自进化AI「杀」进物理世界！王者峡谷屠神，从0打到全胜- 大数跨境

新智元

2026-10-21

一支王者荣耀AI战队，开局被游戏内置人机完败，但在AI教练仅五轮复盘后，胜率从0%跃升至100%。

全程未训练任何模型，新战术均由AI教练自主迭代生成。该演示正在南京2026物理AI与世界模型大会爱思科技（Agnes AI）展台直播。

与此同时，仿真机械臂通过“边干边学”实现参数实时调整，最快30分钟完成一轮迭代。

前者依靠AI改写战术，后者依靠模型自我更新，这正是AI自我进化的两条路径。爱思科技将其统称为「万物共脑」，旨在推动智能从数字世界走向物理世界。

右侧大屏实时显示战队各版本评分与胜率

构建AI的“大脑、小脑与肉身”

类比驾驶场景：判断路况靠“大脑”，踩刹车打方向靠“小脑”。当前大模型虽聪明但反应慢，难以适应无撤回键的物理世界。

为此，爱思推出开源Agent基础设施Agnes Harness，模仿人体分工构建六大模块：

上述进化路线依赖于系统中的学习能力：系统层通过RSI优化战术与代码，模型层通过TTT实时更新参数，二者结合构成「双进化智能系统」。

王者战队模拟职业电竞编制：大模型担任指挥（每30秒定方向），Jev担任选手（每2秒决策），战术本代码执行具体操作（每秒5次）。场下教练由Agnes 3.0 Pro担任，基于完整录像复盘，仅修改战术本而不触碰模型参数。

通过“复盘-改战术-测试-上场”的递归自我改进（RSI）循环，战队表现显著提升：

此后新版本需击败上一版方可保留，进化持续进行。在3v3实验中，AI教练针对“泉水挂机”、“无效撤退”、“推塔不及时”等问题精准修正战术，三轮后胜率从0%提升至60%。1v1实验中，战术本胜率从3%优化至90%，且所有新版本均需通过代码安全、多轮对打等五重严格测试。

整个1v1优化过程调用费仅约33美元，验证了RSI在低成本下的高效性。

针对物理世界中模型部署后参数固化、无法即时适应新情况的问题，爱思采用Agnes Embed TTT（测试时训练）技术。该技术将数据采集、训练与推理整合至同一任务循环，使机械臂在执行任务时实时调整权重。

在MuJoCo仿真环境中，Franka Panda机械臂执行方块搬运任务。系统自动剔除无效动作，仅利用成功轨迹训练模型，且每次仅开放不到总量1%的决策头参数（7.35M）进行微调。新版本需比现役版本成功率高出至少5个百分点方可上线。

经此训练，机械臂任务成功率从30%逐步提升至90%，迭代周期从数周压缩至最快30分钟。若测试未通过，Harness会自动拆解任务步骤并重新采集数据辅助训练。

为解决异构设备协议不通、接入成本高的问题，爱思制定MHS（模型硬件标准）。设备接入AgnesHub中枢登记能力后，大模型仅需通过7个通用工具即可统一调度，无需重写底层代码。

实测中，Agent成功调度小车与机器狗互动、随音乐跳舞。在火星基地仿真场景中，单一Agent同时调度12台设备完成宇航员救援与陨石对接任务，其中小脑Jev决策耗时仅0.6秒。系统设有硬安全机制，断连1秒内强制停止所有动作，底层急停仍由设备控制器保障。

右侧显示12台设备实时状态

展会现场，机器狗在Agent视觉引导下自主寻找瓦力机器人并打招呼、跳舞，全流程由Agent基于摄像头画面实时决策。

为实现技术商业价值，爱思推出FDE（前线交付工程）。工程师深入企业现场，将业务逻辑封装为插件与Skills，经验证的能力可跨项目复用。

目前已在AIGC、医疗器械、环保科技等行业落地，并与天创机器人合作探索电力作业场景。Agnes Harness作为“具身大脑”，支持机器人理解复杂指令（如定时打开配电箱），解决动态决策与跨设备协同难题。

爱思科技已推出本地AI工作台及短剧平台等产品。作为全模态基础模型公司，其Agnes 3.0系列月均Token调用量超65万亿，图片生成4800万张/月，视频生成1.68亿秒/月。

AGI必须扎根物理现实，通过在真实交互中积累因果常识建立“世界模型”。随着物理AI技术的不断觉醒，智能正加速从数字空间迈向实体世界。

编辑：Aeneas 摩西

【声明】内容源于网络

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