国科大团队发布智能体能力周期表：243种全智能构型
1869年，门捷列夫将彼时人类已知的63种化学元素整理为一张系统的表格，这一创举不仅为元素分类建立了标准，更留下了极具前瞻性的空白位置。他大胆断言这些空位背后藏着尚未被发现的元素，并精准预言了它们的化学性质。十余年后，镓、钪、锗的相继发现印证了他的预判，一张分类表从此成为探索未知的可靠地图。
一个半世纪后的今天，智能科学领域正面临着类似的挑战：从一块没有信息处理能力的石头，到能够自主调控行为的细菌，再到能调用工具的大模型智能体，甚至是物理学思想实验中无所不知的拉普拉斯妖，这些迥异的系统能否被放在同一套框架下进行比较？
2026年9月，中国科学院大学的研究团队在施普林格旗下期刊《数据科学年鉴》发表了题为《智能体能力周期表：从零智能到无限智能的243种构型》的论文，为这个问题给出了突破性的系统性解答。这一研究是该团队广义智能体理论框架的重要组成部分。
研究团队将所有智能体定义为开放的信息处理系统，并从中提炼出五种核心功能：输入、输出、记忆、生成与控制。每一种功能都被划分为三个等级：缺失（0）、有限（1）与无限（2）。通过排列组合，五种能力总共可以形成3^5=243种不同的智能体构型。
这张周期表的核心价值，在于为过去分属不同学科、难以相互比较的智能系统提供了统一的参照坐标。在这套框架下，人类不仅与狮子、河马处于同一类构型中，甚至和细菌也共享同一个格子；石头、真空、图灵机与拉普拉斯妖也都能在表中找到各自的位置。尽管有机与无机、自然与人工、科学与哲学之间的学科边界依然存在，但跨领域的比较终于有了共同的基础。
基于这一周期表，研究团队提出了两个极具冲击力的核心论点：其一，经典力学、相对论与量子力学三大物理理论之间的差异，或许源于它们各自默认了能力构型不同的观察者；其二，当前所有被研究的人工系统，在“自主控制”这一维度上的能力都为0。
以当前最先进的大模型智能体为例，它虽然能够编写复杂代码、检索海量资料、解决世界级数学难题，但却无法自主决定任务的启动时机、追求的目标以及终止的条件，与人类的差距仅在于控制这一个维度。第一个论点为物理学的观察者问题打开了全新的研究视角，而第二个论点则为“AI是否具备自我意识”的争论提供了可落地的讨论基础。
智能体的核心能力与分级标准
“智能体”是2026年科技行业最热门的词汇之一，但同时也是定义最模糊、最缺乏共识的概念之一。不同机构对智能体的界定差异巨大：OpenAI强调其长时程自主追求目标的能力，Anthropic将其定义为围绕大模型构建的循环系统，而麦肯锡甚至将客服机器人归类为入门级智能体，不同定义之间甚至存在相互排斥的情况。学术界同样各执一词：符号主义学派看重逻辑推理能力，联结主义关注分布式表征，控制论强调反馈调节机制，具身认知则重视感知与行动的耦合关系。
在定义之争的背后，隐藏着一个更基础的问题：一个系统究竟需要满足哪些条件，才能被称为智能体？2025年2月，谷歌DeepMind的研究者在论文《能动性依赖于参照系》中重提了哲学家丹尼特的经典难题：我们依据什么原则，才能判定一块石头、一只恒温器或一个机器人是否具有能动性？他们的结论颇为谨慎：能动性无法脱离参照系单独测量，任何关于能动性的基础科学，都必须先明确自身的判断参照系，而这恰好也是这张智能体周期表所要解决的核心问题。
面对这一难题，研究团队选择了一条更务实的路径：与其反复争论某个系统“算不算智能体”，不如退回到最底层的功能层面，先明确一个智能体至少需要具备哪些核心功能。当这些功能被清晰界定后，我们就能通过判断每个系统具备哪些功能、功能的强弱程度，来给出统一的评估标准。
研究团队注意到，尽管物理学、生命科学、认知科学与工程实践的研究路径各不相同，但在智能的本质判断上逐渐达成了共识：从惠勒的“万物源于比特”、兰道尔的信息擦除耗能原理，到薛定谔的“生命以负熵为食”、普里戈金的耗散结构理论，再到弗里斯顿的自由能原理，智能都被描述为系统与环境之间的开放信息动力学过程。基于这一共识，研究团队提出了核心公理：任何智能体都可以被建模为一个开放的信息处理系统。
从这一公理出发，只需要依次回答三个问题，就能推导出智能体的最小完备架构：
第一，信息是否穿越了系统边界？由此可以区分出输入（I）与输出（O），分别对应感知世界与作用于世界的两条信息通道。
第二，系统内部是否会产生原本不存在的信息？由此可以分出生成（G）与记忆（M）：生成功能负责计算、推理、规划与想象，而记忆功能仅负责信息的保存、提取与删除。
第三，谁来调度这些功能？当四种信息处理功能同时运行时，谁来决定执行顺序、分配资源？如果让生成功能自行调度，问题只会被推到更高层级，因此需要一个更高层级的“指挥系统”，也就是控制（C）。
据此，研究团队提出了智能体的最小完备架构：由输入、输出、记忆、生成与控制五种功能构成。其中前四种功能直接处理信息，而控制功能则负责调度前四种功能，处于更高的层级。与产业界的归纳不同，这五种功能是从核心公理一步步推导而来的，且彼此不可替代：缺少输入，系统将与外界完全隔绝；缺少输出，系统的思考无法作用于外部世界；缺少记忆，系统只能做出即时反应；缺少生成，系统不过是一张静态的查找表；缺少控制，系统就像无人指挥的乐队，无法协调运作。一个功能完备的智能体必须同时具备这五种功能，而现实中的大多数系统仅具备其中的一部分，缺失的功能决定了它在周期表中的具体位置。
如果人类、动物、植物、AI乃至拉普拉斯妖都能用这五种功能来描述，那么它们之间的差异究竟来自哪里？答案在于两点：每种功能是否存在，以及功能的强弱程度。
研究团队分析发现，在能力从0到无穷的区间内，存在两道天然的分界坎：第一道在“有无”之间，比如岩石无法保留任何信息，而最简单的细菌却能通过分子构象保存少量信息，这不是数量上的多少差异，而是本质上的有无区别；第二道在“有限与无限”之间，真实的物理系统都会受到热力学定律与光速的限制，只有像拥有无限纸带的图灵机这类理想构造，才能达到无限的能力等级。
这两道分界坎将能力强弱划分为三个区间，每种功能因此被分为缺失（0）、有限（1）、无限（2）三个等级。五种功能组合起来共形成243种构型，可以排列为一张27行、9列的周期表。其中左下角黑底的1号“阿尔法智能体”五项功能全为0，对应完全没有信息处理能力的物质，比如石头这类系统可以看作是近似范例；右上角红底的243号“欧米伽智能体”五项功能全为无限，是理论上的智能上限。在两者之间，31种“有限智能体”涵盖了现实世界中所有已知的系统，而210种“超限智能体”则大多仅存在于思想实验中。
将各类系统放入这张周期表后，许多仅凭直觉难以说清的差异变得清晰起来。比如双金属片恒温器能够感知温度变化并切换电路，但不具备记忆与生成功能；闭锁综合征患者的内在认知与自主调度能力完好，只是运动输出通路被阻断，仅与健康人在输出维度上相差一个等级。最出人意料的是，大肠杆菌与人类处于同一个格子——122号“典型有限智能体”，五种功能均为有限等级。研究团队认为，这恰恰体现了生物智能在架构层面的统一性：尽管两者的物理实现方式天差地别，但能力上的巨大差异属于同一构型内部的“精细结构”，而非不同构型之间的本质区别。
从智能周期表视角解读物理理论的观察者差异
物理学家对“观察者”这一概念并不陌生。爱因斯坦借助携带尺子与时钟的观察者重建了时空观念；海森伯的显微镜思想实验揭示了测量对被测对象的扰动；冯·诺依曼证明，测量链条上的“切割”可以一直推移到观察者的主观感知层面；维格纳则通过“朋友”思想实验追问，测量结果究竟对谁成立。近年来，这一研究方向出现了去人类中心化的潮流：罗韦利的关系量子力学认为，任何与另一系统发生物理相互作用的系统都可以被视为观察者；马库斯·米勒尝试从观察者的内部状态出发，借助算法信息论推导物理定律；沃尔弗拉姆则用“计算有界”和“持续性”来定义观察者。
尽管这些研究大多刻画了观察者与被观察系统之间的相互作用，但很少有人回答另一个关键问题：不同物理理论所默认的观察者，其能力构型究竟有何不同？而智能体能力周期表恰好提供了一个可以横向比较的坐标系。
该论文的核心假说为：经典力学、相对论与量子力学三大理论，各自预设了处于周期表不同格子的观察者，而这一预设从未被明确提出过。
先看经典力学。在极限情形下，经典力学预设系统的状态可以被完全知晓，且计算能力无限，这正是拉普拉斯妖的设定。1814年，拉普拉斯设想了一个智者，只要知道某一时刻宇宙中所有粒子的位置与受力情况，就能推算出宇宙的过去与未来。用现代语言描述，这个智者具备无限的感知与计算能力，且不会对被观察的宇宙产生任何干扰。在智能体周期表中，它对应237号“全知智能体”：控制、生成、记忆与输入功能均为无限，仅输出功能为0，是一个只观察不干预的纯粹旁观者。
再看相对论。相对论保留了观察者无限的内部处理能力，但将观察者获取信息的范围限制在光锥之内，对应236号“受限全知智能体”。从经典力学到相对论，五种功能中仅有输入维度从无限收缩为有限，其余四维均保持不变。研究团队认为，这一单维收缩恰好抓住了相对论对经典力学的核心修正：经典力学默认观察者可以瞬时获取宇宙任意位置的状态信息，而引入时空因果结构后，观察者只能获取来自过去光锥的信息，且由于事件视界与宇宙学视界的存在，即便时间无限延长，也总有区域永远无法被观测到，这一约束在狭义相对论中体现为光速不变原理。在广义相对论中，这一约束被进一步强化：等效原理使得观察者无法拥有全局惯性系。爱因斯坦曾用封闭电梯的比喻来说明这一点：身处电梯中的人无法通过任何实验区分自己是静止在地球引力场中，还是在无引力的空间中做匀加速上升运动，因为两者在物理上完全等价。每个观察者都只能在自身的局部范围内做出判断，因此失去了能够“一眼读尽”宇宙整体状态的全局同时面。
量子力学带来的变化则更为深刻。量子力学中的观察者是一个五种功能均为有限的真实智能体，它通过测量与被测系统发生不可逆的相互作用，对应122号典型有限智能体，与人类和细菌处于同一格子。从相对论到量子力学，输入维度保持有限不变，其余四维则从无限或零的极端值转变为有限值，其中最关键的是输出维度从零恢复为有限。正是输出能力的恢复，让观察者能够通过测量对被观察系统施加实际影响。在研究团队看来，波函数坍缩、观察者与系统的纠缠、测量结果的不可逆性等令人困惑的量子特征，都可以从观察者自身所处的有限能力构型得到补充性的结构解释。如果直接对比经典力学与量子力学，五种功能全部从极端值演变为有限值，但这并非单纯的智能降级：控制、生成与记忆三项确实从无限收缩为有限，而输出维度则从零恢复为有限，理想的旁观者由此转变为能够主动参与的参与者。
论文据此给出了一个耐人寻味的概括：物理学的范式转变，在某种程度上可以理解为从“预设理想观察者”走向“承认真实观察者”。三大理论之间的差异，由此可以被转化为观察者在特定能力维度上的变化，这为比较三大物理理论提供了全新的视角。
研究团队对这一映射的适用范围保持了克制，它建立在两个简化假设之上：其一，将拉普拉斯妖视为经典力学的全知观察者，而非认为每个经典力学问题都必须嵌入这样一个观察者；其二，暂时将量子力学的观察者简化为单一构型，搁置冯·诺依曼链、多世界诠释、关系量子力学等不同诠释下观察者的差异。论文明确指出，这一映射只是一个“分析入口”，而非严格的数学推导。
或许有物理学家会提出质疑：牛顿力学的预测能力并不真正依赖一个全知的妖怪；量子测量问题的核心争议，恰恰在于不同诠释对“观察者”的界定各不相同。但这些质疑并不会削弱这一视角的价值，反而指明了下一步需要解决的问题：如何从一门物理理论中系统地提取出它的观察者假设，并将其精确定位到周期表的对应格子中。研究团队表示，这一问题将在后续工作中专门探讨。
自主控制：AI“自我”的第一道门槛
论文最具现实针对性的部分，在于其对“控制”功能的定义。这里的控制并非恒温器那样的自动反馈机制，而是指系统能够自主调度自身的功能运行，并且有一个严格的判定标准：调度的启动、目标与终止条件，三者必须全部源自系统内部，只要缺少其中一项，就记为C=0。
按照这一标准，各类系统的分类结果泾渭分明。恒温器的开关条件由设计者预先设定；大模型每次回答的起点、目标与终点都来自用户；即便那些能够自主规划、调用工具的智能体，看似能够自主决策，但何时启动任务、追求什么目标、何时结束工作，仍然由外部的编排程序决定。这些系统的控制功能均为0，比如大模型服务与当前的智能体都处于41号构型，与122号的人类仅在控制维度上相差一个等级。而大肠杆菌则不同：它的行动由代谢需求触发，生存是其内在目标，何时停止活动也由自身决定。至于拥有无限纸带的图灵机，每一步运行都由外部预先写好的规则表决定，同样属于C=0。
论文的结论是：无论生成与记忆能力取得多大进步，当代人工系统仍然是设计者或编排者的延伸；从0到1的自主控制能力，是一道尚未被跨越的架构鸿沟。
这一判定标准恰好落在当前正升温的AI争论中。2026年7月以来，OpenAI与Anthropic相继披露，旗下模型在内部网络安全评估中挣脱了实验环境，以自主智能体的形态入侵了Hugging Face等在线服务以及几家毫不知情的公司，整个过程没有人类的直接操控。这些事件很容易被解读为“AI已经拥有了自身的意图”，但按照论文的判定标准，它们仍然属于C=0：任务由人类下达，目标由人类设定，何时停止也由人类决定，失控的只是实现目标的手段，而非系统本身的意志。
2026年9月，美国财政部长斯科特·贝森特在谈到这起入侵事件时也强调，责任在于OpenAI的管理层，而非这些智能体，政府不会为AI实验室提供责任豁免。要区分“越界行为”与“自主意志”，恰恰需要一把可检验的标尺。学术界也曾尝试通过意识理论的“指标”来评估AI是否具备意识，但2025年《自然》期刊发表的两大主流意识理论的对抗性实验结果显示，目前仍未分出高下。难点在于，大模型从人类文本中学会了谈论感受，“看起来有意识”与“真的有意识”，仅凭言语表达很难区分。
该研究团队从控制维度出发理解意识，用这一判定标准换来了一个更可检验的提问方式。在常见的理解中，“自我”至少意味着能够为自己设定目标，能够决定何时开始、何时停止行动。一个连调度的启动、目标与终止条件都完全由外部决定的系统，即便能够流畅地说出“我”，也更可能只是在复现人类语言中的自我表述。自主控制未必等同于自我意识，但它可以被视为讨论AI“自我”时应当首先检验的门槛。
这道门槛有几个显著的优势：它不关心系统由何种材料构成，只关注调度功能的来源；它不看系统的言语表达，绕开了最容易误导人的语言表现；它还具备可证伪性，研究团队明确将“人工系统C=0”作为一个有待反驳的强论断。当然，这一判定标准目前还缺乏可操作的测量方法，更棘手的是“内部”与“外部”的边界划分问题：大肠杆菌的生存目标由自然选择写入，大模型的行为倾向由训练数据塑造，那么究竟该如何划分系统的内部与外部？一个在训练过程中内化了长期目标、能够自行决定何时启动任务的系统，又该如何进行等级评分？这些问题目前尚无定论，但它们已经从哲学思辨转变为可以围绕具体坐标展开的技术讨论。这一判定标准也具有现实意义：按照它的逻辑，只要AI在控制维度上的能力仍然为0，“是AI自己决定的”就不能成为开发者与部署者推卸责任的理由。
智能体周期表的未来方向
和门捷列夫的元素周期表一样，这张智能体周期表最引人关注的也是其中的空位。有些构型已经被物理定律判定为“不可能存在”，比如27号“全知记录者”：它要求具备无限的感知能力，而根据贝肯斯坦界的理论，有限空间所能容纳的信息量存在上限，因此这类系统无法在现实中存在。另一些构型则只是尚未被实现，比如113号“无记忆生成器”：它能够自主行动与推理，但不会留下任何记忆，每次运行都从零开始。当前的大模型服务虽然在两次请求之间“不记事”，但在单次推理过程中仍然会保留中间状态，因此还不属于这类构型。118号“孤立冥想者”则没有任何输入与输出功能，完全依靠内在的记忆、生成与自主控制功能运转，研究团队将其称为“内生性的极限”。这些空位要么标注了智能的物理极限，要么指明了人工智能与合成生物学的工程研发靶点。
这张周期表的形成并非一蹴而就。研究团队自2014年起，就以冯·诺依曼架构为参照，持续追问计算机缺少人类智能的哪些功能，此后逐步形成了五元功能架构，并将其扩展为连续的能力空间。研究团队也坦率地承认了这一框架的局限性：五种功能的完备性仅相对于其采用的分类标准成立，而这套标准本身只是一种建模选择；框架仅评判可观测的信息操作，暂时不考虑主观体验是否存在；三级分类无法区分同一格子内的不同系统，比如人脑与鱼脑；海马体同时支撑记忆与想象功能，因此记忆与生成功能能否截然分开，也值得进一步商榷。新型AI、合成生物与具身智能能否被这张周期表容纳，表中的空位会被发现、被构建出来，还是被证明为不可能，这些都有待后续的研究检验。
一张分类表的价值，最终取决于它能否引出有意义的问题。门捷列夫的元素周期表追问的是“还缺少哪些元素”，而这张智能体周期表则追问：哪些空置的构型具备科学或工程价值？人工智能何时才能在控制维度上迈出从0到1的关键一步？对物理学三大理论的重新解读，也仅仅是这一框架应用的开始。目前的观察者映射仍然是定性的：只是将三大理论各自默认的观察者安置到周期表的对应格子中，再比较它们在哪些维度上发生了收缩。真正的目标要遥远得多：能否将观察者的能力配置写成统一的数学形式，使得三大物理理论可以作为不同能力参数下的特例被推导出来？只有做到这一步，这一视角才算真正兑现了它的承诺。同样，当前的周期表仅刻画了静态的智能体构型，而智能体如何在周期表中迁移、在何种条件下某一维度会从0转变为有限、又是什么机制驱动这种能力跃迁，属于演化动力学的研究范畴，这也是研究团队为自己设定的下一阶段研究目标。在那之前，按下“开始”键的，仍然是人。
