Agent的定义太模糊，一向对待未来的预测，通常AI界的人士简单的想象的未来：

一是“全”，例如把感知，决策和控制加起来就是Agent。其实，标识未来的AI的突破一定是底层算法的突破，并不是技术的叠加。

二是“大”只要是不惜消耗巨大的能量的大模型大数据就一定会进入时代，这种忽视科学的的AI暴力狂的做法的后果还能让社会信赖吗？

再有目前的LLM系统仅仅是从应用效果上来判断就更难让人分清是非了，比如在训练数据里开发者有意识的加入一些令人震撼的语言参数，就会让人感到AI已经接近人的智慧了。

其实AI的进步要依赖于数学理论的突破，要能让AI产生特殊的效果！AI的突破性就在于时代的进入。依据我们的研究成果时代的数学突破就是可以绕开图灵机不可解的P=NP的算法的创出，无独有偶，目前的自动驾驶领域的最难解决的图灵机不可解的NP问题，以及自动驾驶在行驶过程中的混沌问题居然在P=NP的算法出现之后一箭双雕的彻底的得到解决。

AGI时代的技术特征是可以让机器的智慧超越人类，机器的应用效果再也不依赖于大模型，不依赖于人为的训练，不依赖于程序的事先编制，机器自律的可以进行自我的判断，对周围的物理世界自我感知，自我记忆。AGI时代的机器人，自动驾驶，工业控制系统将会具有自我的智慧，将会做出超越人的能力的工作，这样的时代再也不是梦想了，在技术层面都已具备。

在这个时代，具有高密度的智慧数据将是价值连城的，很多的劳动者将转为智慧数据的制作者，在这个时代里自动驾驶，机器人，等电器产品国内疯抢着购买，因为这些电器产品都是可以通过智慧数据的制造就可以获得可观收益的挣钱机器，劳动者不用担心失业，反而在家里就可以参与AI技术的开发，可以过上超越现今的舒适的生活！