ChatGPT之后，下一个AI爆点是它？

过去几个月我一直在研究长期运行的持久化智能体。我相信这会是 ChatGPT 和 Codex 之后下一个改变范式的产品。

目前这个方向还存在不少挑战，我正在写一篇更长的文章，分享我从中得到的经验和思考，聊聊为什么我认为下一个重大突破是解决心智理论问题。

以下是我的一些零散想法：
- ChatGPT 和 Codex 之后，下一个改变范式的产品会是持久化个人/工作智能体
- 阻碍我们做出这类智能体的问题是：我们的模型还不会「读懂环境」

「读懂环境」听起来很虚，但它本质就是深度的心智理论。

能不能读懂环境，就是和机器人对话，与和一个你能信任、能帮你完成任务、能帮你和同事沟通的实体身份对话的区别。

读懂环境意味着要理解「你的主人」是什么样的人、他们的欲望和动机，以及你的受众是谁。

具体来说，就是要区分「我知道什么」「我的用户知道什么」「在场的人都知道什么」。把信息不对称作为一项核心技能。

这其中也包括对信息分区的理解。企业里把这个叫做帐篷隔离与工作区隔离：「如果我的用户属于这个帐篷，就不要把信息泄露到不属于这个帐篷的公开频道里」。

就好比我把我家地址告诉朋友，我会信任他不会把地址发到一千人的大群里。但我现在还不信任模型能做到这种程度的审慎。

像 OpenClaw 这类框架一直在应用层解决这个问题，靠权限、工作区隔离、上下文注入，还有越来越复杂的智能体框架。这些在目前是必要的，但作为最终解决方案大概率是没用的。审慎必须是模型本身自带的能力。

副作用就是：这也是为什么现在模型写出来的东西都是垃圾。好的写作就是要适配你的受众，这恰恰就是模型缺失的同一项技能。

总结：持久化智能体的生死存亡取决于能否读懂环境，而心智理论可能是 AGI 到来之前最后几个主要缺口之一。