WAIC 2026模型智能体：后Scaling时代迈入智能体生产力新范式

2026年，AI产业迎来了一个真正意义上的分水岭。传统上靠堆算力、堆参数的路子，边际效益越来越低。这已经是全行业的基本共识了。粗放式的模型竞赛正式宣告结束，取而代之的是一个以智能体为核心、以场景落地和产业增效为目标的新时代——后Scaling生产力时代。技术路线的迭代和分化，也给中国AGI的差异化突围、实现弯道超车带来了历史性的机遇。

作为全球AI产业的风向标，WAIC 2026将汇聚全球顶尖的学术资源和前沿的产业成果。大会围绕范式重构、认知升级、工程落地、产业赶超、商业合规这五大核心维度，集中展示以MemTensor记忆架构、Harness工程框架、Hermes智能体调度体系为代表的国产技术矩阵。核心议题覆盖了Scaling路线的迭代、记忆认知的革新、多智能体协同调度、垂直场景规模化落地等关键领域，系统解答后Scaling时代AI产业的核心命题，全景式展现中国智能体军团从技术验证走向工业化生产力部署的关键跃迁，勾勒出国产AGI特色发展的全新产业图景。

从Scaling路线之争到记忆架构革新，从Harness工程框架到垂直场景落地，大会将集中呈现中国智能体军团从技术验证走向生产力部署的关键跃迁。

后Scaling范式如何重构AGI底层迭代逻辑？

自2022年底ChatGPT引爆全球大模型浪潮以来，Scaling Law算力缩放定律主导行业发展已经整整四年。时至今日，单纯堆叠算力、扩充参数的发展模式，边际效应持续递减，行业增长瓶颈日益凸显。这已经是无可争议的事实。

本次行业巅峰对话，目标明确：彻底破除业界那种“要么固守算力堆叠，要么全盘否定Scaling”的二元认知误区。行业里形成的核心共识其实很清晰——Scaling并没有失效，而是完成了一次从单一维度到三维立体缩放的范式升级。预训练负责夯实模型的基础通识能力，后训练则专注于精准的任务对齐和垂直专项能力的精进，而推理时计算，则能实现复杂场景的动态适配，大幅降低落地成本。这场顶级的学术思辨，将为全球AI产业厘清后Scaling时代的技术演进路径，帮助行业避开非此即彼的发展误区，提供清晰、可落地、可复用的技术路线图。

为了夯实后Scaling时代的理论创新根基，本届大会首次全新创办了WAIC Academic学术板块，由图灵奖得主姚期智担任大会主席。这无疑将汇聚全球顶级的学术力量，为AGI突破现有技术瓶颈、实现底层理论革新提供权威的学术支撑。

长期记忆架构能否破解大模型认知固化难题？

现在，通用大模型的能力边界已经越来越清晰。光靠模型基础能力的迭代，已经满足不了真实产业场景对长期状态留存、连续协作交互、个性化持续进化的核心需求了。传统的短期对话式AI，本质上还只是一个被动的指令执行者，属于浅层的工具智能。而搭载了长期动态记忆架构的AI，才真正具备自主认知和进化的能力——这才是下一代智能体最核心的壁垒。

长期动态记忆架构的突破，精准地解决了传统大模型“无持续状态、无自我迭代、无个性化认知”这三大核心短板。它推动AI智能体从被动执行指令的工具，升级为可以自主协作、持续学习、动态进化的专属智能伙伴。

本次WAIC 2026将重磅首发一个记忆原生智能时代的全新产业概念，其核心载体是记忆张量（MemTensor）开源记忆操作系统MemOS。实测数据显示，MemOS相比OpenAI的全局记忆方案，平均准确率提升了38.97%，Token运行开销降低了60.95%，而时序复杂推理任务的性能提升了159%——这算得上是记忆效率、推理能力、落地成本的三重突破。

MemOS记忆连接层

本届大会专属打造的记忆张量·从一次性Agent到记忆原生智能时代论坛，将深度拆解上下文工程、长期记忆机制的底层逻辑与工程实践，为全行业提供AI从工具智能跨越到认知智能的完整架构方案与落地路径。

记忆张量·从一次性Agent到记忆原生智能时代论坛

AGI如何突破大模型原生智能瓶颈？

2026年，智能体产业确实迎来了爆发，但落地瓶颈也相当显著。腾讯副总裁韩开创指出，多智能体长任务记忆丢失率高达40%，指令偏差和上下文断层是核心故障的主因。与此同时，行业还面临四大落地壁垒：企业数据碎片化、政企权限体系不兼容、行业评估标准缺失、模型与多层安全风险叠加，这些都严重制约了智能体的规模化落地。

为了直观验证大模型的能力边界，本届WAIC 2026特设了AI TIME·AGI前夜：智能如何突破自己的上限论坛。现场将通过Demo对抗实测，硬核对比原生模型与Harness工程框架的性能差距，实景验证AGI能力突破的路径。

AI TIME·AGI前夜：智能如何突破自己的上限

Harness作为衔接大模型与业务的中间层操作系统，可以高效完成意图纠偏、任务拆解、流程调度、异常兜底等全流程工程能力。它补齐了原生模型的落地短板，成为智能体从Demo演示、单点POC走向生产级规模化落地的核心工程优势。

本次实测将印证一个核心产业结论：参数堆叠存在智能上限，依托Harness工程体系赋能，才是后Scaling时代突破AGI能力瓶颈、实现AI量产落地的关键。

国产AI军团如何实现技术集群落地？

本届WAIC 2026，百度携全栈“芯云模体”能力亮相，通用智能体百度搭子DuMate集成了搜索、编码、深度研究等能力；金山办公展出了办公智能体，覆盖全套文档智能处理能力。Kimi推出了Agent Swarm多智能体集群系统，依托并行分工机制，大幅提升大型科研、创作类长周期任务的处理效率。零一万物万策智能体聚焦政企决策场景，通过多智能体协同推演，输出高精度、可完整溯源的分析结论。蜜度打造了办公双智能体，分别覆盖公文创作、长报告生成与对话式智能校对，全方位提升内容生产与审核效率。

PPIO派欧云的Agentic Cloud平台，以模型、隔离沙箱与云端托管服务，配套Agent Harness，大大简化了智能体的开发、部署与运维。智慧芽搭建了赋能知识产权、研发工程、生物医药、材料科学等场景的专业智能体矩阵，贯通了专利检索、技术方案探索、侵权分析等研发全链路工作流。面壁智能的SuperMate智能座舱解决方案基于MiniCPM端侧大模型，适配各类芯片和平台，实现了涵盖基础语言模型、视觉语言模型以及更高阶全模态交互的能力。特赞的GEA企业智能体，深度贴合企业业务上下文，能自主完成需求拆解、工具调用与全链路业务执行。岩山科技发布了LumiSleep消费级脑机睡眠仪，凭借本地脑电算法实时监测并自主调节睡眠状态。模思智能搭建了一体化多模态数据湖底座，为各类大模型、智能体的算法迭代提供高质量数据支撑。

AGI路线分化：国产Scaling智能体发展新范式

MemTensor记忆架构、Harness工程框架，构成了国产AGI的两大技术底座。不同于美国那种堆参优先、聚焦通用大模型的极致Scaling路线，我国走出了一条记忆革新、工程赋能、场景导向的后Scaling特色路径。国产智能体凭借成本优化、实体行业深耕、多智能体工程落地这三大核心优势，形成了轻量化订阅、模块化工具、行业定制的成熟商业化体系。上海作为人工智能的高地，培育出了MiniMax、商汤科技、阶跃星辰、蜜度、联影智能、PPIO派欧云等一批AI企业，完整的产业生态为新路线提供了实践样板。中国并非要摒弃Scaling，而是要重构算力产业化的逻辑，打造全球第二条AGI发展范式。全系列产业成果，将在7月17日至20日的WAIC 2026上亮相，共同见证AI跳出参数竞赛、走向实体生产力的全新阶段。

附录：WAIC 2026模型与智能体论坛

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