生，正是机器在理解了人类艺术风格的本质后，创造出的那些无法通过现有风格线性组合得到的全新艺术形式。这是机器智能在创造力领域的一次示威。

在这个由算法编织的新世界里，判断力将成为最稀缺的资源。

模型可以无限复制，算力可以不断堆叠，但能够在不确定性中做出正确架构决策的判断力，却是无法被自动化的。

这正是人类在未来人机协作中的核心生态位。

我们正在开启一个新的学科——算法化（Algorithmization），它将微观经济学的理论框架变成了可执行的代码，将抽象的效率追求变成了具体的运作机制。

这是一个关于如何构建机器的故事，一个关于如何让智能真正落地的故事，也是一个关于我们如何重新定义未来的故事。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2512.24856