这是2025年4月29日拍摄的位于上海市徐汇区的大模型创新生态社区“模速空间”外景

文/《环球》杂志记者 胡艳芬 郭丹（发自北京）褚怡（发自柏林）

编辑/刘娟娟

　　《环球》杂志：AI智能体（Agent）之间会不会形成“机器社会”？比如AI雇用AI，AI之间进行交易等。

　　亚历山大·措恩：从技术层面来看，这一设想如今已能实现。当前已有不少新的行业标准和协议明确支持智能体之间相互通信，甚至允许它们彼此独立完成支付操作，谷歌的A2A（Agent-to-Agent）协议、UCP（通用商务协议）以及MCP（模型上下文协议）都是典型代表。反之，AI智能体直接向人类派发任务，也就是某种意义上的“雇用人类”，在技术上同样具备可行性。例如网站https://rentahuman.ai/所呈现的场景，智能体可以通过MCP调用，在该平台上雇用真人完成取件配送、现场拍照、排队跑腿等物理世界的实操任务，平台还能同步完成资金托管与结算全流程。

　　曹涛：这个问题比较复杂，首先这是智能体未来发展的前沿——多智能体系统与智能体经济学。我认为雏形已经存在，规模化将是必然，但“机器社会”是一个需要谨慎定义的概念。

　　当下的现实是，智能体协作网络已在运行。今天，OpenClaw（“龙虾”）、Anthropic的Claude Coworker、谷歌的Gemini已通过API（应用程序编程接口）被嵌入数以万计的自动化流程中，智能体之间通过调用彼此的API形成隐性的协作网络。微软的AutoGen框架、Anthropic的智能体工具生态以及A2A协议的推出，都在加速这一趋势。

　　可预见的“智能体协作经济”图景体现为以下三种形态：

　　一是企业调度Agent按需采购AI服务（已发生）。一个企业级编排Agent自动调用最优的专业子Agent，比如最优价格的文本Agent、最高精度的图像Agent、最快速的数据分析Agent。

　　二是Agent之间的资源交换与任务拍卖（近期可见）。多个Agent为同一任务竞标，由人类定义规则的市场机制自动分配任务。

　　三是A2A合约与信任评级（中期探索）。Agent之间形成可验证的合作记录与信誉机制，类似商业信用体系。

　　我认为必须强调的是，这些智能体网络中的每一个节点，其目标函数、行为规则和资源授权都源自人类的设计与授权。它不应该是一个自我生长的“机器社会”，而是一个“人类设计规则，智能体自动执行”的超大规模自动化生态。维持这一本质区别，是AI治理的核心任务。

　　王强：从技术演进看，智能体之间形成协作网络，几乎是大概率事件。因为一个智能体未必擅长所有事情，未来很可能出现通用协调者+专业执行者的组合——一个智能体负责理解人的目标和统筹流程，另外一些智能体分别处理搜索、写作、谈判、编程、采购、客服等专门任务。某种意义上，这已经有一点“机器社会”的雏形了。

　　但我更愿意把它理解为一种机器协作网络，而不是完全独立于人类社会的“第二社会”。原因很简单：这些智能体的目标、资源、规则、账户、权限，本质上仍然来自人类授权。未来确实可能出现这样的场景——AI代表人类调用其他AI的服务，完成撮合，下订单，甚至在限定规则内自动结算，但这一体系绝不能成为无人监管的封闭系统。真正需要警惕的不是“机器社会”这个概念，而是当AI之间的交互越来越复杂时，整个体系的责任链条是否仍然清晰、运行规则是否依然透明。

　　金坚敏：我认为AI雇用AI完全可能，现在已经出现了AI“雇用”人类的场景，比如AI协助企业筛选简历等。未来，支撑AI雇用AI的智能体生态也必然能够落地。但如果说让智能体完全取代人类，从事养老这类需要细腻服务的工作，我认为还需要一段相当长的时间。