中國報告大廳網訊，近年來，隨著大模型與智能體技術的突破性發展，"群體智能"這一概念正成為連接個體AI能力向更高階智慧躍遷的關鍵路徑。通過模擬生物群落的協作機制，研究人員發現多個AI系統在分布式交互中能產生超越單一強模型的表現潛力——這種現象正在改寫人工智慧發展的傳統範式。

  一、從仿生到認知：群體智能三階段的技術演進

  群體智能研究最早起源於對社會性昆蟲行為模式的觀察。技術發展歷經三個重要階段：早期聚焦無人機器集群的仿生控制（2016年前），隨後轉向多智能體深度強化學習探索（20162022年）。當前正處於第三代發展階段，研究重點已轉移到基於大模型的認知協作與社會群體智能構建。這種演化路徑揭示了從物理層面模仿到認知層面協同的範式轉變。

  二、小模型集群突破：9B參數規模超越閉源標杆

  最新實驗證明，在編程、數學推理等關鍵領域測試中，由多個開源小模型組成的群體系統（參數總量低於90億）在MATH500、GPQA和finQA等專業數據集上的表現已優於GPT4o mini。這種突破性進展顯示：通過優化智能體間的協作機制，可使資源受限的模型集群實現"1+1>2"的認知增益。

  三、多智能體協作的挑戰與機遇

  儘管群體智能展現出巨大潛力，技術瓶頸依然顯著。實驗表明，在編程、數學解題等場景中，4個基礎模型配合5種辯論方法進行多智能體協作時，僅有8.9%的情況下能超越當前主流的思維鏈（CoT）推理方式。這揭示了現有協作算法在信息整合與衝突解決方面的不足，同時也為改進分布式認知架構指明方向。

  四、科研場景驗證：群體智能提升50%優化效率

  在化學反應條件優化實驗中，由預測智能體、統籌協調體和領域專家模型構成的AI團隊展現出顯著優勢。相比傳統方法需要9輪才能接近最優解，群體智能系統僅用4輪即完成收斂，將實驗效率提升50%。這種突破性表現已在藥物研發等科研場景獲得驗證，為自動化科學發現提供了新範式。

  五、通向AGI的群體化路徑

  儘管面臨技術挑戰，群體智能仍被視為實現通用人工智慧（AGI）的核心方向之一。通過模擬人類社會的知識共創機制，多智能體系統可自主構建分布式認知網絡，在複雜問題求解中產生湧現性創新。這種能力將推動AI從工具屬性向具備自主發現潛能的"科學合作者"進化。

  群體智能正在重新定義人工智慧的發展邊界。當數百個模型在分布式架構中形成自組織的知識網絡，它們不僅能在特定任務上超越單體強模型，更重要的是展現出類似生物群落的適應性進化特徵。這種從個體智能向群體智慧的躍遷，或將引領AI技術突破當前算力與數據限制，在科學探索、複雜決策等領域開啟人機協同的新紀元。