10 月 20 日 —22 日，物理 AI 与世界模型大会在南京国际博览中心举行。Agnes AI 以「万物共脑」为主题，亮相 4 号馆 C01 展位！

这一次，我们把不少有趣的 AI 实践带到了现场。

有会互动的瓦力小车和机器狗、能帮忙捡垃圾的 Microduck、参与工业场景探索的机械臂…… 都来到了 AI 展台。

不止于连接物理设备，现场还可以观看 AI 战队打《王者荣耀》，了解模型如何在任务中越打越好，体验 AI 在医疗器械、3D 内容创作和环境监测等行业的应用。

从模型到智能体，从数字世界到物理世界，「万物共脑」正在变得更加具体。

物理 AI 区：把可编程设备变成硅基生命

这次，我们与科技博主一起，把几位特别的 "小伙伴" 带到了现场：博主亲手打造的瓦力小车、Microduck，还有汪星特工。

现场最有趣的互动之一，就是让机器狗主动去找瓦力。

工作人员在 Agnes Harness 中输入自然语言指令后，机器狗便通过摄像头观察现场，找到瓦力的位置，再向它靠近，挥爪打招呼。接到新的指令后，它还能继续表演一段舞蹈。

另一边，Microduck 也没闲着。它会识别地上的垃圾，移动过去捡起，再送进垃圾桶，认真当起了家务助手。

这些看起来各不相同的设备，背后都有一个共同的智能中枢，也就是我们的 Agnes Harness。

Agnes Harness 是一套面向智能体开发与产业应用的开源 Harness，能够连接大模型，工具，业务系统与物理设备。

Agnes Harness 借鉴人体不同系统的分工，让不同模块各自承担擅长的任务：

大脑（LLM）：理解用户意图，负责复杂推理与任务规划。

小脑（决策模型 Jev）：负责需要快速响应的决策，让智能体能够更及时地选择行动。

反射弧（Workflow）：将标准化操作组织成固定流程，减少重复推理。

记忆与主动性（Agent Loop）：维护任务上下文，持续推进感知、决策与行动。

学习能力（RSI / TTT）：通过自我改进与测试时训练机制，探索智能体在任务中的持续优化能力。

身体（MHS）：通过模型硬件标准连接不同设备，让智能体能够调用物理世界中的感知与执行能力。

从理解指令到感知环境，再到调用设备完成动作，Agnes Harness 将原本分散的模型、工具和硬件能力连接成一套连续的任务流程。

而 MHS 的价值也不局限于某一款机器人。

无论是瓦力小车、机器狗，还是工业机械臂，只要完成相应的标准化适配，就可以接入同一套智能体运行系统，并且实现多设备协同。

这正是我们希望通过现场展示传递的理念：让不同设备共享智能能力，让 AI 从理解指令走向实际行动，让「万物共脑」拥有更具体的实现路径。

行业伙伴区：让智能赋能产业 AI

除了连接真实设备，我们也在尝试把 AI 带进更多行业。

在展台另一侧的行业伙伴展示区域，我们带来了医疗器械、数字内容创作和环境监测领域的应用案例，展示 Agnes Harness 如何结合行业知识、专业工具与业务流程，为不同场景构建专属智能体应用。

在医疗器械领域，Agnes Harness 支持构建岗位智能体，辅助专业资料检索、注册文件处理及产品知识问答等工作。在数字内容创作领域，我们将 AI 生成能力与 3D 制作工具结合，让智能体参与从创意到内容制作的完整流程。在环境监测领域，我们探索利用智能体辅助监测任务调度、设备数据分析与污染溯源。

这些应用都离不开 FDE（前沿部署工程）。通过深入行业现场、理解具体业务需求，再结合 Agnes Harness 的模型与工具调用能力，我们希望让 AI 更好地融入企业的实际工作流程。

在这一过程中，Agnes Harness 提供可复用的智能体运行基础，帮助开发者组织模型、Skills、Workflow 及专业工具，让开发团队能够把更多精力放在解决具体业务问题上，而不是每进入一个新行业，都从头搭建一套智能体系统。

此外，在工业机器人领域，我们正与天创机器人合作，推进基于 MHS 架构的电力场景具身智能作业项目，探索让机器人从执行预设动作，进一步走向理解环境与自主决策。

在这项合作中，Agnes Harness 承担具身大脑的运行与调度角色，结合 VLM 视觉语言模型与 Jev 决策模型，为机器人提供环境理解与任务决策能力；天创机器人则提供机器人本体、空间标定及运动控制能力。

这次，天创机器人也来到了 Agnes 展台。观众可以近距离观看机器人的动作演示，与它进行现场互动，更直观地感受 AI 与机器人结合的应用场景。

如果说 MHS 让 AI 能够连接和调用物理设备，那么 FDE 则进一步推动 AI 进入企业的专业工作流程。

我们希望通过 Agnes Harness 让智能体不仅能够理解任务，也能参与实际工作，并真正赋能产业 AI。

进化实验区：双进化智能系统

在展台左侧，我们带来了 Agnes 双进化智能系统，以及全天候运行的直播演示。

所谓「双进化」，就是让智能体的执行系统和模型本身都具备持续改进的能力。

在模型层，Agnes Embed TTT 能够在任务执行过程中实时调整模型权重参数，将数据采集、训练和推理组织在同一任务循环中，实现「训推一体」，最快将迭代周期缩短至 30min-1h 一轮。

在系统层， Agnes Harness 负责。它组织任务、工具和执行流程，并利用运行反馈调整任务策略。

两种进化能够相互配合，模型通过训练不断提升能力，如果仍无法完成任务，Harness 就可以调整任务的组织方式，帮助模型获得更有效的训练数据，再进入下一轮学习。

一支会复盘的 AI《王者荣耀》战队

在王者荣耀的直播中，Agnes 搭建了一支分工明确的 AI 战队。

Agnes 3.0 Flash 担任战队指挥，负责制定整体策略；Agnes 3.0 Pro 担任 AI 教练，负责赛后复盘和战术调整；JEV 负责英雄的快速决策，战术代码则将决策转化为具体操作。

贯穿其中的是 Agnes Harness。它将指挥、教练、选手与执行代码组织起来，并记录每场对局的过程与结果。

比赛结束后，系统会根据表现寻找问题，调整策略或执行代码，再通过下一轮对局验证效果。随着不断复盘和改进，王者荣耀的直播目前在测试中已实现 100% 胜率。

在内部的测试中，AI 战队打王者的胜率也几乎是 100%，有些是模型自己尝试一些不同的打法，可能会输一局，但是平均下来胜率在 99.5。

机械臂模拟：模型与 Harness 协同进化

在机械臂模拟实验中，双进化的过程更加直观。

机械臂需要根据环境信息完成抓取和搬运任务。系统首先采集机械臂运动轨迹，用这些数据训练我们即将上线的 Agnes Embed TTT 模型，再通过测试集评估模型的表现。

如果模型通过评估，就直接更新模型，Harness 保持不变。如果模型仍然达不到要求，就调整 Harness。比如将原本的抓取任务拆解成更细的步骤，重新采集机械臂的运动轨迹，再用新数据调整模型参数。

新模型迭代完成后，再次进行评估。通过测试就更新模型；没有通过，就继续调整 Harness 和训练数据，进入下一轮改进。

从游戏对战到机械臂训练，Agnes 双进化系统探索突破传统模型依赖离线训练、更新周期长的局限，让模型与执行系统能够根据任务反馈协同优化，降低持续迭代的成本，提升 AI 应对复杂任务的能力。

从模型到产品

来到展台中庭，还可以一次了解 Agnes 的多款产品。

Agnes Models 是我们的模型能力基础，面向文本、图像和视频等多模态任务持续研发。模型目前平均每个月的 Token 调用量超 65 万亿，图片生成达 4800 万张，视频生成时长 1.68 亿秒。

爱思办公则面向企业办公场景，整合多模型与专业工具，让 AI 真正进入日常工作。

Pavo 聚焦多模态内容创作，为用户提供从创意到内容生成的创作体验，并且能够 0 成本完成从创意到成片。

不同产品对应不同的使用需求。无论是想体验 AI 工具，还是希望基于模型开发自己的应用，都可以在现场进一步了解。

展台背面的大屏幕还展示了 AI + 黑客松的优秀作品。

在这次黑客松中，来自不同高校的开发者围绕芯片设计、算子优化、无人机群、具身智能、蛋白质合成、对战游戏等问题展开实践，用 Agnes Harness 搭建了不少有意思的项目。

我们也期待未来有更多开发者加入，把自己的想法变成真正可以运行的作品。

从瓦力小车和机器狗的互动，到全天候运行的 AI 进化实验，再到面向不同工作场景的智能体应用，这次我们把许多正在推进的技术和产品带到了现场。

如果你正在南京，欢迎来物理 AI 与世界模型大会逛逛！Agnes 与你不见不散哦！

（来源：爱思）