通用人工智能（AGI）不再是遙遠的未來，而是已經隨着 “長時程智能體”（Long-horizon agents）的出現成為了現實。據紅杉資本合夥人 Pat Grady 和 Sonya Huang 14 日發佈的文章《2026：這就是 AGI》（2026: This is AGI），儘管技術層面對於 AGI 的定義仍有分歧，但從功能層面看，具備自主解決問題能力的人工智能已正式落地，2026 年將是屬於它們的一年。
紅杉資本表示，編程智能體（Coding agents）是 AGI 落地的首個實例，且更多類型的智能體正在湧現。與早期的對話式 AI 不同，新一代的長時程智能體能夠像人類一樣，基於基線知識進行推理，並通過不斷的自我迭代來達成目標。這一能力的跨越，標誌着人工智能從單純的 “對話者” 向能夠實際交付工作的 “執行者” 轉型。
這一轉變將對商業和投資領域產生深遠影響。紅杉資本分析認為，隨着智能體能力的指數級增長，創始人構建產品的邏輯將發生根本性變化——從銷售軟件轉向直接 “銷售工作成果”。未來的 AI 應用將不再僅僅是輔助工具，而是能夠作為 “同事” 全天候並行工作的實體，用户將從獨立貢獻者轉變為智能體團隊的管理者。
隨着 Claude Code 和其他編程智能體在近期跨越了關鍵的能力閾值，市場對於 AGI 的認知已被重塑。文章強調，通過強化學習和代理架構的優化，智能體處理複雜任務的能力正在以每 7 個月翻一番的速度增長，這將徹底改變企業的人才結構與生產力邊界。
<h2>功能性定義：AGI 即 “自行解決問題” 的能力</h2>
紅杉資本表示，作為投資者，他們無意介入 AGI 的技術定義之爭，而是提出了一個務實的功能性定義：AGI 就是 “自行解決問題的能力”。對於想要成事的企業而言，AI 如何實現目標並不重要，重要的是它能否真正完成任務。
文章將具備這種能力的 AI 拆解為三個核心要素：
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<ul>
<li>基線知識（預訓練）： 這是 2022 年 ChatGPT 時刻的核心驅動力。</li>
<li>推理能力（推理時計算）： 隨着 2024 年底 o1 模型的發佈而實現。</li>
<li>迭代能力（長時程智能體）： 這是最新的突破，即 AI 能夠像通用智能的人類一樣，在數小時內自主工作，修正錯誤，並在沒有具體指令的情況下決定下一步行動。</li>
</ul>
</blockquote>
<h2>從指令到自主：智能體的工作閉環</h2>
為了闡述何為 “自行解決問題”，文章以招聘場景為例：當創始人需要尋找一位既懂技術又活躍於社交媒體的開發者關係負責人時，傳統的做法是發佈職位描述。而智能體則能自主執行復雜的搜索閉環。
據文章描述，智能體可以在 31 分鐘內完成人類招聘專家的心理循環：它不僅會在 LinkedIn 上搜索 Datadog、Temporal 等競對公司的相關職位，還會轉向 YouTube 篩選高互動率的演講者，並進一步交叉比對 Twitter 上的活躍度與內容質量。智能體甚至能通過分析發帖頻率的下降來敏鋭地捕捉潛在的離職信號，最終篩選出最佳人選並起草個性化的聯繫郵件。
這種在模糊環境中通過建立假設、測試、試錯並調整方向直至達成目標的能力，正是長時程智能體的核心特徵。儘管它們目前仍會產生幻覺或迷失方向，但其發展軌跡已不可逆轉，且錯誤正變得日益可修正。
<h2>技術路徑：強化學習與代理架構的雙重驅動</h2>
關於如何實現這一跨越，紅杉資本指出，讓模型進行長時間思考並非易事。目前兩種技術路徑已被證明有效且具備擴展性：
一是強化學習（Reinforcement Learning），主要由研究實驗室主導。通過在訓練過程中不斷的 “敲打” 和引導，教導模型在長時間內保持專注。目前在多智能體系統和工具使用可靠性方面已取得顯著進展。
二是代理架構（Agent Harnesses），屬於應用層的範疇。開發者通過設計特定的腳手架（如記憶交接、壓縮等）來規避模型的已知侷限。目前市場上備受好評的產品，如 Manus、Claude Code 和 Factory’s Droids，均得益於其卓越的架構設計。
根據 METR 對 AI 完成長時程任務能力的追蹤，這一領域的進展呈指數級增長。按照目前的趨勢推算，智能體在 2028 年將能可靠地完成人類專家需耗時一整天的工作，到 2034 年將能完成一整年的工作量。
<h2>商業變革：從軟件到 “數字員工”</h2>
“你能否僱傭一個智能體？” 紅杉資本認為這是檢驗 AGI 的試金石。目前的市場格局表明，從醫藥領域的 OpenEvidence、法律領域的 Harvey，到網絡安全領域的 XBOW，各行各業的專用智能體正在迅速湧現。
這對創業者意味着巨大的範式轉移。2023 年和 2024 年的 AI 應用多為 “對話者”，影響有限；而 2026 年及以後的應用將是 “執行者”。這一轉變使得 “銷售工作” 成為可能。創始人需要重新思考：在這一新範式下，哪些需要持續關注的任務可以被智能體接管？如何針對 “結果” 而非 “工具” 進行定價和包裝？
文章最後呼籲市場 “備好馬鞍”（Saddle Up），迎接長時程智能體的指數級增長。雖然今天的智能體可能只能可靠地工作約 30 分鐘，但很快它們就能承擔一整天的工作量，最終甚至能處理相當於人類一世紀工作量的任務。
這意味着，曾經被視為過於宏大的路線圖——例如交叉比對 20 萬個臨牀試驗數據，或重構整個美國税法代碼——如今已變得切實可行。在 AGI 元年，雄心勃勃的規劃正逐漸轉變為現實的商業計劃。

紅杉資本認為，2026 年為 AGI 元年，其核心標誌是 “長時程智能體” 的成熟。AI 已從簡單的對話者演變為具備自主推理與迭代能力的執行者，能像人類一樣在模糊環境中解決複雜問題。商業範式將從 “銷售軟件” 轉向 “銷售工作成果”，智能體正成為能全天候工作的 “數字員工”。通過強化學習與代理架構驅動，其能力每 7 個月翻倍，正徹底重塑生產力邊界。

紅杉資本：這就是 AGI！