赫尔佐格谈 AI 下一步：突破点或在“小型专业智能体协作”而非单一大模型

据央视新闻报道，德国国家工程科学院院士、中国工程院外籍院士赫尔佐格近日在总台《高端访谈》中谈及人工智能发展方向。他认为，AI 领域下一次重大突破并不一定来自一个性能极强、能力覆盖一切的单一大型系统，而更可能来自多个小型、专业化智能体之间的协同运作。这一判断也与当前业界围绕 Agent、工作流自动化、多模型协作的讨论形成呼应。

来源显示，赫尔佐格荣获 2025 年度中华人民共和国国际科学技术合作奖。中国国家科学技术奖励大会于 2026 年 7 月 8 日在人民大会堂举行，该奖项被介绍为中国授予外国科学家的最高科学荣誉。赫尔佐格长期从事人工智能研究，曾创立德国人工智能研发中心，并自 2014 年起参与中国人工智能与城市规划交叉学科建设。

从“大而全”到“小而专”：智能体协作为何被看好

在采访中，赫尔佐格明确表示自己一直主张发展小型智能体。他认为，未来 AI 系统不应只被理解为一个单一庞大模型，而可以像人类社会一样，通过沟通、协作乃至适度竞争共同完成任务。这意味着，AI 的组织方式可能从“一个模型回答所有问题”，转向“多个角色分工处理复杂流程”。

这种思路对中文科技读者并不陌生。过去一年，围绕智能体的产品和框架不断出现：有的负责检索资料，有的负责写代码，有的负责调用工具，有的负责检查结果。赫尔佐格强调的优势在于适配性：当某个任务变化时，系统可以新增、移除或替换某个智能体，而不必重建整个大系统。

• 专业分工：不同智能体面向不同任务，如规划、执行、审核、知识检索等。
• 灵活组合：系统可根据场景调整智能体数量和角色，适合复杂业务流程。
• 可维护性更高：某个模块能力不足时，可以替换对应智能体，而不是整体推倒重来。
• 更接近真实协作：模拟人类团队中的沟通、协商与校验机制。

对产业的影响：企业 AI 落地或更偏向“多智能体系统”

从产业角度看，赫尔佐格的判断指向一个重要趋势：企业采用 AI 的重点，可能不只是追逐参数更大、榜单更高的模型，而是如何把模型、工具、数据和业务流程组织成可运行的系统。对于客服、研发、财务、运营、城市规划等场景，单一模型往往难以独立承担完整链路，多个智能体协作反而更容易贴近实际工作。

例如，在软件开发场景中，一个智能体可以负责理解需求，另一个负责生成代码，第三个负责测试和审查；在办公自动化场景中，智能体可以分别处理邮件、日程、文档摘要与任务跟进。这样的架构并不否定大语言模型的重要性，而是把大模型视为底层能力之一，再通过角色化、流程化、工具调用来提升落地效果。

这也解释了为什么当前 AI 产品越来越强调“Agent 能做事”，而不仅是“Chatbot 会回答”。真正的应用价值通常来自持续执行、跨工具调用和结果校验。赫尔佐格所说的“小型专业化智能体协同”，本质上是在推动 AI 从单点能力展示走向系统级生产力。

AI 的目标：补足人类能力，而非简单复制人类

谈到人工智能的终极目标时，赫尔佐格表示，互联网已经在补足人类能力：它汇集了全球知识，而 AI 可以进一步降低人们获取知识的门槛。他认为，大语言模型已经初步体现了这一方向，但要完全落地仍需要大量实践和科研工作。

这一观点提供了一个相对务实的观察框架：AI 不必被简化为“造出像人一样思考的机器”，更现实的方向是帮助人类扩展知识获取、问题分析和复杂任务处理能力。尤其在专业领域，AI 的价值可能体现在缩短信息检索路径、辅助决策、提升协作效率，而不是取代所有人类判断。

总体来看，赫尔佐格关于小型智能体协作的判断，为当前 AI 发展提供了一个清晰信号：下一阶段竞争不只在模型本身，也在智能体架构、协作机制和实际场景集成能力。对于中国 AI 产业而言，这一方向与办公自动化、产业软件、城市智能化和企业数字化升级高度相关，值得持续关注。