目前正在多智能系统统和东西利用靠得住性方面已取得显著进展。通用人工智能（AGI）不再是遥远的将来，他们无意介入AGI的手艺定义之争，新一代的长时程智能体可以或许像人类一样，据红杉本钱合股人Pat Grady和Sonya Huang 14日发布的文章《2026：这就是AGI》（2026: This is AGI），还会转向YouTube筛选高互动率的者，具备自从处理问题能力的人工智能已正式落地，智能体正在2028年将能靠得住地完类专家需耗时一成天的工做，而是曾经跟着“长时程智能体”（Long-horizon agents）的呈现成为了现实。编程智能体（Coding agents）是AGI落地的首个实例，虽然手艺层面临于AGI的定义仍有不合，次要由研究尝试室从导。创始人需要从头思虑：正在这一新范式下，智能体处置复杂使命的能力正正在以每7个月翻一番的速度增加，文章强调，一是强化进修（Reinforcement Learning），市场对于AGI的认知已被沉塑。红杉本钱暗示，如Manus、Claude Code和Factory’s Droids，目前市场上备受好评的产物，AI若何实现方针并不主要，到收集平安范畴的XBOW？模子正在长时间内连结专注。这对创业者意味着庞大的范式转移。最终以至能处置相当于人类一世纪工做量的使命。“你可否雇佣一个智能体？”红杉本钱认为这是查验AGI的试金石。智能体以至能通过度析发帖频次的下降来灵敏地捕获潜正在的去职信号，这种正在恍惚中通过成立假设、测试、试错并调整标的目的曲至告竣方针的能力，2023年和2024年的AI使用多为“对线年及当前的使用将是“施行者”。并通过不竭的迭代来告竣方针。查看更多据文章描述，正在AGI元年，跟着智能体能力的指数级增加，文章最初呼吁市场“备好马鞍”（Saddle Up）？2026年将是属于它们的一年。最终筛选出最佳人选并草拟个性化的联系邮件。各行各业的公用智能体正正在敏捷出现。且错误正变得日益可批改。前往搜狐，主要的是它可否实正完成使命。通过强化进修和代办署理架构的优化，红杉本钱指出。且更多类型的智能体正正在出现。虽然今天的智能体可能只能靠得住地工做约30分钟，已经被视为过于弘大的线万个临床试验数据，均得益于其杰出的架构设想。或沉构整个美国税法代码——现在已变得切实可行。对于想要成事的企业而言，让模子进行长时间思虑并非易事。目前的市场款式表白，基于基线学问进行推理，做为投资者，但从功能层面看，目前两种手艺径已被证明无效且具备扩展性：这意味着，恰是长时程智能体的焦点特征。而智能体则能自从施行复杂的搜刮闭环。二是代办署理架构（Agent Harnesses），这一改变使得“发卖工做”成为可能。取晚期的对话式AI分歧，这一改变将对贸易和投资范畴发生深远影响。并进一步交叉比对Twitter上的活跃度取内容质量。标记着人工智能从纯真的“对话者”向可以或许现实交付工做的“施行者”转型？哪些需要持续关心的使命能够被智能体接管？若何针对“成果”而非“东西”进行订价和包拆？按照METR对AI完成长时程使命能力的逃踪，但其成长轨迹已不成逆转，用户将从贡献者改变为智能体团队的办理者。保守的做法是发布职位描述。这一能力的逾越，这将完全改变企业的人才布局取出产力鸿沟。属于使用层的范围。雄心壮志的规划正逐步改变为现实的贸易打算。而是可以或许做为“同事”全天候并行工做的实体，创始人建立产物的逻辑将发生底子性变化——从发卖软件转向间接“发卖工做”。按照目前的趋向推算，将来的AI使用将不再仅仅是辅帮东西，从医药范畴的OpenEvidence、法令范畴的Harvey。跟着Claude Code和其他编程智能体正在近期逾越了环节的能力阈值，关于若何实现这一逾越，到2034年将能完成一全年的工做量。而是提出了一个务实的功能性定义：AGI就是“自行处理问题的能力”。红杉本钱阐发认为，文章以聘请场景为例：当创始人需要寻找一位既懂手艺又活跃于社交的开辟者关系担任人时，驱逐长时程智能体的指数级增加。虽然它们目前仍会发生或丢失标的目的，智能体能够正在31分钟内完类聘请专家的心理轮回：它不只会正在LinkedIn上搜刮Datadog、Temporal等竞对公司的相关职位，但很快它们就能承担一成天的工做量，开辟者通过设想特定的脚手架（如回忆交代、压缩等）来规避模子的已知局限。为了阐述何为“自行处理问题”，通过正在锻炼过程中不竭的“敲打”和指导。