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从完成任务到自主发现，Agent后训练寻找下一个Scaling Law
📋总体概括
2026 Inclusion·外滩大会于9月12日上午举行以「Agent Post-Training：智能本质与下一个 Scaling Law」为主题的见解论坛，聚焦智能体后训练的算法、环境、基础设施与自我进化。CAMEL AI创始成员谢钰溱在开场分享中将Agent的Scaling Law拆解为智能体数量、所处环境与自身进化三个维度。论坛核心脉络是让Agent从完成复杂任务进阶到积累经验、发现新知识并反哺能力提升，环境构建、信息管理与成果验证成为贯穿全场的关键问题。
⚡关键信息
- ▸9月12日上午，2026 Inclusion·外滩大会举办「Agent Post-Training：智能本质与下一个 Scaling Law」主题论坛
- ▸论坛邀请模型研发与Agent领域的研究者和产业实践者，围绕算法、环境、基础设施及自我进化展开交流
- ▸CAMEL AI创始成员谢钰溱以《通往agent时代的范式跨越》开场，将Agent的Scaling Law拆解为数量、环境、进化三维度
- ▸嘉宾分享的探索路径为：先让Agent完成复杂任务，再让其积累经验、发现新知识并用于下一轮能力提升
- ▸衡量Agent能力的标准从能否给出正确答案，转向能否在真实环境中持续行动、检查结果并根据反馈调整策略
🔥犀利点评
当预训练的 scaling 红利见顶，全行业都在给 Agent 后训练讲故事，外滩大会这场论坛本质是给「下一个 Scaling Law」找叙事支点。把维度拆成数量、环境、进化听着漂亮，但真正的硬骨头是环境构建与成果验证——没有高质量环境和可信反馈，自我进化就是自我循环的空转。Agent 后训练能否成为新 scaling 曲线，取决于经验能否被有效沉淀复用，而非论坛上的概念框架。
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