对话上智院程远：构建智能体网络，区块链很重要

主要观点总结

本文介绍了程远关于AI for Science的访谈内容，包括AI在科研领域的应用、模型的价值和未来发展等。程远强调了AI在科研领域的潜力，包括发现新知识、提高药物研发效率等。同时，他也提到了Agent AI的概念，认为这是一个创新的方向，并探讨了区块链技术在科研领域的应用前景。文章还涉及了模型的价值和落地应用等问题。

关键观点总结

关键观点1: AI for Science的世界模型要扩展到人类感知之外，理解真正的、完整的世界。

程远提到，AI for Science的世界模型应该覆盖更多的领域，包括生命科学、地球科学和物质科学等，需要从不同的尺度、不同的观测手段感知世界。

关键观点2: 区块链技术可用于解决科研领域的生产关系问题。

程远认为，区块链技术可以记录谁使用了某个Agent，以及Agent之间的关系，有助于解决科研协作中的生产关系问题。

关键观点3: 模型不是价值，模型一定要变成一个产品，结合业务应用场景，解决需求问题。

程远强调，模型必须与实际业务场景结合，解决具体需求问题，才能体现其价值。

关键观点4: 多智能体系统可能成为人工智能发展的下一幕。

程远认为，多智能体系统将在真实场景中发挥重要作用，特别是在分布式场景下支持场景应用。

关键观点5: Agent AI的能力在应用中增长。

程远提到，Agent AI的能力是在实际应用中不断提升的，类似于实习医生在环境中的学习成长过程。