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大会：2026 奇点智能技术大会
时间：2026 年 11 月 20-21 日
地点：中国·北京万达文华酒店
大会报名：奇点智能研究院

一、Agentic Scaling：超越预训练的新范式

大模型技术正从"预训练决定一切"的 Scaling Law 时代，迈向Agentic Scaling与自进化的新阶段。其核心逻辑是：模型不再只是"读"数据，而是"做"任务——在与环境的持续交互中积累经验，在执行过程中自我修正、自我提升。

这一范式的转变，要求我们从"数据飞轮"升级为"行动飞轮"：

二、环境交互机制：从 Gym 到真实世界的跨越

2.1 环境设计的三个层级

Agent 与环境交互的能力，取决于环境提供的"可交互性"。从工程角度，环境可以分为三个层级：

2.2 清华 AgentENV 的启示

AgentENV 的设计思路提供了一个重要的工程参考：与其让 Agent 直接面对复杂真实环境，不如在真实环境外构建一层"标准化交互接口"，让模型先学习"如何与环境对话"，再进入真实场景。

三、后训练协同：从 SFT 到 RL 的连续谱

3.1 后训练的"三明治"结构

Agentic Scaling 的后训练不再是简单的 SFT → RLHF 两步，而是更细粒度的协同结构：

3.2 MoE 架构的工程权衡

在 Agentic Scaling 场景中，MoE（混合专家）架构面临独特的工程权衡：

关键洞察：不是所有 MoE 都适合 Agentic 场景。当模型需要在每一步都快速选择专家并输出动作时，路由延迟会直接降低环境交互频率，进而影响学习速度。

四、自进化的可控性：三个工程约束

让模型"自己训练自己"听起来很美好，但生产环境中必须回答三个问题：

1. 方向可控：自进化的目标函数是什么？如何防止模型在自我优化中偏离原始任务目标？

1. 边界可控：环境交互的"安全沙箱"如何设计？错误动作的成本如何限制？

1. 成本可控：每一步环境交互都有推理成本，如何在"探索广度"和"计算预算"之间取得平衡？

工程经验：在当前的实践中，最稳妥的自进化策略是"人在环"（Human-in-the-Loop）——模型提出改进方案，人类审核后注入训练集，而非全自动闭环。

五、从奇点大会看产业判断

2026 奇点智能技术大会的"大模型技术：从 Agentic Scaling 到自进化"专题，邀请了从算法创新到系统实现的完整链条专家。从议程设计可以看出，产业共识已经形成：Agentic Scaling 不是"要不要做"的问题，而是"怎么做可控"的问题。

后训练与推理计算的协同、自进化的可控性设计、MoE 架构在交互场景中的工程权衡——这些正是从实验室走向生产环境时必须回答的命题。

六、从奇点大会嘉宾看 Agentic Scaling 的产业实践

2026 奇点大会的嘉宾阵容，恰好覆盖了 Agentic Scaling 的完整技术链条：

这种"从理论到系统"的完整覆盖，在国内技术大会中并不多见。对于正在探索 Agentic Scaling 的团队来说，两天的大会相当于一次浓缩版的产业调研。

六、总结

Agentic Scaling 的工程落地，本质上是一套"行动—反馈—修正"的闭环系统。它需要环境设计、后训练协同、架构权衡与可控性约束四者共同发力。2026 奇点双会汇聚了从 OpenAI 到国内顶尖研究团队的实践经验，是理解这一范式转折的最佳窗口。

11 月 20-21 日，北京，与 Agentic Scaling 的先行者们一起，探索大模型的下一个进化阶段。

大会信息：2026 奇点智能技术大会 + C++ 及系统软件技术大会
时间：2026 年 11 月 20-21 日
地点：中国·北京万达文华酒店
大会报名链接：奇点智能研究院

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